- pytorch正向传播没问题,loss.backward()使定义的神经网络中权重参数变为nan
加速却甩不掉伤悲
pytorch神经网络人工智能
记录一个非常坑爹的bug:loss回传导致神经网络中一个linear层的权重参数变为nan1.首先loss值是正常数值;2.查了好多网上的解决办法:检查原始输入神经网络数据有没有nan值,初始化权重参数,使用relu激活函数,梯度裁剪,降低优化器的学习率等等都没解决,个人认为这些应该影响不大,一般不会出问题;3.最后是使用如下异常检测:检测在loss回传过程中哪一块出现了问题torch.autog
- 工信教考 | AI智能体应用工程师(模拟试题)
人工智能-猫猫
人工智能开源自然语言处理语言模型架构
关于AI智能体工程师的模拟试题,下面根据AI智能体工程师所需掌握的知识和技能,设计一些模拟题型的示例。这些题目旨在考察应试者在人工智能、机器学习、深度学习、算法设计、系统开发等方面的能力。一、选择题无监督学习常用于哪些任务?(单选)A.回归分析B.聚类分析C.分类预测D.序列预测答案:B解析:无监督学习常用于聚类、降维、异常检测等任务,如市场分割、数据可视化等。以下哪种激活函数常用于分类问题的输出
- 数据分析-13-时间序列异常值检测的类型及常见的检测方法
皮皮冰燃
数据分析数据分析
参考时间序列异常值的分类及检测参考异常值数据预警分析1时间序列异常的类型时间序列异常检测是数据处理和分析的重要环节,广泛应用于量化交易、网络安全检测、自动驾驶汽车和大型工业设备日常维护等领域。在时间序列数据中,异常通常指的是与正常数据模式显著不同的数据点,可能由系统故障、错误或外部干扰引起。异常数据,也称为离群点,是指在数据集中与其他数据点明显不同的样本。这些数据点往往不符合预期的模式或行为,可能
- 收集网上关于ActiveMQ ,JMS 的入门知识
leisure55
Javajmsactivemqsessionfunctionstringapplication
(注:本文内容来自互联网,大部分内容引用于http://whitesock.javaeye.com/,自己整理以作学习用)JMS基础概念强烈推荐参考:jms规范http://cds-esd.sun.com/ESD4/JSCDL/jms/1.1-fr/jms-1_1-fr-spec.pdf?AuthParam=1251941497_cd0bdf66dcfd87835d5a7b024d2b7ae1&T
- 【大数据】孤立森林算法
大雨淅淅
大数据算法python大数据人工智能
目录一、孤立森林算法概述二、孤立森林算法优缺点和改进2.1孤立森林算法优点2.2孤立森林算法缺点2.3孤立森林算法改进三、孤立森林算法代码实现3.1孤立森林算法python实现3.2孤立森林算法JAVA实现3.3孤立森林算法C++实现四、孤立森林算法应用一、孤立森林算法概述孤立森林算法是一种用于异常检测的机器学习算法。它基于这样的直觉:异常点是数据中的少数派,它们在特征空间中的分布与正常数据点不同
- 基于STM32的工厂安全监测系统:采用FreeRTOS、MQTT协议、InfluxDB存储与Grafana可视化,实现实时数据监测与异常检测算法优化的综合解决方案(代码示例)
极客小张
stm32安全grafana算法物联网c++异常检测算法
一、项目概述项目目标与用途随着工业自动化的不断推进,工厂的安全问题成为了企业管理者关注的重点。工厂中的温度、湿度、气体浓度、烟雾、压力等环境参数直接影响着生产的安全性和产品的质量。本项目旨在设计并实现一个嵌入式工厂安全监测系统,实时监测工厂环境中的关键安全参数,通过无线通信模块将数据传输到云端进行存储和分析,从而实现对工厂环境的智能化监控和预警。项目解决的问题与价值实时监测:实时采集工厂内的温度、
- 电力行业电气领域相关数据集下载地址汇总输电线路变电站电网应用数据集汇总(全网最全)
FL1623863129
数据集目标检测
在电力行业电气领域,数据集扮演着至关重要的角色。这些数据集涵盖了从发电到用电的各个环节,包括输电线路图像、变电站监测、电力负荷预测等多样化内容。例如,输电线路图像数据集通过无人机或直升机拍摄,包含了杆塔、绝缘子、导线等详细图像,为目标检测、分类和异常检测提供了丰富的素材。此外,还有针对变电站烟火检测、导线破损检测等特定任务的数据集,这些数据集通过收集实际场景中的图像和视频,帮助研究人员训练更加精准
- 周报 | 24.8.12-24.8.18文章汇总
双木的木
深度学习拓展阅读深度学习人工智能transformer算法pythonstablediffusionllama
为了更好地整理文章和发表接下来的文章,以后每周都汇总一份周报。周报|24.8.5-24.8.11文章汇总-CSDN博客OpenCV与AI深度学习|实战|使用YoloV8实例分割识别猪的姿态(含数据集)-CSDN博客极市平台|异常检测开源数据集汇总-CSDN博客程序员学长|快速学习一个算法,集成学习-CSDN博客Coggle数据科学|行业落地分享:大模型RAG汽车应用实践_rag中的意图识别-CSD
- 异常GPT:使用LVLMs检测工业异常
DUT_LYH
gpt人工智能算法
AnomalyGPT:利用LVLMs进行工业异常检测摘要本文介绍了一种名为AnomalyGPT的新型工业异常检测方法,该方法基于大型视觉语言模型(LVLMs)。AnomalyGPT能够检测并定位图像中的异常,无需手动设置阈值。此外,AnomalyGPT还可以提供与图像相关的详细信息,以交互方式与用户进行交流。本文详细阐述了AnomalyGPT的模型架构、解码器、提示学习器以及异常模拟方法,并在Vi
- 基于极限树特征递归消除和LightGBM的异常检测模型
宋罗世家技术屋
信息资源管理与发展专栏算法python
摘要入侵检测数据维数大、数据样本不均衡、数据集分散性大的问题严重影响分类性能,为了解决该问题,文章提出基于极限随机树的特征递归消除(ExtraTrees-RecursiveFeatureElimination,ET-RFE)和LightGBM(LGBM)的入侵检测方法。首先对网络数据进行独热编码重构,在数据级层面均衡少量样本的攻击类别;其次,使用基于ET-RFE对流量特征进行降维处理,寻找含有信息
- 探索LightGBM:监督式聚类与异常检测
Echo_Wish
Python笔记Python算法聚类数据挖掘机器学习
导言监督式聚类和异常检测是在监督学习框架下进行的一种特殊形式的数据分析技术。在Python中,LightGBM提供了一些功能来执行监督式聚类和异常检测任务。本教程将详细介绍如何使用LightGBM进行监督式聚类和异常检测,并提供相应的代码示例。监督式聚类监督式聚类是一种将聚类任务结合到监督学习框架中的技术。LightGBM提供了一种基于决策树的监督式聚类方法。以下是一个简单的示例:importli
- 雷卯推荐多种三脚ESD供您选择
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产品特点3PINESD有1line或和2line²有单向和双向²封装小²应用范围广泛三脚ESD产品列表产品方案推荐USB3.0/TYPE-C静电滤波保护方案方案优点:USB3.0提供5.0Gbps的传输速度,本方案采用多路集成器件防护,可节约空间,可保证信号完整性,可滤除杂讯,满足IEC61000-4-2(等级4),接触放电25kV,空气放电25kV。上海雷卯电子科技有限公司,成立于2011年,品
- 雷卯有多种2.5V低压ESD防静电元器件供您选择
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esmcu
上海雷卯应市场需求,推出各种封装的2.5v防静电ESD。一2.5v的产业使用情况智能手机、平板电脑、数码相机、游戏机、MP3播放器GPS导航仪、蓝牙耳机、移动手表、智能手环健康监测设备:心率检测仪、血压计、医疗内窥镜等等电子阅读器、数码相框、DVD播放器、便携式投影仪遥控器、电动剃须刀、电子门锁、烟雾报警器微波炉、烤箱、咖啡机、打印机、显示器传感器、充电桩、都在用超低电压的电源方案。比如2.5V电
- 雷卯有多种封装3.3V的ESD DIODE供您选择
Leiditech_
制造
一.3.3VESD型号如下二.多种多路封装三.3.3V保护方案方案优点:用于满足ICVCC3.3V的静电浪涌保护,根据电源所处环境选择合适保护电流的ESD器件;高速传输接口选择超低电容ULC0511CDN,保证信号完整性的同时,通过静电测试。满足IEC61000-4-2,等级4,接触放电30KV,空气放电30KV。HDMI2.0静电滤波保护方案方案优点:HDMI2.0本方案采用多路集成器件防护,可
- Lag-Llama:第一个时间序列预测的开源基础模型介绍和性能测试
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llama深度学习时间序列基础模型
2023年10月,我们发表了一篇关于TimeGPT的文章,TimeGPT是时间序列预测的第一个基础模型之一,具有零样本推理、异常检测和共形预测能力。虽然TimeGPT是一个专有模型,只能通过API访问。但是它还是引发了对时间序列基础模型的更多研究。到了2024年2月,已经有了一个用于时间序列预测的开源基础模型:laglllama。在原论文《Lag-Llama:TowardsFoundationMo
- 纪客老白【每日答疑】白纪龙老师每日8点起更新一题目,欢迎各位关注!
纪客老白
纪客老白学生提问:智能穿戴,类似手环的产品,充电位置以及按键位置,静电±4kv测试会打复位,除了加ESD还可以如何改善?另外,据我所知,有些ESD效果会比较好,请问有推荐的吗?白老师答:(1)ESD首先从本质上而言,其也是过压或者电压快速变化的一种情况,和我们的EFT,surge,DIP电压跌落等类似,只不过其具体的能量表现形式不一样,如下图:(2)然后ESD也属于我们EMS防护中其中的一项,所以
- 基于UI交互意图理解的异常检测方法
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美团到店平台技术部/质量工程部与复旦大学周扬帆教授团队开展了科研合作,基于业务实际场景,自主研发了多模态UI交互意图识别模型以及配套的UI交互框架。本文从大前端质量保障领域的痛点出发,介绍了UI交互意图识别的方法设计与实现。基于UI交互意图编写的测试用例在实际业务中展现出了可以跨端、跨App的泛化能力,希望可以为从事相关工作的同学带来一些启发或帮助。1.背景近年来,随着美团多种业务线的扩充和迭代,
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- 异常检测-基于统计学的方法-学习笔记-2
Rank_Fan007
异常检测的学习笔记并非原创,而是搜索各位大佬的帖子整理而得。如有冒犯,请联系我。1.概述统计学⽅法对数据的正常性做出假定。它们假定正常的数据对象由⼀个统计模型产⽣,而不遵守该模型的数据是异常点。异常检测的统计学⽅法的⼀般思想是:学习⼀个拟合给定数据集的⽣成模型,然后识别该模型低概率区域中的对象,把它们作为异常点。根据如何指定和学习模型,异常检测的统计学⽅法可以划分为两个主要类型:参数⽅法和⾮参数⽅
- Deep Learning for Anomaly Detection: A Review(翻译)
appron
入侵检测异常检测网络攻击检测
前言一、引言二、异常检测:问题的复杂性和挑战1.主要问题复杂性2.深度异常检测所面临的主要挑战三、用深度异常检测应对挑战1.预备工作2.深度异常检测方法的分类四.深度学习的特征提取1.预训练模型2.特定的特征提取模型五.学习常态的特征表征(特征提取器即分类器,即时连接同步训练的特征提取器和分类器)1.通用规范特征学习1.1自动编码器。(特征提取器即分类器)1.2生成对抗网络。(AnoGAN,f-A
- ICCV 2023 | 腾讯优图16篇论文入选!轻量级主干、异常检测和扩散模型等方向
Amusi(CVer)
点击下方卡片,关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货,第一时间送达点击进入—>【计算机视觉和论文写作】交流群来源:腾讯优图实验室作为全球计算机领域顶级的学术会议之一,ICCV2023(InternationalConferenceonComputerVision)国际计算机视觉大会将于今年10月在法国巴黎举行。近日,ICCV公布了论文录用结果,本届会议共有8068篇投稿,接收率为26.8%。今年
- ICCV 2023 | 8篇论文看扩散模型diffusion用于图像检测任务:动作检测、目标检测、异常检测、deepfake检测...
机器学习与AI生成创作
目标检测人工智能计算机视觉
1、动作检测DiffTAD:TemporalActionDetectionwithProposalDenoisingDiffusion基于扩散方法提出一种新的时序动作检测(TAD)算法,简称DiffTAD。以随机时序proposals作为输入,可以在未修剪的长视频中准确生成动作proposals。从生成建模的视角,与先前的判别学习方法不同。首先将真实proposals从正向扩散到随机proposa
- 智能运维哪些算法?智能运维包含哪些
云呐AIOps
智能运维AIOps运维管理系统运维
在智能运维领域,详细介绍一些关键的算法,并阐述这些算法是如何被应用于智能运维系统中的。此外,关于智能运维中包含的主要组成部分或功能模块,以及它们各自的作用和重要性。如何应用再场景中应用在智能运维行业,一些关键算法包括:机器学习算法:如决策树、随机森林、svm算法等,从历史数据中学习方法和规律,预测未来的特点和故障。在智能操作和维护系统中,这些算法被应用于故障预测、异常检测、资源调度等方面,以帮助操
- NeurIPS 2023 时间序列相关论文总结
STLearner
大数据智慧城市pytorch数据挖掘论文阅读深度学习
祝大家中秋国庆双节快乐!NeurIPS2023将于11月28日到12月9日在美国路易斯安那州新奥尔良举行。根据官方公布的邮件显示,今年共有12343篇投稿,接受率为26.1%,官网显示一共有3564篇论文。本文总结了NeurIPS23时间序列(不含时空数据,已经另外总结)的相关论文。包括时间序列预测,分类,异常检测,因果发现,交通,医疗等领域时间序列应用和大模型在时间序列问题建模的探索等方向。1.
- WWW 2024 | 时间序列(Time Series)和时空数据(Spatial-Temporal)论文总结
STLearner
时空数据人工智能机器学习深度学习数据挖掘智慧城市论文阅读
WWW2024已经放榜,本次会议共提交了2008篇文章,researchtracks共录用约400多篇论文,录用率为20.2%。本次会议将于2024年5月13日-17日在新加坡举办。本文总结了WWW2024有关时间序列(TimeSeries)和时空数据(Spatial-Temporal)的相关文章,部分挂在了arXiv上。时间序列Topic:时序预测,异常检测,时域频域,大模型等时空数据Topic
- 梯度提升树系列6——GBDT在异常检测领域的应用
theskylife
数据挖掘机器学习数据挖掘GBDT分类python
目录写在开头1异常检测的基本概念1.1定义和目标1.2GBDT在异常检测中的适用性2信用卡欺诈检测案例分析2.1场景介绍2.2收集数据和特征工程2.3进行异常值识别2.4模型效果评估2.5模型优化3策略和技巧4面临的挑战和解决方案4.1数据不平衡4.2过拟合4.3模型解释性写在最后在如今数据驱动的时代,异常检测成为了保障系统安全的关键技术,尤其在金融安全、网络安全等领域中扮演着至关重要的角色。梯度
- 时间序列异常检测论文TranAD: Deep Transformer Networks for Anomaly Detection in Multivariate Time Series Data
蛐蛐蛐
transformer深度学习人工智能
由于工作需要,想用一下这篇论文的方法,但感觉其代码还是有很多不清除的地方,简单总结一下。关于论文的内容介绍,可以参考:【VLDB】融合transformer和对抗学习的多变量时间序列异常检测算法TranAD论文和代码解读-知乎说得比较清楚了,我就不重复了。但是读代码的时候还是有很多不明白的地方。这里以Data文件夹下的SWaT数据集为例进行分析。首先,打开train.xlsx,可以看到就是两个me
- Python报No such file or directory: ‘science‘的解决方法
蛐蛐蛐
Python技巧论文点评python开发语言
接上一篇博文:时间序列异常检测论文TranAD:DeepTransformerNetworksforAnomalyDetectioninMultivariateTimeSeriesData-CSDN博客还是想看看这篇论文的可视化结果。但是当我重新运行原版代码的时候,会报错:FileNotFoundError:[Errno2]Nosuchfileordirectory:'science'Theabo
- Wazuh功能——异常和恶意软件检测
Threathunter
异常检测是指在系统中发现与预期行为不匹配的模式的行为。一旦恶意软件(例如rootkit)安装在系统上,它就会修改系统以隐藏自己,不让用户看到。尽管恶意软件使用多种技术来实现这一点,Wazuh却使用了一种广谱的方法来发现异常模式,表明可能存在入侵者。负责这项任务的主要组件是rootcheck,然而,Syscheck也扮演着重要的角色。一、怎样工作1、文件完整性监测恶意软件可以替换其主机系统上的文件、
- 【人工智能】神奇的Embedding:文本变向量,大语言模型智慧密码解析(10)
魔道不误砍柴功
AI大模型人工智能embedding语言模型
什么是嵌入?OpenAI的文本嵌入衡量文本字符串的相关性。嵌入通常用于:Search搜索(结果按与查询字符串的相关性排序)Clustering聚类(文本字符串按相似性分组)Recommendations推荐(推荐具有相关文本字符串的条目)Anomalydetection异常检测(识别出相关性很小的异常值)Diversitymeasurement多样性测量(分析相似性分布)Classificatio
- 继之前的线程循环加到窗口中运行
3213213333332132
javathreadJFrameJPanel
之前写了有关java线程的循环执行和结束,因为想制作成exe文件,想把执行的效果加到窗口上,所以就结合了JFrame和JPanel写了这个程序,这里直接贴出代码,在窗口上运行的效果下面有附图。
package thread;
import java.awt.Graphics;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util
- linux 常用命令
BlueSkator
linux命令
1.grep
相信这个命令可以说是大家最常用的命令之一了。尤其是查询生产环境的日志,这个命令绝对是必不可少的。
但之前总是习惯于使用 (grep -n 关键字 文件名 )查出关键字以及该关键字所在的行数,然后再用 (sed -n '100,200p' 文件名),去查出该关键字之后的日志内容。
但其实还有更简便的办法,就是用(grep -B n、-A n、-C n 关键
- php heredoc原文档和nowdoc语法
dcj3sjt126com
PHPheredocnowdoc
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>Current To-Do List</title>
</head>
<body>
<?
- overflow的属性
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
- 《我所了解的Java》——总体目录
g21121
java
准备用一年左右时间写一个系列的文章《我所了解的Java》,目录及内容会不断完善及调整。
在编写相关内容时难免出现笔误、代码无法执行、名词理解错误等,请大家及时指出,我会第一时间更正。
&n
- [简单]docx4j常用方法小结
53873039oycg
docx
本代码基于docx4j-3.2.0,在office word 2007上测试通过。代码如下:
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import ja
- Spring配置学习
云端月影
spring配置
首先来看一个标准的Spring配置文件 applicationContext.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi=&q
- Java新手入门的30个基本概念三
aijuans
java新手java 入门
17.Java中的每一个类都是从Object类扩展而来的。 18.object类中的equal和toString方法。 equal用于测试一个对象是否同另一个对象相等。 toString返回一个代表该对象的字符串,几乎每一个类都会重载该方法,以便返回当前状态的正确表示.(toString 方法是一个很重要的方法) 19.通用编程:任何类类型的所有值都可以同object类性的变量来代替。
- 《2008 IBM Rational 软件开发高峰论坛会议》小记
antonyup_2006
软件测试敏捷开发项目管理IBM活动
我一直想写些总结,用于交流和备忘,然都没提笔,今以一篇参加活动的感受小记开个头,呵呵!
其实参加《2008 IBM Rational 软件开发高峰论坛会议》是9月4号,那天刚好调休.但接着项目颇为忙,所以今天在中秋佳节的假期里整理了下.
参加这次活动是一个朋友给的一个邀请书,才知道有这样的一个活动,虽然现在项目暂时没用到IBM的解决方案,但觉的参与这样一个活动可以拓宽下视野和相关知识.
- PL/SQL的过程编程,异常,声明变量,PL/SQL块
百合不是茶
PL/SQL的过程编程异常PL/SQL块声明变量
PL/SQL;
过程;
符号;
变量;
PL/SQL块;
输出;
异常;
PL/SQL 是过程语言(Procedural Language)与结构化查询语言(SQL)结合而成的编程语言PL/SQL 是对 SQL 的扩展,sql的执行时每次都要写操作
- Mockito(三)--完整功能介绍
bijian1013
持续集成mockito单元测试
mockito官网:http://code.google.com/p/mockito/,打开documentation可以看到官方最新的文档资料。
一.使用mockito验证行为
//首先要import Mockito
import static org.mockito.Mockito.*;
//mo
- 精通Oracle10编程SQL(8)使用复合数据类型
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*使用复合数据类型
*/
--PL/SQL记录
--定义PL/SQL记录
--自定义PL/SQL记录
DECLARE
TYPE emp_record_type IS RECORD(
name emp.ename%TYPE,
salary emp.sal%TYPE,
dno emp.deptno%TYPE
);
emp_
- 【Linux常用命令一】grep命令
bit1129
Linux常用命令
grep命令格式
grep [option] pattern [file-list]
grep命令用于在指定的文件(一个或者多个,file-list)中查找包含模式串(pattern)的行,[option]用于控制grep命令的查找方式。
pattern可以是普通字符串,也可以是正则表达式,当查找的字符串包含正则表达式字符或者特
- mybatis3入门学习笔记
白糖_
sqlibatisqqjdbc配置管理
MyBatis 的前身就是iBatis,是一个数据持久层(ORM)框架。 MyBatis 是支持普通 SQL 查询,存储过程和高级映射的优秀持久层框架。MyBatis对JDBC进行了一次很浅的封装。
以前也学过iBatis,因为MyBatis是iBatis的升级版本,最初以为改动应该不大,实际结果是MyBatis对配置文件进行了一些大的改动,使整个框架更加方便人性化。
- Linux 命令神器:lsof 入门
ronin47
lsof
lsof是系统管理/安全的尤伯工具。我大多数时候用它来从系统获得与网络连接相关的信息,但那只是这个强大而又鲜为人知的应用的第一步。将这个工具称之为lsof真实名副其实,因为它是指“列出打开文件(lists openfiles)”。而有一点要切记,在Unix中一切(包括网络套接口)都是文件。
有趣的是,lsof也是有着最多
- java实现两个大数相加,可能存在溢出。
bylijinnan
java实现
import java.math.BigInteger;
import java.util.regex.Matcher;
import java.util.regex.Pattern;
public class BigIntegerAddition {
/**
* 题目:java实现两个大数相加,可能存在溢出。
* 如123456789 + 987654321
- Kettle学习资料分享,附大神用Kettle的一套流程完成对整个数据库迁移方法
Kai_Ge
Kettle
Kettle学习资料分享
Kettle 3.2 使用说明书
目录
概述..........................................................................................................................................7
1.Kettle 资源库管
- [货币与金融]钢之炼金术士
comsci
金融
自古以来,都有一些人在从事炼金术的工作.........但是很少有成功的
那么随着人类在理论物理和工程物理上面取得的一些突破性进展......
炼金术这个古老
- Toast原来也可以多样化
dai_lm
androidtoast
Style 1: 默认
Toast def = Toast.makeText(this, "default", Toast.LENGTH_SHORT);
def.show();
Style 2: 顶部显示
Toast top = Toast.makeText(this, "top", Toast.LENGTH_SHORT);
t
- java数据计算的几种解决方法3
datamachine
javahadoopibatisr-languer
4、iBatis
简单敏捷因此强大的数据计算层。和Hibernate不同,它鼓励写SQL,所以学习成本最低。同时它用最小的代价实现了计算脚本和JAVA代码的解耦,只用20%的代价就实现了hibernate 80%的功能,没实现的20%是计算脚本和数据库的解耦。
复杂计算环境是它的弱项,比如:分布式计算、复杂计算、非数据
- 向网页中插入透明Flash的方法和技巧
dcj3sjt126com
htmlWebFlash
将
Flash 作品插入网页的时候,我们有时候会需要将它设为透明,有时候我们需要在Flash的背面插入一些漂亮的图片,搭配出漂亮的效果……下面我们介绍一些将Flash插入网页中的一些透明的设置技巧。
一、Swf透明、无坐标控制 首先教大家最简单的插入Flash的代码,透明,无坐标控制: 注意wmode="transparent"是控制Flash是否透明
- ios UICollectionView的使用
dcj3sjt126com
UICollectionView的使用有两种方法,一种是继承UICollectionViewController,这个Controller会自带一个UICollectionView;另外一种是作为一个视图放在普通的UIViewController里面。
个人更喜欢第二种。下面采用第二种方式简单介绍一下UICollectionView的使用。
1.UIViewController实现委托,代码如
- Eos平台java公共逻辑
蕃薯耀
Eos平台java公共逻辑Eos平台java公共逻辑
Eos平台java公共逻辑
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年6月1日 17:20:4
- SpringMVC4零配置--Web上下文配置【MvcConfig】
hanqunfeng
springmvc4
与SpringSecurity的配置类似,spring同样为我们提供了一个实现类WebMvcConfigurationSupport和一个注解@EnableWebMvc以帮助我们减少bean的声明。
applicationContext-MvcConfig.xml
<!-- 启用注解,并定义组件查找规则 ,mvc层只负责扫描@Controller -->
<
- 解决ie和其他浏览器poi下载excel文件名乱码
jackyrong
Excel
使用poi,做传统的excel导出,然后想在浏览器中,让用户选择另存为,保存用户下载的xls文件,这个时候,可能的是在ie下出现乱码(ie,9,10,11),但在firefox,chrome下没乱码,
因此必须综合判断,编写一个工具类:
/**
*
* @Title: pro
- 挥洒泪水的青春
lampcy
编程生活程序员
2015年2月28日,我辞职了,离开了相处一年的触控,转过身--挥洒掉泪水,毅然来到了兄弟连,背负着许多的不解、质疑——”你一个零基础、脑子又不聪明的人,还敢跨行业,选择Unity3D?“,”真是不自量力••••••“,”真是初生牛犊不怕虎•••••“,••••••我只是淡淡一笑,拎着行李----坐上了通向挥洒泪水的青春之地——兄弟连!
这就是我青春的分割线,不后悔,只会去用泪水浇灌——已经来到
- 稳增长之中国股市两点意见-----严控做空,建立涨跌停版停牌重组机制
nannan408
对于股市,我们国家的监管还是有点拼的,但始终拼不过飞流直下的恐慌,为什么呢?
笔者首先支持股市的监管。对于股市越管越荡的现象,笔者认为首先是做空力量超过了股市自身的升力,并且对于跌停停牌重组的快速反应还没建立好,上市公司对于股价下跌没有很好的利好支撑。
我们来看美国和香港是怎么应对股灾的。美国是靠禁止重要股票做空,在
- 动态设置iframe高度(iframe高度自适应)
Rainbow702
JavaScriptiframecontentDocument高度自适应局部刷新
如果需要对画面中的部分区域作局部刷新,大家可能都会想到使用ajax。
但有些情况下,须使用在页面中嵌入一个iframe来作局部刷新。
对于使用iframe的情况,发现有一个问题,就是iframe中的页面的高度可能会很高,但是外面页面并不会被iframe内部页面给撑开,如下面的结构:
<div id="content">
<div id=&quo
- 用Rapael做图表
tntxia
rap
function drawReport(paper,attr,data){
var width = attr.width;
var height = attr.height;
var max = 0;
&nbs
- HTML5 bootstrap2网页兼容(支持IE10以下)
xiaoluode
html5bootstrap
<!DOCTYPE html>
<html>
<head lang="zh-CN">
<meta charset="UTF-8">
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">