Jupyter 报错：can‘t convert np.ndarray of type numpy.object

pytorch中的DataLoader 朋也透william pytorch 人工智能 python
在PyTorch中，DataLoader是一个工具类，用于高效地加载数据并准备数据输入到模型中。它支持数据的批量加载、随机打乱、并行加载和迭代操作，是训练深度学习模型的关键组件之一。1.基本功能DataLoader的主要职责是从数据集中提取样本，并根据设置返回一个批次的数据。它与Dataset类结合使用：Dataset：定义数据集的来源、结构以及如何获取单个数据样本。DataLoader：负责从D
机器学习中输入输出Tokens的概念详解爱吃土豆的程序员机器学习基础机器学习人工智能 Tokens
随着深度学习技术的快速发展，大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）已经成为自然语言处理（NLP）领域的一个热点研究方向。这些模型不仅能够生成高质量的文本，还能在多种任务中展现出卓越的表现，比如机器翻译、问答系统、文本摘要等。在大语言模型的工作流程中，Tokens的概念扮演着至关重要的角色。本文将详细介绍大语言模型如何使用Tokens，以及如何计算Tokens的数量。什么是T
【深度学习基础】第二十四课：softmax函数的导数 x-jeff 深度学习基础深度学习人工智能
【深度学习基础】系列博客为学习Coursera上吴恩达深度学习课程所做的课程笔记。1.softmax函数softmax函数详解。2.softmax函数的导数假设神经网络输出层的激活函数为softmax函数，用以解决多分类问题。在反向传播时，就需要计算softmax函数的导数，这也就是本文着重介绍的内容。我们只需关注输出层即可，其余层和之前介绍的二分类模型一样，不再赘述。我们先考虑只有一个样本的情况
AI如何创作音乐及其案例 alankuo 人工智能
AI创作音乐主要有以下几种方式：基于深度学习的生成模型深度神经网络：通过大量的音乐数据训练，让AI学习音乐的结构、旋律、和声、节奏等特征。如Transformer架构，其注意力机制可捕捉跨小节的旋律关联性，能生成具有长期依赖性的音乐序列。生成对抗网络（GAN）：包含生成器和判别器，生成器负责生成音乐样本，判别器判断生成的音乐是否真实。两者相互对抗、不断优化，使生成器生成更逼真的音乐。变分自编码器（
【sklearn 01】人工智能概述 @金色海岸人工智能 sklearn python
一、人工智能，机器学习，深度学习人工智能指由人类制造出的具有智能的机器。这是一个非常大的范围，长远目标是让机器实现人工智能，但目前我们仍处在非常初始的阶段，甚至不能称为智能机器学习是指通过数据训练出能完成一定功能的模型，是实现人工智能的手段之一，也是目前最主流的人工智能实现方法深度学习则是机器学习的分支，超过8层的神经网络模型就叫深度学习，深度即层数。深度学习目前在语音、图像等领域取得很好的效果
21-梯度累积原理与实现机器人图像处理深度学习算法与模型人工智能深度学习 YOLO
一、基本概念在深度学习训练的时候，数据的batchsize大小受到GPU内存限制，batchsize大小会影响模型最终的准确性和训练过程的性能。在GPU内存不变的情况下，模型越来越大，那么这就意味着数据的batchsize智能缩小，这个时候，梯度累积（GradientAccumulation）可以作为一种简单的解决方案来解决这个问题。二、Batchsize的作用训练数据的Batchsize大小对训
MV-EB435i立体相机对垃圾分类开哥kg pytorch 深度学习卷积神经网络分类人工智能
最近在v社区发了一篇文章，懒得转移过来了链接：V社区-机器视觉技术交流社区-MV-EB435i立体相机对垃圾分类我觉得这篇文章对于刚入门深度学习想看点项目学点代码的刚刚好，因为我也是新手，嘻嘻嘻！希望这篇文章对大家有所帮助，如有错误请大家指正。
AI人工智能中的概率论与统计学原理与Python实战：Python实现概率模型 AI天才研究院 AI实战 AI大模型企业级应用开发实战大数据人工智能语言模型 AI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
1.背景介绍随着人工智能技术的不断发展，概率论与统计学在人工智能领域的应用越来越广泛。概率论与统计学是人工智能中的基础知识之一，它们在机器学习、深度学习、自然语言处理等领域都有着重要的作用。本文将介绍概率论与统计学的核心概念、算法原理、具体操作步骤以及Python实现方法，并通过具体代码实例进行详细解释。2.核心概念与联系2.1概率论与统计学的区别概率论是一门数学学科，它研究随机事件发生的可能性。
如何使用 Python 实现生成对抗网络 NoABug python 生成对抗网络 tensorflow
如何使用Python实现生成对抗网络生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，GAN）是一种能够生成高质量、逼真图像的深度学习模型。GAN模型由两个神经网络组成：一个生成器和一个判别器。生成器的任务是以噪声为输入，生成看似真实的图像；而判别器则需要根据输入的图像，判断该图像是真实的还是由生成器生成的。下面我们将通过Python代码来实现一个简单的GAN模型。首先，我们
GAN模型的Python应用——生成对抗网络代码编织匠人 python 生成对抗网络开发语言
GAN模型的Python应用——生成对抗网络生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，GAN）是深度学习中的一种重要模型，已经被广泛应用于图像、文本生成等领域。GAN模型由两个神经网络组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器用于生成假样本，判别器用于评估真实性。两个神经网络相互博弈，通过一次次迭代训练，最终生成器可以生成足以骗过
如何使用Python实现生成对抗网络（GAN）「已注销」互联网前沿技术韩进的创作空间全栈开发知识库 python 生成对抗网络 tensorflow 深度学习数据分析
生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，由两个部分组成：生成器和判别器。生成器负责生成与训练数据相似的新数据，而判别器负责判断输入数据是真实的还是由生成器生成的。这两个部分不断相互博弈，直到生成器能够生成非常逼真的数据，使判别器难以区分生成数据和真实数据。下面是一个简单的Python实现，使用TensorFlow和Keras库。在开始之前，请确保已经安装了TensorFlow和Keras。imp
【数学基础】线性代数#1向量和矩阵初步 -一杯为品- 数学线性代数矩阵
本系列内容介绍：主要参考资料：《深度学习》[美]伊恩·古德菲洛等著《机器人数学基础》吴福朝张铃著文章为自学笔记，仅供参考。目录标量、向量、矩阵和张量矩阵运算单位矩阵和逆矩阵线性相关和生成子空间范数特殊类型的矩阵和向量特征分解奇异值分解Moore-Penrose伪逆迹运算行列式标量、向量、矩阵和张量标量标量是一个单独的数。向量向量是一列有序排列的数：x=[x1x2⋮xn]\boldsymbolx=\
【go从入门到精通】探秘struct结构体转json为什么需要首字母大写？前网易架构师-高司机 golang从入门到精通 golang json go 结构体首字母大写 golang从入门到精通 go从入门到精通
目录作者简介：问题抛出分析结论作者简介：高科，先后在IBMPlatformComputing从事网格计算，淘米网，网易从事游戏服务器开发，拥有丰富的C++，go等语言开发经验，mysql，mongo，redis等数据库，设计模式和网络库开发经验，对战棋类，回合制，moba类页游，手游有丰富的架构设计和开发经验。并且深耕深度学习和数据集训练，提供商业化的视觉人工智能检测和预警系统（煤矿，工厂，制造业
【动手学深度学习】#1PyTorch基础操作 -一杯为品- 机器学习深度学习人工智能
主要参考学习资料：《动手学深度学习》阿斯顿·张等著【动手学深度学习PyTorch版】哔哩哔哩@跟李牧学AI目录1.1数据操作1.1.1入门1.1.2运算符1.1.3广播机制1.1.4索引和切片1.1.5节省内存1.1.6转换为其他Python对象1.2数据预处理1.2.1读取数据集1.2.2处理缺失值1.2.3转换为张量格式1.3线性代数1.3.1标量1.3.2向量1.3.3矩阵1.3.4张量1.
AI 大模型应用数据中心建设：高性能计算与存储架构 AI智能涌现深度研究 AI大模型应用入门实战与进阶 java python javascript kotlin golang 架构人工智能
AI大模型、数据中心、高性能计算、存储架构、分布式训练、GPU加速、数据管理1.背景介绍近年来，人工智能（AI）技术取得了飞速发展，特别是深度学习模型的突破性进展，催生了一系列基于大规模数据训练的强大AI模型，例如GPT-3、BERT、DALL-E等。这些AI大模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域展现出强大的应用潜力，但也对计算资源和数据存储提出了极高的要求。传统的计算架构难以满足AI大
从LLM出发：由浅入深探索AI开发的全流程与简单实践（全文3w字）码事漫谈 AI 人工智能
文章目录第一部分：AI开发的背景与历史1.1人工智能的起源与发展1.2神经网络与深度学习的崛起1.3Transformer架构与LLM的兴起1.4当前AI开发的现状与趋势第二部分：AI开发的核心技术2.1机器学习：AI的基础2.1.1机器学习的类型2.1.2机器学习的流程2.2深度学习：机器学习的进阶2.2.1神经网络基础2.2.2深度学习的关键架构2.3Transformer架构：现代LLM的核
java实现卷积神经网络CNN（附带源码） Katie。 Java 实战项目 java
Java实现卷积神经网络（CNN）项目详解目录项目概述1.1项目背景与意义1.2什么是卷积神经网络（CNN）1.3卷积神经网络的应用场景相关知识与理论基础2.1神经网络与深度学习概述2.2卷积操作与卷积层原理2.3激活函数与池化层2.4全连接层与损失函数2.5前向传播、反向传播与梯度下降项目需求与分析3.1项目目标3.2功能需求分析3.3性能与扩展性要求3.4异常处理与鲁棒性考虑系统设计与实现思路
从0到1构建AI深度学习视频分析系统--基于YOLO 目标检测的动作序列检查系统：（2）消息队列与消息中间件 shiter 人工智能系统解决方案与技术架构人工智能深度学习音视频
文章大纲原始视频队列Python内存视频缓存优化方案（4GB以内）一、核心参数设计二、内存管理实现三、性能优化策略四、内存占用验证五、高级优化技巧六、部署建议检测结果队列YOLO检测结果队列技术方案一、技术选型矩阵二、核心实现代码三、性能优化策略四、可视化方案对比五、部署建议逻辑判定队列时间片图论时间序列大模型引入参考文献原始视频队列想要在单机内存中缓存1-5分钟的视频片段，python技术栈的话
从零开始大模型开发与微调：PyCharm的下载与安装 AI天才研究院 AI大模型企业级应用开发实战 AI大模型应用入门实战与进阶 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能大模型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 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
从零开始大模型开发与微调：PyCharm的下载与安装1.背景介绍随着人工智能和深度学习技术的不断发展,大型语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)已经成为当前最引人注目的研究热点之一。LLMs能够在各种自然语言处理任务上展现出惊人的性能,例如机器翻译、文本生成、问答系统等。PyTorch和TensorFlow等深度学习框架为训练和微调大型语言模型提供了强大的支持。PyCharm
新手村：数据预处理-异常值检测方法嘉羽很烦机器学习机器学习
机器学习中异常值检测方法一、前置条件知识领域要求编程基础Python基础（变量、循环、函数）、JupyterNotebook或PyCharm使用。统计学基础理解均值、中位数、标准差、四分位数、正态分布、Z-score等概念。机器学习基础熟悉监督/无监督学习、分类、聚类、回归等基本概念。数据预处理数据清洗、特征缩放（标准化/归一化）、数据可视化（Matplotlib/Seaborn）。二、渐进式学习
遗传算法与深度学习实战（2）——生命模拟及其应用盼小辉丶遗传算法与深度学习实战深度学习人工智能遗传算法
遗传算法与深度学习实战（2）——生命模拟及其应用0.前言1.康威生命游戏1.1康威生命游戏的规则1.2实现康威生命游戏1.3空间生命和智能体模拟2.实现生命模拟3.生命模拟应用小结系列链接0.前言生命模拟是进化计算的一个特定子集，模拟了自然界中所观察到的自然过程，例如粒子或鸟群的聚集方式。生命模拟只是用来探索和优化问题的模拟形式之一，还有很多其他形式的模拟，可以更好地建模各种过程，但它们都源于康威
PyTorch从入门到精通：探索深度学习新境界 lmtealily 深度学习 pytorch 人工智能
引言PyTorch作为当前最受欢迎的深度学习框架之一，凭借其动态计算图的独特设计和与Python生态的无缝集成，正重塑着人工智能开发的新范式1。从NVIDIA的研究实践到Meta的产业应用，PyTorch的价值已渗透至学术研究、工业部署的每个角落。本文将带领您从张量操作基础开始，逐步探索GPU加速、动态图机制、框架生态集成等高级主题，最终实现理论与实战的双重突破。一、PyTorch核心基础构建1.
【Python】已解决：pip安装第三方模块（库）与PyCharm中不同步的问题（PyCharm添加本地python解释器）屿小夏 python pip pycharm
个人简介：某不知名博主，致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验！文末获取免费IT学习资料！文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径，对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然
R语言：初始环境配置一头大学牲程序--编程记录 r语言开发语言
文章目录R语言的配置URL和种子R语言的配置在R中安装languageserver包：（直接在R.exe中运行即可）install.packages("languageserver")关于jupyternotebook如何编写R语言：（好像每种jupyternotebook支持的编程语言，解释器都有对应的jupyternotebook）install.packages('IRkernel')IRk
YOLOv5+UI界面在车辆检测中的应用与实现深度学习&目标检测实战项目 YOLOv5实战项目 YOLO ui 分类数据挖掘目标跟踪人工智能
1.引言随着智能交通系统（ITS）的快速发展，车辆检测已成为计算机视觉领域的重要研究方向。车辆检测技术广泛应用于交通流量监控、车辆违章抓拍、无人驾驶等场景中。近年来，深度学习技术的突破，特别是卷积神经网络（CNN）的崛起，使得目标检测技术取得了显著进展。其中，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型以其高效的实时检测能力和出色的性能成为车辆检测领域的首选方法之一。在本文中，我们将基于YO
DeepSeek：技术教育领域的AI变革者——从理论到实践的全面解析量子纠缠BUG DeepSeek DeepSeek部署 AI 人工智能 python
一、技术教育为何需要DeepSeek？在数字化转型的浪潮下，技术教育面临着知识更新快、实践门槛高、个性化需求强三大核心挑战。传统的教学模式难以满足开发者快速掌握前沿技术、构建复杂系统能力的需求。DeepSeek作为国产开源大模型的代表，凭借其推理能力、多模态支持与低成本部署的特性，正在为技术教育带来突破性解决方案。二、DeepSeek赋能技术教育的核心技术优势1.推理能力驱动深度学习思维链（CoT
【人工智能基础2】机器学习、深度学习总结 roman_日积跬步-终至千里人工智能习题人工智能机器学习深度学习
文章目录一、人工智能关键技术二、机器学习基础1.监督、无监督、半监督学习2.损失函数：四种损失函数3.泛化与交叉验证4.过拟合与欠拟合5.正则化6.支持向量机三、深度学习基础1、概念与原理2、学习方式3、多层神经网络训练方法一、人工智能关键技术领域基础原理与逻辑机器学习机器学习基于数据，研究从观测数据出发寻找规律，利用这些规律对未来数据进行预测。基于学习模式，机器学习可以分为监督、无监督、强化学习
一文搞懂 AI Agent 与 AI 大模型的区别 a小胡哦人工智能 Manus Ai agent
在人工智能蓬勃发展的当下，新术语和新技术层出不穷。AIAgent和AI大模型便是其中的“明星”，但不少人对它们的区别感到困惑。今天，我们就以Manus这类AIAgent为例，深入剖析AIAgent与一般AI大模型的不同之处。Manus：Manus定义与核心能力AI大模型AI大模型是基于深度学习架构，通过海量数据训练得到的复杂模型，像GPT-4、文心一言等。它们具备强大的知识储备和语言理解生成能力，
清华大学《DeepSeek赋能家庭教育》深度解析：AI如何重塑现代家庭教育模式硅基打工人 AI 人工智能经验分享大数据开源语言模型
引言：家庭教育的困境与AI的破局在数字化与智能化浪潮下，家庭教育面临多重挑战：家长教育能力不足、教育资源分配不均、亲子沟通效率低下、个性化需求难以满足等。清华大学发布的《DeepSeek赋能家庭教育》系列报告（共56页）提出了一种基于人工智能的解决方案，通过深度学习平台DeepSeek，为家庭教育注入科技动能。本文将从技术原理、核心功能、应用场景、伦理安全及未来展望等多维度展开分析。一、DeepS
MATH6189 Efficient energy 后端
MATH6189Assignment1Worth20%Submissiondate:14March,2025,23:59.Rules•YoumustworkonyourownonthisassignmentwithnohelpfromothersorGenAI.•YoumustsubmitasingleJupyternotebookfileasasubmission.•Clearlyindicat
ztree异步加载 3213213333332132 JavaScript Ajax json Web ztree
相信新手用ztree的时候,对异步加载会有些困惑，我开始的时候也是看了API花了些时间才搞定了异步加载，在这里分享给大家。我后台代码生成的是json格式的数据，数据大家按各自的需求生成，这里只给出前端的代码。设置setting，这里只关注async属性的配置 var setting = { //异步加载配置
thirft rpc 具体调用流程 BlueSkator 中间件 rpc thrift
Thrift调用过程中，Thrift客户端和服务器之间主要用到传输层类、协议层类和处理类三个主要的核心类，这三个类的相互协作共同完成rpc的整个调用过程。在调用过程中将按照以下顺序进行协同工作：（1）将客户端程序调用的函数名和参数传递给协议层（TProtocol），协议
异或运算推导, 交换数据 dcj3sjt126com PHP 异或 ^
/* * 5 0101 * 9 1010 * * 5 ^ 5 * 0101 * 0101 * ----- * 0000 * 得出第一个规律: 相同的数进行异或, 结果是0 * * 9 ^ 5 ^ 6 * 1010 * 0101 * ---- * 1111 * * 1111 * 0110 * ---- * 1001
事件源对象周华华 JavaScript
<!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
MySql配置及相关命令 g21121 mysql
MySQL安装完毕后我们需要对它进行一些设置及性能优化，主要包括字符集设置，启动设置，连接优化，表优化，分区优化等等。一修改MySQL密码及用户
[简单]poi删除excel 2007超链接 53873039oycg Excel
采用解析sheet.xml方式删除超链接，缺点是要打开文件2次,代码如下: public void removeExcel2007AllHyperLink(String filePath) throws Exception { OPCPackage ocPkg = OPCPac
Struts2添加 open flash chart 云端月影
准备以下开源项目： 1. Struts 2.1.6 2. Open Flash Chart 2 Version 2 Lug Wyrm Charmer (28th, July 2009) 3. jofc2，这东西不知道是没做好还是什么意思，好像和ofc2不怎么匹配，最好下源码，有什么问题直接改。 4. log4j 用eclipse新建动态网站，取名OFC2Demo，将Struts2 l
spring包详解 aijuans spring
下载的spring包中文件及各种包众多，在项目中往往只有部分是我们必须的，如果不清楚什么时候需要什么包的话，看看下面就知道了。 aspectj目录下是在Spring框架下使用aspectj的源代码和测试程序文件。Aspectj是java最早的提供AOP的应用框架。 dist 目录下是Spring 的发布包，关于发布包下面会详细进行说明。 docs&nb
网站推广之seo概念 antonyup_2006 算法 Web 应用服务器搜索引擎 Google
持续开发一年多的b2c网站终于在08年10月23日上线了。作为开发人员的我在修改bug的同时，准备了解下网站的推广分析策略。所谓网站推广，目的在于让尽可能多的潜在用户了解并访问网站，通过网站获得有关产品和服务等信息，为最终形成购买决策提供支持。网站推广策略有很多，seo，email，adv
单例模式,sql注入,序列百合不是茶单例模式序列 sql注入预编译
序列在前面写过有关的博客,也有过总结,但是今天在做一个JDBC操作数据库的相关内容时需要使用序列创建一个自增长的字段居然不会了,所以将序列写在本篇的前面 1,序列是一个保存数据连续的增长的一种方式; 序列的创建; CREATE SEQUENCE seq_pro 2 INCREMENT BY 1 -- 每次加几个 3
Mockito单元测试实例 bijian1013 单元测试 mockito
Mockito单元测试实例： public class SettingServiceTest { private List<PersonDTO> personList = new ArrayList<PersonDTO>(); @InjectMocks private SettingPojoService settin
精通Oracle10编程SQL(9)使用游标 bijian1013 oracle 数据库 plsql
/* *使用游标 */ --显示游标 --在显式游标中使用FETCH...INTO语句 DECLARE CURSOR emp_cursor is select ename,sal from emp where deptno=1; v_ename emp.ename%TYPE; v_sal emp.sal%TYPE; begin ope
【Java语言】动态代理 bit1129 java语言
JDK接口动态代理 JDK自带的动态代理通过动态的根据接口生成字节码(实现接口的一个具体类)的方式，为接口的实现类提供代理。被代理的对象和代理对象通过InvocationHandler建立关联 package com.tom; import com.tom.model.User; import com.tom.service.IUserService;
Java通信之URL通信基础白糖_ java jdk webservice 网络协议 ITeye
java对网络通信以及提供了比较全面的jdk支持，java.net包能让程序员直接在程序中实现网络通信。在技术日新月异的现在，我们能通过很多方式实现数据通信，比如webservice、url通信、socket通信等等，今天简单介绍下URL通信。学习准备：建议首先学习java的IO基础知识 URL是统一资源定位器的简写，URL可以访问Internet和www，可以通过url
博弈Java讲义 - Java线程同步 (1) boyitech java 多线程同步锁
在并发编程中经常会碰到多个执行线程共享资源的问题。例如多个线程同时读写文件，共用数据库连接，全局的计数器等。如果不处理好多线程之间的同步问题很容易引起状态不一致或者其他的错误。同步不仅可以阻止一个线程看到对象处于不一致的状态，它还可以保证进入同步方法或者块的每个线程，都看到由同一锁保护的之前所有的修改结果。处理同步的关键就是要正确的识别临界条件（cri
java-给定字符串，删除开始和结尾处的空格，并将中间的多个连续的空格合并成一个。 bylijinnan java
public class DeleteExtraSpace { /** * 题目：给定字符串，删除开始和结尾处的空格，并将中间的多个连续的空格合并成一个。 * 方法1.用已有的String类的trim和replaceAll方法 * 方法2.全部用正则表达式，这个我不熟 * 方法3.“重新发明轮子”，从头遍历一次 */ public static v
An error has occurred.See the log file错误解决！ Kai_Ge MyEclipse
今天早上打开MyEclipse时，自动关闭！弹出An error has occurred.See the log file错误提示！很郁闷昨天启动和关闭还好着！！！打开几次依然报此错误，确定不是眼花了！打开日志文件！找到当日错误文件内容： --------------------------------------------------------------------------
[矿业与工业]修建一个空间矿床开采站要多少钱? comsci
地球上的钛金属矿藏已经接近枯竭........... 我们在冥王星的一颗卫星上面发现一些具有开采价值的矿床..... 那么,现在要编制一个预算,提交给财政部门..
解析Google Map Routes dai_lm google api
为了获得从A点到B点的路劲，经常会使用Google提供的API，例如 [url] http://maps.googleapis.com/maps/api/directions/json?origin=40.7144,-74.0060&destination=47.6063,-122.3204&sensor=false [/url] 从返回的结果上，大致可以了解应该怎么走，但
SQL还有多少“理所应当”？ datamachine sql
转贴存档，原帖地址：http://blog.chinaunix.net/uid-29242841-id-3968998.html、http://blog.chinaunix.net/uid-29242841-id-3971046.html！ ------------------------------------华丽的分割线--------------------------------
Yii使用Ajax验证时，如何设置某些字段不需要验证 dcj3sjt126com Ajax yii
经常像你注册页面,你可能非常希望只需要Ajax去验证用户名和Email,而不需要使用Ajax再去验证密码,默认如果你使用Yii 内置的ajax验证Form,例如: $form=$this->beginWidget('CActiveForm', array( 'id'=>'usuario-form',&
使用git同步网站代码 dcj3sjt126com crontab git
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sql基本操作蕃薯耀 sql sql基本操作 sql常用操作
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Spring4+Hibernate4+Atomikos3.3多数据源事务管理 hanqunfeng Hibernate4
Spring3+后不再对JTOM提供支持，所以可以改用Atomikos管理多数据源事务。Spring2.5+Hibernate3+JTOM参考：http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1554251Atomikos官网网站：http://www.atomikos.com/ 一.pom.xml <dependency> <
jquery中两个值得注意的方法one()和trigger()方法 jackyrong trigger
在jquery中，有两个值得注意但容易忽视的方法，分别是one()方法和trigger()方法,这是从国内作者<<jquery权威指南》一书中看到不错的介绍 1） one方法 one方法的功能是让所选定的元素绑定一个仅触发一次的处理函数，格式为 one(type,${data},fn) &nb
拿工资不仅仅是让你写代码的 lampcy 工作面试咨询
这是我对团队每个新进员工说的第一件事情。这句话的意思是，我并不关心你是如何快速完成任务的，哪怕代码很差，只要它像救生艇通气门一样管用就行。这句话也是我最喜欢的座右铭之一。这个说法其实很合理：我们的工作是思考客户提出的问题，然后制定解决方案。思考第一，代码第二，公司请我们的最终目的不是写代码，而是想出解决方案。话粗理不粗。付你薪水不是让你来思考的，也不是让你来写代码的，你的目的是交付产品
架构师之对象操作----------对象的效率复制和判断是否全为空 nannan408 架构师
1.前言。如题。 2.代码。 (1)对象的复制，比spring的beanCopier在大并发下效率要高，利用net.sf.cglib.beans.BeanCopier Src src=new Src(); BeanCopier beanCopier = BeanCopier.create(Src.class, Des.class, false);
ajax 被缓存的解决方案 Rainbow702 JavaScript jquery Ajax cache 缓存
使用jquery的ajax来发送请求进行局部刷新画面，各位可能都做过。今天碰到一个奇怪的现象，就是，同一个ajax请求，在chrome中，不论发送多少次，都可以发送至服务器端，而不会被缓存。但是，换成在IE下的时候，发现，同一个ajax请求，会发生被缓存的情况，只有第一次才会被发送至服务器端，之后的不会再被发送。郁闷。解决方法如下： ① 直接使用 JQuery提供的 “cache”参数，
修改date.toLocaleString()的警告 tntxia String
我们在写程序的时候，经常要查看时间，所以我们经常会用到date.toLocaleString()，但是date.toLocaleString()是一个过时的API，代替的方法如下： package com.tntxia.htmlmaker.util; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.
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项目完成了，突然想做个总结但是有点无从下手了。做之前对于客户端给的接口很模式。然而定义好了格式要求就如此的愉快了。先说说项目主要实现的功能吧 1，按键精灵 2，获取行情数据 3，各种input输入条件判断 4，发送数据（有json格式和string格式） 5，获取预警条件列表和预警结果列表， 6，排序， 7，预警结果分页获取 8，导出文件（excel，text等） 9，修

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