- 所有指标全面领先!图像-点云配准最新SOTA!CoFiI2P详细介绍!
3D视觉工坊
3D视觉从入门到精通SLAM自动驾驶3D视觉
作者:大森林|来源:3D视觉工坊在公众号「3D视觉工坊」后台,回复「原论文」可获取论文pdf。添加微信:dddvisiona,备注:3D点云,拉你入群。文末附行业细分群。1.笔者总结本文介绍了CoFiI2P,这是一种新颖的图像到点云(I2P)配准网络。传统的I2P配准方法通常在点到像素级别估计对应关系,但忽略了全局关系,这往往导致陷入局部最优解。为了解决这个问题,CoFiI2P采用分层的方式提取对
- 理解随机森林算法
菌菌的快乐生活
算法随机森林机器学习
基本概念随机森林(RandomForest)是一种集成学习算法,它属于机器学习中的监督学习算法。简单来说,它就像是一群“专家”(决策树)在一起讨论并做出决策。想象你要判断一个水果是苹果还是橙子,你可以通过观察水果的颜色、形状、大小等特征。随机森林算法就是利用很多棵决策树来对这个水果进行判断。每一棵决策树就像一个小专家,它们根据自己对这些特征的判断来给出一个答案(是苹果还是橙子),最后综合这些小专家
- 如何用Python训练一个AI模型(超详细教程)非常详细收藏我这一篇就够了!
程序员二飞
人工智能架构算法制造自然语言处理
引言人工智能(AI)——一个熟悉又神秘的词汇。我们常听说它可以生成诗歌、编写代码、创作艺术,甚至回答各种问题。然而,当你想亲手实现一个“AI模型”时,却可能感到无从下手。这篇教程正是为你准备的,将带你从零开始,逐步掌握从“AI新手”到“能够搭建AI模型”的核心技能。前排提示,文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦!一、AI的基本概念1.什么是AI模型?AI模型是通过训练得到的一种程序,能够利用海
- 数据挖掘常用算法模型简介
大乔乔布斯
数据挖掘线性回归决策树
以下是数据挖掘中常用的算法模型及其简称、英文全称和使用场景的简要介绍:1.决策树(DecisionTree,DT)常用算法:CART:ClassificationandRegressionTreeID3:IterativeDichotomiser3C4.5:基于ID3改进使用场景:分类问题(如信用风险评估、客户分类)回归问题(如预测房价)特点:易解释、适合处理非线性数据。2.随机森林(Random
- 微信小程序web-view打开网页与网页H5跳转微信小程序
XLin666666
微信小程序前端小程序
1、微信小程序web-view打开网页目前从小程序进入网页的方法使用web-view1.1、小程序官网需要配置业务域名打开官网,选择左侧开发管理,选择开发设置,往下找到业务域名,添加域名。设置时需要下载校验文件,并将文件放置在域名根目录下。1.2、web-view配置完成但是打不开web-view|微信开放文档web-view组件是一个可以用来承载网页的容器,会自动铺满整个小程序页面。个人类型与海
- 树的存储结构&树和森林的遍历
于冬恋
java算法数据结构
树的存储结构(1)双亲表示法(顺序存储)每个结点中保存指向双亲的“指针”#definemaxsize100//树中最多结点数typedefstruct{//树中结点定义intdata;//数据元素intparent;//双亲位置域}ptnode;typedefstruct{//数的类型定义ptnodenodes[maxsize];//双亲表示intn;//结点数}ptree;增加新元素只需保存该结
- 【数据结构】 并查集 + 路径压缩与按秩合并 python
查理零世
数据结构python算法
目录前言模板朴素实现路径压缩按秩合并按树高为秩按节点数为秩总结前言并查集的基本实现通常使用森林来表示不同的集合,每个集合用一棵树表示,树的每个节点有一个指向其父节点的指针。如果一个节点是它自己的父节点,那么它就是该集合的代表(称为根节点)。模板P3367【模板】并查集https://www.luogu.com.cn/problem/P3367题目描述如题,现在有一个并查集,你需要完成合并和查询操作
- 2025年美赛数学建模F题 为农业再培养腾出空间
小驴数模
数学建模美赛2025年美赛
b站小驴数模第一时间观看各个题目解析情况:一片充满高耸的树木和各种野生动物的森林被循环为农业让路。曾经繁荣的生态系统,鸟类、昆虫和动物的家园,消失,取而代之的是种植了一排排的作物。土地开始改变——曾经拥有丰富的自然资源的土壤土壤逐渐枯竭,害虫开始入侵庄稼。为了对抗这种情况,农民们转向了化学品,但土地的平衡被破坏了。随着这种转变,在森林里繁荣起来的错综复杂的生命之网被打破了,一种新的、由人类驱动的农
- 更安全、更丰富 、更兼容 Anolis OS 23.2 版本重磅上线
操作系统开源
经过数月的精心开发与严格的测试流程,龙蜥社区AnolisOS23.2GA版本于2025年伊始首次向广大社区用户发布。该版本是一款基于开源生态发展合作倡议,面向上游原生社区独立选型,持续演进并保障兼容性和稳定性的Linux发行版。本次发布延续了龙蜥社区一贯坚持的高质量、高稳定性的软件包选型原则,在工具链生态、平台支持和安全特性层面有了更多的扩展。该版本将给对安全层面有更多需求的海光和龙芯平台用户提供
- 海浪波高预测(背景调研)
傅科摆 _ py
文章解读python机器学习人工智能
#新星杯·14天创作挑战营·第7期#ps:图片由通义千问生成历史工作:针对更高细粒度、更高精度的波浪高度预测任务:MumtazAli等人提出了一种多元线性回归模型(MLR-CWLS),该模型利用协方差加权最小二乘法(CWLS)优化算法,借助历史波高、波周期、波向、海表面温度等多变量参数,实现对显著波高的准确预测;ShuntaoFan等人提出了一种基于长短期记忆网络(LSTM)的波高预测模型,用于快
- “随机森林”及“混合随机森林和多目标粒子群优化”(RF_MOPSO),以预测目标作为学习方法并分别找到多特征过程的最佳参数(Matlab代码实现)
科研_研学社
随机森林学习方法matlab
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。目录1概述2.1算例12.2算例23参考文献4Matlab代码实现1概述多目标优化问题普遍涉及到工程设计、生产制造、信息处理等应用领域。粒子群优化算法具有快速收敛、简单易行、并行搜索等特点,特别适合处理多目标优化问题。本文对多目标粒子群优化算法进行系统性的研究,结合随机森林的优势
- 数据结构考前一天
蒟蒻的贤
数据结构
线性表:矩阵,链表(单链表必考)栈和队列:出入判断,括号匹配,中缀转后缀字符串数组:模式匹配next,nextval数组,数组寻址,三角矩阵对应一维数组k,二叉树:二叉链表,求叶子数量,求深度,左右转换,前中后遍历,森林与二叉树转化,哈夫曼树,哈夫曼编码,图:DFS,BFS,邻接矩阵,邻接表(EdgeNode,VertexNode),最小生成树(prime加点,kruskal加边),最短路径(di
- 【信创主板】中国芯:搭载海光3350系列ATX结构的信创主板
国产化嵌入式平台解决方案
网络嵌入式硬件电脑
搭载海光3350处理器的ATX国产信创电脑主板,是为满足一般桌面应用和轻度工作负载而设计的经济实惠选择,具备良好的性能、稳定性和扩展性,适合大多数家庭和办公环境使用。搭载海光3350处理器的ATX型国产信创电脑主板,通常具有以下特点和优势:1.处理器支持:该主板专为搭载海光3350处理器而设计,确保兼容性和性能优化。2.规格:采用ATX标准,适合于大多数标准桌面电脑机箱,提供良好的扩展性和散热能力
- L8打卡学习笔记
无涯学徒1998
学习笔记支持向量机
本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊SVM与集成学习SVMSVM线性模型SVM非线性模型SVM常用参数集成学习随机森林导入数据查看数据信息数据分析随机森林模型预测结果结果分析个人总结SVM超平面:SVM在特征空间中寻找一个能够最大化类别间隔的超平面,称为最大间隔超平面。这个超平面就是将数据集分成不同类别的边界。支持向量:支持向量是离分隔超平面最近的样本点,它们决定了超平面的
- Python设计模式 - 抽象工厂模式
mofei12138
设计模式pythonpython设计模式抽象工厂模式
定义抽象工厂模式是一种创建型设计模式,它提供了一种创建一系列相关或相互依赖对象的接口,而无需指定它们具体的类。产品等级结构与产品族为了更好地理解抽象工厂模式,先引入两个概念:产品等级结构:就是产品的继承结构。例如电视机抽象类有A品牌电视机子类和B品牌电视机子类,那么抽象电视机和具体品牌的电视机就构成了一个产品等级结构。产品族:同一个工厂生产的,位于不同产品等级结构中的一组产品。例如海尔工厂生产的海
- 浅谈人群扩展(lookalike)模型
eso1983
算法
Lookalike主要用于广告或者推荐系统中,找到与种子用户相似的人群。常用的算法应该包括协同过滤、基于标签的相似度计算,还有一些机器学习模型,比如逻辑回归、随机森林,以及深度学习的模型,比如DNN或者Embedding方法。这里简单介绍一下Lookalike人群扩展(相似人群扩展)中常用算法模型的解析,涵盖原理、数学公式、实现步骤、优缺点及适用场景。1.基于标签的相似度匹配原理通过用户标签(兴趣
- 文本嵌入技术Text Embedding模型详解:text2vec、OpenAI ada-002到M3E及BGE-M3的演变
汀、人工智能
embeddingRAG文本嵌入词嵌入模型m3ebge
TextEmbedding模型:从text2vec、openai-textembedding到m3e、BGE1.TextEmbedding榜单:MTEB、C-MTEB1.1《MTEB:MassiveTextEmbeddingBenchmark(海量文本嵌入基准)》判断哪些文本嵌入模型效果较好,通常需要一个评估指标来进行比较,《MTEB:MassiveTextEmbeddingBenchmark(海
- 第十五届蓝桥杯软件赛C/C++大学A组个人省赛题解
2301_78234743
java
题解|#压缩字符串(一)#/***代码中的类名、方法名、参数名已经指定,请勿修改,直接返回方法规定的值即可***@4月末字节offer,51可以放松一下了从三月初开始零碎的投递,到三月底开始海投,三月的时候面试的机会其实很少,到4月初面试机会才逐渐多了起题解|#四则运算#importjava.util.*;//注意类名必须为Main,不要有任何package众远智慧离谱电话面2月底投的写完了笔试,
- R数据分析:多分类问题预测模型的ROC做法及解释
公众号Codewar原创作者
R数据分析
有同学做了个多分类的预测模型,结局有三个类别,做的模型包括多分类逻辑回归、随机森林和决策树,多分类逻辑回归是用ROC曲线并报告AUC作为模型评估的,后面两种模型报告了混淆矩阵,审稿人就提出要统一模型评估指标。那么肯定是统一成ROC了,刚好借这个机会给大家讲讲ROC在多分类问题情形下的具体使用和做法。ROC曲线回顾ROC曲线(ReceiverOperatingCharacteristicCurve)
- 【Python】edge文件转csv文件
海轰Pro
唯有努力Pythonpython开发语言
目录简介问题场景解决方案结语简介Hello!非常感谢您阅读海轰的文章,倘若文中有错误的地方,欢迎您指出~ଘ(੭ˊᵕˋ)੭昵称:海轰标签:程序猿|C++选手|学生简介:因C语言结识编程,随后转入计算机专业,获得过国家奖学金,有幸在竞赛中拿过一些国奖、省奖…已保研学习经验:扎实基础+多做笔记+多敲代码+多思考+学好英语!唯有努力本文仅记录自己感兴趣的内容问题场景存在一个类型为edge的文件需要转化为格
- R语言机器学习算法实战系列(十九)特征选择之Monte Carlo算法(Monte Carlo Feature Selection)
生信学习者1
R语言机器学习实战r语言机器学习算法数据分析数据挖掘数据可视化人工智能
禁止商业或二改转载,仅供自学使用,侵权必究,如需截取部分内容请后台联系作者!文章目录介绍原理步骤下载数据加载R包导入数据数据预处理数据分割MCFS运行MCFS-ID过程混淆矩阵重要特征的RI最小阈值距离与共同部分收敛特征重要性排序选择重要特征构建特征依赖图提取重要特征基于重要特征构建随机森林模型混淆矩阵评估模型AUC曲线刻画模型在训练和测试数据集的表现总结系统信息介绍特征选择(FeatureSel
- ProcessOn入选AI年度榜单《2024 AIGC赋能行业创新引领者》
ProcessOn官方账号
processon人工智能AIGC
2024年12月26日至27日,由中国产业海外发展协会指导、极新主办、前海香港科技青年之家与粤港澳大湾区青年创新创业中心联合主办的「重度垂直·2024极新AIGC峰会」在深圳、香港两地隆重举行,ProcessOn因在AI绘图解决方案方面的出色能力,荣登「2024AGI独角兽TOP50」和「2024AIGC赋能行业创新引领者」榜单,得到了各行各业的持续关注。2024AGI独角兽TOP50荣誉海报20
- 分布式存储的技术选型之HDFS、Ceph、MinIO对比
Linux运维老纪
勇敢向前迎接运维开发之挑战分布式hdfsceph云原生运维开发大数据云计算
分布式存储的技术选型比:HDFS、Ceph、MinIO对比一文读懂分布式存储在当今数字化时代,数据呈爆炸式增长,分布式存储技术应运而生,成为大数据存储与管理的得力助手。它将数据分散存于多台独立设备,构建起一个庞大而可靠的虚拟存储体系,有效突破了传统集中式存储的性能瓶颈,大幅提升了可靠性、可用性及存取效率,轻松应对海量数据的存储挑战。分布式存储的应用场景极为广泛。在大数据处理领域,如互联网公司应对海
- Kubernetes v1.17 版本解读 | 云原生生态周报 Vol. 31
编程微思
作者|徐迪、李传云、黄珂、汪萌海、张晓宇、何淋波、陈有坤、李鹏审核|陈俊上游重要进展1.Kubernetesv1.17版本发布功能稳定性是第一要务。v1.17包含22个增强功能:14个增强功能已逐渐稳定,4个增强功能已进入beta版,4个增强功能已进入alpha版本。MajorTheme云提供商标签达到GA这个自1.2版本就引入的label,在1.17版本终于GA。之前旧的label已经被废弃掉:
- 飞轮科技荣获中国电信星海大数据最佳合作伙伴奖!
近日,由中国电信集团数据发展中心主办的数据要素合作论坛在广州召开。大会以“数聚共生·智启未来”为主题,旨在展示数据要素应用成果,探索数据要素创新实践。与会期间,为了感谢2024年生态合作伙伴对中国电信数据业务发展工作的支持,会议举行了“星海大数据·最佳合作伙伴奖”颁奖仪式。飞轮科技凭借其在数据分析领域的卓越表现与深厚实力,获得这一殊荣。作为中国电信的长期合作伙伴,飞轮科技持续致力于为中国电信提供先
- 温度保险丝在安装时还需要注意这些?
深圳市顺海科技有限公司
被动元器件电子元器件贴片电容电感保护器件原厂授权一级代理商代理商
被动元器件,保护器件,特殊电阻,采样电阻,电流检测电阻--顺海科技:廖先生温度保险丝一、安装注意事项:1、当使用引线被弯曲,该距离应是弯曲超过6毫米根构件;当弯曲时,不能破坏根部和引线不能被强行拉,推,扭线。2、引线焊接完成时,应将通过加热温度条件限制在最小,注意我们不得在热熔断体上加一个高温;不得强行牵拉、按压、扭拧热熔断体和引线;焊接工作完毕后,应立即冷却30秒以上。3、连接构件应该能够在电器
- 国产海光CPU平台兼容性指南-基础软件分册-20231013(附各系统下载链接)
技术瘾君子1573
服务器&存储服务器兼容列表海光CPU云计算大数据操作系统
目录声明一、操作系统二、虚拟化和云2.1虚拟化和云2.2虚拟机上的操作系统2.2.1VMwarevSphere上的虚拟机操作系统2.2.2KVM上的虚拟机操作系统2.2.3WindowsHyper-V上的虚拟机操作系统2.2.4VirtualBox上的虚拟机操作系统三、分布式存储四、数据库五、中间件六、大数据七、平台组件7.1云平台7.2大数据平台7.3人工智能平台7.4科学与工程计算平台八、其它
- 凸优化学习
qiaoxinyu10623
凸优化1024程序员节
认为学习凸优化理论比较合适的路径是:学习/复习线性代数和(少量)高等数学的知识。实际上,凸优化理论综合使用了线性代数和微积分的相关知识,比如方向导数,雅克比矩阵,海森矩阵,KKT条件等。这里强烈推荐MIT公开课《线性代数》,GilbertStrang教授主讲,完全不是照本宣科,而是注重几何解释,非常具有启发性,学完之后,你会对线性代数有全新的认识。学习视频:-UP主汉语配音-【线性代数的本质】合集
- ChatGPT4.0最新功能和使用技巧,助力日常生活、学习与工作!
WangYan2022
教程人工智能chatgpt数据分析ai绘画AI写作
熟练掌握ChatGPT4.0在数据分析、自动生成代码等方面的强大功能,系统学习人工智能(包括传统机器学习、深度学习等)的基础理论知识,以及具体的代码实现方法,同时掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧,以及人工智能领域经典机器学习算法(BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等)和热门深度学习方法(卷积神经网络、迁移学习、RNN与LSTM神经网络
- 随机森林分类算法原理与实验分析
ningaiiii
机器学习与深度学习随机森林分类算法
随机森林分类算法原理与实验分析1.引言随机森林(RandomForest)是一种集成学习方法,它通过构建多个决策树并结合它们的预测结果来进行分类。你可以把它想象成一个“团队决策”的过程:团队中的每个成员(决策树)都独立发表意见,最后通过投票决定最终结果。这种方法不仅提高了模型的准确性,还增强了模型的稳定性和鲁棒性。随机森林的主要特点是通过随机选择样本和特征来构建多个决策树,从而避免单棵决策树可能产
- Enum用法
不懂事的小屁孩
enum
以前的时候知道enum,但是真心不怎么用,在实际开发中,经常会用到以下代码:
protected final static String XJ = "XJ";
protected final static String YHK = "YHK";
protected final static String PQ = "PQ";
- 【Spark九十七】RDD API之aggregateByKey
bit1129
spark
1. aggregateByKey的运行机制
/**
* Aggregate the values of each key, using given combine functions and a neutral "zero value".
* This function can return a different result type
- hive创建表是报错: Specified key was too long; max key length is 767 bytes
daizj
hive
今天在hive客户端创建表时报错,具体操作如下
hive> create table test2(id string);
FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. MetaException(message:javax.jdo.JDODataSto
- Map 与 JavaBean之间的转换
周凡杨
java自省转换反射
最近项目里需要一个工具类,它的功能是传入一个Map后可以返回一个JavaBean对象。很喜欢写这样的Java服务,首先我想到的是要通过Java 的反射去实现匿名类的方法调用,这样才可以把Map里的值set 到JavaBean里。其实这里用Java的自省会更方便,下面两个方法就是一个通过反射,一个通过自省来实现本功能。
1:JavaBean类
1 &nb
- java连接ftp下载
g21121
java
有的时候需要用到java连接ftp服务器下载,上传一些操作,下面写了一个小例子。
/** ftp服务器地址 */
private String ftpHost;
/** ftp服务器用户名 */
private String ftpName;
/** ftp服务器密码 */
private String ftpPass;
/** ftp根目录 */
private String f
- web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(二)
老A不折腾
finereportweb报表java报表总结
抛砖引玉,希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来,Mark一下,利人利己。
出现问题先搜一下文档上有没有,再看看度娘有没有,再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题,大多文档上都有提到的。
1、没有返回数据集:
在存储过程中的操作语句之前加上set nocount on 或者在数据集exec调用存储过程的前面加上这句。当S
- linux 系统cpu 内存等信息查看
墙头上一根草
cpu内存liunx
1 查看CPU
1.1 查看CPU个数
# cat /proc/cpuinfo | grep "physical id" | uniq | wc -l
2
**uniq命令:删除重复行;wc –l命令:统计行数**
1.2 查看CPU核数
# cat /proc/cpuinfo | grep "cpu cores" | u
- Spring中的AOP
aijuans
springAOP
Spring中的AOP
Written by Tony Jiang @ 2012-1-18 (转)何为AOP
AOP,面向切面编程。
在不改动代码的前提下,灵活的在现有代码的执行顺序前后,添加进新规机能。
来一个简单的Sample:
目标类:
[java]
view plain
copy
print
?
package&nb
- placeholder(HTML 5) IE 兼容插件
alxw4616
JavaScriptjquery jQuery插件
placeholder 这个属性被越来越频繁的使用.
但为做HTML 5 特性IE没能实现这东西.
以下的jQuery插件就是用来在IE上实现该属性的.
/**
* [placeholder(HTML 5) IE 实现.IE9以下通过测试.]
* v 1.0 by oTwo 2014年7月31日 11:45:29
*/
$.fn.placeholder = function
- Object类,值域,泛型等总结(适合有基础的人看)
百合不是茶
泛型的继承和通配符变量的值域Object类转换
java的作用域在编程的时候经常会遇到,而我经常会搞不清楚这个
问题,所以在家的这几天回忆一下过去不知道的每个小知识点
变量的值域;
package 基础;
/**
* 作用域的范围
*
* @author Administrator
*
*/
public class zuoyongyu {
public static vo
- JDK1.5 Condition接口
bijian1013
javathreadConditionjava多线程
Condition 将 Object 监视器方法(wait、notify和 notifyAll)分解成截然不同的对象,以便通过将这些对象与任意 Lock 实现组合使用,为每个对象提供多个等待 set (wait-set)。其中,Lock 替代了 synchronized 方法和语句的使用,Condition 替代了 Object 监视器方法的使用。
条件(也称为条件队列或条件变量)为线程提供了一
- 开源中国OSC源创会记录
bijian1013
hadoopsparkMemSQL
一.Strata+Hadoop World(SHW)大会
是全世界最大的大数据大会之一。SHW大会为各种技术提供了深度交流的机会,还会看到最领先的大数据技术、最广泛的应用场景、最有趣的用例教学以及最全面的大数据行业和趋势探讨。
二.Hadoop
&nbs
- 【Java范型七】范型消除
bit1129
java
范型是Java1.5引入的语言特性,它是编译时的一个语法现象,也就是说,对于一个类,不管是范型类还是非范型类,编译得到的字节码是一样的,差别仅在于通过范型这种语法来进行编译时的类型检查,在运行时是没有范型或者类型参数这个说法的。
范型跟反射刚好相反,反射是一种运行时行为,所以编译时不能访问的变量或者方法(比如private),在运行时通过反射是可以访问的,也就是说,可见性也是一种编译时的行为,在
- 【Spark九十四】spark-sql工具的使用
bit1129
spark
spark-sql是Spark bin目录下的一个可执行脚本,它的目的是通过这个脚本执行Hive的命令,即原来通过
hive>输入的指令可以通过spark-sql>输入的指令来完成。
spark-sql可以使用内置的Hive metadata-store,也可以使用已经独立安装的Hive的metadata store
关于Hive build into Spark
- js做的各种倒计时
ronin47
js 倒计时
第一种:精确到秒的javascript倒计时代码
HTML代码:
<form name="form1">
<div align="center" align="middle"
- java-37.有n 个长为m+1 的字符串,如果某个字符串的最后m 个字符与某个字符串的前m 个字符匹配,则两个字符串可以联接
bylijinnan
java
public class MaxCatenate {
/*
* Q.37 有n 个长为m+1 的字符串,如果某个字符串的最后m 个字符与某个字符串的前m 个字符匹配,则两个字符串可以联接,
* 问这n 个字符串最多可以连成一个多长的字符串,如果出现循环,则返回错误。
*/
public static void main(String[] args){
- mongoDB安装
开窍的石头
mongodb安装 基本操作
mongoDB的安装
1:mongoDB下载 https://www.mongodb.org/downloads
2:下载mongoDB下载后解压
 
- [开源项目]引擎的关键意义
comsci
开源项目
一个系统,最核心的东西就是引擎。。。。。
而要设计和制造出引擎,最关键的是要坚持。。。。。。
现在最先进的引擎技术,也是从莱特兄弟那里出现的,但是中间一直没有断过研发的
 
- 软件度量的一些方法
cuiyadll
方法
软件度量的一些方法http://cuiyingfeng.blog.51cto.com/43841/6775/在前面我们已介绍了组成软件度量的几个方面。在这里我们将先给出关于这几个方面的一个纲要介绍。在后面我们还会作进一步具体的阐述。当我们不从高层次的概念级来看软件度量及其目标的时候,我们很容易把这些活动看成是不同而且毫不相干的。我们现在希望表明他们是怎样恰如其分地嵌入我们的框架的。也就是我们度量的
- XSD中的targetNameSpace解释
darrenzhu
xmlnamespacexsdtargetnamespace
参考链接:
http://blog.csdn.net/colin1014/article/details/357694
xsd文件中定义了一个targetNameSpace后,其内部定义的元素,属性,类型等都属于该targetNameSpace,其自身或外部xsd文件使用这些元素,属性等都必须从定义的targetNameSpace中找:
例如:以下xsd文件,就出现了该错误,即便是在一
- 什么是RAID0、RAID1、RAID0+1、RAID5,等磁盘阵列模式?
dcj3sjt126com
raid
RAID 1又称为Mirror或Mirroring,它的宗旨是最大限度的保证用户数据的可用性和可修复性。 RAID 1的操作方式是把用户写入硬盘的数据百分之百地自动复制到另外一个硬盘上。由于对存储的数据进行百分之百的备份,在所有RAID级别中,RAID 1提供最高的数据安全保障。同样,由于数据的百分之百备份,备份数据占了总存储空间的一半,因而,Mirror的磁盘空间利用率低,存储成本高。
Mir
- yii2 restful web服务快速入门
dcj3sjt126com
PHPyii2
快速入门
Yii 提供了一整套用来简化实现 RESTful 风格的 Web Service 服务的 API。 特别是,Yii 支持以下关于 RESTful 风格的 API:
支持 Active Record 类的通用API的快速原型
涉及的响应格式(在默认情况下支持 JSON 和 XML)
支持可选输出字段的定制对象序列化
适当的格式的数据采集和验证错误
- MongoDB查询(3)——内嵌文档查询(七)
eksliang
MongoDB查询内嵌文档MongoDB查询内嵌数组
MongoDB查询内嵌文档
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2177301 一、概述
有两种方法可以查询内嵌文档:查询整个文档;针对键值对进行查询。这两种方式是不同的,下面我通过例子进行分别说明。
二、查询整个文档
例如:有如下文档
db.emp.insert({
&qu
- android4.4从系统图库无法加载图片的问题
gundumw100
android
典型的使用场景就是要设置一个头像,头像需要从系统图库或者拍照获得,在android4.4之前,我用的代码没问题,但是今天使用android4.4的时候突然发现不灵了。baidu了一圈,终于解决了。
下面是解决方案:
private String[] items = new String[] { "图库","拍照" };
/* 头像名称 */
- 网页特效大全 jQuery等
ini
JavaScriptjquerycsshtml5ini
HTML5和CSS3知识和特效
asp.net ajax jquery实例
分享一个下雪的特效
jQuery倾斜的动画导航菜单
选美大赛示例 你会选谁
jQuery实现HTML5时钟
功能强大的滚动播放插件JQ-Slide
万圣节快乐!!!
向上弹出菜单jQuery插件
htm5视差动画
jquery将列表倒转顺序
推荐一个jQuery分页插件
jquery animate
- swift objc_setAssociatedObject block(version1.2 xcode6.4)
啸笑天
version
import UIKit
class LSObjectWrapper: NSObject {
let value: ((barButton: UIButton?) -> Void)?
init(value: (barButton: UIButton?) -> Void) {
self.value = value
- Aegis 默认的 Xfire 绑定方式,将 XML 映射为 POJO
MagicMa_007
javaPOJOxmlAegisxfire
Aegis 是一个默认的 Xfire 绑定方式,它将 XML 映射为 POJO, 支持代码先行的开发.你开发服 务类与 POJO,它为你生成 XML schema/wsdl
XML 和 注解映射概览
默认情况下,你的 POJO 类被是基于他们的名字与命名空间被序列化。如果
- js get max value in (json) Array
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境max纵观千象
// Max value in Array
var arr = [1,2,3,5,3,2];Math.max.apply(null, arr); // 5
// Max value in Jaon Array
var arr = [{"x":"8/11/2009","y":0.026572007},{"x"
- XMLhttpRequest 请求 XML,JSON ,POJO 数据
Luob.
POJOjsonAjaxxmlXMLhttpREquest
在使用XMlhttpRequest对象发送请求和响应之前,必须首先使用javaScript对象创建一个XMLHttpRquest对象。
var xmlhttp;
function getXMLHttpRequest(){
if(window.ActiveXObject){
xmlhttp:new ActiveXObject("Microsoft.XMLHTTP
- jquery
wuai
jquery
以下防止文档在完全加载之前运行Jquery代码,否则会出现试图隐藏一个不存在的元素、获得未完全加载的图像的大小 等等
$(document).ready(function(){
jquery代码;
});
<script type="text/javascript" src="c:/scripts/jquery-1.4.2.min.js&quo