- OpenCV:人脸检测与Haar级联分类器(十三)
WHCIS
opencvopencv数学建模人工智能计算机视觉音视频算法
一、Haar级联检测深度解析1.1Haar特征数学建模Haar特征的本质是通过矩形区域对比捕捉局部特征,其数学形式可扩展为四元组表示:特征定义:Haar(f)=(t,x,y,w,h)×s\text{Haar}(f)=(t,x,y,w,h)\timessHaar(f)=(t,x,y,w,h)×s其中:ttt表示特征类型(共14种基础变体)(x,y)(x,y)(x,y)为特征锚点坐标(w,h)(w,h
- 2025年美赛数学建模 ICM 问题 F: 网络安全强大吗?
深度学习&目标检测实战项目
2025年美赛MCM/ICM数学建模2025年数学建模美赛2025美赛F题网络安全强大吗思路代码F题
全部都是公开资料,不代写论文,请勿盲目订阅)2025年数学建模美赛期间,会发布思路和代码,赛前半价,赛前会发布往年美赛的经典案例,赛题会结合最新款的chatgpto1pro分析,会根据赛题难度,选择合适的题目着重分析,没有代写论文服务,只会发布思路和代码,因为赛制要求,不会回复私信。内容可能达不到大家预期,请不要盲目订阅。已开通200美元/月的chatgptpro会员,会充分利用chatgpto1
- 2023年研究生数学建模竞赛优秀论文汇总
Xiaoxll12
数学建模
A题:WLAN网络信道接入机制建模B题:DFT类矩阵的整数分解逼近:解析与优化方法C题:大规模创新类竞赛评审方案研究D题:区域双碳目标与路径规划研究E题:出血性脑卒中临床智能诊疗模型的建立F题:强对流降水临近预报收集的历年研究生数学建模竞赛代码(部分)
- DataWhale 数学建模导论学习笔记(第一章)
ryanYu_127
学习笔记
要点:利用Python作为计算工具帮助解决数学模型。一、前期准备工作1.AnacondaNavigator帮助安装了NumPy所需的功能包。2.通过Jupyter_Lab,可以直接测试代码运行的结果。3.通过vscode可以修改文本并即时看到预览结果,解决一些符号、公式、表格显示不正常的问题。4.这也是我第一次使用CSDN记录自己的学习笔记。二、进入第一章正题解析方法与几何建模:1.前面的向量和矩
- 第六届MathorCup高校数学建模挑战赛-A题:淡水养殖池塘水华发生及池水自净化研究
格图素书
大数据竞赛赛题解析数学建模
目录摘要1问题的重述2问题的分析2.1问题一的分析2.2问题二的分析2.3问题三的分析2.4问题四的分析2.5问题五的分析3.问题的假设4.符号说明5.模型的建立与求解5.1问题一的建模与求解5.1.1分析对象与指标的选取5.1.2折线图分析5.1.3相关性分析5.1.4问题1的结果分析5.2问题二的建模与求解5.2.1分析对象与指标的选取5.2.2Topsis算法评价5.2.3综合污染指数法5.
- Datawhale数学建模导论课程第八章学习心得(I)一时间序列与投资模型
星.惜尘
数学建模
学习链接:Datawhale数学建模教程Descriptionhttps://datawhalechina.github.io/intro-mathmodel/#/CH8/%E7%AC%AC8%E7%AB%A0-%E6%97%B6%E9%97%B4%E5%BA%8F%E5%88%97?id=_811-%e6%97%b6%e9%97%b4%e5%ba%8f%e5%88%97%e7%9a%84%e5%
- 数学建模与MATLAB实现:插值技术详解
青橘MATLAB学习
#数学建模Matlab编程实验数学建模matlab开发语言
引言插值是数学建模与数据分析中的核心技术,广泛应用于信号处理、图像重建、地理信息系统等领域。本文基于一维插值与二维插值的理论框架,结合MATLAB代码实战,系统讲解拉格朗日插值、分段线性插值、三次样条插值等方法,并通过温度预测、地貌分析等案例,帮助读者掌握插值技术的核心原理与实现技巧。一、插值基础理论1.一维插值定义:已知函数在有限点x0,x1,…,xnx_0,x_1,\dots,x_nx0,x1
- 数学建模与MATLAB实现:稳定状态模型与资源管理策略
青橘MATLAB学习
#数学建模Matlab编程实验数学建模算法
引言在实际问题中,动态过程的瞬时性态往往难以直接分析,而研究其稳定状态的特征则更具实际意义。本章介绍如何通过微分方程稳定性理论,结合再生资源管理、种群竞争等案例,分析系统的平衡点及稳定性,为实际决策提供数学依据。一、微分方程稳定性理论1.1基本概念自治系统:若微分方程组不显含时间变量ttt,则称为自治系统。例如:dxdt=F(x)\frac{dx}{dt}=F(x)dtdx=F(x)非自治系统可通
- 美国大学生数学建模竞赛COMAP2025-C题深度解读
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COMAP竞赛C题深度分析与创新解答一、问题重述与目标细化核心目标:预测2028年洛杉矶奥运会各国金牌及总奖牌数,并提供预测区间。识别可能首次获奖的国家,量化其概率。分析运动项目对奖牌的贡献度,提出国家优势项目优化策略。量化“教练效应”,推荐需引进教练的国家及项目组合。挑战:历史数据跨度长(1896–2024),需处理国家演变(如苏联解体)。教练数据稀疏,需设计间接指标衡量其影响。新兴项目(如滑板
- 美国大学生数学建模竞赛COMAP2025-A题深度解读
@BreCaspian
数学建模数学建模
COMAP2025A题全面深度解答:基于多尺度建模与智能分析的楼梯磨损研究一、问题背景与核心挑战题目要求:通过非破坏性测量方法,分析楼梯的磨损特征(如深度、形状、材料成分),推断以下信息:使用频率:每日或每年的使用次数。使用方向:单向或双向通行。同时使用人数:高峰时段的并行使用者数量。年龄与修复历史:楼梯的建造时间及是否经过修复。材料来源:验证材料是否与已知采石场或木材来源匹配。核心挑战:数据采集
- 机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归(Logistics Regression)和支持向量机(SVM)
qq742234984
机器学习线性回归逻辑回归
机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归LogisticsRegression和支持向量机SVM微信公众号:数学建模与人工智能一、线性回归1.线性回归的假设函数2.线性回归的损失函数(LossFunction)两者区别3.简述岭回归与Lasso回归以及使用场景4.什么场景下用L1、L2正则化5.什么是ElasticNet回归6.ElasticNet回归的使用场景7.线性回归要求因变量服从正态分布
- python实现线性规划 数学建模 代替matlab
Leowner
python数学建模python数学建模
要解决的问题如图所示importnumpyasnpfromscipyimportoptimizez=np.array([2,3,1])a=np.array([
- 数学建模与MATLAB实现:无约束优化
青橘MATLAB学习
#数学建模Matlab编程实验数学建模matlab开发语言
无约束优化是数学建模中的一个重要问题,广泛应用于工程、经济、管理等领域。本文介绍了无约束优化的基本思想、常用算法,并重点讲解了如何使用MATLAB求解无约束优化问题。一、无约束优化问题无约束优化问题的标准形式为:minf(x)\minf(x)minf(x)其中,(x)是决策变量,(f(x))是目标函数。无约束优化的目标是找到使目标函数(f(x))最小的(x)值。二、无约束优化的基本算法1.最速下
- 数学建模与MATLAB实现:线性规划
青橘MATLAB学习
数学建模matlab开发语言
线性规划是数学建模中常用的一种优化方法,广泛应用于资源分配、生产计划、投资决策等领域。本文将介绍线性规划的基本概念,并重点讲解如何使用MATLAB求解线性规划问题,特别是对MATLAB中的linprog函数进行详细说明。一、线性规划的基本概念线性规划(LinearProgramming,LP)是数学规划中的一种,其目标函数和约束条件均为线性函数。线性规划问题的标准形式如下:minimizef(x)
- 多元线性回归模型:理论、应用与数学建模实例
小柒笔记
数学建模线性回归算法
引言多元线性回归模型是数学建模中的一种重要工具,它用于分析两个或两个以上自变量与一个因变量之间的关系。在许多实际问题中,如经济学、生物统计学、环境科学和社会科学等领域,多元线性回归模型都发挥着关键作用。本文将介绍多元线性回归模型的基本概念、数学表达式及其在数学建模中的应用。一、多元线性回归模型的基本概念1.1定义多元线性回归模型是指包含一个因变量和多个自变量的线性回归模型。数学上,它可以表示为:Y
- 基于联合概率密度与深度优化的反潜航空深弹命中概率模型研究摘要
終不似少年遊*
人工智能算法数学建模python
前言:项目题材来自数学建模2024年的D题,文章内容为笔者和队友原创,提供一个思路。摘要随着现代军事技术的发展,深水炸弹在特定场景下的反潜作战效能日益凸显,如何最大化的发挥深弹威力也成为重要研究课题。本文针对评估深弹投掷落点对命中潜艇概率的影响进行分析,综合利用Python、geogebra和draw.io等,以得出最大命中率、最优投掷方案和联合阵列编排的合理方案为目标建立了深度命中率模型,并使用
- 基于Hexo的主题Fluid搭建Github博客
qq742234984
计算机githubgitnpmnode.jshexo
公众号:数学建模与人工智能基于Hexo的主题Fluid搭建Github博客一、Github配置1.安装Git2.部署本地Git与Github连接(SSH)二、node.js安装和环境配置1.安装node.js2.查看安装是否成功(版本号)3.配置环境变量三、下载Hexo并配置fluid主题1.下载Hexo2.配置fluid主题1.安装fluid2.配置fluid3.更新部署博客页面4.部署到git
- 数模测评:doubao1.5>deepseek-v3>gpt-o1
您好啊数模君
gpt数学建模deepseekdoubao
本次测试了当前评价最高的三款大模型doubao1.5、gpt-o1、deepseek-v3(r1崩溃),都是采用无提示词的硬核提问方式,测试视频如下。gpto1、doubao1.5、deepseek测评测试方式:上传美赛六道题目文件直接提问以下5句话:这是一道数学建模题目,请做下问题重述请给出每一个问题的思路针对每个问题推荐前沿算法建立第一问数学模型编写第一问数学模型的程序
- JCR一区级 | Matlab实现蜣螂算法DBO-Transformer-LSTM多变量回归预测
Matlab机器学习之心
算法matlabtransformer
✅作者简介:热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,期刊达人。内容介绍摘要:水质预测对于环境保护和资源管理至关重要。本文提出了一种基于蜣螂算法(DungBeetleOptimizer,DBO)、DBO-Transformer和LSTM的多变量水质回归预测模型,旨在提高水质参数
- 【深度学习】因果推断与机器学习的高级实践 数学建模_问题根因 分析 机器学习
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程序员深度学习机器学习数学建模
现阶段深度学习有三大特征:数据驱动:即数据训练,将数据输入到模型中进行训练;关联学习:模型基于给定训练数据集,进行关联学习;概率输出:即最后的输出,判断这个图片有“狗“的概率是多少。以数据驱动、关联学习、概率输出为特征的深度学习存在什么问题呢?以一个简单的图片识别问题为例:识别一张图片中是否有狗。在很多预测问题中,我们拿到的数据集往往都是有偏的,比如我们拿到的数据中有80%的图片中狗都在草地上,这
- 2025美赛数学建模F题:网络安全强大——思路+代码+模型
灿灿数模分号
web安全安全网络
详细思路更新见文末名片2025ICM问题F:网络安全强大?背景:我们世界的更多部分已经通过现代技术的奇迹互联起来。尽管这种在线连接性提高了全球生产力,并使世界变得更小,但它也增加了我们个人和集体在网络犯罪方面的脆弱性。网络犯罪之所以难以应对,原因有很多。许多网络安全事件跨越国界,使得调查和起诉这些犯罪时的管辖问题变得复杂。此外,许多机构,如投资公司,宁愿支付赎金而不报告被黑客攻击,避免让客户和潜在
- 2025美赛数学建模MCM/ICM选题建议与分析,思路+模型+代码
灿灿数模分号
数学建模
2025美赛数学建模MCM/ICM选题建议与分析,思路+模型+代码,详细更新见文末名片一、问题A:测试时间:楼梯的恒定磨损(ArchaeologicalModeling)适合专业:考古学、历史学、数学、机械工程难度:中等开放度:中等问题A让学生探索如何根据楼梯的磨损情况推断楼梯的使用情况。这个问题涉及到对磨损的定量分析,并通过历史记录推测使用模式。该题目适合对历史、考古以及机械磨损有兴趣的学生,尤
- 2025美赛美国大学生数学建模竞赛C题思路分析完整论文(45页)(含模型,可运行代码,运行结果)
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2025美国大学生数学建模竞赛2025美赛数学建模C数学建模pythonmatlab
2025美赛数学建模竞赛C题思路分析完整论文目录摘要一、问题重述二、问题分析三、模型假设四、模型建立与求解4.1问题14.1.1问题1思路分析4.1.2问题1模型建立4.1.3问题1样例代码(仅供参考)4.1.4问题1样例代码运行结果(仅供参考)4.2问题24.2.1问题2模型建立分析4.2.2问题2模型建立4.2.3问题2样例代码(仅供参考)4.2.4问题2样例代码运行结果(仅供参考)4.3问题
- 变分法实例详解:从最速降线到一般泛函的Mathematica验证
繁星不语有限元学习
数学建模算法
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变分法实例详解:从最速降线到一般泛函的Mathematica验证一、最速降线问题:旋轮线的诞生1.问题背景2.数学建模3.Mathematica验证二、广义泛函极值问题:显式依赖变量的变分法1.问题描述2.数学推导3.Mathematica验证三、Mathematica工具包:`VariationalMethods`详解1.核心功能2
- 2025美赛数学建模c题思路+模型+代码分享!非机构不卖课(12:51已更新完善Q1模型的代码)
夜信431
机器学习人工智能数学建模大数据python
2025MCMC题思路分析中文版题目翻译在这里先不放了,重点说一下我和队友讨论出来的一个简单思路。题目背景信息排名、金牌、奖牌数量:奥运会奖牌榜的核心指标。奖牌预测方法:强调基于参赛运动员名单而非历史奖牌数据进行预测。数据限制:模型和分析必须仅使用提供的五个数据文件,所以好好想想到时候伟大教练应该怎么考虑(data_dictionary.csv,summerOly_athletes.csv,sum
- 备战美赛!2025美赛数学建模C题模拟预测!用于大家练手模拟!
灿灿数模
数学建模
完整的思路代码模型见文末2025美赛数学建模C题模拟题:城市交通拥堵指数的预测与管理策略背景随着全球城市化进程的加快,交通拥堵问题成为城市发展的重要挑战之一。交通拥堵不仅影响居民出行效率,还增加了能源消耗和碳排放。近年来,各大城市开始尝试通过实时数据监控和人工智能技术对交通拥堵进行预测和管理。然而,由于城市交通系统的复杂性,现有方法在实际应用中仍面临诸多挑战。任务作为一名数据分析专家,你的任务是基
- 2025数学建模美赛C题【Models for Olympic Medal Tables】第一问
步入烟尘
2025数学建模美赛C题2025数学建模美赛数学建模奥运会历史奖牌
本文为个人解题笔记,仅供参考学习。本文C题的第一问。其他问题均在本专栏内,订阅一次,全部可见。文章目录问题1解题全流程解题完整过程:建立预测奥运会奖牌数的数学模型1.数据分析与清理1.1数据来源与结构1.2数据清理2.探索性数据分析(EDA)2.1国家奖牌分布趋势2.2奖牌与赛事数量的关系2.3主办国优势分析3.模型建立3.1奖牌数预测模型3.2奖牌首次获得预测模型3.3奖牌分布与赛事类型关联模型
- 2025年美国大学生数学建模竞赛C题思路(对每题分析)
FFMXjy
数学建模学习-传统算法机器学习深度学习系列课程数学建模美赛美国大学生数学建模
2025年美国大学生数学建模竞赛C题思路开发奖牌数预测模型1.目标:建立一个模型来预测每个国家的奖牌数,特别是金牌和总奖牌数。步骤:2.使用提供的summerOly_athletes.csv和summerOly_medal_counts.csv数据。3.清理数据,处理缺失值和异常值。4.提取有用的特征,如国家、年份、项目、奖牌类型等。5.选择适当的机器学习算法,如线性回归、随机森林或梯度提升树。6
- 2025年数学建模美赛 A题分析(2)楼梯使用频率数学模型
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数学建模课数学建模Matlabpython
2025年数学建模美赛A题分析(1)TestingTime:TheConstantWearOnStairs2025年数学建模美赛A题分析(2)楼梯磨损分析模型2025年数学建模美赛A题分析(3)楼梯使用方向偏好模型2025年数学建模美赛A题分析(4)楼梯使用人数模型特别提示:本文针对2025年A题进行分析,每天不断更新,建议收藏。其它题目的分析详见【youcans的数学建模课】专栏。文章目录202
- 【2025美赛ABCDEF】2025年美国大学生数学建模竞赛思路、代码更新中.....
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数学建模
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️美赛及概况1找程序网站推荐2公式编辑器、流程图、论文排版325年美赛资源下载3.12025美赛A题——楼梯的持续磨损3.22025美赛B题——管理可持续旅游3.32025美赛C题——奥运会奖牌榜模型3.42025美赛D题——通往更好城市的路线图3.52025美赛E
- 开发者关心的那些事
圣子足道
ios游戏编程apple支付
我要在app里添加IAP,必须要注册自己的产品标识符(product identifiers)。产品标识符是什么?
产品标识符(Product Identifiers)是一串字符串,它用来识别你在应用内贩卖的每件商品。App Store用产品标识符来检索产品信息,标识符只能包含大小写字母(A-Z)、数字(0-9)、下划线(-)、以及圆点(.)。你可以任意排列这些元素,但我们建议你创建标识符时使用
- 负载均衡器技术Nginx和F5的优缺点对比
bijian1013
nginxF5
对于数据流量过大的网络中,往往单一设备无法承担,需要多台设备进行数据分流,而负载均衡器就是用来将数据分流到多台设备的一个转发器。
目前有许多不同的负载均衡技术用以满足不同的应用需求,如软/硬件负载均衡、本地/全局负载均衡、更高
- LeetCode[Math] - #9 Palindrome Number
Cwind
javaAlgorithm题解LeetCodeMath
原题链接:#9 Palindrome Number
要求:
判断一个整数是否是回文数,不要使用额外的存储空间
难度:简单
分析:
题目限制不允许使用额外的存储空间应指不允许使用O(n)的内存空间,O(1)的内存用于存储中间结果是可以接受的。于是考虑将该整型数反转,然后与原数字进行比较。
注:没有看到有关负数是否可以是回文数的明确结论,例如
- 画图板的基本实现
15700786134
画图板
要实现画图板的基本功能,除了在qq登陆界面中用到的组件和方法外,还需要添加鼠标监听器,和接口实现。
首先,需要显示一个JFrame界面:
public class DrameFrame extends JFrame { //显示
- linux的ps命令
被触发
linux
Linux中的ps命令是Process Status的缩写。ps命令用来列出系统中当前运行的那些进程。ps命令列出的是当前那些进程的快照,就是执行ps命令的那个时刻的那些进程,如果想要动态的显示进程信息,就可以使用top命令。
要对进程进行监测和控制,首先必须要了解当前进程的情况,也就是需要查看当前进程,而 ps 命令就是最基本同时也是非常强大的进程查看命令。使用该命令可以确定有哪些进程正在运行
- Android 音乐播放器 下一曲 连续跳几首歌
肆无忌惮_
android
最近在写安卓音乐播放器的时候遇到个问题。在MediaPlayer播放结束时会回调
player.setOnCompletionListener(new OnCompletionListener() {
@Override
public void onCompletion(MediaPlayer mp) {
mp.reset();
Log.i("H
- java导出txt文件的例子
知了ing
javaservlet
代码很简单就一个servlet,如下:
package com.eastcom.servlet;
import java.io.BufferedOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.net.URLEncoder;
import java.sql.Connection;
import java.sql.Resu
- Scala stack试玩, 提高第三方依赖下载速度
矮蛋蛋
scalasbt
原文地址:
http://segmentfault.com/a/1190000002894524
sbt下载速度实在是惨不忍睹, 需要做些配置优化
下载typesafe离线包, 保存为ivy本地库
wget http://downloads.typesafe.com/typesafe-activator/1.3.4/typesafe-activator-1.3.4.zip
解压r
- phantomjs安装(linux,附带环境变量设置) ,以及casperjs安装。
alleni123
linuxspider
1. 首先从官网
http://phantomjs.org/下载phantomjs压缩包,解压缩到/root/phantomjs文件夹。
2. 安装依赖
sudo yum install fontconfig freetype libfreetype.so.6 libfontconfig.so.1 libstdc++.so.6
3. 配置环境变量
vi /etc/profil
- JAVA IO FileInputStream和FileOutputStream,字节流的打包输出
百合不是茶
java核心思想JAVA IO操作字节流
在程序设计语言中,数据的保存是基本,如果某程序语言不能保存数据那么该语言是不可能存在的,JAVA是当今最流行的面向对象设计语言之一,在保存数据中也有自己独特的一面,字节流和字符流
1,字节流是由字节构成的,字符流是由字符构成的 字节流和字符流都是继承的InputStream和OutPutStream ,java中两种最基本的就是字节流和字符流
类 FileInputStream
- Spring基础实例(依赖注入和控制反转)
bijian1013
spring
前提条件:在http://www.springsource.org/download网站上下载Spring框架,并将spring.jar、log4j-1.2.15.jar、commons-logging.jar加载至工程1.武器接口
package com.bijian.spring.base3;
public interface Weapon {
void kil
- HR看重的十大技能
bijian1013
提升能力HR成长
一个人掌握何种技能取决于他的兴趣、能力和聪明程度,也取决于他所能支配的资源以及制定的事业目标,拥有过硬技能的人有更多的工作机会。但是,由于经济发展前景不确定,掌握对你的事业有所帮助的技能显得尤为重要。以下是最受雇主欢迎的十种技能。 一、解决问题的能力 每天,我们都要在生活和工作中解决一些综合性的问题。那些能够发现问题、解决问题并迅速作出有效决
- 【Thrift一】Thrift编译安装
bit1129
thrift
什么是Thrift
The Apache Thrift software framework, for scalable cross-language services development, combines a software stack with a code generation engine to build services that work efficiently and s
- 【Avro三】Hadoop MapReduce读写Avro文件
bit1129
mapreduce
Avro是Doug Cutting(此人绝对是神一般的存在)牵头开发的。 开发之初就是围绕着完善Hadoop生态系统的数据处理而开展的(使用Avro作为Hadoop MapReduce需要处理数据序列化和反序列化的场景),因此Hadoop MapReduce集成Avro也就是自然而然的事情。
这个例子是一个简单的Hadoop MapReduce读取Avro格式的源文件进行计数统计,然后将计算结果
- nginx定制500,502,503,504页面
ronin47
nginx 错误显示
server {
listen 80;
error_page 500/500.html;
error_page 502/502.html;
error_page 503/503.html;
error_page 504/504.html;
location /test {return502;}}
配置很简单,和配
- java-1.二叉查找树转为双向链表
bylijinnan
二叉查找树
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class BSTreeToLinkedList {
/*
把二元查找树转变成排序的双向链表
题目:
输入一棵二元查找树,将该二元查找树转换成一个排序的双向链表。
要求不能创建任何新的结点,只调整指针的指向。
10
/ \
6 14
/ \
- Netty源码学习-HTTP-tunnel
bylijinnan
javanetty
Netty关于HTTP tunnel的说明:
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/channel/socket/http/package-summary.html#package_description
这个说明有点太简略了
一个完整的例子在这里:
https://github.com/bylijinnan
- JSONUtil.serialize(map)和JSON.toJSONString(map)的区别
coder_xpf
jqueryjsonmapval()
JSONUtil.serialize(map)和JSON.toJSONString(map)的区别
数据库查询出来的map有一个字段为空
通过System.out.println()输出 JSONUtil.serialize(map): {"one":"1","two":"nul
- Hibernate缓存总结
cuishikuan
开源sshjavawebhibernate缓存三大框架
一、为什么要用Hibernate缓存?
Hibernate是一个持久层框架,经常访问物理数据库。
为了降低应用程序对物理数据源访问的频次,从而提高应用程序的运行性能。
缓存内的数据是对物理数据源中的数据的复制,应用程序在运行时从缓存读写数据,在特定的时刻或事件会同步缓存和物理数据源的数据。
二、Hibernate缓存原理是怎样的?
Hibernate缓存包括两大类:Hib
- CentOs6
dalan_123
centos
首先su - 切换到root下面1、首先要先安装GCC GCC-C++ Openssl等以来模块:yum -y install make gcc gcc-c++ kernel-devel m4 ncurses-devel openssl-devel2、再安装ncurses模块yum -y install ncurses-develyum install ncurses-devel3、下载Erang
- 10款用 jquery 实现滚动条至页面底端自动加载数据效果
dcj3sjt126com
JavaScript
无限滚动自动翻页可以说是web2.0时代的一项堪称伟大的技术,它让我们在浏览页面的时候只需要把滚动条拉到网页底部就能自动显示下一页的结果,改变了一直以来只能通过点击下一页来翻页这种常规做法。
无限滚动自动翻页技术的鼻祖是微博的先驱:推特(twitter),后来必应图片搜索、谷歌图片搜索、google reader、箱包批发网等纷纷抄袭了这一项技术,于是靠滚动浏览器滚动条
- ImageButton去边框&Button或者ImageButton的背景透明
dcj3sjt126com
imagebutton
在ImageButton中载入图片后,很多人会觉得有图片周围的白边会影响到美观,其实解决这个问题有两种方法
一种方法是将ImageButton的背景改为所需要的图片。如:android:background="@drawable/XXX"
第二种方法就是将ImageButton背景改为透明,这个方法更常用
在XML里;
<ImageBut
- JSP之c:foreach
eksliang
jspforearch
原文出自:http://www.cnblogs.com/draem0507/archive/2012/09/24/2699745.html
<c:forEach>标签用于通用数据循环,它有以下属性 属 性 描 述 是否必须 缺省值 items 进行循环的项目 否 无 begin 开始条件 否 0 end 结束条件 否 集合中的最后一个项目 step 步长 否 1
- Android实现主动连接蓝牙耳机
gqdy365
android
在Android程序中可以实现自动扫描蓝牙、配对蓝牙、建立数据通道。蓝牙分不同类型,这篇文字只讨论如何与蓝牙耳机连接。
大致可以分三步:
一、扫描蓝牙设备:
1、注册并监听广播:
BluetoothAdapter.ACTION_DISCOVERY_STARTED
BluetoothDevice.ACTION_FOUND
BluetoothAdapter.ACTION_DIS
- android学习轨迹之四:org.json.JSONException: No value for
hyz301
json
org.json.JSONException: No value for items
在JSON解析中会遇到一种错误,很常见的错误
06-21 12:19:08.714 2098-2127/com.jikexueyuan.secret I/System.out﹕ Result:{"status":1,"page":1,&
- 干货分享:从零开始学编程 系列汇总
justjavac
编程
程序员总爱重新发明轮子,于是做了要给轮子汇总。
从零开始写个编译器吧系列 (知乎专栏)
从零开始写一个简单的操作系统 (伯乐在线)
从零开始写JavaScript框架 (图灵社区)
从零开始写jQuery框架 (蓝色理想 )
从零开始nodejs系列文章 (粉丝日志)
从零开始编写网络游戏 
- jquery-autocomplete 使用手册
macroli
jqueryAjax脚本
jquery-autocomplete学习
一、用前必备
官方网站:http://bassistance.de/jquery-plugins/jquery-plugin-autocomplete/
当前版本:1.1
需要JQuery版本:1.2.6
二、使用
<script src="./jquery-1.3.2.js" type="text/ja
- PLSQL-Developer或者Navicat等工具连接远程oracle数据库的详细配置以及数据库编码的修改
超声波
oracleplsql
在服务器上将Oracle安装好之后接下来要做的就是通过本地机器来远程连接服务器端的oracle数据库,常用的客户端连接工具就是PLSQL-Developer或者Navicat这些工具了。刚开始也是各种报错,什么TNS:no listener;TNS:lost connection;TNS:target hosts...花了一天的时间终于让PLSQL-Developer和Navicat等这些客户
- 数据仓库数据模型之:极限存储--历史拉链表
superlxw1234
极限存储数据仓库数据模型拉链历史表
在数据仓库的数据模型设计过程中,经常会遇到这样的需求:
1. 数据量比较大; 2. 表中的部分字段会被update,如用户的地址,产品的描述信息,订单的状态等等; 3. 需要查看某一个时间点或者时间段的历史快照信息,比如,查看某一个订单在历史某一个时间点的状态, 比如,查看某一个用户在过去某一段时间内,更新过几次等等; 4. 变化的比例和频率不是很大,比如,总共有10
- 10点睛Spring MVC4.1-全局异常处理
wiselyman
spring mvc
10.1 全局异常处理
使用@ControllerAdvice注解来实现全局异常处理;
使用@ControllerAdvice的属性缩小处理范围
10.2 演示
演示控制器
package com.wisely.web;
import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.spring