- 使用vue3框架vue-next-admin导出表格excel(带图片)
乐多_L
vue.js前端javascript
想要使用vue3导出表格内容并且图片显示在表格中(如图):步骤如下:下载安装插件:安装命令:npminstalljs-table2excel引入插件:importtable2excelfrom'js-table2excel'使用插件直接上代码:onBatchExport方法中数据的key值要与data中保持一致,否则数据无法获取到,打印出的结果就回为undefined。我写了两种导出:一种是全部导
- 【nvidia】NCCL禁用P2P后果权衡
x66ccff
linuxp2p服务器网络协议
通信bound还是计算bound?计算bound场景:模型参数量较小(如参数量未超出单卡显存容量,使用纯数据并行)或计算密度极高(如大batchsize下的矩阵运算)时,A100的计算能力(FP16/FP32算力)可能被充分利用,此时训练是计算bound。某些优化技术(如梯度累积、算子融合)可能掩盖通信开销,使计算成为主要瓶颈。通信bound场景:模型参数量极大(如千亿级以上),需采用模型并行或流
- LabVIEW利用CANopen的Batch SDO写入
LabVIEW开发
CanOpenLabVIEW知识CANOPENlabview
本示例展示了如何通过CANopen协议向设备写入BatchSDO(批量服务数据对象)。BatchSDO允许用户在一次操作中配置多个参数,适用于设备的批量配置和参数设置。此方法能够简化多个参数的写入过程,提高设备管理效率。主要步骤:创建新的BatchSDO:在NICANopenforPXIPCI项目中,右键点击MyComputer或RTTarget,从快捷菜单中选择NewCANopenBatchSD
- 【rknn】onnx转rknn脚本解读以及函数解读(版本V1.7.3)
阿颖&阿伟
【11-1】rknn开发板rknn模型转换
目录1.RKNN()示例:2.rknn.config()batch_size:mean_values:std_values:channel_mean_value:epochs:reorder_channel:force_builtin_permneed_horizontal_merge:quantized_dtype:quantized_algorithmmmse_epoch:optimizati
- huggingface/pytorch-image-models
GarryLau
ML&DLpytorchpythonhuggingface
huggingface/pytorch-image-models1.使用技巧1.1.训练指令单卡:pythontrain.py--pretrained--input-size3224224--mean000--std111--batch-size128--validation-batch-size128--color-jitter-prob0.2--grayscale-prob0.2--gauss
- Mybatis Plus 真正批量插入
癸酉金鸡
mybatis
一、MybatisPlus默认批量插入saveBatch方法在IService中,是使用同一个sqlSession,这相比遍历集合循环insert来说有一定的性能提升,但是这并不是sql层面真正的批量插入。二、jdbc添加rewriteBatchedStatements=true无法改变本质三、真正批量插入继承DefaultSqlInjector自定义sql注入器publicclassMySqlI
- Spring Batch批处理操作与实践
面朝大海,春不暖,花不开
基础管理后台开发springbatch前端
SpringBatch是一个强大的批处理框架,专为处理大规模数据和执行复杂批处理任务而设计。它基于Spring框架构建,继承了Spring的许多优点,如依赖注入、事务管理等,同时提供了丰富的功能来简化批处理应用的开发。什么是批处理?批处理是指在后台运行的一系列操作,通常用于处理大量数据或执行长时间运行的任务。这些任务往往不需要用户交互,可以在非高峰时段运行,以减少对系统资源的影响。常见的批处理任务
- Spark 和 Flink
信徒_
sparkflink大数据
Spark和Flink都是目前流行的大数据处理引擎,但它们在架构设计、应用场景、性能和生态方面有较大区别。以下是详细对比:1.架构与核心概念方面ApacheSparkApacheFlink计算模型微批(Micro-Batch)为主,但支持结构化流(StructuredStreaming)原生流(TrueStreaming),基于事件驱动处理方式以RDD、DataFrame/Dataset作为核心抽
- 单细胞分析(11)——scRNA-seq数据整合
生信小鹏
生信技能学习scRNA单细胞测序经验分享
单细胞RNA-seq数据整合:SeuratIntegrationandHarmony1.研究背景在单细胞RNA测序(scRNA-seq)研究中,批次效应(batcheffect)是不可忽视的问题。不同样本来源(如多个实验室、不同测序平台、不同患者)可能会导致非生物学因素的影响,从而影响数据分析的准确性。之前单独写过Harmony去除批次,为了更好地整合多个样本,这次使用以下两种方法进行批次校正:S
- QT批量UI操作
qt
在QT批量操作的时候,可以选择先将渲染关闭,用户操作关闭,等执行完后,开启渲染,开启用户操作voidbeginBatchOperations(QWidget*widget){widget->setUpdatesEnabled(false);widget->setEnabled(false);//需要的话还可以把滚动条disabled}voidendBatchOperations(QWidget*w
- IPS,IPS,FPS
NLstudy33
人工智能python算法
**IPS(ImagesperSecond)=(batch_size*accumulate_step)/step_time**,**IPS(IterationsPerSecond)**以及**FPS(FramesPerSecond)**确实有一些区别,但它们之间是相互关联的。**三者的区别与联系**-5.**为什么会有不同的公式?**-**IPS(ImagesperSecond)**和**FPS(
- 机器学习算法工程师笔试选择题(1)
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1.关于梯度下降的说法正确的是:A.梯度下降法可以确保找到全局最优解。B.随机梯度下降每次使用所有数据来更新参数。C.批量梯度下降(BatchGradientDescent)通常收敛更快。D.学习率过大会导致梯度下降过程震荡。答案:D(学习率过大会导致不稳定,可能震荡或无法收敛)2.在以下算法中,哪种算法属于无监督学习?A.逻辑回归B.K-近邻算法C.支持向量机D.K-均值聚类答案:D(K-均值聚
- SqlServe到PG迁移错误:无效的编码序列"UTF8": 0x00
weixin_34044273
数据库java
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>环境:sqlserver2008R2(winXP)postgresql9.3.4(win7-64bit)1.通过java像PostgreSQL提交批量insert(或者普通insert或者执行copy):错误:java.sql.BatchUpdateException:批次处理被中止,呼叫getNextException以取得原因。解决:在ca
- 17.推荐系统的在线学习与实时更新
郑万通
推荐系统
接下来就讲解推荐系统的在线学习与实时更新。推荐系统的在线学习和实时更新是为了使推荐系统能够动态地适应用户行为的变化,保持推荐结果的实时性和相关性。以下是详细的介绍和实现方法。推荐系统的在线学习与实时更新在线学习的概念在线学习(OnlineLearning)是一种机器学习方法,与传统的批量学习(BatchLearning)不同,在线学习模型能够在数据流到达时逐步更新,而不是在整个数据集上训练一次。这
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1bmm(batchmatrixmultiplication)批量矩阵乘法,用于同时处理多个矩阵的乘法bmm的输入是两个3D张量(batchofmatrices),形状分别为(batch_size,n,m)和(batch_size,m,p)bmm输出的形状是(batch_size,n,p)2mmmm是标准的矩阵乘法操作,用于两个二维矩阵相乘mm仅适用于2D张量,输入的形状分别是(n,m)和(m,p
- 深度学习算法informer(时序预测)(一)(数据编码讲解)
槑槑紫
深度学习深度学习算法人工智能
前言:informer代码是在transformer代码基础上进行优化,请先了解transformer原理informer代码中数据编码包括三部分,位置编码、数据编码、时间编码目标:时序数据有7个特征,通过24个时间点(可以是年、月、日、时、分、秒)的数据预测未来1个时间点的数据一、位置编码1.pe不需要计算梯度,存放位置编码,形状为(max_len,d_model)2.若x的形状是(batch_
- RocketMQ实战—10.营销系统代码优化
东阳马生架构
RocketMQ原理与应用rocketmq营销系统
大纲1.营销系统引入MQ实现异步化来进行性能优化2.基于MQ释放优惠券提升系统扩展性3.基于Redis实现重复促销活动去重4.基于促销活动创建事件实现异步化5.推送任务分片和分片消息batch合并发送实现6.推送系统与用户群体查询逻辑解耦7.查询用户数据以及批量发送推送消息8.线程池封装以及推送系统多线程推送9.推送系统的千万级消息多线程推送10.千万级用户惰性发券代码实现11.指定用户群体发券的
- 0 Token 间间隔 100% GPU 利用率,百度百舸 AIAK 大模型推理引擎极限优化 TPS
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01什么是大模型推理引擎大模型推理引擎是生成式语言模型运转的发动机,是接受客户输入prompt和生成返回response的枢纽,也是拉起异构硬件,将物理电能转换为人类知识的变形金刚。大模型推理引擎的基本工作模式可以概括为,接收包括输入prompt和采样参数的并发请求,分词并且组装成batch输入给引擎,调度GPU执行前向推理,处理计算结果并转为词元返回给用户。和人类大脑处理语言的机制类似,大模型首
- 深度学习|表示学习|Batch Normalization 详解:数学、代码与经验总结|22
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表示学习深度学习batch人工智能神经网络cnn
如是我闻:在深度学习模型中,BatchNormalization(简称BN)是一种常用的技术,能有效加速训练并提高模型的稳定性。BN通过对mini-batch数据进行归一化,使每层的输入数据分布保持稳定,从而缓解梯度消失/爆炸问题,同时减少对权重初始化的敏感性。在本篇文章中,我们将从数学推导、代码实现和经验总结三个方面,详细探讨BatchNormalization的工作原理,并分析为什么BN应该放
- 使用accumulate step节省显卡内存
前程似锦蝈蝈
python机器学习人工智能
使用前提:单卡,模型+batch=1的数据能跑起来使用accumulatestep的意思就是,每次forward较小的batch,如batch=4,每4steps再更新一次参数,训练结果等效于batch=16先跑一次原先的模型pythonNLinear_exp_full.py--accu_step1--batch16epoch:0timecomsuming:1.8598144054412842tr
- 大数据Lambda 架构和Kappa 架构的优缺点和使用场景
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Lambda架构和Kappa架构是用于处理大数据的两种架构设计模式,针对不同的数据处理需求提供了不同的方案。它们各自有优缺点,并适用于不同的使用场景。Lambda架构Lambda架构分为三个层次:批处理层(BatchLayer)、实时处理层(SpeedLayer)和合并层(ServingLayer)。它旨在同时处理批量数据和实时数据,确保数据处理的准确性和低延迟。优点:高容错性:批处理层通过处理历
- C++自研3D教程OPENGL版本---动态批处理的基本实现
千年奇葩
三维引擎3d算法
又开始找工作了,借机休息出去旅行两个月,顺便利用这段时间整理下以前写的东西。以下是一个简单的动态批处理实现:#include#include#include#include//顶点结构体structVertex{floatx,y,z;//位置floatr,g,b;//颜色};//动态批处理类classDynamicBatch{public:DynamicBatch(){//初始化VAO和VBOgl
- vLLM显存优化
xnuscd
人工智能机器学习算法
在使用vLLM框架进行大模型推理时,为了最大程度地减少GPU显存的占用,可以从以下几个方面调整参数和配置:1.调整max_batch_size参数max_batch_size:这是批处理的最大大小。较大的批处理尺寸会占用更多的显存。如果显存有限,可以降低max_batch_size。建议:从小的batch_size开始,逐步调高,找到合适的平衡点。2.使用offload功能vLLM支持将部分张量或
- deepseek本地部署会遇到哪些坑
skyksksksksks
AI个人杂记人工智能深度学习神经网络自然语言处理
在本地部署DeepSeek(或其他类似AI模型)时,可能会遇到以下常见问题及解决方案:1.硬件资源不足问题表现:GPU不兼容(如型号过旧)、显存不足(OOM错误)或CPU模式性能极低。解决方案:确认GPU支持CUDA,检查显存需求(如至少16GB显存)。使用nvidia-smi监控显存,通过降低batch_size或模型量化(如FP16/INT8)优化资源。CPU模式下考虑模型轻量化(如使用ONN
- Kafka源码解剖
纸短情长恋曲
kafka大数据java
1、Kafka源码解刨生产者会将数据封装成ProducerRecord对象,进行序列化操作后便会根据默认分区规则(轮询策略)。分区的数据会获取集群元数据注册broker信息,并通过RecordAccumulator缓存池创建对应的Sender的线程,在该线程中会将请求封装成一个batch,最后在把整个batch数据发送到broker上。1.1元数据加载 1、主线程发送消息尝试拉取元数据,在Mate
- 深度学习篇---深度学习中的超参数&张量转换&模型训练
Ronin-Lotus
深度学习篇深度学习人工智能paddlepaddlepytorch超参数张量转换模型训练
文章目录前言第一部分:深度学习中的超参数1.学习率(LearningRate)定义重要性常见设置2.批处理大小(BatchSize)定义重要性常见设置3.迭代次数(NumberofEpochs)定义重要性常见设置4.优化器(Optimizer)定义重要性常见设置5.损失函数(LossFunction)定义重要性常见设置6.正则化(Regularization)定义重要性常见设置7.网络架构(Net
- TensorFlow、把数字标签转化成onehot标签
dg989385783
在MNIST手写字数据集中,我们导入的数据和标签都是预先处理好的,但是在实际的训练中,数据和标签往往需要自己进行处理。以手写数字识别为例,我们需要将0-9共十个数字标签转化成onehot标签。例如:数字标签“6”转化为onehot标签就是[0,0,0,0,0,0,1,0,0,0].首先获取需要处理的标签的个数:batch_size=tf.size(labels)1假设输入了6张手写字图片,那么对应
- 不同之间Vlan通信
Fly&L
HCIE---datacom网络运维华为
Vlan间路由vlan:相当于把交换机变成一共虚拟路由器vlan间路由概述vlan间路由:通过三层设备路由,使得不同vlan间可以互相通信。仅仅允许单播通信vlan间路由方式:1、SVI(交换虚接口)(三层交换机)或2、vlanif口单臂路由(路由器)vlan间路由:SVI:switchvirtualinterfacesw1:vlanbatch1020intg0/0/1portlink-typea
- 机器学习笔记——正则化
好评笔记
补档机器学习人工智能论文阅读AIGC计算机视觉深度学习面试
大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本笔记介绍机器学习中常见的正则化方法。文章目录正则化L1正则化(Lasso)原理使用场景优缺点L2正则化(Ridge)原理使用场景优缺点ElasticNet正则化定义公式优点缺点应用场景Dropout原理使用场景优缺点早停法(EarlyStopping)原理使用场景优缺点BatchNormalization(BN)原理使用
- 大模型低显存推理优化-Offload技术
AI大模型-大飞
javaspring前端大模型学习大模型AI大模型大模型教程
近两年大模型火出天际;同时,也诞生了大量针对大模型的优化技术。本系列将针对一些常见大模型优化技术进行讲解。[大模型推理优化技术-KVCache][大模型推理服务调度优化技术-Continuousbatching]大模型显存优化技术-PagedAttention大模型低显存推理优化-Offload技术大模型优化技术-FlashAttention大模型解码优化-SpeculativeDecoding及
- 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