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herosunly
windowshuggingface连接不上解决方案
大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于大模型算法的研究与应用。曾担任百度千帆大模型比赛、BPAA算法大赛评委,编写微软OpenAI考试认证指导手册。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。授权多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。
- 深度学习100问43:什么是过拟合
不断持续学习ing
人工智能自然语言处理机器学习
嘿,咱来聊聊过拟合是什么。想象一下,有个机器学习的模型就像一个学生在准备考试。如果这个模型对训练数据就像学生把课本上的题目背得超级熟,在训练数据上表现得那叫一个棒,就像学生在做课本上的题时成绩超高。但是呢,一旦碰到新的、从来没见过的数据,就傻眼了,表现得一塌糊涂。这时候就可以说这个模型过拟合啦。为啥会过拟合呢?一方面可能是这个模型太复杂了,就像学生学得太“死”,记住了训练数据里的一些小噪声和特别的
- Second-Order Information Matters: Revisiting Machine Unlearning for Large Language Models
UnknownBody
LLMDailyUnlearningModelForgetting语言模型人工智能自然语言处理
本文是LLM系列文章,针对《Second-OrderInformationMatters:RevisitingMachineUnlearningforLargeLanguageModels》的翻译。二阶信息问题:修改大型语言模型的机器学习摘要1引言2前言3LLM的遗忘4实验设置5实验结果6意外记忆的遗忘7DP-SGD和遗忘8相关工作9讨论10局限性和未来工作11结论摘要随着大型语言模型(LLM)的
- 如何开发针对不平衡分类的成本敏感神经网络 python
背包客研究
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如何开发针对不平衡分类的成本敏感神经网络深度学习神经网络是一类灵活的机器学习算法,可以在各种问题上表现良好。神经网络使用误差反向传播算法进行训练,该算法涉及计算模型在训练数据集上产生的误差,并根据这些误差的比例更新模型权重。这种训练方法的局限性在于,每个类别的示例都被视为相同,对于不平衡的数据集,这意味着模型对一个类别的适应性要强得多,而对另一个类别的适应性则弱得多。反向传播算法可以更新,以根据类
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如何校准不平衡分类的概率许多机器学习模型能够预测一个概率或概率类成员的分数。可能性为评估和比较模型提供了所需的粒度水平,特别是在诸如工具弧度曲线用于解释预测,并使用ROC等标准来比较模型性能,两者都使用概率。不幸的是,许多模型预测的概率或概率都没有校准。这意味着他们在某些情况下可能过于自信,而在其他情况下则缺乏信心。更糟糕的是,分类任务中存在的严重倾斜的分类分布,可能会导致预测概率的更大偏差,因为
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对机器学习的Fbeta指标的概括介绍Fbeta指标是一种可配置的单得分度量,用于基于对正类的预测来评价二元分类模型。用精确度和回收率计算出Fbeta测量值。精密是用来计算正类正确预测的百分比的度量。回忆从所有可以作出的正预测中计算出正类的正确预测的百分比。精确度最大化将最小化错误,而最大化回忆将最小化错误。…F尺寸按精确度和回收率的调和平均值计算,给予相同的权重。它允许使用单评分来评估模型,同时考
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大肠杆菌数据集的不平衡多类分类关注博主学习更多内容关注vxGZH:多目标优化与学习Lab教程概述本教程分为五个部分;他们是:大肠杆菌数据集探索数据集模型测试和基线结果评估模型评估机器学习算法评估数据过采样对新数据进行预测大肠杆菌数据集在这个项目中,我们将使用一个标准的不平衡机器学习数据集,称为“大肠杆菌”数据集,也称为“蛋白质定位位点”数据集。该数据集描述了利用细胞定位位点的氨基酸序列对大肠杆菌蛋
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随着网络技术的飞速发展,网络安全问题日益凸显,成为制约数字化进程的重要瓶颈。人工智能(AI)作为一种变革性技术,正逐步在网络安全领域展现出其巨大的潜力和价值。本文旨在探讨人工智能在网络安全领域的应用现状、优势、挑战及未来发展趋势。一、人工智能在网络安全中的应用现状威胁检测与响应人工智能通过机器学习算法,能够自动识别网络中的异常行为,如未经授权的访问、恶意软件传播等。传统的安全系统依赖于静态规则和签
- 【科技前沿】用深度强化学习优化电网,让电力调度更聪明!
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Hey小伙伴们,今天我要跟大家分享一个超级酷炫的技术应用——深度强化学习在电网优化中的典型案例!如果你对机器学习感兴趣,或是正寻找如何用AI技术解决实际问题的方法,这篇分享绝对不容错过!✨开场白大家好,我是你们的技术小助手!今天我们要聊的是如何利用深度强化学习(DRL)来优化电网的调度,让电力系统变得更智能、更高效。引入话题想象一下,如果你能够通过一种先进的技术手段,自动调整电网中的能源分配,不
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概要应用场景:用户流失本文将介绍模型调用预测的步骤,这里深度学习模型使用的是自定义的deepfm,并用机器学习lgb做比较代码导包importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromcollectionsimportdefaultdictfromscipyimportstatsfromsc
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Python在人工智能方面的应用Python是一种功能强大的编程语言,它广泛应用于各种领域中,包括人工智能(ArtificialIntelligence)领域。随着人工智能技术的发展和普及,Python变得越来越重要,因为它提供了许多有用的库、框架和工具,可以帮助开发者快速地构建智能系统。机器学习机器学习是人工智能领域中的一种关键技术,它可以让计算机自动地学习和改进。Python中的Keras和T
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线性代数笔记1.1矩阵基本概念矩阵Hadamard乘积:矩阵对应元素的乘积,表示为C=AC=AC=A向量的点积:向量的行列数相同,行向量乘以列向量。用以求解两向量的夹角。a∙b=∣a∣∣b∣cosθa\bulletb=|a||b|cos\thetaa∙b=∣a∣∣b∣cosθ单位矩阵:保持n维向量不变的单位矩阵记做InI_nIn。形式上,In∈Rn×n\boldsymbolI_n\inR^{n\t
- 【LSTM分类】基于贝叶斯优化卷积神经网络结合长短时记忆BO-CNN-LSTM实现柴油机故障诊断含Matlab源码
matlab科研助手
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✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机物理应用机器学习内容介绍柴油机作为重要的动力设备,其运行状态的可靠性直接影响着生产效率和安全。及时准确地诊断柴
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学习目标●无量纲化:最值归一化、均值方差归一化及sklearn中的Scaler●缺失值处理●处理分类型特征:编码与哑变量●处理连续型特征:二值化与分段学习资料首先,参考:《机器学习的敲门砖:归一化与KD树》及《特征工程系列:特征预处理(上)》中相关部分。其次,其他知识点可参考推荐博文:sklearn中的数据预处理和特征工程。20200311数据归一化在量纲不同的情况下,对于部分算法不能反映样本中每
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简介梯度提升(GradientBoosting)是一种集成学习方法,通过逐步添加新的预测器来改进模型。在回归问题中,我们使用梯度来最小化残差。在分类问题中,我们可以利用梯度提升来进行二分类或多分类任务。与回归不同,分类问题需要使用如softmax这样的概率模型来处理类别标签。梯度提升分类的工作原理梯度提升分类的基本步骤与回归类似,但在分类任务中,我们使用概率模型来处理预测结果:初始化模型:选择一个
- ChatGPT办公与科研应用、论文撰写、数据分析、机器学习、深度学习及AI绘图
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近年来,人工智能领域的飞速发展极大地改变了各个行业的面貌。当前最新的技术动态,如大型语言模型和深度学习技术的发展,展示了深度学习和机器学习技术的强大潜力,成为推动创新和提升竞争力的关键。特别是PyTorch,凭借其灵活性和高效性,成为科研人员和工程师的首选工具。为了帮助科研人员系统地掌握深度学习的基础理论及其在PyTorch中的实现方法,Ai尚研修特别推出了“最新PyTorch机器学习与深度学习技
- llama factory微调时出现x86_64-conda-linux-gnu/bin/ld: cannot find -lcurand: No such file or directory解决方案
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Python基础课程pythonllamafactorycurand解决方案
大家好,我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业,现担任全栈工程师一职,热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳,不仅形成深入且独到的理解,而且能够帮助新手快速入门。 本文主要介绍了llamafactory微调时出现x
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2401_84159688
程序员大数据hadoop人工智能
|—||一、选题的目的和意义用户往往因为不能及时查看游戏信息而造成许多烦恼。另一方面,游戏商城平台没能进行系统的管理与维护使游戏信息没能及时的更新。而传统的游戏信息管理,采用的还是手工备案、人工查询的方式。但是随之游戏信息的增多这种管理方式的工作量不断加大,这种做法就存在费时费力、缺乏时效性、不利于调动人员的积极性等缺点。一旦网站建立好之后,一方面,用户可以在第一时间在系统里查询所需的信息,另一方
- 【pytorch】TensorBoard的使用
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TensorBoardTensorBoard是TensorFlow提供的一个可视化工具,用于实时监控、调试和可视化深度学习模型的训练过程和性能指标。虽然它是为TensorFlow设计的,但也可以与其他深度学习框架(如PyTorch)一起使用。下面是一些关于TensorBoard的详细知识和使用方法:可视化功能:Scalars(标量):用于显示训练过程中的标量数据,比如损失和准确率的变化趋势。Gra
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提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、VUE组件---组件注册二、VUE--组件props三、插槽四、深层组件传值五、动态组件前言提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:例如:随着人工智能的不断发展,机器学习这门技术也越来越重要,很多人都开启了学习机器学习,本文就介绍了机器学习的基础内容。提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考一、VUE组件—组件注
- 深度探索:机器学习中的序列到序列模型(Seq2Seq)原理及其应用
生瓜蛋子
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目录1.引言与背景2.庞特里亚金定理与动态规划3.算法原理4.算法实现5.优缺点分析优点缺点6.案例应用7.对比与其他算法8.结论与展望1.引言与背景在当今信息爆炸的时代,机器学习作为人工智能领域的核心驱动力,正以前所未有的深度和广度渗透进我们的日常生活。从语言翻译、文本摘要、语音识别到对话系统,众多自然语言处理(NLP)任务的成功解决离不开一种强大的模型架构——序列到序列(Sequence-to
- 使用opencv和python实现图像的智能处理_机器学习:使用OpenCV和Python进行智能图像处理...
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译者序序前言审校者简介第1章品味机器学习11.1初步了解机器学习11.2机器学习可以解决的事情31.3初步了解Python41.4初步了解OpenCV41.5安装51.5.1获取本书最新的代码51.5.2掌握PythonAnaconda61.5.3在conda环境中安装OpenCV81.5.4验证安装结果91.5.5一睹OpenCVML模块111.6总结11第2章使用OpenCV和Python处理
- 数据切分的艺术:使用PyTorch的torch.utils.data.random_split精粹指南
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机器学习
数据切分的艺术:使用PyTorch的torch.utils.data.random_split精粹指南在机器学习项目中,合理地分割数据集至关重,它不仅关系到模型训练的有效性,还直接影响到模型的泛化能力。PyTorch提供了一个强大的工具torch.utils.data.random_split,它能够以随机的方式将数据集分割成若干个子集。本文将详细介绍如何使用这一工具进行数据集的随机分割。1.随机
- 从自动驾驶看无人驾驶叉车的技术落地和应用
电气_空空
自动驾驶自动驾驶机器人人工智能毕设
摘要|介绍无人驾驶叉车在自动驾驶技术中的应用,分析其关键技术,如环境感知、定位、路径规划等,并讨论机器学习算法和强化学习算法的应用以提高无人叉车的运行效率和准确性。无人叉车在封闭结构化环境、机器学习、有效数据集等方法的助力下,可有效推动叉车无人驾驶关键技术的发展。关键词:无人叉车;自动驾驶;机器学习;数据集随着人工智能技术的持续进步,无人叉车领域的供给与需求均呈现迅猛增长态势。它们不仅正在逐步替代
- 机器学习(2)单变量线性回归
天凉玩个锤子
2.1模型表示我们学习的第一个算法是线性回归算法。在监督学习中,我们有一个数据集,这个数据集被称为训练集(TrainingSet)。我们用小写字母m来表示训练样本的数目。监督学习算法的工作方式以房屋价格的训练为例,将训练集里房屋价格喂给学习算法,学习算法工作后输出一个函数h,h代表hypothesis(假设)。函数h输入为房屋尺寸大小x,h根据输入来得出y值,y值对应房子的价格。因此,h是一个从x
- python 打包docker
风行傲天
pythondocker开发语言
python版本3.10使用flask项目打包1、创建requirements.txt列出项目所安装依赖,如:flaskstatsmodels==0.14.2neuralprophet==0.9.0keras==3.4.1scikit-learn==1.5.1tensorflow2、编写Dockerfile#拉取基础镜像FROMpython:3.10#镜像维护者的姓名和邮箱地址MAINTAINER
- Dom
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JavaScripthtml
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q
- 【Spark九十六】RDD API之combineByKey
bit1129
spark
1. combineByKey函数的运行机制
RDD提供了很多针对元素类型为(K,V)的API,这些API封装在PairRDDFunctions类中,通过Scala隐式转换使用。这些API实现上是借助于combineByKey实现的。combineByKey函数本身也是RDD开放给Spark开发人员使用的API之一
首先看一下combineByKey的方法说明:
- msyql设置密码报错:ERROR 1372 (HY000): 解决方法详解
daizj
mysql设置密码
MySql给用户设置权限同时指定访问密码时,会提示如下错误:
ERROR 1372 (HY000): Password hash should be a 41-digit hexadecimal number;
问题原因:你输入的密码是明文。不允许这么输入。
解决办法:用select password('你想输入的密码');查询出你的密码对应的字符串,
然后
- 路漫漫其修远兮 吾将上下而求索
周凡杨
学习 思索
王国维在他的《人间词话》中曾经概括了为学的三种境界古今之成大事业、大学问者,罔不经过三种之境界。“昨夜西风凋碧树。独上高楼,望尽天涯路。”此第一境界也。“衣带渐宽终不悔,为伊消得人憔悴。”此第二境界也。“众里寻他千百度,蓦然回首,那人却在灯火阑珊处。”此第三境界也。学习技术,这也是你必须经历的三种境界。第一层境界是说,学习的路是漫漫的,你必须做好充分的思想准备,如果半途而废还不如不要开始。这里,注
- Hadoop(二)对话单的操作
朱辉辉33
hadoop
Debug:
1、
A = LOAD '/user/hue/task.txt' USING PigStorage(' ')
AS (col1,col2,col3);
DUMP A;
//输出结果前几行示例:
(>ggsnPDPRecord(21),,)
(-->recordType(0),,)
(-->networkInitiation(1),,)
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(日期和时间函数)
老A不折腾
finereport报表工具web开发
web报表工具FineReport常用函数的用法总结(日期和时间函数)
说明:凡函数中以日期作为参数因子的,其中日期的形式都必须是yy/mm/dd。而且必须用英文环境下双引号(" ")引用。
DATE
DATE(year,month,day):返回一个表示某一特定日期的系列数。
Year:代表年,可为一到四位数。
Month:代表月份。
- c++ 宏定义中的##操作符
墙头上一根草
C++
#与##在宏定义中的--宏展开 #include <stdio.h> #define f(a,b) a##b #define g(a) #a #define h(a) g(a) int main() { &nbs
- 分析Spring源代码之,DI的实现
aijuans
springDI现源代码
(转)
分析Spring源代码之,DI的实现
2012/1/3 by tony
接着上次的讲,以下这个sample
[java]
view plain
copy
print
- for循环的进化
alxw4616
JavaScript
// for循环的进化
// 菜鸟
for (var i = 0; i < Things.length ; i++) {
// Things[i]
}
// 老鸟
for (var i = 0, len = Things.length; i < len; i++) {
// Things[i]
}
// 大师
for (var i = Things.le
- 网络编程Socket和ServerSocket简单的使用
百合不是茶
网络编程基础IP地址端口
网络编程;TCP/IP协议
网络:实现计算机之间的信息共享,数据资源的交换
协议:数据交换需要遵守的一种协议,按照约定的数据格式等写出去
端口:用于计算机之间的通信
每运行一个程序,系统会分配一个编号给该程序,作为和外界交换数据的唯一标识
0~65535
查看被使用的
- JDK1.5 生产消费者
bijian1013
javathread生产消费者java多线程
ArrayBlockingQueue:
一个由数组支持的有界阻塞队列。此队列按 FIFO(先进先出)原则对元素进行排序。队列的头部 是在队列中存在时间最长的元素。队列的尾部 是在队列中存在时间最短的元素。新元素插入到队列的尾部,队列检索操作则是从队列头部开始获得元素。
ArrayBlockingQueue的常用方法:
- JAVA版身份证获取性别、出生日期及年龄
bijian1013
java性别出生日期年龄
工作中需要根据身份证获取性别、出生日期及年龄,且要还要支持15位长度的身份证号码,网上搜索了一下,经过测试好像多少存在点问题,干脆自已写一个。
CertificateNo.java
package com.bijian.study;
import java.util.Calendar;
import
- 【Java范型六】范型与枚举
bit1129
java
首先,枚举类型的定义不能带有类型参数,所以,不能把枚举类型定义为范型枚举类,例如下面的枚举类定义是有编译错的
public enum EnumGenerics<T> { //编译错,提示枚举不能带有范型参数
OK, ERROR;
public <T> T get(T type) {
return null;
- 【Nginx五】Nginx常用日志格式含义
bit1129
nginx
1. log_format
1.1 log_format指令用于指定日志的格式,格式:
log_format name(格式名称) type(格式样式)
1.2 如下是一个常用的Nginx日志格式:
log_format main '[$time_local]|$request_time|$status|$body_bytes
- Lua 语言 15 分钟快速入门
ronin47
lua 基础
-
-
单行注释
-
-
[[
[多行注释]
-
-
]]
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
1.
变量 & 控制流
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
num
=
23
-
-
数字都是双精度
str
=
'aspythonstring'
- java-35.求一个矩阵中最大的二维矩阵 ( 元素和最大 )
bylijinnan
java
the idea is from:
http://blog.csdn.net/zhanxinhang/article/details/6731134
public class MaxSubMatrix {
/**see http://blog.csdn.net/zhanxinhang/article/details/6731134
* Q35
求一个矩阵中最大的二维
- mongoDB文档型数据库特点
开窍的石头
mongoDB文档型数据库特点
MongoDD: 文档型数据库存储的是Bson文档-->json的二进制
特点:内部是执行引擎是js解释器,把文档转成Bson结构,在查询时转换成js对象。
mongoDB传统型数据库对比
传统类型数据库:结构化数据,定好了表结构后每一个内容符合表结构的。也就是说每一行每一列的数据都是一样的
文档型数据库:不用定好数据结构,
- [毕业季节]欢迎广大毕业生加入JAVA程序员的行列
comsci
java
一年一度的毕业季来临了。。。。。。。。
正在投简历的学弟学妹们。。。如果觉得学校推荐的单位和公司不适合自己的兴趣和专业,可以考虑来我们软件行业,做一名职业程序员。。。
软件行业的开发工具中,对初学者最友好的就是JAVA语言了,网络上不仅仅有大量的
- PHP操作Excel – PHPExcel 基本用法详解
cuiyadll
PHPExcel
导出excel属性设置//Include classrequire_once('Classes/PHPExcel.php');require_once('Classes/PHPExcel/Writer/Excel2007.php');$objPHPExcel = new PHPExcel();//Set properties 设置文件属性$objPHPExcel->getProperties
- IBM Webshpere MQ Client User Issue (MCAUSER)
darrenzhu
IBMjmsuserMQMCAUSER
IBM MQ JMS Client去连接远端MQ Server的时候,需要提供User和Password吗?
答案是根据情况而定,取决于所定义的Channel里面的属性Message channel agent user identifier (MCAUSER)的设置。
http://stackoverflow.com/questions/20209429/how-mca-user-i
- 网线的接法
dcj3sjt126com
一、PC连HUB (直连线)A端:(标准568B):白橙,橙,白绿,蓝,白蓝,绿,白棕,棕。 B端:(标准568B):白橙,橙,白绿,蓝,白蓝,绿,白棕,棕。 二、PC连PC (交叉线)A端:(568A): 白绿,绿,白橙,蓝,白蓝,橙,白棕,棕; B端:(标准568B):白橙,橙,白绿,蓝,白蓝,绿,白棕,棕。 三、HUB连HUB&nb
- Vimium插件让键盘党像操作Vim一样操作Chrome
dcj3sjt126com
chromevim
什么是键盘党?
键盘党是指尽可能将所有电脑操作用键盘来完成,而不去动鼠标的人。鼠标应该说是新手们的最爱,很直观,指哪点哪,很听话!不过常常使用电脑的人,如果一直使用鼠标的话,手会发酸,因为操作鼠标的时候,手臂不是在一个自然的状态,臂肌会处于绷紧状态。而使用键盘则双手是放松状态,只有手指在动。而且尽量少的从鼠标移动到键盘来回操作,也省不少事。
在chrome里安装 vimium 插件
- MongoDB查询(2)——数组查询[六]
eksliang
mongodbMongoDB查询数组
MongoDB查询数组
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2177292 一、概述
MongoDB查询数组与查询标量值是一样的,例如,有一个水果列表,如下所示:
> db.food.find()
{ "_id" : "001", "fruits" : [ "苹
- cordova读写文件(1)
gundumw100
JavaScriptCordova
使用cordova可以很方便的在手机sdcard中读写文件。
首先需要安装cordova插件:file
命令为:
cordova plugin add org.apache.cordova.file
然后就可以读写文件了,这里我先是写入一个文件,具体的JS代码为:
var datas=null;//datas need write
var directory=&
- HTML5 FormData 进行文件jquery ajax 上传 到又拍云
ileson
jqueryAjaxhtml5FormData
html5 新东西:FormData 可以提交二进制数据。
页面test.html
<!DOCTYPE>
<html>
<head>
<title> formdata file jquery ajax upload</title>
</head>
<body>
<
- swift appearanceWhenContainedIn:(version1.2 xcode6.4)
啸笑天
version
swift1.2中没有oc中对应的方法:
+ (instancetype)appearanceWhenContainedIn:(Class <UIAppearanceContainer>)ContainerClass, ... NS_REQUIRES_NIL_TERMINATION;
解决方法:
在swift项目中新建oc类如下:
#import &
- java实现SMTP邮件服务器
macroli
java编程
电子邮件传递可以由多种协议来实现。目前,在Internet 网上最流行的三种电子邮件协议是SMTP、POP3 和 IMAP,下面分别简单介绍。
◆ SMTP 协议
简单邮件传输协议(Simple Mail Transfer Protocol,SMTP)是一个运行在TCP/IP之上的协议,用它发送和接收电子邮件。SMTP 服务器在默认端口25上监听。SMTP客户使用一组简单的、基于文本的
- mongodb group by having where 查询sql
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongo纵观千象
SELECT cust_id,
SUM(price) as total
FROM orders
WHERE status = 'A'
GROUP BY cust_id
HAVING total > 250
db.orders.aggregate( [
{ $match: { status: 'A' } },
{
$group: {
- Struts2 Pojo(六)
Luob.
POJOstrust2
注意:附件中有完整案例
1.采用POJO对象的方法进行赋值和传值
2.web配置
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<web-app version="2.5"
xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee&q
- struts2步骤
wuai
struts
1、添加jar包
2、在web.xml中配置过滤器
<filter>
<filter-name>struts2</filter-name>
<filter-class>org.apache.st