python人工智能
python人工智能

解决Jupyter Netbook闪退无法进入的问题

处理Jupyter闪退的问题。
方法一
1.首先打开Anoconda Prompt，输入命令 jupyter notebook --generate-config，系统会自动产生一个名为jupyter_notebook_config.py的文件，并且Anoconda Prompt窗口中会给出文件的路径。
2.打开jupyter_notebook_config.py，在文件最后添加以下代码
import webbrowser
webbrowser.register(‘chrome’,None,webbrowser.GenericBrowser(u’C:\ProgramFiles(x86)\Google\Chrome\Application\chrome.exe’))
c.NotebookApp.browser = ‘chrome’
其中C:\Program Files (x86)\Google\Chrome\Application\chrome.exe，这是你想要使用的浏览器路径，可通过右键点击浏览器快捷方式查看属性得到，chrome是你的浏览器名称，可修改，修改完成后，再次打开Jupyter Notebook，则自动打开浏览器编辑窗口。
如图所示：
解决Jupyter Netbook闪退无法进入的问题_第1张图片

添加成功后再次打开Jupyter Notebook
解决Jupyter Netbook闪退无法进入的问题_第2张图片
解决Jupyter Netbook闪退无法进入的问题_第3张图片

但是这里可以发现我们的路径是C盘的路径，因为使用的这个方法不管你的路径使用的是单斜杠还是双斜杠都无法改变默认的路径；
所以还是使用下面这个方法吧

方法二：这里注意：从上面可以看出我使用的路径都是双斜杠，这才是导致我闪退的原因，在这里应该使用单斜杠的路径
（1）、使用双斜杠时无法打开Jupyter Notebok，一直处于闪退状态
解决Jupyter Netbook闪退无法进入的问题_第4张图片

（2）、使用单斜杠的路径即可打开
在这里插入图片描述

（3）、成功打开
解决Jupyter Netbook闪退无法进入的问题_第5张图片

你可能感兴趣的:(数据挖掘,自然语言处理)

  • 【LLM】从零开始实现 LLaMA3 FOUR_A LLM人工智能机器学习大模型llama算法
    分词器在这里，我们不会实现一个BPE分词器（但AndrejKarpathy有一个非常简洁的实现）。BPE（BytePairEncoding，字节对编码）是一种数据压缩算法，也被用于自然语言处理中的分词方法。它通过逐步将常见的字符或子词组合成更长的词元（tokens），从而有效地表示文本中的词汇。在自然语言处理中的BPE分词器的工作原理如下：初始化：首先，将所有词汇表中的单词分解为单个字符或符号。例
  • 机器学习之线性代数 珠峰日记 AI理论与实践机器学习线性代数人工智能
    文章目录一、引言：线性代数为何是AI的基石二、向量：AI世界的基本构建块（一）向量的定义（二）向量基础操作（三）重要概念三、矩阵：AI数据的强大容器（一）矩阵的定义（二）矩阵运算（三）矩阵特性（四）矩阵分解（五）Python示例（使用NumPy库）四、线性代数在AI中的应用（一）数据表示（二）降维：PCA（三）线性回归（四）计算机视觉（五）自然语言处理一、引言：线性代数为何是AI的基石在人工智能领
  • 关联规则算法：揭秘数据中的隐藏关系，从理论到实战 秋声studio 机器学习算法详解关联规则算法数据挖掘Apriori算法FP-Growth算法大数据优化数据预处理增量式更新
    引言在当今数据驱动的时代，如何从海量数据中挖掘出有价值的信息成为了各行各业的核心挑战。关联规则算法作为数据挖掘领域的重要工具，能够帮助我们发现数据中隐藏的关联关系，从而为决策提供支持。无论是电商平台的商品推荐，还是医疗领域的疾病诊断，关联规则算法都展现出了强大的应用潜力。本文将从基础概念出发，逐步深入探讨关联规则算法的核心原理、经典算法及其优化策略。无论你是数据挖掘的初学者，还是希望进一步了解关联
  • 大语言模型原理基础与前沿 双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构 AI智能涌现深度研究 AI大语言模型和知识图谱融合Python入门实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能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
    大语言模型原理基础与前沿：双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构关键词：大语言模型、双层路由、多模态融合、多任务学习、模块化架构、神经网络、自然语言处理1.背景介绍大语言模型（LargeLanguageModels，LLMs）已经成为人工智能和自然语言处理领域的重要研究方向。随着GPT-3、BERT等模型的出现，大语言模型在各种任务中展现出了惊人的性能。然而，随着模型规模的不断扩大和应用场景的
  • AI 驱动的软件测试革命：从自动化到智能化的进阶之路 綦枫Maple AI+软件测试人工智能自动化运维
    引言：软件测试的智能化转型浪潮在数字化转型加速的今天，软件产品的迭代速度与复杂度呈指数级增长。传统软件测试依赖人工编写用例、执行测试的模式，已难以应对快速交付与高质量要求的双重挑战。人工智能技术的突破为测试领域注入了新动能，通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，测试流程正从“被动验证”向“主动预防”演进。本文将深入探讨AI与软件测试的融合路径，结合技术原理、工具实践与行业趋势，为读者呈现一幅
  • 向量数据库简介 openwin_top python编程示例系列python编程示例系列二数据库
    向量数据库（VectorDatabase）是一种专门用于存储和查询向量数据的数据库系统。向量数据库通常使用高效的向量索引技术，支持基于向量相似度的查询和检索，可以应用于图像搜索、自然语言处理、推荐系统、机器学习等领域。与传统的关系型数据库不同，向量数据库通常使用基于向量的数据模型，将向量作为数据的核心表示形式。向量数据库可以存储和处理大量的向量数据，支持高效的向量相似度计算和查询。常见的向量索引技
  • 在LangChain中运行Replicate模型的实用指南 fgayif langchain人工智能python
    ##技术背景介绍Replicate是一个平台，可以轻松调用各种预训练的AI模型。与传统的模型托管和调用相比，Replicate提供了简单的API接口，使开发者能够快速集成和使用强大的AI模型。本文将重点介绍如何在LangChain项目中集成和调用Replicate模型。##核心原理解析在集成Replicate模型之前，需要进行一些基础设置和安装工作。LangChain是一个用于自然语言处理的库，它
  • 使用Activeloop Deep Lake构建深度学习数据仓库与向量存储 dgay_hua 深度学习人工智能python
    技术背景介绍随着深度学习技术的发展，数据的存储与管理成为了一个重要的问题。尤其是对于需要处理大量数据的应用，例如自然语言处理和图像识别，传统的数据存储方式已经无法满足需求。ActiveloopDeepLake是专为深度学习设计的数据仓库，可以作为向量存储使用，支持多模态数据的存储和处理，并且可以直接用于细调大型语言模型（LLMs）。此外，它还提供自动版本控制，无需依赖其他服务，兼容主要云服务提供商
  • 使用CharacterTextSplitter进行文本分割的实战指南 bBADAS python
    在处理长文本时，将其切割成较小的片段是常见的需求，尤其是在自然语言处理任务中。CharacterTextSplitter是一个强大的工具，用于通过字符分隔符对文本进行分割，本文将深入介绍如何使用它进行文本处理。技术背景介绍当面对一份冗长的文本时，比如总统演讲稿、法律文档等，我们常常需要将其拆分成便于处理的小段。CharacterTextSplitter正是为此而生的一个轻量级工具，专门用于基于特定
  • 大语言模型原理基础与前沿 挑战与机遇 AI大模型应用之禅 DeepSeekR1&AI大模型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
    大语言模型原理基础与前沿挑战与机遇1.背景介绍大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）是近年来人工智能领域的一个重要突破。它们通过深度学习技术，特别是基于变换器（Transformer）架构的模型，能够在自然语言处理（NLP）任务中表现出色。大语言模型的出现不仅推动了学术研究的发展，也在实际应用中展现了巨大的潜力。1.1大语言模型的起源大语言模型的起源可以追溯到早期的统计语言
  • OLAP与OLTP：数据处理系统的两种核心架构 思静鱼 #Mysql-数据库架构
    文章目录OLAP和OLTP的主要区别OLAP常见数据库和OLTP常见数据库OLAP是英文OnlineAnalyticalProcessing的缩写，中文称为联机分析处理。它是一种基于多维数据模型的分析处理技术，用于从不同的角度进行数据挖掘和分析，以帮助用户快速发现数据之间的相关性和趋势。OLAP技术通常涉及到预计算、缓存和查询优化等方面的技术，可用于构建在线分析系统（OLAP系统）。该系统将大量的
  • 快速入门OpenAI聊天模型的实战指南 shuoac python
    #快速入门OpenAI聊天模型的实战指南OpenAI的聊天模型在开发人工智能应用时至关重要。本文将详细介绍如何使用OpenAI的聊天模型进行开发，并提供可运行的代码示例。##技术背景介绍OpenAI提供了多种聊天模型，支持不同的输入类型和功能，如工具调用、结构化输出等。通过Azure平台，也可以访问OpenAI模型，适合需要云集成的场景。##核心原理解析聊天模型利用自然语言处理技术生成响应，支持不
  • DeepSeek源码解析（2） 白鹭凡 deepseekai
    Tensor（张量）的介绍在计算机科学和机器学习领域，“张量”（Tensor）是一个数学概念，它被用来表示多维数组。在大模型（如深度学习模型）中，张量扮演着核心角色，具体来说：数据表示：张量用于表示输入数据、模型参数和中间计算结果。例如，在图像处理中，一张图片可以被表示为一个三维张量（高度、宽度、颜色通道数），而在自然语言处理中，一段文本可以被编码为一系列词向量组成的二维张量（句子长度、词向量维度
  • 数据分析在宇宙观测中的重要性 AI天才研究院 计算ChatGPTDeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
    数据分析在宇宙观测中的重要性关键词：数据分析、宇宙观测、数据预处理、数据挖掘、数据可视化摘要：本文将探讨数据分析在宇宙观测中的重要性，从数据分析在宇宙观测中的应用背景、重要性、面临的挑战与机遇以及未来发展趋势等方面进行深入分析，旨在为读者提供一个全面而详细的了解。引言第1章:分析数据与宇宙观测的关联1.1.1数据分析在宇宙观测中的应用背景宇宙观测是研究宇宙的结构、演化、性质以及各种物理现象的科学。
  • 第N4周：NLP中的文本嵌入 OreoCC 自然语言处理人工智能
    本人往期文章可查阅：深度学习总结词嵌入是一种用于自然语言处理（NLP）的技术，用于将单词表示为数字，以便计算机可以处理它们。通俗的讲就是，一种把文本转为数值输入到计算机中的方法。之前文章中提到的将文本转换为字典序列、one-hot编码就是最早期的词嵌入方法。Embedding和EmbeddingBag则是PyTorch中的用来处理文本数据中词嵌入（wordembedding）的工具，它们将离散的词
  • 打造RAG系统：四大向量数据库Milvus、Faiss、Elasticsearch、Chroma 全面对比与选型指南 橙子小哥的代码世界 数据库数据库milvusfaiss人工智能深度学习神经网络elasticsearch
    在当今信息爆炸的时代，检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration，简称RAG）系统已成为自然语言处理（NLP）领域的重要工具。RAG系统通过结合生成模型和信息检索技术，能够在大规模数据中高效地获取相关信息，生成更为精准和有针对性的内容。而在构建RAG系统时，选择合适的向量数据库是确保系统性能和可扩展性的关键一步。本文将深入对比四大主流向量数据库——Milvus、Fai
  • 利用大型语言模型进行市场分析与预测 AI天才研究院 DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战AI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
    1.背景介绍随着信息技术的飞速发展，企业积累了海量的文本数据，例如社交媒体帖子、产品评论、新闻报道等。这些数据蕴藏着丰富的市场信息，可以帮助企业更好地了解消费者需求、预测市场趋势、优化营销策略。然而，传统的数据分析方法往往难以有效地处理和分析这些非结构化文本数据。近年来，随着自然语言处理（NLP）技术的进步，大型语言模型（LLMs）在文本分析领域展现出强大的能力，为市场分析与预测带来了新的机遇。L
  • 大模型“瘦身”革命——模型压缩与加速 大模型应用场景 人工智能开源transformer自然语言处理ai大模型LLM
    随着AI大模型（如GPT、BERT、DALL·E等）的崛起，它们在自然语言处理、图像生成等领域的表现令人惊叹。然而，大模型的参数量动辄数十亿甚至上千亿，带来了巨大的计算资源消耗和部署成本。如何在保持模型性能的同时，降低其计算和存储需求，成为了AI领域的热门话题。本文将深入探讨AI大模型的“瘦身”革命——模型压缩与加速技术，帮助开发者高效部署大模型。一、为什么需要模型压缩与加速？AI大模型（如GPT
  • 大模型——Spring Boot 整合 Spring AI 实现项目接入ChatGPT 不二人生 大模型人工智能大模型
    大模型——SpringBoot整合SpringAI实现项目接入ChatGPT随着人工智能技术的快速发展，越来越多的应用程序开始集成人工智能功能，以提供更智能、更个性化的体验。诸如ChatGPT等开放性大型语言模型的出现，使得自然语言处理和对话系统的开发变得更加容易和普及。这些技术已经在社交媒体、客户服务、教育等领域展现出巨大潜力，对于提升用户体验和提高工作效率至关重要。优势在之前，openai已经
  • k-Shape：高效准确的聚类方法 优化算法侠Swarm-Opti 信号处理故障诊断聚类机器学习人工智能matlab数据挖掘
    引言时间数据在许多学科中的扩散和无处不在，已经对时间序列的分析和挖掘产生了极大的兴趣。聚类是最流行的数据挖掘方法之一，不仅因为它的探索性，而且作为其他技术的预处理步骤或子程序。常用的有-means聚类算法。本文介绍了一种新的时间序列聚类算法k-Shape。k-Shape依赖于一个可扩展的迭代优化过程，它创建同质和良好分离的集群。作为距离度量，k-Shape使用标准化的交叉相关。基于距离度量的性质，
  • AI Agent: AI的下一个风口 从图形用户界面到自然语言的进化 AI天才研究院 DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战计算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
    AIAgent:AI的下一个风口从图形用户界面到自然语言的进化文章目录AIAgent:AI的下一个风口从图形用户界面到自然语言的进化1.背景介绍1.1人机交互的演变历程1.1.1命令行界面时代1.1.2图形用户界面时代1.1.3自然语言交互的兴起1.2AI技术的发展现状1.2.1机器学习和深度学习的突破1.2.2自然语言处理技术的进步1.2.3知识图谱和语义理解的发展1.3AIAgent的概念与意
  • RoPE——Transformer 的旋转位置编码 机智的小神仙儿 深度学习大模型transformer深度学习人工智能
    在自然语言处理领域，Transformer是现代深度学习模型的基础，而位置编码（PositionEmbedding）则是Transformer处理序列数据的关键模块之一。近年来，一种新型的位置编码方法RoPE（RotaryPositionEmbedding）得到了广泛关注。本文将全面解读RoPE的背景、原理、实现、优势及其应用场景，帮助读者深入理解这一方法。1.什么是RoPE？RoPE（Rotar
  • 信号处理应用：电力系统中的信号处理_（9）.基于电力系统信号的数据挖掘技术 kkchenkx 信号处理技术仿真模拟信号处理数据挖掘人工智能
    基于电力系统信号的数据挖掘技术1.引言电力系统中的信号处理是一个重要的研究领域，涉及电力系统的监测、故障诊断、状态评估等多个方面。随着大数据和人工智能技术的发展，数据挖掘技术在电力系统中的应用越来越广泛。本节将介绍如何利用数据挖掘技术对电力系统中的信号进行处理和分析，以提高系统的可靠性和效率。2.电力系统中的信号类型在电力系统中，信号可以分为多种类型，包括：电压信号：反映电力系统的电压水平，用于检
  • 深入探讨如何在LangChain中将参数从一个步骤传递到下一个步骤：高级技巧与实际应用 m0_57781768 langchain
    深入探讨如何在LangChain中将参数从一个步骤传递到下一个步骤：高级技巧与实际应用在现代软件开发中，特别是在复杂的自然语言处理（NLP）和人工智能应用中，数据的传递和处理是至关重要的。LangChainExpressionLanguage(LCEL)为开发者提供了一种强大的工具，能够有效地管理数据流，并确保任务链中的每一步都能顺利进行。在这些任务链中，开发者常常需要将数据从一个步骤无缝地传递到
  • 如何成为LangChain项目的贡献者 eahba langchaineasyui前端python
    技术背景介绍LangChain是一个开源项目，致力于处理自然语言处理和生成任务。随着AI和机器学习领域的快速发展，LangChain项目的更新速度也很快。此项目欢迎社区的参与，无论是新功能、基础设施改进、文档提升还是Bug修复，都在积极寻求贡献。核心原则解析参与开源项目不仅能提升个人技能，还能为社区带来价值。对LangChain的贡献包括但不限于以下几个方面：文档改进：帮助改善项目文档，以便新人和
  • 使用LangChain实现最新NLP研究成果 eahba langchain自然语言处理人工智能python
    近年来，自然语言处理（NLP）领域的研究取得了显著的进展，而LangChain通过实现这些最新的研究成果，为开发者和研究人员提供了强大的工具与服务。在本文中，我们将探讨一些被LangChain所引用的arXiv研究论文，并展示如何通过API调用和具体示例来实现这些前沿技术。技术背景介绍LangChain作为一个强大且灵活的开源工具，旨在简化大语言模型（LLMs）的开发与应用。通过对最新研究的集成，
  • 【Transformer优化】Transformer的局限在哪？ T-I-M transformer深度学习人工智能
    自2017年Transformer横空出世以来，它几乎重写了自然语言处理的规则。但当我们在享受其惊人的并行计算能力和表征能力时，是否真正理解了它的局限性？本文将深入探讨在复杂度之外被忽视的五大核心缺陷，并试图在数学维度揭示其本质。一、全局注意力的"诅咒"：从**O(n²)**到O(n³)的计算困境自注意力机制的数学表达式：Attention(Q,K,V)=softmax(QK⊤dk)V\text{
  • AIGC技术研究与应用 ---- 下一代人工智能：新范式！新生产力！（2.1-大模型发展历程 之 背景与开端） shiter AI重制版】人工智能系统解决方案与技术架构人工智能AIGC深度学习
    文章大纲按照目标不同，AI大模型可分为四类，多模态为未来方向NLP大模型CV大模型科学计算大模型多模态大模型2022年是大模型技术的拐点,前期技术铺垫奠定了基础生成式模型的开端VAE与GANVAEGAN参考文献与学习路径GPT系列模型解析前序文章模型进化券商研报陆奇演讲按照目标不同，AI大模型可分为四类，多模态为未来方向NLP大模型自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，
  • 语义检索-BAAI Embedding语义向量模型深度解析[1-详细版]：预训练至精通、微调至卓越、评估至精准、融合提升模型鲁棒性 汀、人工智能 LLM工业级落地实践embeddinglangchain人工智能智能问答RAG检索增强生成大模型
    语义检索-BAAIEmbedding语义向量模型深度解析[1-详细版]：预训练至精通、微调至卓越、评估至精准、融合提升模型鲁棒性语义向量模型（EmbeddingModel）已经被广泛应用于搜索、推荐、数据挖掘等重要领域。在大模型时代，它更是用于解决幻觉问题、知识时效问题、超长文本问题等各种大模型本身制约或不足的必要技术。然而，当前中文世界的高质量语义向量模型仍比较稀缺，且很少开源。为加快解决大模型
  • 基于Python的微博舆情分析与可视化系统【附源码】 AI博士小张 python数据分析数据库
    基于Python的微博舆情分析与可视化系统摘要研究背景及意义一、数据流程总体架构二、详细处理流程与代码实现1.数据采集模块2.数据清洗与预处理3.情感分析与特征工程4.舆情分析模型5.可视化呈现三、性能优化要点摘要基于Python的微博舆情分析与可视化系统旨在利用大数据和自然语言处理技术，实时抓取、分析微博平台上的用户言论，并通过可视化手段揭示舆情的动态演变规律。系统采用Python技术栈，结合网
  • 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 >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 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">
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他