嘿嘻哈呀
嘿嘻哈呀

Matplotlib画多幅子图重叠问题

Matplotlib画多幅子图重叠问题_第1张图片
Matplotlib画多幅子图重叠问题_第2张图片
Matplotlib画多幅子图重叠问题_第3张图片
Matplotlib画多幅子图重叠问题_第4张图片
fig.tight_layout()函数：使得子图横纵坐标更加紧凑，主要用于自动调整图区的大小以及间距，使所有的绘图及其标题、坐标轴标签等都可以不重叠的完整显示在画布上。

  • pad:用于设置绘图区边缘与画布边缘的距离大小
  • w_pad:用于设置绘图区之间的水平距离的大小
  • h_pad:用于设置绘图区之间的垂直距离的大小

你可能感兴趣的:(机器学习,matplotlib)

  • 李宏毅2025《机器学习》第四讲-Transformer架构的演进
    Transformer架构的演进与替代方案：从RNN到Mamba的技术思辨Transformer作为当前AI领域的标准架构，其设计并非凭空而来，也并非没有缺点。本次讨论的核心便是：新兴的架构，如MAMA，是如何针对Transformer的弱点进行改进，并试图提供一个更优的解决方案的。要理解架构的演进，我们必须首先明确一个核心原则：每一种神经网络架构，都有其存在的技术理由。CNN（卷积神经网络）：为
  • 条件概率：不确定性决策的基石 大千AI助手 人工智能Python#OTHER决策树算法机器学习人工智能条件概率概率论
    条件概率是概率论中的核心概念，用于描述在已知某一事件发生的条件下，另一事件发生的概率。它量化了事件之间的关联性，是贝叶斯推理、统计建模和机器学习的基础。本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！一、定义与公式设(A)和(B)是两个随机事件，且(P(B)>0)：条件概率(P(A\midB))表示
  • 使用 Bank Churn 数据集进行二元分类
    一、前言分类任务：预测客户是继续使用其帐户还是关闭帐户（例如，流失）项目地址：https://www.kaggle.com/competitions/playground-series-s4e1二、具体步骤（一）数据导入与预览importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pylabaspltimportseabornassnsfromsklearn
  • 人工智能动画展示人类的特征 AGI大模型与大数据研究院 AI大模型应用开发实战javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    人工智能，动画，人类特征，情感识别，行为模拟，机器学习，深度学习，自然语言处理1.背景介绍人工智能（AI）技术近年来发展迅速，已渗透到生活的方方面面。从智能语音助手到自动驾驶汽车，AI正在改变着我们的世界。然而，尽管AI技术取得了令人瞩目的成就，但它仍然难以完全模拟人类的复杂行为和特征。人类的特征是多方面的，包括情感、认知、社交和创造力等。这些特征是人类区别于其他生物的重要标志，也是人类社会文明发
  • 《支持向量机（SVM）在医疗领域的变革性应用》 CodeJourney. 支持向量机算法机器学习
    在医疗科技日新月异的今天，先进的数据分析与机器学习技术正逐渐成为提升诊疗水平、助力医学研究的关键力量。支持向量机（SVM），凭借其独特的优势，在医疗这片复杂且对精准度要求极高的领域崭露头角，带来诸多令人瞩目的应用成果。一、疾病诊断：癌症早期筛查的“火眼金睛”癌症，作为全球健康的“头号杀手”，早期诊断对提升患者生存率意义非凡。在乳腺癌筛查领域，SVM发挥着重要作用。医疗科研人员收集大量乳腺组织的影像
  • 机器学习20-线性网络思考 坐吃山猪 机器学习机器学习人工智能线性网络
    机器学习20-线性网络思考针对线性网络的基础问题，使用基础示例进行解释1-核心知识点1-线性模型家族的线性回归和逻辑回归分别是什么，线性模型家族还有没有其他的模型线性模型家族是一系列基于线性假设的统计模型，它们假设因变量和自变量之间存在线性关系。线性模型家族中的两个最常见模型是线性回归和逻辑回归。线性回归（LinearRegression）:线性回归是一种用于预测连续因变量的模型。它假设因变量yy
  • 机器学习18-强化学习RLHF 坐吃山猪 机器学习机器学习人工智能
    机器学习18-强化学习RLHF1-什么是RLHFRLHF（ReinforcementLearningfromHumanFeedback）即基于人类反馈的强化学习算法，以下是详细介绍：基本原理RLHF是一种结合了强化学习和人类反馈的机器学习方法。传统的强化学习通常依赖于预定义的奖励函数来指导智能体的学习，而RLHF则通过引入人类的反馈来替代或补充传统的奖励函数。在训练过程中，人类会对智能体的行为或输
  • 机器学习19-Transformer和AlexNet思考 坐吃山猪 机器学习机器学习transformer人工智能
    Transformer和AlexNet思考关于Transformer和AlexNet发展的一些思考1-核心知识点Word2Vec的作用是什么，和Transformer的诞生有什么关系吗？AlexNet的主要核心思路是什么，为什么表现那么好？现在有什么比AlexNet更优秀的算法2-思路整理1-Word2Vec的作用是什么，和Transformer的诞生有什么关系吗？Word2Vec的作用Word2
  • 机器学习21-线性网络思考 坐吃山猪 机器学习机器学习人工智能线性网络
    机器学习21-线性网络思考针对线性网络的发展问题，进行补充学习1-核心知识点1-传统机器学习针对线性分类算法求解的方式有哪些？请详细列举不同的算法对应的损失函数和计算思路在传统机器学习中，线性分类算法是一种非常重要的方法，用于将数据划分为不同的类别。以下是几种常见的线性分类算法，包括它们的损失函数和计算思路：1.感知机（Perceptron）损失函数感知机的损失函数是基于误分类点的，其目标是最小化
  • Spring AI 第二讲 之 Chat Model API 第五节HuggingFace Chat
    HuggingFaceInferenceEndpoints允许您在云中部署和提供机器学习模型，并通过API对其进行访问。开始使用有关HuggingFaceInferenceEndpoints的更多详细信息，请访问此处。前提条件添加spring-ai-huggingface依赖关系：org.springframework.aispring-ai-huggingface获取HuggingFaceAPI
  • Python设置国内镜像教程 wh3933 python开发语言
    ####引言Python是一种广泛使用的高级编程语言，用于各种编程任务，从简单的脚本到复杂的机器学习算法。在安装Python包时，通常需要从Python包索引（PyPI）下载。由于网络原因，直接从PyPI下载可能速度较慢，因此，使用国内的镜像源可以显著提高下载速度。本文将详细介绍如何在Python中设置国内镜像。####文章目的本篇文章旨在指导用户如何将Python的包管理工具`pip`的默认源切
  • 机器学习宝典——第6章 爱看烟花的码农 机器学习人工智能
    第6章：聚类算法(Clustering)你好，同学！欢迎来到无监督学习的世界。与监督学习不同，这里的我们没有“标准答案”（标签），我们的目标是在数据中发现隐藏的、内在的结构。聚类算法就是实现这一目标的核心工具，它试图将数据集中的样本划分为若干个不相交的子集，我们称之为“簇”(cluster)。本章我们将深入探讨三种最具代表性的聚类算法：K-均值(K-Means)、层次聚类(Hierarchical
  • 结构型智能科技的关键可行性——信息型智能向结构型智能的转变（修改提纲） 刘海东刘海东 人工智能机器学习算法
    结构型智能科技的关键可行性——信息型智能向结构型智能的转变1.信息型智能科技概述1.1传统计算机科技的信息型继承者1.2信息型智能环境1.3信息型智能主体1.4机器学习创造的智能1.5信息型智能科技的缺陷2.结构型智能科技概述2.1传统计算机科技向生命结构的发展2.2结构型智能科技的环境2.3结构型智能科技创造的机器生命2.4结构型智能科技的科学性3.结构型智能科技的关键可行性——信息型智能向结构
  • 多模态大模型：技术原理与实战 看清GPT的进化史和创新点 AI天才研究院 AgenticAI实战计算AI人工智能与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    多模态大模型：技术原理与实战看清GPT的进化史和创新点1.背景介绍1.1人工智能的发展历程1.1.1早期人工智能1.1.2机器学习时代1.1.3深度学习的崛起1.2自然语言处理的演进1.2.1基于规则的方法1.2.2统计机器学习方法1.2.3深度学习方法1.3大语言模型的出现1.3.1Transformer架构的提出1.3.2GPT系列模型的发展1.3.3多模态大模型的兴起2.核心概念与联系2.1
  • Seaborn 教程 froginwe11 开发语言
    Seaborn教程引言Seaborn是一个强大的Python数据可视化库，它建立在Matplotlib的基础上，专门用于统计图形的绘制。Seaborn提供了一系列的绘图功能，使得统计数据的可视化变得更加简单和直观。本文将为您提供一个全面的Seaborn教程，帮助您快速掌握其基本用法和高级技巧。安装与导入在开始之前，请确保您的Python环境中已经安装了Seaborn和Matplotlib。您可以使
  • 【机器学习|学习笔记】组合特征（Feature Combinations）是提升模型性能、挖掘特征交互信息、增强非线性表达能力的有效手段。 努力毕业的小土博^_^ 机器学习学习笔记机器学习学习笔记人工智能神经网络深度学习
    【机器学习|学习笔记】组合特征（FeatureCombinations）是提升模型性能、挖掘特征交互信息、增强非线性表达能力的有效手段。【机器学习|学习笔记】组合特征（FeatureCombinations）是提升模型性能、挖掘特征交互信息、增强非线性表达能力的有效手段。文章目录【机器学习|学习笔记】组合特征（FeatureCombinations）是提升模型性能、挖掘特征交互信息、增强非线性表达
  • R语言的软件开发工具 纪霁然 包罗万象golang开发语言后端
    R语言的软件开发工具引言R语言因其强大的数据分析能力和丰富的统计包，自发布以来便广受欢迎。随着数据科学和分析的迅猛发展，R语言也逐渐成为数据分析、机器学习和统计建模领域的重要工具。为了更好地利用R语言进行软件开发，许多软件开发工具和环境应运而生。本文将深入探讨R语言的主要开发工具，帮助开发者更高效地进行数据处理和分析。1.R和RStudio基础R语言本身是一个用于统计计算和图形绘制的编程语言，而R
  • elkai库高效求解旅行商（TSP）问题（Pycharm23.01） 一九天虚 pythontsp问题旅行商问题
    技术文档摘要简介本技术文档描述了一个基于elkai库实现的‌旅行商问题（TSP）求解与可视化工具‌，用于计算给定城市坐标的最优路径并展示结果。以下是核心功能与技术实现要点：1.‌核心功能‌‌TSP求解‌：通过elkai库高效求解城市坐标的最优访问顺序，最小化总路径成本。‌路径可视化‌：基于Matplotlib绘制路径图，动态标注起点、城市序号及路径走向。‌结果分析‌：输出路径总成本（目标值）及城市
  • 23.5.15---在python中读取excel表格数据并可视化 多一点灵性 pythonmatplotlib开发语言机器学习
    目录1.在python中通过以下代码可以防止运行结果出现中文乱码的情况（如画图时）2.在将excel表格文件中的数据读取出来，并将其中的两列数据作为行列坐标用图画出来2.1设置坐标轴显示的刻度及范围3.在PythonConsole清除运行的控制台数据使用：1.在python中通过以下代码可以防止运行结果出现中文乱码的情况（如画图时）##设置字符集，防止中文乱码importmatplotlibasm
  • 结合创新idea：机器学习+运筹优化=CCF高端局 Ai多利 机器学习人工智能
    2024深度学习发论文&模型涨点之——机器学习+运筹优化机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机系统能够从数据中学习并改进其性能，而无需进行明确的编程。运筹优化，也称为运筹学或运营管理，是应用数学的一个分支，它使用数学模型和算法来支持复杂决策过程的制定。机器学习与运筹优化的结合是一个前沿且活跃的研究领域，它们相互补充，为解决复杂问题提供了新的思路和方法。小编整理了一些机器学习+运筹优化【论文+代码
  • JuPyter(IPython) Notebooks中使用pip安装Python的模块 weixin_34218890 开发工具python人工智能
    问题描述：没有带GPU的电脑，搞深度学习不是耍流氓嘛，我网上看到有个云平台，免费使用了一下，小姐姐很热情。使用过程如下：他们给的接口是Jupyter编辑平台，我就在上面跑了一个小例子。tensorflow和python环境是他们配置好的，不过我的例子中需要导入matplotlib.pylot模块。可是他们没有提供，怎么办呢？网上查了一下啊解决方法：采用如下方法：importpipdefMyPipi
  • Jupyter安装指南及Python配置 CodeWG pythonjupyteridePython
    Jupyter是一个非常流行的交互式计算环境，广泛用于数据分析、机器学习和科学计算等领域。本文将详细介绍如何安装Jupyter并配置Python环境。步骤1：安装Python首先，我们需要安装Python。请按照以下步骤进行操作：打开Python官方网站（https://www.python.org）并下载适用于您操作系统的最新版本的Python。运行下载的安装程序，并按照向导的指示进行安装。在安
  • Python scikit-learn 【机器学习库】全面讲解
    让AI成为我们的得力助手：《用Cursor玩转AI辅助编程——不写代码也能做软件开发》scikit-learn（简称sklearn）是Python最流行的机器学习库之一，提供简单高效的数据挖掘和数据分析工具。它基于NumPy、SciPy和Matplotlib构建，广泛应用于工业界和学术界。核心优势统一API设计：所有模型使用一致的接口（fit()、predict()、score()）丰富的算法：覆
  • 供应链风险管理：AI预测潜在风险 AI智能应用 AI大模型应用入门实战与进阶javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    供应链风险管理,AI预测,机器学习,深度学习,自然语言处理,风险评估,供应链可视化1.背景介绍在当今全球化经济体系中，供应链的复杂性和脆弱性日益凸显。供应链风险是指任何可能对供应链正常运行造成负面影响的事件或因素。这些风险可能来自自然灾害、政治动荡、经济波动、技术故障、供应商违约等方面。一旦供应链风险爆发，可能会导致生产中断、产品短缺、成本飙升、品牌形象受损等严重后果。传统供应链风险管理方法主要依
  • 供应链风险管理：AI如何预测供应链风险 AI大模型应用之禅 javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    供应链风险管理,AI预测,机器学习,深度学习,自然语言处理,时间序列分析,风险评估1.背景介绍在当今全球化经济体系中，供应链风险已成为企业面临的重大挑战。供应链的复杂性和不可预测性使得企业更容易受到各种风险的影响，例如自然灾害、政治动荡、经济波动、疫情爆发等。这些风险可能导致供应中断、成本增加、交付延迟，甚至损害企业声誉。传统供应链风险管理方法主要依赖于经验和专家判断，缺乏数据驱动和预测能力。随着
  • Day.49 m0_64714591 机器学习深度学习人工智能
    cbam训练：importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transformsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpplt.rcParams["font.fa
  • 2024大模型秋招LLM相关面试题整理 AGI大模型资料分享官 人工智能深度学习机器学习自然语言处理语言模型easyui
    0一些基础术语大模型：一般指1亿以上参数的模型，但是这个标准一直在升级，目前万亿参数以上的模型也有了。大语言模型（LargeLanguageModel，LLM）是针对语言的大模型。175B、60B、540B等：这些一般指参数的个数，B是Billion/十亿的意思，175B是1750亿参数，这是ChatGPT大约的参数规模。强化学习：（ReinforcementLearning）一种机器学习的方法，
  • 【python实用小脚本-127】基于 Python 的 Google 图片爬取工具：实现高效图片数据收集 Kyln.Wu Pythonpython开发语言
    引言在数据科学、机器学习和多媒体应用中，图片数据的收集是一个常见且重要的任务。Google图片是一个丰富的图片资源库，能够为各种项目提供大量的图片数据。本文将介绍一个基于Python的Google图片爬取工具，它能够自动化地从Google图片搜索结果中下载图片。该工具主要利用了Python的selenium、BeautifulSoup、urllib和argparse库，结合了网页自动化和数据解析技
  • DAY 51 复习日 忧陌606 Python打卡python
    作业：day43的时候我们安排大家对自己找的数据集用简单cnn训练，现在可以尝试下借助这几天的知识来实现精度的进一步提高（一）Day43代码importosimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.
  • Day51 复习日-模型改进 cylat python打卡机器学习人工智能python神经网络深度学习
    day43对自己找的数据集用简单cnn训练，现在用预训练，加入注意力等importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transforms,modelsfromtorch.utils.dataimportDataLoader,random_splitimportmatplotlib
  • 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
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他