- Day33打卡 @浙大疏锦行
ayuan0119
python打卡shupython
知识点回顾:PyTorch和cuda的安装查看显卡信息的命令行命令(cmd中使用)cuda的检查简单神经网络的流程数据预处理(归一化、转换成张量)#仍然用4特征,3分类的鸢尾花数据集作为我们今天的数据集fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportnumpyasnp
- DAY 33 简单的神经网络
2401_84854050
python打卡神经网络深度学习人工智能
1.数据预处理(0)准备数据、划分数据#仍然用4特征,3分类的鸢尾花数据集作为我们今天的数据集fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportnumpyasnp#加载鸢尾花数据集iris=load_iris()X=iris.data#特征数据y=iris.target
- [创业之路-388]:华为人力资源管理 - 价值篇 - 围绕价值展开的人力资源建设
文火冰糖的硅基工坊
创业之路华为管理公司治理架构战略
前言:华为人力资源管理价值篇:以奋斗者为本的哲学启示在科技竞争白热化的今天,企业生存与发展的核心命题已从“资源占有”转向“价值创造”。华为三十余年从深圳民企成长为全球科技巨擘的历程,恰恰印证了“人力资源即第一战略资源”的真理。其价值创造与分配体系如同一台精密仪器,将个体奋斗与组织目标熔铸成持续进化的动力引擎,其管理哲学背后蕴含的深层逻辑,值得每个企业管理者反复咀嚼。一、价值创造的底层逻辑:从“狼性
- 《内心强大不怯场》读书笔记5
mitt_
笔记
54.雄心是成就起点,能激发潜能,让人坚持进取,助开拓财富路。55.要学习狼的顽强生命力,斗志,忠诚合作,助力应对竞争。56.与困难别装可怜,自强自立才易获真正帮助,获他人敬佩。57.突发状况时,务必保持镇定,冷静应对才能解决问题。58.面对突发问题,可佯装镇定,想出办法保护自身安全。59.相变强大需越挫越勇,强者从不因小磨难放弃,要抓住机遇。60.告别软弱,学会掌控大局,别因他人操控失去自我,要
- 【笔记8】嵌入式系统中的内存分段
玉~你还好吗
嵌入式系统嵌入式C语言微机原理
前几天参加了某外企二面,项目讲完没继续对着质询,上来就问了一道关于嵌入式系统堆栈段分配的问题。当时就已经知道这把又要塔西狼......所以今天赶紧查资料看网课,总算是把这块基础理论补齐了。在嵌入式系统中,内存管理和程序结构与Windows系统类似,但由于资源受限(如内存容量小、处理器性能低),需要更精细的优化。嵌入式系统的内存分段规则如下表所示:低地址CodeSegment(代码段).text程序
- 从生存到生长:智能化转型中的“共生型企业家“进化论
开利网络
java大数据开发语言人工智能数据库
数字化生存:从利己博弈到利他共生当流量红利消退、供应链重构加速,企业正面临"前有狼、后有虎"的生死局。数字化不再是选择题,而是决定企业能否穿越周期的必答题——但90%的企业都走错了方向。转型密码,在于变革传统商业逻辑:用数字化手段把蛋糕做大,而非抢食存量。某制造企业开放供应链数据中台,让上下游中小厂商共享产能预测模型,看似"自断财路",实则带动产业链整体效率提升30%,企业自身也收获25%的生态增
- 【数据挖掘】期末复习模拟题(暨考试题)
chaser&upper
数据分析随笔小记数据挖掘python聚类
数据挖掘-期末复习试题挑战全网最全题库单选题多选题判断题填空题程序填空sigmoid曼哈顿距离泰坦尼克号披萨价格预测鸢尾花DBSCN密度聚类决策树购物表单-关联规则火龙果-关联分析数据非线性映射高斯朴素贝叶斯分类器手写数字识别k1-10聚类平均偏差程序分析PM2.5线性回归Titanic数据清洗KNN鸢尾花Kmeans聚类KNN电影分类频繁k项集混淆矩阵OverlookMOOC总结挑战全网最全题库
- 产品推荐|一款具有单光子级探测能力的科学相机千眼狼Gloria 1605
gaosushexiangji
人工智能科技计算机视觉
在生命科学超分辨率成像、量子物理单光子探测、交叉领域单分子追踪等应用场景中,具有单光子级探测能力的科学相机是科学实验的关键设备。千眼狼Gloria1605采用16μm×16μm大像元尺寸设计,基于Gpixel科学级背照式CMOS芯片,集成千眼狼底层图像处理技术、超低噪声模拟电路设计技术、热管理与真空封装技术、智能读出与控制技术、高级校正与算法五大核心技术,具备捕捉微弱单光子信号的能力。依据EMVA
- 灰太狼与光头强
setagllib
国产动画是不是都是一个导演导的?《喜洋洋与灰太狼》跟《熊出没》颇有一些相似的地方,那就是灰太狼跟光头强都是充当出气筒的角色,被调侃、戏谑的对象。灰太狼虽然属于“狼”族,却缺乏狼的天性,他一生都在捉羊,总是屡试屡败,往往总是要接近成功,就被高人把羊救走了,实在可恶,这跟现实天壤之别。不仅如此,还成为小羊们嘲弄的对象,这是不是有点不合逻辑。即使是动画片,有些夸张的成分在所难免,不过这是不是过了点。《熊
- 羊群效应
kjchen
知识管理工作金融behavior咨询资讯生活
羊群效应理论(TheEffectofSheepFlock),也称羊群行为(HerdBehavior)、从众心理羊群效应理论简介“羊群效应”是指管理学上一些企业的市场行为的一种常见现象。经济学里经常用“羊群效应”来描述经济个体的从众跟风心理。羊群是一种很散乱的组织,平时在一起也是盲目地左冲右撞,但一旦有一只头羊动起来,其他的羊也会不假思索地一哄而上,全然不顾前面可能有狼或者不远处有更好的草。因此,“
- 机器学习专栏(36):逻辑回归与Softmax回归全解析(附完整代码与可视化)
Sonal_Lynn
人工智能专题机器学习逻辑回归回归
目录一、逻辑回归:概率世界的"温度计"1.1核心原理:从线性到概率的魔法转换1.2Sigmoid函数:概率转换的核心引擎1.3实战案例:鸢尾花二分类二、模型训练:损失函数的艺术2.1对数损失函数解析2.2正则化实战技巧三、Softmax回归:多分类的终极武器3.1数学原理深度解析3.2多分类实战技巧四、工业级应用指南4.1特征工程黄金法则4.2模型评估矩阵4.3超参数调优模板五、避坑指南:常见误区
- c语言 战狼,从鸵鸟成为战狼的第一步
王克丹
c语言战狼
今天是2019年03月09日星期六。今天下午我终于硬着头皮去了实验室。其实从做这个项目开始,到现在我对实验室一直是怀有一种抵触心里的。因为自己很菜,真的很辣鸡。我不想去实验室,不想看到那些比你优秀的人,不想看到那些比你优秀但是比你还努力的人。不去实验室成了我逃避现实的安乐窝,甚至于队友告诉我他去了实验室,进度有多少了,我还是不想去实验室。我就像一直鸵鸟,龟缩在自己认为的安全天堂。但是越是这样,自己
- 时代星光推出战狼W60智能运载无人机,主要性能超市场同类产品一倍!
东东生活
无人机
在刚刚结束的第九届世界无人机大会上,时代星光科技发布了其全新产品战狼W60智能运载无人机,并展示了基于战狼W60无人机平台的多种应用场景解决方案。据了解,该产品作为一款多旋翼无人机,主要性能参数均远超市场同类产品,效能甚至比肩业内部分成本昂贵的小型无人直升机,将成为物流、农业及消防应急等领域极具竞争力的新选择。-01-主要参数超出市场同类产品一倍以上战狼W60智能运载无人机最令人印象深刻的特点是超
- Python 训练营打卡 Day 34
2401_86382089
Python打卡python
GPU训练及类的call方法一、GPU训练与day33采用的CPU训练不同,今天试着让模型在GPU上训练,引入importtime比较两者在运行时间上的差异importtorch#设置GPU设备device=torch.device("cuda:0"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")print(f"使用设备:{device}")#仍然用4特征,3分类的鸢尾花
- sns.load_dataset(“iris“)无法导入,无需下载seaborn到本地的解决方案
九龙湖野生炼丹民工
python机器学习sklearn
最近发现很多机器学习入门教程选择从seaborn中加载鸢尾花(iris)数据集,然而直接运行因为连接问题或本地无对应数据库会带来很多问题,常规的解决方法为从github下载seaborn-data保存到本地,但是操作仍然比较繁琐,且小白可能对于git下载和本地的数据存放形式也不熟悉,这里提供一种替换方法,改为从机器学习库scikitlearn中导入iris数据集,并转换为教程中的dataframe
- python代码实现KNN对鸢尾花的分类
邀_灼灼其华
机器学习及概率统计python分类开发语言机器学习scikit-learn聚类
一、KNN模型-KNeighborsClassifier()1.1导入sklearn第三方库fromsklearnimportdatasets#sklearn的数据集fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier#sklearn模块的KNN类我们使用一个叫作鸢尾花数据集的数据,这个数据集里面有150条数据,共有3个类别,即Setosa鸢尾花、Vers
- DAY35作业
weixin_71046789
Python打卡训练营内容算法深度学习人工智能
知识点回顾:三种不同的模型可视化方法:推荐torchinfo打印summary+权重分布可视化进度条功能:手动和自动写法,让打印结果更加美观推理的写法:评估模式作业:调整模型定义时的超参数,对比下效果。1.鸢尾花数据集(Irisdataset)是机器学习和统计学中常用的经典数据集:基本信息样本数量:共150个样本。特征数量:每个样本有4个特征,分别为萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度,单位均为
- pnpm.lock.yaml,到底是干什么的?
卓卓没头发
前端工程化前端
-###前言**pnpm-lock.yarm:我就是童脸狼,表面上单纯天真,实际上圆滑通透。你不可能算计得了我,因为从一开始你就被我布局了。我是棋手,而你只是棋子,若你违逆我,你会知道什么是残酷和黑暗。当我重临世界之日,诸逆臣皆当死去!**咳咳,言归正传,pnpm-lock.yarn差不多就是这样,看样子不起眼,其实这是一个不可忽视的文件,也是一个非常巧妙的设计,笔者也是最近在学习工程化,注意到了
- day33 python深度学习入门
xiaohanbao09
pynotepython深度学习机器学习pandas人工智能学习
目录深度学习入门:PyTorch实现鸢尾花分类一、环境搭建1.创建Python环境2.安装必要的库3.检查CUDA环境二、数据准备1.加载数据集2.数据预处理3.转换为PyTorch张量三、模型构建1.定义模型结构2.定义损失函数和优化器四、模型训练1.训练过程2.训练结果五、结果可视化六、总结在深度学习的旅程中,神经网络是不可或缺的核心工具之一。今天,我将通过一个简单的项目,使用PyTorch框
- 实验分享|基于千眼狼sCMOS科学相机的流式细胞仪细胞核成像实验
gaosushexiangji
数码相机计算机视觉人工智能大数据科技
实验背景流式细胞仪与微流控技术,为细胞及细胞核成像提供新的路径。传统流式细胞仪在细胞核成像检测方面存在检测通量低,荧光信号微弱等局限,故某光学重点实验室开发一种基于高灵敏度sCMOS科学相机并集成在自组荧光显微镜的微流控细胞核成像系统,提升微流控芯片中荧光微球检测的稳定性与分辨率,为医学研究提供可靠的检测装置。实验设备1)千眼狼RevealerGloria4.2sCMOS科学相机,具有高灵敏度、低
- (数据集)22个机器学习最佳入门项目
兔子坨坨
机器学习人工智能python
1.鸢尾花分类项目数据集:UCIMachineLearningRepository2.Emojify–使用Python创建自己的表情符号源代码:https://data-flair.training/blogs/create-emoji-with-deep-learning/3.使用机器学习进行贷款预测数据集:LoanPredictionProblemDataset|Kaggle4.住房价格预测项
- 数据分析与可视化实战:从鸢尾花到乳腺癌数据集
loopdeloop
数据分析数据挖掘
数据分析是现代数据科学中不可或缺的一部分,它帮助我们理解数据、发现模式并做出明智的决策。本文将分享两个实战案例:鸢尾花数据集分析和乳腺癌数据集预处理,展示如何使用Python进行数据探索和可视化。鸢尾花数据集分析数据加载与基本统计我们首先从UCI机器学习库加载著名的鸢尾花数据集:data=pd.read_csv('http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-lear
- 机器学习——集成学习基础
m0_62060781
机器学习集成学习人工智能
一、鸢尾花数据训练模型1.使用鸢尾花数据分别训练集成模型:AdaBoost模型,GradientBoosting模型2.对别两个集成模型的准确率以及报告3.两个模型的预测结果进行可视化需要进行降维处理,两个图像显示在同一个坐标系中代码展示:fromsklearn.datasetsimportload_irisimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotl
- 【机器学习基础】鸢尾花的分类 - 机器学习领域的Hello World
维他命C++
机器学习基础机器学习分类人工智能
1项目简介【背景】假设有一名植物学爱好者对她发现的鸢尾花的品种很感兴趣。她收集了每朵鸢尾花的一些测量数据:花瓣的长度和宽度以及花萼的长度和宽度,所有测量结果的单位都是厘米。她还有一些鸢尾花的测量数据,这些花之前已经被植物学专家鉴定为属于setosa、versicolor或virginica三个品种之一。对于这些测量数据,她可以确定每朵鸢尾花所属的品种。【目标】构建一个机器学习模型,可以从上述已知品
- 2024 AI 人工智能完整学习路线表
AI天才研究院
人工智能学习
十六大阶段概述阶段阶段名称实战项目收益第一阶段python基础与科学计算模块√泰坦尼克号数据分析案例√可视化剖析逻辑回归损失函数案例算法先行,技术随后。学习人工智能领域基础知识熟练掌握,打好坚实的内功基础。第二阶段AI数学知识√梯度下降和牛顿法推导√SVD奇异值分解应用第三阶段线性回归算法√代码实现梯度下降求解多元线性回归√保险花销预测案例第四阶段线性分类算法√分类鸢尾花数据集√音乐曲风分类√SV
- 昇思MindSpore学习笔记6-02计算机视觉--ResNet50迁移学习
muren
学习笔记深度学习
摘要:记录MindSporeAI框架使用ResNet50迁移学习方法对ImageNet狼狗图片分类的过程、步骤。包括环境准备、下载数据集、数据集加载、构建模型、固定特征训练、训练评估和模型预测等。一、概念迁移学习的方法在大数据集上训练得到预训练模型初始化网络权重参数固定特征提取器应用于特定任务ImageNet数据集中的狼和狗图像进行分类。二、环境准备%%capturecaptured_output
- LightGBM算法原理及实例
zhglhy
算法
目录LightGBM算法原理及实例详解一、LightGBM核心原理1.基础概念2.主要创新点(1)直方图算法(Histogram-based)(2)单边梯度采样(GOSS)(3)互斥特征捆绑(EFB)(4)Leaf-wise生长策略二、算法实现细节1.目标函数2.分裂增益计算三、Python实战示例1.安装2.分类任务示例(鸢尾花数据集)3.回归任务示例(波士顿房价)四、关键参数说明五、Light
- 机器学习基础算法11-鸢尾花数据集分析-PCA主成分分析与logistic回归(管道分析)
qq_42749341
机器学习-基础知识
目录数据集介绍PCA主成分分析1.基本原理2.代码实现逻辑回归-管道-Pipeline代码模型泛化能力分析数据集介绍鸢尾花数据集有三个类别,每个类别有50个样本。其中一个类别与另外两个线性可分,另外两个不能线性可分。PCA主成分分析1.基本原理在统计学中,主成分分析PCA是一种简化数据集的技术。它是一个线性变换。这个变换把数据变换到一个新的坐标系统中,使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标(称为
- Python从0到100(五十九):机器学习-朴素贝叶斯分类及鸢尾花分类
是Dream呀
分类数据挖掘人工智能
前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
- SVM实战:从理论到鸢尾花数据集的分类可视化
不吃香菜?
支持向量机分类算法
SVM实战:从理论到鸢尾花数据集的分类可视化在机器学习的广阔领域中,支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)作为一种经典且强大的分类算法,备受瞩目。它凭借独特的思想和卓越的性能,在模式识别、数据分类等诸多领域发挥着重要作用。本文将结合Python代码,通过对鸢尾花数据集的处理,带大家深入了解SVM的工作原理与实战应用。一、SVM原理概述SVM的核心目标是在特征空间中找到一个超
- 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
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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">