- Python训练 + Go优化 + C#部署：端到端AI模型的跨语言实践
威哥说编程
人工智能学习资料库pythongolangc#
在现代AI应用中，如何高效地训练、优化、并最终部署AI模型是一项复杂且具有挑战性的任务。在这一过程中，选择合适的编程语言和工具可以显著提高效率和系统的性能。Python作为AI领域的主流语言，具有丰富的深度学习框架（如PyTorch和TensorFlow），在模型训练方面处于领先地位。然而，针对计算密集型任务（如数据预处理、加密等），Go语言因其高效的并发处理和出色的性能，成为优化计算的理想选择。
- 深度强化学习 | 图文详细推导深度确定性策略梯度DDPG算法
Mr.Winter`
机器人人工智能数据挖掘深度学习神经网络强化学习具身智能
目录0专栏介绍1演员-评论家架构1.1Critic网络优化1.2Actor网络优化2深度确定性策略梯度算法0专栏介绍本专栏以贝尔曼最优方程等数学原理为根基，结合PyTorch框架逐层拆解DRL的核心算法(如DQN、PPO、SAC)逻辑。针对机器人运动规划场景，深入探讨如何将DRL与路径规划、动态避障等任务结合，包含仿真环境搭建、状态空间设计、奖励函数工程化调优等技术细节，旨在帮助读者掌握深度强化学
- 边缘计算与量子模型优化驱动医疗诊断新突破
内容概要在医疗人工智能领域，边缘计算与量子模型优化的协同演进正重构诊断系统的技术范式。通过将计算节点前置至医疗设备端，边缘架构有效解决了传统云端模型面临的实时性瓶颈，配合量子优化算法对复杂特征空间的快速寻优能力，使得CT、MRI等高维影像数据的解析效率提升显著。值得关注的是，框架选型直接影响着模型部署的可行性——TensorFlow在移动端推理优化方面的工具链完备性，与PyTorch动态图机制对迭
- pytorch图像分类全流程（二）
前人栽树,后人乘凉
datawhalepytorchpytorch分类python
本次使用的是ImageNet1000类别信息，resnet18预训练模型。记录一些一坑和知识点。在传入图片或视频之前我们都会对其进行预处理，归纳下来为四个字母RCTN：缩放、裁剪、转Tensor、归一化，可以使用transforms.Compose()函数打包对应四个函数进行预处理，当然这里有个小坑，transforms.Compose()只接受pillow格式的图像，不能拿opencv传入图片。
- PyTorch图像分类系列——流程概览
VAMOT
PyTorch图像分类系列pytorch深度学习分类计算机视觉
一、加载数据1.使用torchvision.datasets的方法加载经典数据集在此网址查看支持哪些经典数据集：Datasets—Torchvision0.18documentation(pytorch.org)data_train=torchvision.datasets.CIFAR10(root="CIFAR10",train=True,transform=ToTensor(),target_
- tensorflow sigmoid_cross_entropy_with_logits 函数解释及公式推导
CrazyWolf_081c
tensorflowsigmoid_cross_entropy_with_logits函数解释及公式推导tensorflow官方文档解释参考pytorch--BCELosspytorch--BCELoss解释参考定义在tensorflow/python/ops/nn_impl.py.功能：计算在给定logits和label之间的sigmoidcrossentropy。测量离散分类任务中的概率误差，
- Pytorch图像二分类代码 AlexNet
望舒向晚
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importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorch.utils.dataimporttorch.nn.functionalasFimporttorchvisionfromtorchvisionimporttransformsfromPILimportImagedefcheck_image(path):try:im=Ima
- 基于逻辑回归的图像二分类算法实现（Pytorch版）
哎呦哥哥、
图像分类pytorch逻辑回归分类
基于逻辑回归的图像二分类算法实现（Pytorch版）数据集模型代码数据集链接：FastFoodClassificationDataset我们只使用Burger和Pizza这两类。模型代码importtorchimporttorch.nnasnnfromtorchvision.models.utilsimportload_state_dict_from_urlmodel_urls={'resnet5
- 深度学习系列-----＞环境搭建（Ubuntu）
二师兄用飘柔
深度学习历程深度学习ubuntu人工智能pytorchpython
1、前言电脑基础系统硬件情况：系统：ubuntu18.04、显卡：GTX1050Ti；后续的环境搭建都在此基础上进行。此次学习选择Pytorch作为深度学习的框架，选择的原因主要由于PyTorch在研究领域特别受欢迎，较多的论文框架也是基于其开发。2、anaconda+python3安装测试在学习深度学习的过程中会涉及到使用不同版本python包的问题，而anaconda可以便捷获取包且对包能够进
- 深度学习-常用环境配置
瑶山
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- 2018 MacBook Pro 安装cuda+cuDNN+pytorch
2018MacBookPro安装cuda+cuDNN+pytorch根据CSDN上的两篇文章和知乎上的一篇文章，前前后后折腾了好几天，在一个小姐姐的帮助下终于装上了。我的环境系统版本：macOS10.13.6(17G10021)GPUDriverVersion:387.10.10.10.40.133CUDADriverVersion:410.130CUDA：cuda_10.0.130cuDNN：c
- 推荐项目： Few-Shot-Adversarial-Learning-for-face-swap
邱晋力
推荐项目：Few-Shot-Adversarial-Learning-for-face-swap去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/1、项目介绍Few-Shot-Adversarial-Learning-for-face-swap是一个基于PyTorch的开源实现，重演了三星AI实验室的一项前沿研究——“Few-ShotAdversarialLearningofReal
- 解读一个大学专业——信号与图像处理
专业定义与核心内容维度内容定义研究如何采集、处理、分析和理解一维信号（语音、雷达、脑电）和二维/三维图像（医学、遥感、工业视觉）。关键词数字信号处理（DSP）、图像处理、计算机视觉、模式识别、压缩感知、深度学习、GPU加速、嵌入式系统。技术栈MATLAB/Python+OpenCV/PyTorch+DSP/FPGA+GPU（CUDA）第五届先进算法与信号、图像处理国际学术会议（AASIP2025）
- PyTorch生成式人工智能（18）——循环神经网络详解与实现
盼小辉丶
pytorchrnn自然语言处理
PyTorch生成式人工智能（18）——循环神经网络详解与实现0.前言1.文本生成的挑战2.循环神经网络2.1文本数据2.2循环神经网络原理3.长短期记忆网络3.自然语言处理基础3.1分词3.2词嵌入3.3词嵌入在自然语言处理中的应用小结系列链接0.前言我们已经学习了如何生成数字和图像等内容。从本节开始，我们将主要聚焦于文本生成。人类语言极其复杂且充满细微差别，不仅仅涉及语法和词汇的理解，还包括上
- 为什么用Pytorch帮客户训练好了模型还要提供模型结构？
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如果我在训练模型后生成好了一个模型文件：mnist_model.pth我想把这个模型文件给第三方使用，而不告诉他模型定义的结构等信息，那么第三方是不是就用不起来这个模型？答案：是的。如果只提供.pth文件而不告知模型结构，第三方确实无法直接使用该模型。原因和解决方案如下：1.为什么无法直接使用？.pth文件仅保存参数：torch.save(model.state_dict(),'mnist_mod
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42fourtytoo
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1到autodl的算力市场里开一台机器镜像选择：PyTorch2.3.0、Python3.12(ubuntu22.04)、Cuda12.1我本来选择的Cuda12.4，但版本过高疑似会使ollama不使用GPU而只用CPU，后来换个镜像就好了2下载lightrag从lightrag的GitHub界面下载zip开机，上传zip，解压到autodl-tmp/lightrag下安装依赖，在文件夹下：pi
- opencv、torch、torchvision、tensorflow的区别
一、框架定位与核心差异PyTorch动态计算图：实时构建计算图支持Python原生控制流（如循环/条件），调试便捷。学术主导：2025年工业部署份额24%，适合快速原型开发（如无人机自动驾驶、情绪识别）。TensorFlow静态计算图优化：预编译图结构提升部署效率支持动态图（Eager模式）兼顾灵活性。工业部署首选：市场份额38%，擅长边缘计算（YOLO部署）和大规模项目（工业自动化）-59）。O
- PyTorch笔记6----------神经网络案例
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1.回归网络波士顿房价预测模型搭建波士顿房价数据集下载链接：百度网盘请输入提取码提取码:5279导入所需包importtorchimportnumpyasnpimportre读取数据ff=open('housing.data').readlines()data=[]foriteminff:out=re.sub(r"\s{2,}","",item).strip()#通过正则表达式去除所有空格data
- 【AI 赋能：Python 人工智能应用实战】5. 梯度下降家族：SGD/Adam优化器对比实验与选择策略
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人工智能python梯度下降优化器SGDAdamPyTorch
摘要：本文系统解析梯度下降优化器的核心原理与演进脉络，构建从理论到实战的完整知识体系。理论部分梳理优化器发展里程碑，从1951年的SGD到2018年的AdamW，揭示技术迭代逻辑；通过数学公式对比SGD、Momentum、Adam等核心算法的更新机制，解析动量加速、自适应学习率的创新点。结合损失曲面分析，阐释Momentum如何逃离鞍点、Adam如何处理悬崖梯度。实战模块基于PyTorch在MNI
- 使用UV管理PyTorch项目
PyTorch是深度学习研究和开发的流行选择。可以使用uv管理PyTorch项目，包括不同Python版本依赖、管理环境、甚至加速器选择等。安装Pytorch从打包角度来看，PyTorch有几个不常见的特点：许多PyTorchwheel托管在专门的索引上，而非Python包索引（PyPI）。因此，安装PyTorch通常需要配置项目使用PyTorch专属索引。PyTorch为每种加速器生成不同的构建
- 模型移植实战：从PyTorch到ONNX完整指南
慕婉0307
神经网络pytorch人工智能python
一、认识ONNXONNX（OpenNeuralNetworkExchange）是一种开放的模型表示格式，由微软和Facebook（现Meta）在2017年共同推出，旨在解决深度学习模型在不同框架之间的互操作性问题。ONNX的主要优势包括：跨框架兼容性：支持主流深度学习框架间的模型转换，包括PyTorch、TensorFlow、MXNet、CNTK等例如，可以将PyTorch训练的ResNet模型导
- PyTorch的基础概念和复杂模型的基本使用
香蕉可乐荷包蛋
AI大模型项目中的使用pytorch人工智能python
文章目录一、PyTorch基础概念二、复杂模型的学习使用一、PyTorch基础概念张量（Tensor）操作：张量是PyTorch中的基本数据结构，类似于NumPy的数组，但支持GPU加速常见操作包括创建张量、张量运算、索引、切片等importtorch#创建张量x=torch.randn(3,4)y=torch.zeros(3,4)#张量运算z=x+y自动求导（Autograd）：PyTorch的
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首先使用的cuDNN（8.1）、CUDA（11.2）、tensorflow-gpu（2.6.0）、python（3.9）之间对应版本Window环境下安装pytorch下载地址tensorflow官网CUDA下载官网cuDNN下载官网注意：cuDNN需要注册absl-py0.15.0astunparse1.6.3cachetools5.3.2certifi2023.7.22charset-norm
- 深度学习方法生成抓取位姿与6D姿态估计的完整实现
ZPC8210
ROS深度学习人工智能
如何将GraspNet等深度学习模型与6D姿态估计集成到ROS2和MoveIt中，实现高精度的机器人抓取系统。1.系统架构text[RGB-D传感器]→[物体检测与6D姿态估计]→[GraspNet抓取位姿生成]→[MoveIt运动规划]→[执行抓取]2.环境配置2.1安装依赖bash#安装PyTorch(根据CUDA版本选择)pip3installtorchtorchvisiontorchaud
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U-Net是一种用于生物医学图像分割的卷积神经网络架构。它通过引入一种新颖的网络结构和训练策略解决了传统方法在数据量不足时面临的挑战。U-Net的主要思想是利用数据增强技术来高效利用有限的标注样本，并通过独特的网络设计来提高分割精度。主要贡献U-Net的主要贡献包括：1、数据增强策略：使用随机弹性变形和其他形式的数据增强来增加训练数据的多样性，从而在有限的数据集上训练出更强大的模型。2、U形网络结
- pytorch的学习笔记
wyn20001128
算法
一cuda 2006年，NVIDIA公司发布了CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture)，是一种新的操作GPU计算的硬件和软件架构，是建立在NVIDIA的GPUs上的一个通用并行计算平台和编程模型，它提供了GPU编程的简易接口，基于CUDA编程可以构建基于GPU计算的应用程序。 CPU是用于负责逻辑性比较强的计算，GPU专注于执行高度线程化的并行处理任务。所以
- 神经网络项目--基于FPGA的AI简易项目（1-9图片数字识别）
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深度学习pytorch神经网络fpga开发人工智能机器学习
1.训练MNIST模型importtorch#导入pytorch核心库importtorch.nnasnn#神经网络模块，如卷积层importtorch.optimasoptim#优化器fromtorchvisionimportdatasets,transforms#数据集与图像预处理工具#定义CNN模型classSimpleCNN(nn.Module):#PyTorch库中所有神经网络的“基础模
- 神经网络常见激活函数 13-Softplus函数
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神经网络常见激活函数神经网络人工智能深度学习
文章目录Softplus函数+导函数函数和导函数图像优缺点PyTorch中的Softplus函数TensorFlow中的Softplus函数Softplus函数+导函数Softplus函数Softplus(x)=ln(1+e x)\begin{aligned}\operatorname{Softplus}(x)&=\ln\bigl(1+e^{\,x}\bigr)\end{aligned}Sof
- Anaconda 、Pytorch下载教程（保姆级）
湲绘
pytorchopencv人工智能condapython深度学习
#因为每次都自己去搜教程太麻烦，索性写个博客记录一下#一、Anaconda的下载与安装进入Anaconda官网官网：Anaconda|TheWorld’sMostPopularDataSciencePlatform下载地址：FreeDownload|Anaconda直接点击Download即可版本对应表如下，选择自己想要的python版本下载就好[环境配置]anaconda3的base环境与pyt
- 基于AutoCut实现在文档中按照片段剪辑视频
Mr数据杨
Python音频技术音视频
本项目致力于通过构建一个具备深度学习支持的多功能视频处理环境，为用户提供高效、智能的视频编辑和字幕生成工具。依托Anaconda环境管理工具和PyTorch的GPU加速能力，用户能够迅速搭建一个符合项目需求的Python环境。结合FunClip的源代码以及相关插件的安装和配置，用户可充分利用项目所支持的图像、音频识别功能，并以极少的配置便获得理想的视频裁剪效果。项目的核心在于简化深度学习项目的环境
- Spring的注解积累
yijiesuifeng
spring注解
用注解来向Spring容器注册Bean。
需要在applicationContext.xml中注册：
<context:component-scan base-package=”pagkage1[,pagkage2,…,pagkageN]”/>。
如：在base-package指明一个包
<context:component-sc
- 传感器
百合不是茶
android传感器
android传感器的作用主要就是来获取数据,根据得到的数据来触发某种事件
下面就以重力传感器为例;
1,在onCreate中获得传感器服务
private SensorManager sm;// 获得系统的服务
private Sensor sensor;// 创建传感器实例
@Override
protected void
- [光磁与探测]金吕玉衣的意义
comsci
这是一个古代人的秘密:现在告诉大家
信不信由你们:
穿上金律玉衣的人,如果处于灵魂出窍的状态,可以飞到宇宙中去看星星
这就是为什么古代
- 精简的反序打印某个数
沐刃青蛟
打印
以前看到一些让求反序打印某个数的程序。
比如：输入123，输出321。
记得以前是告诉你是几位数的，当时就抓耳挠腮，完全没有思路。
似乎最后是用到%和/方法解决的。
而今突然想到一个简短的方法，就可以实现任意位数的反序打印（但是如果是首位数或者尾位数为0时就没有打印出来了）
代码如下：
long num, num1=0;
- PHP：6种方法获取文件的扩展名
IT独行者
PHP扩展名
PHP：6种方法获取文件的扩展名
1、字符串查找和截取的方法
1
$extension
=
substr
(
strrchr
(
$file
,
'.'
), 1);
2、字符串查找和截取的方法二
1
$extension
=
substr
- 面试111
文强chu
面试
1事务隔离级别有那些 ，事务特性是什么（问到一次）
2 spring aop 如何管理事务的，如何实现的。动态代理如何实现，jdk怎么实现动态代理的，ioc是怎么实现的，spring是单例还是多例，有那些初始化bean的方式，各有什么区别（经常问）
3 struts默认提供了那些拦截器 （一次）
4 过滤器和拦截器的区别 （频率也挺高）
5 final，finally final
- XML的四种解析方式
小桔子
domjdomdom4jsax
在平时工作中，难免会遇到把 XML 作为数据存储格式。面对目前种类繁多的解决方案，哪个最适合我们呢？在这篇文章中，我对这四种主流方案做一个不完全评测，仅仅针对遍历 XML 这块来测试，因为遍历 XML 是工作中使用最多的（至少我认为）。 预 备 测试环境： AMD 毒龙1.4G OC 1.5G、256M DDR333、Windows2000 Server
- wordpress中常见的操作
aichenglong
中文注册wordpress移除菜单
1 wordpress中使用中文名注册解决办法
1)使用插件
2)修改wp源代码
进入到wp-include/formatting.php文件中找到
function sanitize_user( $username, $strict = false
- 小飞飞学管理-1
alafqq
管理
项目管理的下午题，其实就在提出问题（挑刺），分析问题，解决问题。
今天我随意看下10年上半年的第一题。主要就是项目经理的提拨和培养。
结合我自己经历写下心得
对于公司选拔和培养项目经理的制度有什么毛病呢？
1，公司考察，选拔项目经理，只关注技术能力，而很少或没有关注管理方面的经验，能力。
2，公司对项目经理缺乏必要的项目管理知识和技能方面的培训。
3，公司对项目经理的工作缺乏进行指
- IO输入输出部分探讨
百合不是茶
IO
//文件处理 在处理文件输入输出时要引入java.IO这个包；
/*
1，运用File类对文件目录和属性进行操作
2，理解流，理解输入输出流的概念
3，使用字节/符流对文件进行读/写操作
4，了解标准的I/O
5，了解对象序列化
*/
//1，运用File类对文件目录和属性进行操作
//在工程中线创建一个text.txt
- getElementById的用法
bijian1013
element
getElementById是通过Id来设置/返回HTML标签的属性及调用其事件与方法。用这个方法基本上可以控制页面所有标签，条件很简单，就是给每个标签分配一个ID号。
返回具有指定ID属性值的第一个对象的一个引用。
语法：
&n
- 励志经典语录
bijian1013
励志人生
经典语录1:
哈佛有一个著名的理论：人的差别在于业余时间，而一个人的命运决定于晚上8点到10点之间。每晚抽出2个小时的时间用来阅读、进修、思考或参加有意的演讲、讨论，你会发现，你的人生正在发生改变，坚持数年之后，成功会向你招手。不要每天抱着QQ/MSN/游戏/电影/肥皂剧……奋斗到12点都舍不得休息，看就看一些励志的影视或者文章，不要当作消遣；学会思考人生，学会感悟人生
- [MongoDB学习笔记三]MongoDB分片
bit1129
mongodb
MongoDB的副本集(Replica Set)一方面解决了数据的备份和数据的可靠性问题，另一方面也提升了数据的读写性能。MongoDB分片(Sharding)则解决了数据的扩容问题，MongoDB作为云计算时代的分布式数据库，大容量数据存储，高效并发的数据存取，自动容错等是MongoDB的关键指标。
本篇介绍MongoDB的切片(Sharding)
1.何时需要分片
&nbs
- 【Spark八十三】BlockManager在Spark中的使用场景
bit1129
manager
1. Broadcast变量的存储，在HttpBroadcast类中可以知道
2. RDD通过CacheManager存储RDD中的数据，CacheManager也是通过BlockManager进行存储的
3. ShuffleMapTask得到的结果数据，是通过FileShuffleBlockManager进行管理的，而FileShuffleBlockManager最终也是使用BlockMan
- yum方式部署zabbix
ronin47
yum方式部署zabbix
安装网络yum库#rpm -ivh http://repo.zabbix.com/zabbix/2.4/rhel/6/x86_64/zabbix-release-2.4-1.el6.noarch.rpm 通过yum装mysql和zabbix调用的插件还有agent代理#yum install zabbix-server-mysql zabbix-web-mysql mysql-
- Hibernate4和MySQL5.5自动创建表失败问题解决方法
byalias
J2EEHibernate4
今天初学Hibernate4，了解了使用Hibernate的过程。大体分为4个步骤：
①创建hibernate.cfg.xml文件
②创建持久化对象
③创建*.hbm.xml映射文件
④编写hibernate相应代码
在第四步中，进行了单元测试，测试预期结果是hibernate自动帮助在数据库中创建数据表，结果JUnit单元测试没有问题，在控制台打印了创建数据表的SQL语句，但在数据库中
- Netty源码学习-FrameDecoder
bylijinnan
javanetty
Netty 3.x的user guide里FrameDecoder的例子，有几个疑问：
1.文档说：FrameDecoder calls decode method with an internally maintained cumulative buffer whenever new data is received.
为什么每次有新数据到达时，都会调用decode方法？
2.Dec
- SQL行列转换方法
chicony
行列转换
create table tb(终端名称 varchar(10) , CEI分值 varchar(10) , 终端数量 int)
insert into tb values('三星' , '0-5' , 74)
insert into tb values('三星' , '10-15' , 83)
insert into tb values('苹果' , '0-5' , 93)
- 中文编码测试
ctrain
编码
循环打印转换编码
String[] codes = {
"iso-8859-1",
"utf-8",
"gbk",
"unicode"
};
for (int i = 0; i < codes.length; i++) {
for (int j
- hive 客户端查询报堆内存溢出解决方法
daizj
hive堆内存溢出
hive> select * from t_test where ds=20150323 limit 2;
OK
Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
问题原因： hive堆内存默认为256M
这个问题的解决方法为：
修改/us
- 人有多大懒，才有多大闲 (评论『卓有成效的程序员』)
dcj3sjt126com
程序员
卓有成效的程序员给我的震撼很大，程序员作为特殊的群体，有的人可以这么懒， 懒到事情都交给机器去做 ，而有的人又可以那么勤奋，每天都孜孜不倦得做着重复单调的工作。
在看这本书之前，我属于勤奋的人，而看完这本书以后，我要努力变成懒惰的人。
不要在去庞大的开始菜单里面一项一项搜索自己的应用程序，也不要在自己的桌面上放置眼花缭乱的快捷图标
- Eclipse简单有用的配置
dcj3sjt126com
eclipse
1、显示行号 Window -- Prefences -- General -- Editors -- Text Editors -- show line numbers
2、代码提示字符 Window ->Perferences，并依次展开 Java -> Editor -> Content Assist，最下面一栏 auto-Activation
- 在tomcat上面安装solr4.8.0全过程
eksliang
Solrsolr4.0后的版本安装solr4.8.0安装
转载请出自出处：
http://eksliang.iteye.com/blog/2096478
首先solr是一个基于java的web的应用，所以安装solr之前必须先安装JDK和tomcat，我这里就先省略安装tomcat和jdk了
第一步：当然是下载去官网上下载最新的solr版本，下载地址
- Android APP通用型拒绝服务、漏洞分析报告
gg163
漏洞androidAPP分析
点评：记得曾经有段时间很多SRC平台被刷了大量APP本地拒绝服务漏洞，移动安全团队爱内测（ineice.com）发现了一个安卓客户端的通用型拒绝服务漏洞，来看看他们的详细分析吧。
0xr0ot和Xbalien交流所有可能导致应用拒绝服务的异常类型时，发现了一处通用的本地拒绝服务漏洞。该通用型本地拒绝服务可以造成大面积的app拒绝服务。
针对序列化对象而出现的拒绝服务主要
- HoverTree项目已经实现分层
hvt
编程.netWebC#ASP.ENT
HoverTree项目已经初步实现分层，源代码已经上传到 http://hovertree.codeplex.com请到SOURCE CODE查看。在本地用SQL Server 2008 数据库测试成功。数据库和表请参考：http://keleyi.com/a/bjae/ue6stb42.htmHoverTree是一个ASP.NET 开源项目，希望对你学习ASP.NET或者C#语言有帮助，如果你对
- Google Maps API v3: Remove Markers 移除标记
天梯梦
google maps api
Simply do the following:
I. Declare a global variable:
var markersArray = [];
II. Define a function:
function clearOverlays() {
for (var i = 0; i < markersArray.length; i++ )
- jQuery选择器总结
lq38366
jquery选择器
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40
- 基础数据结构和算法六：Quick sort
sunwinner
AlgorithmQuicksort
Quick sort is probably used more widely than any other. It is popular because it is not difficult to implement, works well for a variety of different kinds of input data, and is substantially faster t
- 如何让Flash不遮挡HTML div元素的技巧_HTML/Xhtml_网页制作
刘星宇
htmlWeb
今天在写一个flash广告代码的时候，因为flash自带的链接，容易被当成弹出广告，所以做了一个div层放到flash上面，这样链接都是a触发的不会被拦截，但发现flash一直处于div层上面，原来flash需要加个参数才可以。
让flash置于DIV层之下的方法，让flash不挡住飘浮层或下拉菜单，让Flash不档住浮动对象或层的关键参数：wmode=opaque。
方法如下：
- Mybatis实用Mapper SQL汇总示例
wdmcygah
sqlmysqlmybatis实用
Mybatis作为一个非常好用的持久层框架，相关资料真的是少得可怜，所幸的是官方文档还算详细。本博文主要列举一些个人感觉比较常用的场景及相应的Mapper SQL写法，希望能够对大家有所帮助。
不少持久层框架对动态SQL的支持不足，在SQL需要动态拼接时非常苦恼，而Mybatis很好地解决了这个问题，算是框架的一大亮点。对于常见的场景，例如：批量插入/更新/删除，模糊查询，多条件查询，联表查询，
