- 深度学习和机器学习的差异
The god of big data
教程深度学习机器学习人工智能
一、技术架构的本质差异传统机器学习(MachineLearning)建立在统计学和数学优化基础之上,其核心技术是通过人工设计的特征工程(FeatureEngineering)构建模型。以支持向量机(SVM)为例,算法通过核函数将数据映射到高维空间,但特征提取完全依赖工程师的领域知识。这种"人工特征+浅层模型"的结构在面对复杂非线性关系时容易遭遇性能瓶颈。深度学习(DeepLearning)作为机器
- python 支持向量机回归_深入浅出python机器学习---支持向量机SVM 笔记0114-2020
weixin_39864387
python支持向量机回归
题前故事:小D最近也交了一个女朋友,但是这个女孩好像非常情绪化,喜怒无常,让小D捉摸不透,小D女朋友的情绪完全不是“线性可分”的,于是小D想到了SVM算法,也就是大名鼎鼎的一一支持向量机。支持向量机理解引入首先需要知道线性可分和线性不可分的概念我们提取样本特征是“是否有妹子”和“是否有好吃的”这两项的时候,能够很容易用图中的直线把男生的情绪分成“开心”和“不开心”两类,这种情况下我们说样本是线性可
- 【人工智能】随机森林的智慧:集成学习的理论与实践
蒙娜丽宁
人工智能人工智能随机森林集成学习
随机森林(RandomForest)是一种强大的集成学习算法,通过构建多棵决策树并结合投票或平均预测提升模型性能。本文深入探讨了随机森林的理论基础,包括决策树的构建、Bagging方法和特征随机选择机制,并通过LaTeX公式推导其偏差-方差分解和误差分析。接着,我们详细描述了随机森林的算法流程,分析其在分类和回归任务中的适用性。文章还通过实验对比随机森林与单一决策树及其他算法(如SVM)的性能,探
- 基于文本特征的微博谣言检测
机器懒得学习
人工智能大数据图像处理计算机视觉
随着社交媒体的普及,微博等平台成为了信息传播的重要渠道。然而,虚假信息和谣言的传播也带来了严重的社会问题。因此,自动化的谣言检测技术变得尤为重要。本文将介绍如何基于文本特征,使用深度学习模型(如LSTM、CNN)和传统机器学习模型(如SVM)来实现微博谣言检测,并对这些模型的性能进行比较。完整项目地址:基于文本特征的微博谣言检测1.项目概述本项目旨在通过分析微博文本内容,自动检测其中的谣言。系统通
- 支持向量机 SVM 简要介绍
_夜空的繁星_
机器学习svm支持向量机拉格朗日对偶机器学习
那些我从来没有理解过的概念(1)下面是我在学习过程中遇到的对我很难理解的概念和我抄下来的笔记主要资料来源:《统计学习方法》,维基百科拉格朗日对偶问题是什么假设f(x),ci(x),hj(x)是定义在Rn上的连续可微函数,考虑以下最优化问题:$$\min_{x\inR^n}{f(x)}\c_i(x)\leq0,i=1,2,\dots,k\h_j(x)=0,j=1,2,\dots,l$$是一个凸优化问
- sklearn 支持向量机实践总结
可爱的红薯
pythonsklearn支持向量机pythonsklearn支持向量机
转自http://www.cnblogs.com/pinard/p/6117515.html之前通过一个系列对支持向量机(以下简称SVM)算法的原理做了一个总结,本文从实践的角度对scikit-learnSVM算法库的使用做一个小结。scikit-learnSVM算法库封装了libsvm和liblinear的实现,仅仅重写了算法了接口部分。1.scikit-learnSVM算法库使用概述sciki
- 支持向量机——SVM
big_matster
周志华机器学习支持向量机算法
支持向量机支持向量机是一种经典的二分类模型,基本模型定义为特征空间中的最大间隔的线性分类器,其学习的优化目标便是间隔最大化,因此,支持向量机本身可以转换一个凸二次规划求解问题。函数间隔和几何间隔对于二分类学习,假设现在的数据是线性可分的,这时分类学习最基本的想法就是找到一个合理的超平面,该超平面能够将不同类别的样本分开,类似于二维平面使用ax+by+c=0ax+by+c=0ax+by+c=0来表示
- 数字识别项目
不要天天开心
机器学习人工智能深度学习算法
集成算法·Bagging·随机森林构造树模型:由于二重随机性,使得每个树基本上都不会一样,最终的结果也会不一样。集成算法·Stacking·堆叠:很暴力,拿来一堆直接上(各种分类器都来了)·可以堆叠各种各样的分类器(KNN,SVM,RF等等)·分阶段:第一阶段得出各自结果,第二阶段再用前一阶段结果训练实现神经网络实例利用PyTorch内置函数mnist下载数据。·利用torchvision对数据进
- R语言 决策树、svm支持向量机、随机森林
别叫我名字20
R语言决策树支持向量机r语言
本人正在学习R语言,想利用这个平台记录自己一些自己的学习情况,方便以后查找,也想分享出来提供一些资料给同样学习R语言的同学们。(如果内容有错误,欢迎大家批评指正)1.决策树我们使用的还是RStudio自带的数据集iris。#######################决策树模型install.packages("rpart")#安装库library("rpart")dt<-function(dat
- HHO优化SVM混合核(高斯核和Sigmoid核)回归预测
WSY算法爱好者
支持向量机回归算法
训练集-平均绝对误差(MAE):0.54544训练集-平均绝对误差百分比(MAPE):0.0011634训练集-均方根误差(RMSE):0.66571训练集-决定系数(R):0.95297测试集-平均绝对误差(MAE):0.31575测试集-平均绝对误差百分比(MAPE):0.00067398测试集-均方根误差(RMSE):0.39158测试集-决定系数(R):0.97566------HHO优化
- python代码实现支持神经网络对鸢尾花分类
邀_灼灼其华
机器学习及概率统计python神经网络分类sklearn
1、导入支持向量机模型,划分数据集fromsklearnimportdatasetsfromsklearnimportsvmiris=datasets.load_iris()iris_x=iris.datairis_y=iris.targetindices=np.random.permutation(len(iris_x))iris_x_train=iris_x[indices[:-10]]iri
- 机器学习与深度学习资料
JasonDing1354
【MachineLearning】
《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、DeepLearning.《DeepLearninginNeuralNetworks:AnOverview》介绍:这是瑞士人工智能实验室JurgenSchmidhuber写的最新版本《神经网络与深度学习综述》本综述的特点是以
- 支持向量机(Support Vector Machine,SVM)详细解释(带示例)
浪九天
人工智能理论支持向量机算法机器学习
目录基本概念线性可分情况线性不可分情况工作原理示例Python案例代码解释基本概念支持向量机是一种有监督的机器学习算法,可用于分类和回归任务。在分类问题中,SVM的目标是找到一个最优的超平面,将不同类别的样本分隔开来,并且使得两类样本到该超平面的间隔最大。这个超平面被称为最大间隔超平面,而那些离超平面最近的样本点被称为支持向量,它们决定了超平面的位置和方向。线性可分情况当数据是线性可分的,即存在一
- 基于Python实现的【机器学习】小项目教程案例
xinxiyinhe
人工智能githubpython机器学习
以下是一个基于Python实现的【机器学习】小项目教程案例,结合的经典案例与最佳实践,涵盖数据预处理、模型训练与评估全流程,并附详细代码说明与结果分析:案例1:鸢尾花分类(SVM算法)数据集:IrisDataset(含150个样本,4个特征,3个类别)目标:根据花瓣与萼片长度预测鸢尾花种类步骤:环境准备:安装scikit-learn、pandas、matplotlibpipinstallsciki
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智能算法及其模型预测
支持向量机分类回归
【Transforme-SVM多特征分类预测】基于Transforme-支持向量机多特征分类预测。(可做分类/回归/时序预测,具体私聊),可直接运行。matlab代码,2023b及其以上。1.运行环境要求MATLAB版本为2023b,多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用。2.程序语言为matlab,程序可出分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图。3.多边形面积PA
- 通过Python编程语言实现“机器学习”小项目教程案例
指尖下的技术
DeepSeekpython机器学习开发语言
以下为你提供一个使用Python实现简单机器学习项目的教程案例,此案例将使用鸢尾花数据集进行分类任务,运用经典的支持向量机(SVM)算法。步骤1:环境准备首先,你要确保已经安装了必要的Python库,像scikit-learn、pandas、matplotlib和seaborn。可以使用以下命令进行安装:pipinstallscikit-learnpandasmatplotlibseaborn步骤
- 支持向量机(SVM)简介与应用
Jason_Orton
支持向量机算法机器学习
目录1.什么是支持向量机?2.SVM的基本原理3.核函数与SVM的扩展4.SVM的优势与挑战5.SVM的应用场景6.总结1.什么是支持向量机?支持向量机(SupportVectorMachine,简称SVM)是一种监督学习模型,广泛应用于分类、回归等问题。SVM的核心思想是通过在高维空间中寻找一个超平面(或决策边界),使得不同类别的样本数据能够被该超平面尽可能地分开,同时最大化分类间隔(Margi
- 深度、机器学习算法
yzx991013
机器学习算法人工智能
机器学习典型算法SVM(支持向量机):它通过寻找一个最优超平面来对数据进行分类。在二分类问题中,能找到一个平面(低维)或超平面(高维),使不同类别的数据点尽可能远地分布在超平面两侧。在小样本、非线性数据处理上有优势,常用于文本分类、图像识别等领域。决策树:以树形结构展示决策过程,从根节点开始,依据特征值逐步向下划分,直到叶子节点得出分类或回归结果。它易于理解和解释,可处理数值型和分类型数据,但容易
- 支持向量机(Support Vector Machine,SVM)
不易撞的网名
支持向量机算法机器学习
支持向量机(SupportVectorMachine,简称SVM)是一种监督学习模型,主要用于分类和回归分析。SVM的基本思想是寻找一个决策边界或超平面,使得两类样本之间的间隔最大化。这个间隔被定义为支持向量到超平面的最短距离,而支持向量就是那些恰好位于间隔边缘上的训练样本点。线性可分情况下的SVM假设我们有一组训练数据(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn)(x_1,y_1),(x_2
- 支持向量机 (Support Vector Machine, SVM)
数维学长986
支持向量机算法机器学习
支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)支持向量机(SVM)是一种广泛应用于分类、回归分析以及异常检测的监督学习算法。它基于结构风险最小化(StructuralRiskMinimization,SRM)原则,通过寻找一个最优超平面来实现数据的分类。SVM不仅可以处理线性可分问题,也能够通过核技巧(KernelTrick)处理非线性可分问题。1.基本概念超平面:在特征空间中,S
- SVM(支持向量机)原理及数学推导全过程详解
子木呀
支持向量机人工智能分类算法SVM
由于格式问题,为方便阅读,请点击下方链接访问原文点击此处访问原文点击此处访问原文点击此处访问原文点击此处访问原文关于SVM网上已经有很多很多的前辈有过讲解,这两天自己在网上看了看资料,结合前辈们的文章对SVM进行了一个整理,把看的过程中产生的一些问题也进行了解答。本来想着总结得简洁明了又易懂,但SVM本就有严格的数学理论支撑,不像其他机器学习算法是一个黑箱,写完发现要尽量让小白也懂少不了具体的论述
- 【机器学习】支持向量机(SVM)详解:原理与优化
宸码
机器学习模式识别支持向量机机器学习算法人工智能数据挖掘python
支持向量机(SVM)详解:原理与优化支持向量机(SVM)详解1.基本概念2.数学原理2.1线性可分情况2.2最优化问题2.3拉格朗日对偶问题2.4核函数技巧(KernelTrick)2.5非线性分类与支持向量3.优缺点分析3.1优点3.2缺点4.SVM与其他算法的比较5.总结支持向量机(SVM)详解1.基本概念支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是一种强大的监督学习算法,
- 支持向量机SVM原理详解
handsomeboysk
支持向量机机器学习人工智能
SVM原理详解1、超平面2、SVM原理1.问题定义2.分类决策得到约束条件3.最大化间隔4.优化目标3、凸优化问题1.原始优化问题优化目标约束条件2.拉格朗日乘子法3.拉格朗日函数分析4.求解对www和bbb的极值5.构造对偶问题对偶问题的约束条件:6、通过支持向量求解bbb支持向量的条件7.对偶问题的解法4、非线性如何划分1.非线性数据问题2.核技巧的核心思想3.常见的核函数1.线性核(Line
- 【25年新算法】DOA-LSSVM梦境优化算法优化最小二乘支持向量机回归预测,DOA-LSSVM回归预测,多变量输入模型。梦境优化算法(DOA)-2025年3月SCI一区新算法,该算法结合了一个基
智能算法及其模型预测
支持向量机回归算法
【25年新算法】DOA-LSSVM梦境优化算法优化最小二乘支持向量机回归预测,DOA-LSSVM回归预测,多变量输入模型。梦境优化算法(DOA)-2025年3月SCI一区新算法,该算法结合了一个基本的记忆策略,一个遗忘和补充策略,以平衡探索和利用,值得一试!该成果由YifanLang于2025年3月发表在SCI一区Top期刊《ComputerMethodsinAppliedMechanicsand
- 达梦数据库并发场景下,抓取执行久/等待久的慢SQL
泛冬以南
常用技术记录数据库sql
--ss单位是秒select*from(select(SELECTround(SUM(TOTAL_SIZE/1024/1024),2)FROMV$MEM_POOLCwhereC.name='VIRTUALMACHINE'ANDC.CREATOR=A.THRD_IDGROUPBYCREATOR)ASVM_TOTAL_SIZE_BY_M,a.trx_id,a.thrd_id,clnt_ip,c.ROL
- Spark MLlib中的机器学习算法及其应用场景
Java资深爱好者
深度学习推荐算法
SparkMLlib是ApacheSpark框架中的一个机器学习库,提供了丰富的机器学习算法和工具,用于处理和分析大规模数据。以下是SparkMLlib中的机器学习算法及其应用场景的详细描述:一、SparkMLlib中的机器学习算法分类算法:逻辑回归:用于二分类问题,通过最大化对数似然函数来估计模型参数。支持向量机(SVM):用于分类和回归问题,通过寻找一个超平面来最大化不同类别之间的间隔。决策树
- 机器学习:支持向量机
小源学AI
人工智能支持向量机机器学习算法
基本概念1.什么是支持向量机支持向量机是一种二分类模型,在机器学习、计算机视觉、数据挖掘中广泛应用,主要用于解决数据分类问题,它的目的是寻找一个超平面对样本进行分割,分割的原则是间隔最大化(也就是数据集的边缘点到分界点的距离d最大)最终转化成一个凸二次规划问题来求解。通常的SVM用于二元分类问题,对于多元分类问题可将其分解为多个二元分类问题,在进行分类。2.最优分类边界什么才是最优分类边界?什么条
- LSTM-SVM故障诊断 | 基于长短期记忆神经网络-支持向量机多特征分类预测/故障诊断Matlab代码实现
机器学习之心
分类预测神经网络lstm支持向量机LSTM-SVM故障诊断
LSTM-SVM故障诊断|基于长短期记忆神经网络-支持向量机多特征分类预测/故障诊断Matlab代码实现完整代码私信回复LSTM-SVM故障诊断|基于长短期记忆神经网络-支持向量机多特征分类预测/故障诊断Matlab代码实现一、引言1.1、研究背景和意义在现代工业生产中,机械设备的高效稳定运行对保障生产安全和提高生产效率至关重要。因此,故障诊断技术作为预防和维护设备性能的关键手段,受到了广泛关注和
- IDEA快捷键总结
sq0723
代码开发工具集群环境搭建IDEA快捷键
//代码导入******1、ctrl+alt+s设置菜单2、Ctrl+d复制行或者已选代码块3、Alt+/代码自动补全4、Alt+insert自动生成构造方法等5、Ctrl+shift+回车自动补全结尾6、Ctrl+j自动代码生成模板,例如psvm,sout等7、Alt+回车导包或者修正已经导入的包///代码编辑**8、Ctrl+alt+l格式化代码9、Ctrl+alt+i代码自动缩进10、Ctr
- IDEA中常用快捷键
以码令天下
后端JAVAjava开发语言
IDEA中的快捷键在IDEA中快速生成if(变量==null):ifn在IDEA中快速生成main方法:psvm在IDEA中快速生成Sytem.out.println():sout删除一行:Ctrl+yIDEA是自动保存的对于目录:左箭头关闭,右箭头打开IDEA中任何窗口的关闭:Esc窗口的变大、变小:shift+Ctrl+F12或者Alt+1切换窗口:Alt+左/右箭头快速运行:Ctrl+shi
- Dom
周华华
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