Styal_Amy
Styal_Amy

照片+制作照片书神器，效果太棒了！

随着数码相机的普及，越来越多的人喜欢用照片记录生活点滴。而制作一本精美的照片书，不仅可以保存珍贵的回忆，还能让照片更加美观。今天，就为大家推荐一款制作照片书神器，让您的回忆更加完美！

照片+制作照片书神器，效果太棒了！_第1张图片

一、产品介绍

这款神器是一款简单易用的照片书制作工具，支持多种格式的图片导入，能够轻松制作出精美的照片书。同时，该工具还提供了丰富的模板，让您可以轻松制作出独具特色的照片书--------

照片+制作照片书神器，效果太棒了！_第2张图片

二、操作简便

该工具的操作非常简便，只需几步即可完成制作。用户可以将自己的照片导入工具中，选择喜欢的模板进行编辑，还可以添加文字和贴纸等元素。最后，将制作好的照片书导出为电子版或纸质版，方便保存和分享。

照片+制作照片书神器，效果太棒了！_第3张图片

三、效果惊艳

制作完成后，会有一种翻阅纸质版书籍的感觉，还有翻阅书声。不仅方便大家保存，还能第一时间使用自动生成的二维码分享朋友圈，让更多的人欣赏你的作品。

照片+制作照片书神器，效果太棒了！_第4张图片

总之，这款制作照片书神器非常适合喜欢用照片记录生活点滴的人群使用。如果您也想让自己的回忆更加完美，不妨尝试一下这款神器吧！

你可能感兴趣的:(学习方法)

  • 从RNN循环神经网络到Transformer注意力机制：解析神经网络架构的华丽蜕变 熊猫钓鱼>_> 神经网络rnntransformer
    1.引言在自然语言处理和序列建模领域，神经网络架构经历了显著的演变。从早期的循环神经网络（RNN）到现代的Transformer架构，这一演变代表了深度学习方法在处理序列数据方面的重大进步。本文将深入比较这两种架构，分析它们的工作原理、优缺点，并通过实验结果展示它们在实际应用中的性能差异。2.循环神经网络（RNN）2.1基本原理循环神经网络是专门为处理序列数据而设计的神经网络架构。RNN的核心思想
  • 揭秘 LeetCode 数据结构与算法的高效学习方法 数据结构与算法学习 leetcode学习方法算法ai
    揭秘LeetCode数据结构与算法的高效学习方法关键词：LeetCode、数据结构、算法、高效学习、解题技巧、知识体系、面试准备摘要：本文以“如何高效通过LeetCode学习数据结构与算法”为核心，结合新手常见痛点（如刷题没方向、刷完就忘、无法举一反三），通过生活化类比、具体案例拆解和可操作的学习方法，系统讲解从“入门到精通”的全流程。无论是求职准备的程序员，还是想提升编程能力的学习者，都能从中找
  • 机器学习18-强化学习RLHF 坐吃山猪 机器学习机器学习人工智能
    机器学习18-强化学习RLHF1-什么是RLHFRLHF（ReinforcementLearningfromHumanFeedback）即基于人类反馈的强化学习算法，以下是详细介绍：基本原理RLHF是一种结合了强化学习和人类反馈的机器学习方法。传统的强化学习通常依赖于预定义的奖励函数来指导智能体的学习，而RLHF则通过引入人类的反馈来替代或补充传统的奖励函数。在训练过程中，人类会对智能体的行为或输
  • 多模态大模型：技术原理与实战 看清GPT的进化史和创新点 AI天才研究院 AgenticAI实战计算AI人工智能与大数据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AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    多模态大模型：技术原理与实战看清GPT的进化史和创新点1.背景介绍1.1人工智能的发展历程1.1.1早期人工智能1.1.2机器学习时代1.1.3深度学习的崛起1.2自然语言处理的演进1.2.1基于规则的方法1.2.2统计机器学习方法1.2.3深度学习方法1.3大语言模型的出现1.3.1Transformer架构的提出1.3.2GPT系列模型的发展1.3.3多模态大模型的兴起2.核心概念与联系2.1
  • 人工智能赋能气象气候：从数据智能到预测创新的融合之路 慌ZHANG 人工智能人工智能
    个人主页：慌ZHANG-CSDN博客期待您的关注一、引言：气象气候与AI的“天然耦合”气象与气候系统是典型的复杂、多尺度、强非线性的自然系统，其建模、分析与预测依赖庞大观测数据和高性能计算资源。传统方法以数值天气预报（NWP）与物理建模为核心，虽然取得重要成就，但也面临计算代价大、精度不足、长期预测偏差大等瓶颈。与此同时，人工智能（AI），尤其是以深度学习为代表的机器学习方法，近年来在图像识别、自
  • 遥感影像岩性分类：基于CNN与CNN-EL集成学习的深度学习方法 神经网络15044 仿真模型神经网络深度学习深度学习分类cnn算法网络集成学习数据挖掘
    遥感影像岩性分类：基于CNN与CNN-EL集成学习的深度学习方法1.任务概述岩性分类是地质遥感的核心任务，旨在通过遥感影像识别地表岩石类型。本文使用ASTER（多光谱热辐射传感器）和Sentinel（多光谱成像卫星）数据，采用卷积神经网络（CNN）及CNN-集成学习（CNN-EL）方法实现高精度岩性分类。2.数据预处理2.1数据源说明ASTER数据：14个波段（VNIR/SWIR/TIR），分辨率
  • 如何学习才能更好地理解人工智能工程技术专业和其他信息技术专业的关联性？ 人工智能教学实践 python编程实践人工智能学习人工智能
    要深入理解人工智能工程技术专业与其他信息技术专业的关联性，需要跳出单一专业的学习框架，通过“理论筑基-实践串联-跨学科整合”的路径构建系统性认知。以下是分阶段、可落地的学习方法：一、建立“专业关联”的理论认知框架绘制知识关联图谱操作方法：用XMind或Notion绘制思维导图，以AI为中心，辐射关联专业的核心技术节点。例如：AI（机器学习）├─数据支撑：大数据技术（Hadoop/Spark）+数据
  • 蒙特卡罗方法与深度学习的关系 AGI大模型与大数据研究院 AI大模型应用开发实战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AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    蒙特卡罗方法与深度学习的关系作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来蒙特卡罗方法和深度学习都是近年来在计算科学和人工智能领域取得重大突破的技术。蒙特卡罗方法是一种基于随机抽样的数值计算方法，广泛应用于物理、工程、金融等领域。深度学习则是一种基于人工神经网络的学习方法，在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显
  • 提升学习能力(一) 如果决定要走又何必挽留 学习方法学习
    前言:在学习一项技能在时候,通常会感到学了一遍,,没有任何的头绪,一直在通过做的时候通过来总结来去干,这样往往在学习的时候,不能事半功倍,在学习的时候也没有任何方法,毫无头绪,于是想写点关于提升学习能力的东西,刚才在前面的介绍说了,对于别人的教学没有任何头绪,下面的学习四步骤通过借鉴别人的学习经验,每个人的学习技巧,方法,都不一样,适合自己的才是做好的。一.学习方法1:兴趣法，有很多不感兴趣的东西
  • 机器学习：集成算法的装袋法（Bagging）：随机森林（Random Forest） rubyw #概念及理论机器学习算法随机森林
    随机森林（RandomForest）是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并结合其预测结果来提升模型的性能和稳定性。它由LeoBreiman于2001年提出，广泛应用于分类和回归任务。以下是随机森林的详细介绍，包括其基本概念、构建过程、优缺点及应用场景。基本概念随机森林是一种基于决策树的集成算法，通过生成多棵决策树，并将这些树的预测结果结合起来，以提高整体模型的预测准确性和稳定性。每棵决策树都是在
  • 机器学习：集成学习方法之随机森林(Random Forest) 慕婉0307 机器学习集成学习机器学习随机森林
    一、集成学习与随机森林概述1.1什么是集成学习集成学习(EnsembleLearning)是机器学习中一种强大的范式，它通过构建并结合多个基学习器(baselearner)来完成学习任务。集成学习的主要思想是"三个臭皮匠，顶个诸葛亮"，即通过组合多个弱学习器来获得一个强学习器。集成学习方法主要分为两大类：Bagging(BootstrapAggregating)：并行训练多个基学习器，然后通过投票
  • 【学习】《算法图解》第十二章学习笔记：K近邻算法 程序员
    前言《算法图解》第十二章介绍了一种简单而强大的机器学习算法——K近邻算法（K-NearestNeighbors，简称KNN）。这是一种基于实例的学习方法，也是机器学习领域中最基础、最直观的算法之一。本章不仅讲解了KNN的基本原理和实现方式，还探讨了特征提取、归一化等重要概念，为读者打开了机器学习的大门。本笔记将梳理KNN算法的核心思想、实现步骤以及应用场景。一、K近邻算法概述（一）基本思想K近邻算
  • 工业缺陷检测深度学习方法综述 2301_80355452 深度学习人工智能
    其被广泛地应用于无人质检、智能巡检、质量控制等各种生产与运维场景中.一.工业缺陷检测的背景与特点工业缺陷检测面临着诸多难点:缺陷样本匮乏、缺陷的可视性低、形状不规则、类型未知等,直接使用异常检测方法难以满足工业缺陷检测的任务需求.二.介绍工业缺陷检测问题的定义,分析研究难点与挑战异常：点异常、上下文异常和集群异常。点异常：又称为离群值(outliers)[9],描述数值上偏离正常样本的独立数据。与
  • AI人工智能与OpenCV：实现智能图像编辑功能 AI智能探索者 AIAgent智能体开发实战人工智能opencv计算机视觉ai
    AI人工智能与OpenCV：实现智能图像编辑功能关键词：人工智能、OpenCV、图像处理、计算机视觉、深度学习、智能编辑、图像增强摘要：本文深入探讨如何结合人工智能(AI)和OpenCV实现智能图像编辑功能。我们将从基础概念出发，详细介绍核心算法原理，展示实际代码实现，并分析典型应用场景。文章将涵盖从传统图像处理技术到深度学习方法的演进，重点讲解如何利用OpenCV和AI模型实现自动化的图像增强、
  • 机器学习在智能仓储中的应用：库存管理与物流优化 Blossom.118 机器学习与人工智能机器学习人工智能深度学习机器人sklearntensorflowcnn
    最近研学过程中发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击链接跳转到网站人工智能及编程语言学习教程。读者们可以通过里面的文章详细了解一下人工智能及其编程等教程和学习方法。下面开始对正文内容的介绍。随着电子商务的蓬勃发展，仓储和物流行业面临着前所未有的挑战和机遇。智能仓储通过整合先进的信息技术，如物联网（IoT）、大数据和机器学习，能够实现从货物入库到出库的全流程
  • 元学习的认知思维棱镜 由数入道 AI辅助教学学习元学习思维模型认知框架思维棱镜
    在学习这场马拉松中，大多数人只关注如何跑得更快（学习方法），但元学习关注的却是如何学会规划路线、调整呼吸、监测体能，甚至理解身体（大脑）的运作机制，从而跑得更远、更有效率。元学习（Meta-Learning）——“学会学习”的底层操作系统本质：元学习，简而言之，就是我们的大脑如何学习、如何反思学习过程、并如何优化学习策略的能力。它不是学习具体知识，而是学习如何学习知识本身。它好比你手中的智能手机，
  • 文本生成新纪元：解锁大模型的企业级应用密码
    数字化浪潮席卷各行业的当下，文本生成技术正经历着翻天覆地的变革，这场变革的幕后功臣正是大模型。今天，咱们就来深入探讨大模型在文本生成领域的奥秘，看看它如何赋能企业，又该怎样规避风险，实现价值最大化。技术跃迁：从笨拙规则到智能生成回首往昔，文本生成依靠规则模板与关键字替换，虽能实现基础自动化，却如机械舞者，动作生硬、缺乏灵动。业务稍有变动，规则需全面重构，耗时费力。随着N-gram等统计机器学习方法
  • 跨区域智能电网负荷预测：基于 PaddleFL 的创新探索 暮雨哀尘 人工智能智能电网AIGCPaddleFL数据库python可视化
    跨区域智能电网负荷预测：基于PaddleFL的创新探索摘要：本文聚焦跨区域智能电网负荷预测，提出基于PaddleFL框架的联邦学习方法，整合多地区智能电网数据，实现数据隐私保护下的高精度预测，为电网调度优化提供依据，推动智能电网发展。一、引言在当今社会，电力作为经济发展的命脉，其稳定供应对于保障社会生活的正常运转和生产的持续进行具有不可替代的重要性。而智能电网作为现代电力系统的重要发展方向，通过集
  • CPO-CNN-GRU-Attention、CNN-GRU-Attention、CPO-CNN-GRU、CNN-GRU四模型多变量时序预测对比 Matlab科研辅导帮 cnngru人工智能
    ✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知，求助可私信。内容介绍多变量时序预测在诸多领域扮演着至关重要的角色，例如金融、气象和工业控制等。近年来，深度学习方法在时序预测任务中取得了显著的进展。本文旨在系统地比较四种基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（GRU）的不同架构，包
  • 常见的强化学习算法分类及其特点 ywfwyht 人工智能算法分类人工智能
    强化学习（ReinforcementLearning,RL）是一种机器学习方法，通过智能体（Agent）与环境（Environment）的交互来学习如何采取行动以最大化累积奖励。以下是一些常见的强化学习算法分类及其特点：1.基于值函数的算法这些算法通过估计状态或状态-动作对的价值来指导决策。Q-Learning无模型的离线学习算法。通过更新Q值表来学习最优策略。更新公式：Q(s,a)←Q(s,a)
  • 如何看待机器学习方法在超分子化学领域的日渐流行？ cda2024 机器学习人工智能
    大家好，今天咱们来聊聊一个既时髦又接地气的话题：如何看待机器学习方法在超分子化学领域的日渐流行？想象一下，你是一位超分子化学家，正忙于设计一种新型的分子结构，这个结构需要具备特定的功能。传统的方法是通过反复实验和理论计算来优化这个结构，但过程可能非常耗时且复杂。而现在，借助机器学习，你可以更快、更准确地找到最优解。这就是为什么机器学习在超分子化学领域变得越来越受欢迎的原因之一。一、超分子化学是什么
  • 助力您发SCI 机器学习（ML）在材料领域应用专题 YEcenfei 分子动力学催化材料机器学习人工智能python
    第一天机器学习在材料与化学常见的方法理论内容1.机器学习概述2.材料与化学中的常见机器学习方法3.应用前沿实操内容Python基础1.开发环境搭建2.变量和数据类型3.列表4.if语句5.字典6.For和while循环实操内容Python基础（续）1.函数2.类和对象3.模块Python科学数据处理1.NumPy2.Pandas3.Matplotlib第二天机器学习材料与化学应用<
  • 从 “啃书焦虑” 到 “项目通关”：NLP 学习的破局之道 木旭林晖 自然语言处理学习人工智能
    嘿，你好。在CSDN上潜水这么久，我总能看到很多像你我当年一样，怀揣着NLP大厂梦的同学。我猜，你的收藏夹里一定塞满了“NLP必读清单”，书架上可能还放着那本厚得像砖头一样的《统计学习方法》或者“龙书”。每天深夜，你可能都在跟一个又一个复杂的数学公式死磕。什么最大熵模型、什么CRF（条件随机场）的推导……你觉得自己离“精通”越来越近，但心里却越来越慌。为什么慌？因为你打开招聘软件，看到JD（职位描
  • 集成学习基础：Bagging 原理与应用 大千AI助手 人工智能Python#OTHER集成学习机器学习人工智能算法决策树Bagging
    本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！Bagging介绍1.定义与全称：Bagging是BootstrapAggregating的缩写，中文常译为装袋法。它是一种并行式的集成学习方法。核心目标是通过构建多个基学习器的预测结果进行组合（通常是投票或平均），来获得比单一基学习器更稳定、更准确、
  • 衡水中学状元数学学习资料完整攻略 向沙托夫问好
    本文还有配套的精品资源，点击获取简介：《状元全科笔记衡水内部资料数学学习文档》提供了一个全面的数学学习资源，旨在通过衡水中学的教学经验和方法提升学生的数学成绩。资料包含基础知识、题型解析、模块训练、思维拓展和学习方法，引导学生深入理解数学概念，培养逻辑思维和解决问题的能力。文档结构清晰，内容详实，附带使用指南，帮助学生系统提升数学素养，实现学习效率和成绩的双重提高。1.状元学习方法分享在追求卓越成
  • 大模型RLHF强化学习笔记（一）：强化学习基础梳理Part1 Gravity! 大模型笔记大模型LLM算法机器学习强化学习人工智能
    【如果笔记对你有帮助，欢迎关注&点赞&收藏，收到正反馈会加快更新！谢谢支持！】一、强化学习基础1.1Intro定义：强化学习是一种机器学习方法，需要智能体通过与环境交互学习最优策略基本要素：状态（State）：智能体在决策过程中需要考虑的所有相关信息（环境描述）动作（Action）：在环境中可以采取的行为策略（Policy）：定义了在给定状态下智能体应该选择哪个动作，目标是最大化智能体的长期累积奖
  • AI 在自动驾驶路径规划中的深度强化学习优化 QuantumWalker 人工智能自动驾驶机器学习
    ```htmlAI在自动驾驶路径规划中的深度强化学习优化在当今快速发展的科技领域中，人工智能（AI）的应用正在不断拓展其边界。特别是在自动驾驶技术中，AI的应用已经从简单的感知和识别发展到了复杂的决策和控制阶段。其中，深度强化学习作为AI的一个重要分支，在自动驾驶路径规划中发挥着越来越重要的作用。一、深度强化学习简介深度强化学习是一种结合了深度学习和强化学习的机器学习方法。它通过让智能体在环境中进
  • 黑客自学教程（非常详细）黑客零基础入门到精通，收藏这篇就够了 爱吃小石榴16 网络安全黑客技术黑客网络服务器运维android数据库web安全安全
    新手如何通过自学黑客技术成为厉害的白帽黑客？我目前虽然算不上顶尖的白帽大佬，但自己在补天挖漏洞也能搞个1万多块钱。给大家分享一下我的学习方法，0基础也能上手学习,如果你能坚持学完，你也能成为厉害的白帽子！一、打好基础一上来就去玩各种工具的都是脚本小子，如果你是准备在技术这条路上走得长远，那这些必备的基础知识一定要学好。1.网络安全基础导论尤其是法律法规和发展方向，一定要对网络安全有清楚的认知！2.
  • k近邻算法(kNearest Neighbors) 原理与代码实例讲解 AI大模型应用实战 javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    k-近邻算法,聚类,分类,分离散数据,决策边界,邻域,机器学习,监督学习k-近邻算法(k-NearestNeighbors)-原理与代码实例讲解k-近邻算法（k-NearestNeighbors，简称kNN）是一种简单的监督学习方法，它在机器学习领域有着广泛的应用。kNN算法的核心思想是：在特征空间中，如果一个样本附近的k个最近邻样本的大多数属于某个类别，则该样本也属于这个类别。这种基于局部决策的
  • 智能交通中的深度学习应用：从理论到实践 Blossom.118 机器学习与人工智能深度学习人工智能机器学习机器人神经网络sklearn目标检测
    最近研学过程中发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击链接跳转到网站人工智能及编程语言学习教程。读者们可以通过里面的文章详细了解一下人工智能及其编程等教程和学习方法。下面开始对正文内容的介绍。在当今数字化时代，人工智能技术正以前所未有的速度改变着我们的生活，其中智能交通领域是人工智能技术大放异彩的重要舞台之一。深度学习作为人工智能的核心技术之一，为智能交通的
  • ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class lijingyao8206 ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
       前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能，其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。          在介绍前，先要知道一点， Tree工程的接口基本可以完
  • 链表树——复合数据结构应用实例 bardo 数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
    我们清楚：数据库设计中，表结构设计的好坏，直接影响程序的复杂度。所以，本文就无限级分类（目录）树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然，什么是树，什么是链表，这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。 需求简介： 经常遇到这样的需求，我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如，多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的，我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
  • 为啥要用位运算代替取模呢 chenchao051 位运算哈希汇编
        在hash中查找key的时候，经常会发现用&取代%，先看两段代码吧，     JDK6中的HashMap中的indexFor方法： /** * Returns index for hash code h. */ static int indexFor(int h, int length) {
  • 最近的情况 麦田的设计者 生活感悟计划软考想
          今天是2015年4月27号      整理一下最近的思绪以及要完成的任务             1、最近在驾校科目二练车，每周四天，练三周。其实做什么都要用心，追求合理的途径解决。为
  • PHP去掉字符串中最后一个字符的方法 IT独行者 PHP字符串
    今天在PHP项目开发中遇到一个需求，去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符","，最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下： $str = "1,2,3,4,5,6,"; $newstr = substr($str,0,strlen($str)-1); echo $newstr;
  • hadoop在linux上单机安装过程 _wy_ linuxhadoop
    1、安装JDK     jdk版本最好是1.6以上，可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号，如果报命令不存在或版本比较低，则需要安装一个高版本的JDK，并在/etc/profile的文件末尾，根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行：    export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25  
  • JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法 无量 多系统交互分布式事务
    每个方法都是原子操作： 提供第三方服务的系统，要同时提供执行方法和对应的回滚方法 A系统调用B,C,D系统完成分布式事务 =========执行开始======== A.aa(); try { B.bb(); } catch(Exception e) { A.rollbackAa(); } try { C.cc(); } catch(Excep
  • 安墨移动广 告：移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉 矮蛋蛋 hadoop互联网
    　　“谁掌握了强大的DSP技术，谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年，移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论，认为移动DSP是行业突破点，一时间许多移动广 告联盟风起云涌，竞相推出专属移动DSP产品。 　　到底什么是移动DSP呢? 　　DSP(Demand-SidePlatform)，就是需求方平台，为解决广 告主投放的各种需求，真正实现人群定位的精准广
  • myelipse设置 alafqq IP
      在一个项目的完整的生命周期中，其维护费用，往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。 注释模板导入步骤  安装方法： 打开eclipse/myeclipse 选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
  • java数组 百合不是茶 java数组
    java数组的   声明  创建  初始化；   java支持C语言      数组中的每个数都有唯一的一个下标 一维数组的定义 声明： int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3] int[] a 中有三个数，下标从0开始，可以同过for来遍历数组中的数
  • javascript读取表单数据 bijian1013 JavaScript
    利用javascript读取表单数据，可以利用以下三种方法获取： 1、通过表单ID属性：var a = document.getElementByIdx_x_x("id"); 2、通过表单名称属性：var b = document.getElementsByName("name"); 3、直接通过表单名字获取：var c = form.content.
  • 探索JUnit4扩展：使用Theory bijian1013 javaJUnitTheory
    理论机制（Theory） 一.为什么要引用理论机制（Theory）         当今软件开发中，测试驱动开发（TDD — Test-driven development）越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢？因为它确实拥有很多优点，它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。 TDD 的优点：     &nb
  • [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB bit1129 template
    什么是Spring Data Mongo Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装，这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate，主要能力包括 1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理 2. 文档-对象映射，通过注解:@Document(collectio
  • 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息 bit1129 zookeeper
    问题： 1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置 3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里 4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系？没有关系！！！   //consumers、config、brokers、cont
  • java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案 ronin47 java OOM 内存异常
          　OOM异常的四种类型： 　　　 　　一：　StackOverflowError ：通常因为递归函数引起（死递归，递归太深）。-Xss 128k 一般够用。     　  二：　out Of memory: PermGen Space：通常是动态类大多，比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
  • java-实现链表反转-递归和非递归实现 bylijinnan java
    20120422更新： 对链表中部分节点进行反转操作，这些节点相隔k个： 0->1->2->3->4->5->6->7->8->9 k=2 8->1->6->3->4->5->2->7->0->9 注意1 3 5 7 9 位置是不变的。 解法： 将链表拆成两部分： a.0-&
  • Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder bylijinnan javanetty
    看DelimiterBasedFrameDecoder的API，有举例： 接收到的ChannelBuffer如下： +--------------+ | ABC\nDEF\r\n | +--------------+ 经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后，得到： +-----+----
  • linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等 hotsunshine linux
    Linux判断CC攻击命令详解 2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论 查看所有80端口的连接数 netstat -nat|grep -i '80'|wc -l 对连接的IP按连接数量进行排序 netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n 查看TCP连接状态 n
  • Spring获取SessionFactory ctrain sessionFactory
    String sql = "select sysdate from dual"; WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext(); String[] names = wac.getBeanDefinitionNames(); for(int i=0; i&
  • Hive几种导出数据方式 daizj hive数据导出
    Hive几种导出数据方式   1.拷贝文件   如果数据文件恰好是用户需要的格式，那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。 hadoop fs –cp source_path target_path   2.导出到本地文件系统   --不能使用insert into local directory来导出数据，会报错 --只能使用
  • 编程之美 dcj3sjt126com 编程PHP重构
    我个人的 PHP 编程经验中，递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码，会更有利于对递归以及静态变量的理解   header("Content-type: text/plain"); function static_function () { static $i = 0; if ($i++ < 1
  • Android保存用户名和密码 dcj3sjt126com android
    转自：http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html 我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目，都有用户登录功能，为了让用户的体验效果更好，我们通常会做一个功能，叫做保存用户，这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码，这里我使用3种方式来存储用户名和密码 1、通过普通 的txt文本存储 2、通过properties属性文件进行存
  • Oracle 复习笔记之同义词 eksliang Oracle 同义词Oracle synonym
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2098861 1.什么是同义词       同义词是现有模式对象的一个别名。       概念性的东西，什么是模式呢？创建一个用户，就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象，是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
  • Ajax案例 gongmeitao Ajaxjsp
    数据库采用Sql Server2005 项目名称为:Ajax_Demo 1.com.demo.conn包 package com.demo.conn; import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException; //获取数据库连接的类public class DBConnec
  • ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别 hvt .netWebC#asp.nethovertree
      如果访问的地址是：http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是：http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
  • SVG 教程 （七）SVG 实例，SVG 参考手册 天梯梦 svg
    SVG 实例 在线实例 下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。 谷歌Chrome，火狐，Internet Explorer9，和Safari都支持。 注意：下面的例子将不会在Opera运行，即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。   SVG 实例 SVG基本形状 一个圆 矩形 不透明矩形 一个矩形不透明2 一个带圆角矩
  • 事务管理 luyulong javaspring编程事务
    事物管理 spring事物的好处 为不同的事物API提供了一致的编程模型 支持声明式事务管理 提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API 整合spring的各种数据访问抽象 TransactionDefinition 定义了事务策略 int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别 READ_COMMITTED 
  • 基础数据结构和算法十一：Red-black binary search tree sunwinner AlgorithmRed-black
      The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
  • centos同步时间 stunizhengjia linux集群同步时间
    做了集群，时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器，只要配置了NTP，它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包： # yum install ntp 2)配置时间源（默认就行，不需要修改） # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
  • ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布 ITeye管理员 ITeye
    ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束，非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾：http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下（优秀文章有很多，但名额有限，没获奖并不代表不优秀）：      《NFC：Arduino、Andro
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他