- React Native:跨平台移动应用开发的强大框架
冬冬小圆帽
reactnativereact.jsjavascript
ReactNative介绍ReactNative是由Facebook开发并开源的一款基于JavaScript和React的跨平台移动应用开发框架。它允许开发者使用React的语法和组件模型来构建原生移动应用(iOS和Android)。ReactNative的核心思想是“LearnOnce,WriteAnywhere”,即学习一次,编写多端应用。1.核心特点跨平台开发:使用JavaScript和Re
- 【Unity网络同步框架 - Nakama研究(二)】
归海_一刀
unity网络游戏引擎
Unity网络同步框架-Nakama研究(二)虽说官方文档和网站以及论坛建立的不错,而且还有中文翻译且质量也不错,但是总会遇到一些词不达意,说了但是依旧没懂的部分,甚至问AI也问不出什么东西,所以需要有一些比较明显的博客来记录实战部分服务端搭建使用官方推荐的Docker进行安装在将Docker软件下载到Windows环境后,请确保已安装node-js、typescript、lua和Go等环境(后续
- 机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归(自用)
代码的建筑师
模型学习模型训练机器学习机器学习分类回归正则化项LASSORidge朴素
纠正自己的误区:机器学习是一个大范围,并不是一个小的方向,比如:线性回归预测、卷积神经网络和强化学都是机器学习算法在不同场景的应用。机器学习最为关键的是要有数据,也就是数据集名词解释:数据集中的一行叫一条样本或者实例,列名称为特征或者属性。样本的数量称为数据量,特征的数量称为特征维度机器学习常用库:Numpy和sklearn朴素的意思是特征的各条件都是相互独立的机器学习(模型、策略、算法)损失函数
- 机器学习:让计算机学会思考的艺术
平凡而伟大.
机器学习机器学习人工智能
目录什么是机器学习?机器学习的基本步骤常见的机器学习算法机器学习的实际应用如何入门机器学习?结语在当今数字化时代,机器学习(MachineLearning,ML)已经成为一个炙手可热的话题。从推荐系统到自动驾驶汽车,再到语音助手,机器学习的应用无处不在。然而,对于许多人来说,机器学习仍然是一个神秘而复杂的领域。本文将用通俗易懂的语言,带你走进机器学习的世界,了解它的基本原理和应用。什么是机器学习?
- 一文讲清楚深度学习和机器学习
平凡而伟大.
机器学习人工智能深度学习机器学习人工智能
目录1.定义机器学习(MachineLearning,ML)深度学习(DeepLearning,DL)2.工作原理机器学习深度学习3.应用场景机器学习深度学习4.主要区别5.为什么选择深度学习?6.总结深度学习和机器学习是人工智能(AI)领域中两个密切相关但有所区别的概念。要清楚地解释它们之间的关系,我们可以从定义、工作原理、应用场景以及两者的主要区别等方面进行探讨。1.定义机器学习(Machin
- 机器学习knnlearn1
XW-ABAP
机器学习机器学习人工智能
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportoperator#定义一个函数用于创建数据集defcreateDataSet():#定义特征矩阵,每个元素是一个二维坐标点,代表不同策略数据点的坐标group=np.array([[20,3],[15,5],[18,1],[5,17],[2,15],[3,20]])#定义每个数据点对应的标签,用于区分
- TicTacToe Module
W_X_99515681
python开发语言
Homework2Releasev5.016/02/2025CONTENTS1TicTacToe12Contents32.1TicTacToeModule............................................32.2ReinforcementLearningPlayer.....................................62.3Require
- 零基础入门机器学习:用Scikit-learn实现鸢尾花分类
藍海琴泉
机器学习scikit-learn分类
适合人群:机器学习新手|数据分析爱好者|需快速展示案例的学生一、引言:为什么要学这个案例?目的:明确机器学习解决什么问题,建立学习信心。机器学习定义:让计算机从数据中自动学习规律(如分类鸢尾花品种)。为什么选鸢尾花数据集:数据量小、特征明确,适合教学演示。Scikit-learn优势:提供现成算法和工具,无需从头写数学公式。二、环境准备:5分钟快速上手目的:搭建可运行的代码环境,避免卡在工具安装环
- 46-886 Machine Learning Fundamentals
W_X_99515681
机器学习人工智能
46-886MachineLearningFundamentalsHW1Homework1Due:Sunday,March23,11:59pm•UploadyourassignmenttoCanvas(onlyonepersonperteamneedstosubmit)•Includeawriteupcontainingyouranswerstothequestionsbelow(andyourt
- Sklearn.model_selection.GridSearchCV
kakak_
MachineLearning
sklearn.model_selection.GridSearchCV具体在scikit-learn中,主要是使用网格搜索,即GridSearchCV类。estimator:即调整的模型param_grid:即要调参的参数列表,以dict呈现。cv:S折交叉验证的折数,即将训练集分成多少份来进行交叉验证。默认是3,。如果样本较多的话,可以适度增大cv的值。scoring:评价标准。获取最好的模型
- 【机器学习】机器学习四大分类
藓类少女
机器学习机器学习分类人工智能
机器学习的方法主要可以分为四大类,根据学习方式和数据标注情况进行分类:1.监督学习(SupervisedLearning)特点:有标注数据(即训练数据有明确的输入(X)和输出(Y))。学习目标是找到一个映射(f(X)\approxY)。适用于分类和回归问题。主要算法:分类(Classification):逻辑回归(LogisticRegression)支持向量机(SVM)朴素贝叶斯(NaïveBa
- 机器学习——KNN超参数
练习AI两年半
机器学习人工智能深度学习
sklearn.model_selection.GridSearchCV是scikit-learn中用于超参数调优的核心工具,通过结合交叉验证和网格搜索实现模型参数的自动化优化。以下是详细介绍:一、功能概述GridSearchCV在指定参数网格上穷举所有可能的超参数组合,通过交叉验证评估每组参数的性能,最终选择最优参数组合。其核心价值在于:自动化调参:替代手动参数调试,提升效率3。交叉验证支持:通
- 深度学习 Deep Learning 第8章 深度学习优化
odoo中国
AI编程人工智能深度学习人工智能优化
深度学习第8章深度学习的优化章节概述本章深入探讨了深度学习中的优化技术,旨在解决模型训练过程中面临的各种挑战。优化是深度学习的核心环节,直接关系到模型的训练效率和最终性能。本章首先介绍了优化在深度学习中的特殊性,然后详细讨论了多种优化算法,包括随机梯度下降(SGD)、动量法、Nesterov动量法、AdaGrad、RMSProp和Adam等。此外,还探讨了参数初始化策略、自适应学习率方法以及二阶优
- Python Flask教程
cunchi4221
pythonjavawebajaxvueViewUI
WelcometoPythonFlasktutorial.Inpreviouslessonwehavelearntaboutpythonlambda.PythonflaskisanAPIthathelpsustobuildwebbasedapplicationinpython.Let’sgetstartedwithpythonflasktutorialforbeginnersnow.欢迎使用Pyt
- 强化学习中策略网络模型设计与优化技巧
数字扫地僧
计算机视觉深度学习
I.引言强化学习(ReinforcementLearning,RL)是一种通过与环境交互,学习如何采取行动以最大化累积奖励的机器学习方法。策略网络(PolicyNetwork)是强化学习中一种重要的模型,它直接输出动作的概率分布或具体的动作。本篇博客将深入探讨策略网络的设计原则、优化技巧,并结合具体实例展示其应用。II.策略网络的基本概念A.策略网络的定义策略网络是一种神经网络,它接受当前状态作为
- 什么是CDN?一篇让小白也能看懂的科普博客
网络小白不怕黑
网络科普网络CDN网络科普
目录什么是CDN?CDN的工作原理CDN的核心组成部分CDN的主要作用CDN的应用场景CDN的优势与局限性如何选择CDN服务?总结1.什么是CDN?CDN的全称是ContentDeliveryNetwork,中文翻译为内容分发网络。简单来说,CDN是一个由多个服务器组成的网络系统,这些服务器分布在世界各地,用来帮助用户更快、更稳定地访问网站、视频、图片等内容。举个例子:假设你在北京访问一个位于美国
- 【Python】 Stacking: 强大的集成学习方法
音乐学家方大刚
Pythonpython集成学习开发语言
我们都找到天使了说好了心事不能偷藏着什么都一起做幸福得没话说把坏脾气变成了好沟通我们都找到天使了约好了负责对方的快乐阳光下的山坡你素描的以后怎么抄袭我脑袋想的薛凯琪《找到天使了》在机器学习中,单一模型的性能可能会受到其局限性和数据的影响。为了解决这个问题,我们可以使用集成学习(EnsembleLearning)方法。集成学习通过结合多个基模型的预测结果,来提高整体模型的准确性和稳健性。Stacki
- 深度学习与目标检测系列(六) 本文约(4.5万字) | 全面解读复现ResNet | Pytorch |
小酒馆燃着灯
深度学习目标检测pytorch人工智能ResNet残差连接残差网络
文章目录解读Abstract—摘要翻译精读主要内容Introduction—介绍翻译精读背景RelatedWork—相关工作ResidualRepresentations—残差表达翻译精读主要内容ShortcutConnections—短路连接翻译精读主要内容DeepResidualLearning—深度残差学习ResidualLearning—残差学习翻译精读ResNet目的以前方法本文改进本质
- 强化学习中的深度卷积神经网络设计与应用实例
数字扫地僧
计算机视觉cnn人工智能神经网络
I.引言强化学习(ReinforcementLearning,RL)是机器学习的一个重要分支,通过与环境的交互来学习最优策略。深度学习,特别是深度卷积神经网络(DeepConvolutionalNeuralNetworks,DCNNs)的引入,为强化学习在处理高维度数据方面提供了强大工具。本文将探讨强化学习中深度卷积神经网络的设计原则及其在不同应用场景中的实例。II.深度卷积神经网络在强化学习中的
- 【深度学习】 PyTorch一文详解
Nerous_
深度学习深度学习pytorch人工智能机器学习python
“PyTorchisadeeplearningframeworkthatprioritizessimplicityandflexibility,makingitthego-tochoiceforbothresearchersanddevelopers.”—Anonymous1.PyTorch简介1.1PyTorch的背景与发展PyTorch是由Facebook人工智能研究院(FAIR)开发的一个开
- python静态方法_Python静态方法
cunchi4221
pythonjava深度学习设计模式javascriptViewUI
python静态方法Python静态方法(Pythonstaticmethod)Inthisquickpost,wewilllearnhowtocreateanduseaPythonstaticmethod.Wewillalsohavealookatwhatadvantagesanddisadvantagesstaticmethodsofferascomparedtotheinstancemeth
- CVPR 2024 | 低分辨率引领方向:通过自监督学习提升超分辨率的泛化能力
小白学视觉
计算机顶会顶刊论文解读计算机视觉深度学习CVPR计算机顶会论文解读
论文信息题目:Low-ResLeadstheWay:ImprovingGeneralizationforSuper-ResolutionbySelf-SupervisedLearning低分辨率引领方向:通过自监督学习提升超分辨率的泛化能力作者:HaoyuChen,WenboLi,JinjinGu,JingjingRen,HaozeSun,XueyiZou,ZhensongZhang,Youlia
- ACI EP Learning Whitepaper 1. ACI EP组件
m0_54931486
思科ACI网络思科ACIEndpointACIfabricNexusEP学习
1.ACIEndpointACI网络架构的Endpoint表整合了传统MAC地址表和ARP表的功能。其核心机制是通过硬件层直接学习数据包的源MAC地址与IP地址映射关系,摒弃了传统ARP协议依赖广播请求获取下一跳MAC地址的模式。这种设计优化体现在两方面:1)减少控制面ARP流量处理带来的资源消耗;2)基于终端实际流量即可实时感知主机IP/MAC地址的拓扑迁移,无需依赖GARP通告即可实现终端移动
- 机器学习课堂4线性回归模型+特征缩放
木尘152132
机器学习线性回归python
一、实验2-2,线性回归模型,计算模型在训练数据集和测试数据集上的均方根误差代码:#2-2线性回归模型importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#参数设置iterations=3000#迭代次数learning_rate=0.0001#学习率m_train=3000#训练样本的数量flag_plot_lines=False
- 12.1-12.7学习周报
谢m鑫天天揍我
学习
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录摘要Abstract一、k-近邻法二、持续学习总结摘要本周主要学习了k邻近算法的原理和应用场景,了解了持续学习的有关概念和原理。AbstractThisweek,wemainlylearnedtheprinciplesandapplicationscenariosofk-proximityalgorithm,andlearne
- 部分标签数据集生成与过滤特定标签方法
阳光明媚大男孩
机器学习人工智能
完整代码总结这段代码的目的是通过构建一个部分标签学习(PartialLabelLearning,PLL)框架来生成一个包含部分标签的数据集,并且支持根据给定的标签列表对数据集进行筛选和过滤。代码包含了多个类和函数,主要分为以下几部分:数据预处理与加载:使用PyTorch和torchvision来加载CIFAR-10数据集,并对其进行标准化处理。部分标签数据集的生成:为每个样本生成多个候选标签,并模
- 【DevOps】Rancher:rancher2.4.16 高可用安装文档
运维归一
DevOpsdockerzookeeper运维
视频教程视频教程:https://edu.csdn.net/learn/38191/604440?spm=1003.2001.3001.4143RancherHA集群安装部署当前最新版本V2.4.16安装流程:rke安装k8s,在k8s集群上搭建helm,通过helm创建rancher容器应用节点名称ip地址系统版本rke,k8s-master01,rancher192.168.1.9centos
- 车辆检测与识别:车辆分类_(9).车辆分类模型的评估与优化
zhubeibei168
机器人(二)分类数据挖掘人工智能计算机视觉机器学习视频监控
车辆分类模型的评估与优化在车辆检测与识别领域,车辆分类模型的评估与优化是确保模型性能和可靠性的关键步骤。本节将详细介绍如何评估车辆分类模型的性能,并提供一些优化技术,以提高模型的准确性和效率。模型评估指标1.准确率(Accuracy)准确率是最直观的评估指标,表示分类器正确分类的样本占总样本的比例。然而,在不平衡数据集上,准确率可能具有误导性。fromsklearn.metricsimportac
- 推测未来Agentic形态:Dynamic Cognitive Contextual Agent with Reinforcement Learning (DCCA-RL)
weixin_40941102
语言模型
在AIAgent设计模式领域,我们见证了从简单的ReAct到复杂的LATS的演进,这些模式通过反思、工具使用、规划和多代理协作,极大地提升了AI的自主性和智能性。然而,随着任务复杂度和动态性需求的增加,现有模式逐渐显现出局限性——多Agent协作带来的联合误差和单Agent设计的适应性不足。为此,我们基于对现有模式的全面分析,提出了一个更先进的单Agent框架:DynamicCognitiveCo
- PyTorch 深度学习实战(19):离线强化学习与 Conservative Q-Learning (CQL) 算法
进取星辰
PyTorch深度学习实战深度学习pytorch算法
在上一篇文章中,我们探讨了分布式强化学习与IMPALA算法,展示了如何通过并行化训练提升强化学习的效率。本文将聚焦离线强化学习(OfflineRL)这一新兴方向,并实现ConservativeQ-Learning(CQL)算法,利用Minari提供的静态数据集训练安全的强化学习策略。一、离线强化学习与CQL原理1.离线强化学习的特点无需环境交互:直接从预收集的静态数据集学习数据效率高:复用历史经验
- 设计模式介绍
tntxia
设计模式
设计模式来源于土木工程师 克里斯托弗 亚历山大(http://en.wikipedia.org/wiki/Christopher_Alexander)的早期作品。他经常发表一些作品,内容是总结他在解决设计问题方面的经验,以及这些知识与城市和建筑模式之间有何关联。有一天,亚历山大突然发现,重复使用这些模式可以让某些设计构造取得我们期望的最佳效果。
亚历山大与萨拉-石川佳纯和穆雷 西乐弗斯坦合作
- android高级组件使用(一)
百合不是茶
androidRatingBarSpinner
1、自动完成文本框(AutoCompleteTextView)
AutoCompleteTextView从EditText派生出来,实际上也是一个文本编辑框,但它比普通编辑框多一个功能:当用户输入一个字符后,自动完成文本框会显示一个下拉菜单,供用户从中选择,当用户选择某个菜单项之后,AutoCompleteTextView按用户选择自动填写该文本框。
使用AutoCompleteTex
- [网络与通讯]路由器市场大有潜力可挖掘
comsci
网络
如果国内的电子厂商和计算机设备厂商觉得手机市场已经有点饱和了,那么可以考虑一下交换机和路由器市场的进入问题.....
这方面的技术和知识,目前处在一个开放型的状态,有利于各类小型电子企业进入
&nbs
- 自写简单Redis内存统计shell
商人shang
Linux shell统计Redis内存
#!/bin/bash
address="192.168.150.128:6666,192.168.150.128:6666"
hosts=(${address//,/ })
sfile="staticts.log"
for hostitem in ${hosts[@]}
do
ipport=(${hostitem
- 单例模式(饿汉 vs懒汉)
oloz
单例模式
package 单例模式;
/*
* 应用场景:保证在整个应用之中某个对象的实例只有一个
* 单例模式种的《 懒汉模式》
* */
public class Singleton {
//01 将构造方法私有化,外界就无法用new Singleton()的方式获得实例
private Singleton(){};
//02 申明类得唯一实例
priva
- springMvc json支持
杨白白
json springmvc
1.Spring mvc处理json需要使用jackson的类库,因此需要先引入jackson包
2在spring mvc中解析输入为json格式的数据:使用@RequestBody来设置输入
@RequestMapping("helloJson")
public @ResponseBody
JsonTest helloJson() {
- android播放,掃描添加本地音頻文件
小桔子
最近幾乎沒有什麽事情,繼續鼓搗我的小東西。想在項目中加入一個簡易的音樂播放器功能,就像華為p6桌面上那麼大小的音樂播放器。用過天天動聽或者QQ音樂播放器的人都知道,可已通過本地掃描添加歌曲。不知道他們是怎麼實現的,我覺得應該掃描設備上的所有文件,過濾出音頻文件,每個文件實例化為一個實體,記錄文件名、路徑、歌手、類型、大小等信息。具體算法思想,
- oracle常用命令
aichenglong
oracledba常用命令
1 创建临时表空间
create temporary tablespace user_temp
tempfile 'D:\oracle\oradata\Oracle9i\user_temp.dbf'
size 50m
autoextend on
next 50m maxsize 20480m
extent management local
- 25个Eclipse插件
AILIKES
eclipse插件
提高代码质量的插件1. FindBugsFindBugs可以帮你找到Java代码中的bug,它使用Lesser GNU Public License的自由软件许可。2. CheckstyleCheckstyle插件可以集成到Eclipse IDE中去,能确保Java代码遵循标准代码样式。3. ECLemmaECLemma是一款拥有Eclipse Public License许可的免费工具,它提供了
- Spring MVC拦截器+注解方式实现防止表单重复提交
baalwolf
spring mvc
原理:在新建页面中Session保存token随机码,当保存时验证,通过后删除,当再次点击保存时由于服务器端的Session中已经不存在了,所有无法验证通过。
1.新建注解:
? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
- 《Javascript高级程序设计(第3版)》闭包理解
bijian1013
JavaScript
“闭包是指有权访问另一个函数作用域中的变量的函数。”--《Javascript高级程序设计(第3版)》
看以下代码:
<script type="text/javascript">
function outer() {
var i = 10;
return f
- AngularJS Module类的方法
bijian1013
JavaScriptAngularJSModule
AngularJS中的Module类负责定义应用如何启动,它还可以通过声明的方式定义应用中的各个片段。我们来看看它是如何实现这些功能的。
一.Main方法在哪里
如果你是从Java或者Python编程语言转过来的,那么你可能很想知道AngularJS里面的main方法在哪里?这个把所
- [Maven学习笔记七]Maven插件和目标
bit1129
maven插件
插件(plugin)和目标(goal)
Maven,就其本质而言,是一个插件执行框架,Maven的每个目标的执行逻辑都是由插件来完成的,一个插件可以有1个或者几个目标,比如maven-compiler-plugin插件包含compile和testCompile,即maven-compiler-plugin提供了源代码编译和测试源代码编译的两个目标
使用插件和目标使得我们可以干预
- 【Hadoop八】Yarn的资源调度策略
bit1129
hadoop
1. Hadoop的三种调度策略
Hadoop提供了3中作业调用的策略,
FIFO Scheduler
Fair Scheduler
Capacity Scheduler
以上三种调度算法,在Hadoop MR1中就引入了,在Yarn中对它们进行了改进和完善.Fair和Capacity Scheduler用于多用户共享的资源调度
2. 多用户资源共享的调度
- Nginx使用Linux内存加速静态文件访问
ronin47
Nginx是一个非常出色的静态资源web服务器。如果你嫌它还不够快,可以把放在磁盘中的文件,映射到内存中,减少高并发下的磁盘IO。
先做几个假设。nginx.conf中所配置站点的路径是/home/wwwroot/res,站点所对应文件原始存储路径:/opt/web/res
shell脚本非常简单,思路就是拷贝资源文件到内存中,然后在把网站的静态文件链接指向到内存中即可。具体如下:
- 关于Unity3D中的Shader的知识
brotherlamp
unityunity资料unity教程unity视频unity自学
首先先解释下Unity3D的Shader,Unity里面的Shaders是使用一种叫ShaderLab的语言编写的,它同微软的FX文件或者NVIDIA的CgFX有些类似。传统意义上的vertex shader和pixel shader还是使用标准的Cg/HLSL 编程语言编写的。因此Unity文档里面的Shader,都是指用ShaderLab编写的代码,然后我们来看下Unity3D自带的60多个S
- CopyOnWriteArrayList vs ArrayList
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CopyOnWriteArrayList;
/**
* 总述:
* 1.ArrayListi不是线程安全的,CopyO
- 内存中栈和堆的区别
chicony
内存
1、内存分配方面:
堆:一般由程序员分配释放, 若程序员不释放,程序结束时可能由OS回收 。注意它与数据结构中的堆是两回事,分配方式是类似于链表。可能用到的关键字如下:new、malloc、delete、free等等。
栈:由编译器(Compiler)自动分配释放,存放函数的参数值,局部变量的值等。其操作方式类似于数据结构中
- 回答一位网友对Scala的提问
chenchao051
scalamap
本来准备在私信里直接回复了,但是发现不太方便,就简要回答在这里。 问题 写道 对于scala的简洁十分佩服,但又觉得比较晦涩,例如一例,Map("a" -> List(11,111)).flatMap(_._2),可否说下最后那个函数做了什么,真正在开发的时候也会如此简洁?谢谢
先回答一点,在实际使用中,Scala毫无疑问就是这么简单。
- mysql 取每组前几条记录
daizj
mysql分组最大值最小值每组三条记录
一、对分组的记录取前N条记录:例如:取每组的前3条最大的记录 1.用子查询: SELECT * FROM tableName a WHERE 3> (SELECT COUNT(*) FROM tableName b WHERE b.id=a.id AND b.cnt>a. cnt) ORDER BY a.id,a.account DE
- HTTP深入浅出 http请求
dcj3sjt126com
http
HTTP(HyperText Transfer Protocol)是一套计算机通过网络进行通信的规则。计算机专家设计出HTTP,使HTTP客户(如Web浏览器)能够从HTTP服务器(Web服务器)请求信息和服务,HTTP目前协议的版本是1.1.HTTP是一种无状态的协议,无状态是指Web浏览器和Web服务器之间不需要建立持久的连接,这意味着当一个客户端向服务器端发出请求,然后We
- 判断MySQL记录是否存在方法比较
dcj3sjt126com
mysql
把数据写入到数据库的时,常常会碰到先要检测要插入的记录是否存在,然后决定是否要写入。
我这里总结了判断记录是否存在的常用方法:
sql语句: select count ( * ) from tablename;
然后读取count(*)的值判断记录是否存在。对于这种方法性能上有些浪费,我们只是想判断记录记录是否存在,没有必要全部都查出来。
- 对HTML XML的一点认识
e200702084
htmlxml
感谢http://www.w3school.com.cn提供的资料
HTML 文档中的每个成分都是一个节点。
节点
根据 DOM,HTML 文档中的每个成分都是一个节点。
DOM 是这样规定的:
整个文档是一个文档节点
每个 HTML 标签是一个元素节点
包含在 HTML 元素中的文本是文本节点
每一个 HTML 属性是一个属性节点
注释属于注释节点
Node 层次
- jquery分页插件
genaiwei
jqueryWeb前端分页插件
//jquery页码控件// 创建一个闭包 (function($) { // 插件的定义 $.fn.pageTool = function(options) { var totalPa
- Mybatis与Ibatis对照入门于学习
Josh_Persistence
mybatisibatis区别联系
一、为什么使用IBatis/Mybatis
对于从事 Java EE 的开发人员来说,iBatis 是一个再熟悉不过的持久层框架了,在 Hibernate、JPA 这样的一站式对象 / 关系映射(O/R Mapping)解决方案盛行之前,iBaits 基本是持久层框架的不二选择。即使在持久层框架层出不穷的今天,iBatis 凭借着易学易用、
- C中怎样合理决定使用那种整数类型?
秋风扫落叶
c数据类型
如果需要大数值(大于32767或小于32767), 使用long 型。 否则, 如果空间很重要 (如有大数组或很多结构), 使用 short 型。 除此之外, 就使用 int 型。 如果严格定义的溢出特征很重要而负值无关紧要, 或者你希望在操作二进制位和字节时避免符号扩展的问题, 请使用对应的无符号类型。 但是, 要注意在表达式中混用有符号和无符号值的情况。
&nbs
- maven问题
zhb8015
maven问题
问题1:
Eclipse 中 新建maven项目 无法添加src/main/java 问题
eclipse创建maevn web项目,在选择maven_archetype_web原型后,默认只有src/main/resources这个Source Floder。
按照maven目录结构,添加src/main/ja
- (二)androidpn-server tomcat版源码解析之--push消息处理
spjich
javaandrodipn推送
在 (一)androidpn-server tomcat版源码解析之--项目启动这篇中,已经描述了整个推送服务器的启动过程,并且把握到了消息的入口即XmppIoHandler这个类,今天我将继续往下分析下面的核心代码,主要分为3大块,链接创建,消息的发送,链接关闭。
先贴一段XmppIoHandler的部分代码
/**
* Invoked from an I/O proc
- 用js中的formData类型解决ajax提交表单时文件不能被serialize方法序列化的问题
中华好儿孙
JavaScriptAjaxWeb上传文件FormData
var formData = new FormData($("#inputFileForm")[0]);
$.ajax({
type:'post',
url:webRoot+"/electronicContractUrl/webapp/uploadfile",
data:formData,
async: false,
ca
- mybatis常用jdbcType数据类型
ysj5125094
mybatismapperjdbcType
MyBatis 通过包含的jdbcType
类型
BIT FLOAT CHAR