XF鸭
XF鸭

多分类预测 | MATLAB实现CNN-LSTM-Attention多输入分类预测

分类预测 | MATLAB实现CNN-LSTM-Attention多输入分类预测

分类效果

多分类预测 | MATLAB实现CNN-LSTM-Attention多输入分类预测_第1张图片

多分类预测 | MATLAB实现CNN-LSTM-Attention多输入分类预测_第2张图片

多分类预测 | MATLAB实现CNN-LSTM-Attention多输入分类预测_第3张图片

多分类预测 | MATLAB实现CNN-LSTM-Attention多输入分类预测_第4张图片

多分类预测 | MATLAB实现CNN-LSTM-Attention多输入分类预测_第5张图片

需要源码和数据的私信（微微有偿取哦）

你可能感兴趣的:(深度学习,分类,cnn,lstm)

  • 量化交易入门——平台框架、技术类策略、量化心得 アナリスト 机器学习深度学习概率论算法
    量化平台分类：本地：MC、TB、WH、TS、MT4云端：聚宽、优矿、米筐、bigquantSDK/量化API：万得、东财choice、掘金量化开源框架：PyCTP、Vnpy、zipline、quicklib使用平台的优点：省时省力，无需收集清洗数据无需编写复杂的回测引擎有大量集成好的函数使用使用平台的缺点：无法导入数据；数据有问题就没辙无法自定义下单算法很多限制，如日线只能用收盘价买卖编程语法不统
  • R语言中的偏最小乘回归（Partial Least Squares Regression, PLSR）和判别分析（Discriminant Analysis, 程序才子 r语言回归开发语言R语言
    R语言中的偏最小乘回归（PartialLeastSquaresRegression,PLSR）和判别分析（DiscriminantAnalysis,DA）偏最小乘回归（PartialLeastSquaresRegression,PLSR）与判别分析（DiscriminantAnalysis,DA）是R语言中常用的数据建模和预测技术。它们可以用于解决回归问题和分类问题。本文将介绍PLSR和DA的基本
  • 为AI聊天工具添加一个知识系统 之113 详细设计之54 Chance：偶然和适配 之2 一水鉴天 软件智能智能制造人工语言开发语言人工智能
    本文要点要点祖传代码中的”槽“（占位符变量）和它在实操中的三种槽（占据槽，请求槽和填充槽，实时数据库（source）中数据(流入ETL的一个正序流程行列并发靶向整形绑定变量）是如何通过“命名所依的AI行为”、“分类所缘的因果结构”和“求实所据的机器特征”（元数据仓库OLAP的三个行式并行服务进程锚定配形-限定变量）来精确锚定ETL任务绑定中的这个绑定到底是，谁和谁的什么绑定（资源存储库随着ETL的
  • 国外7个最佳大语言模型 (LLM) API推荐 程序员后端
    大型语言模型(LLM)API将彻底改变我们处理语言的方式。在深度学习和机器学习算法的支持下，LLMAPI提供了前所未有的自然语言理解能力。通过利用这些新的API，开发人员现在可以创建能够以前所未有的方式理解和响应书面文本的应用程序。下面，我们将比较从Bard到ChatGPT、PaLM等市场上顶级LLMAPI。我们还将探讨整合这些LLM的潜在用例，并考虑其对语言处理的影响。什么是大语言模型(LLM)
  • Ubuntu22.4.03服务器版安装及搭建深度学习环境的问题总结 蜡笔小祎在线学习 问题集合深度学习人工智能
    Ubuntu22.4.03服务器版安装流程整个流程已经有很多分享帖了，这里概述一下：下载iso制作启动U盘，按f2进入安装，选择语言，键盘布局english，ubuntuserver安装，DHCP自动配置网络（问题1），代理服务器我们没填，配置阿里云镜源http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/，磁盘分区（问题2），设置服务器密码，安装ssh远程工具，重启reboot。可参
  • Vision Transformer（ViT）：用 Transformer 颠覆图像识别 金外飞176 论文精读transformer深度学习人工智能
    VisionTransformer（ViT）：用Transformer颠覆图像识别在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）长期以来一直是图像识别任务的主流架构。然而，近年来，自然语言处理（NLP）领域中大放异彩的Transformer架构也开始在图像识别中崭露头角。今天，我们将深入探讨一种创新的架构——VisionTransformer（ViT），它将Transformer的强大能力直接应用于图像
  • 基于Transformer的YOLOv8检测头架构改进：提升目标检测精度的全新突破（YOLOv8） 步入烟尘 transformerYOLO目标检测
    本专栏专为AI视觉领域的爱好者和从业者打造。涵盖分类、检测、分割、追踪等多项技术，带你从入门到精通！后续更有实战项目，助你轻松应对面试挑战！立即订阅，开启你的YOLOv8之旅！专栏订阅地址：https://blog.csdn.net/mrdeam/category_12804295.html文章目录基于Transformer的YOLOv8检测头架构改进：提升目标检测精度的全新突破什么是DAtten
  • 【深度学习目标检测|YOLO算法5-1-1】YOLO家族进化史：从YOLOv1到YOLOv11的架构创新、性能优化与行业应用全解析... 985小水博一枚呀 论文解读深度学习目标检测YOLO人工智能算法架构网络
    【深度学习目标检测|YOLO算法5-1-1】YOLO家族进化史：从YOLOv1到YOLOv11的架构创新、性能优化与行业应用全解析…【深度学习目标检测|YOLO算法5-1-1】YOLO家族进化史：从YOLOv1到YOLOv11的架构创新、性能优化与行业应用全解析…文章目录【深度学习目标检测|YOLO算法5-1-1】YOLO家族进化史：从YOLOv1到YOLOv11的架构创新、性能优化与行业应用全解
  • 同步&异步日志系统-日志落地模块的实现 2401_82609762 c++gitvim
    功能：将格式化完成后的日志消息字符串，输出到指定的位置扩展：支持同时将日志落地到不同的位置位置分类：1.标准输出2.指定文件（时候进行日志分析）3.滚动文件（文件按照时间/大小进行滚动切换）扩展：支持落地方向的扩展用户可以自己编写一个新的落地模块，将日志进行其他方向的落地。实现思想1.抽象出一个落地基类2.之后根据落地方向从基类派生出不同落地方向的子类3.使用工厂模式进行创建与表示分离标准输出cl
  • 深度学习环境配置——Anaconda安装 tyyhmtyyhm 深度学习环境配置深度学习人工智能
    目录Ⅰ.Windows系统安装Anaconda1.1下载安装Ⅱ.Linux系统安装Anaconda（适用于服务器安装）2.1下载2.2安装操作系统：windows11/ubuntu20/ubuntu18更新时间：20240221Ⅰ.Windows系统安装Anaconda1.1下载安装https://www.anaconda.com/download默认安装即可。Ⅱ.Linux系统安装Anacond
  • 深度学习工厂的蓝图：拆解CUDA驱动、PyTorch与OpenCV的依赖关系 时光旅人01号 深度学习pytorchopencv
    想象一下，你正在建造一座深度学习工厂，这座工厂专门用于高效处理深度学习任务（如训练神经网络）和计算机视觉任务（如图像处理）。为了让工厂顺利运转，你需要搭建基础设施、安装设备、设置生产线，并配备控制台来管理整个生产过程。以下是这座工厂的详细构建过程：1.工厂的基础设施：Ubuntu比喻：Ubuntu是工厂所在的土地和建筑，提供了基础设施和运行环境。作用：提供操作系统环境，支持安装和运行各种工具和框架
  • 人工智能与机器学习入门：基尼系数（Gini Index）和基于熵（Entropy） 基尼系数基于熵机器学习入门
    在决策树应用一文中，在构建决策分类树应用决策算法时，介绍了基尼系数（GiniIndex）和基于熵（Entropy）两种算法。本文通过实例来更加深入的介绍一下这两个算法。仍然以简单的数据为例：id喜欢颜色是否有喉结身高性别1绿否165女2蓝是170男3粉否172女4绿是175男基尼系数分别对喜欢颜色是否有喉结求基尼系数如下：喜欢的颜色id喜欢颜色性别1绿女2蓝男3粉女4绿男对于姓别女分类而言，数据如
  • FakeApp 技术浅析（一） 爱研究的小牛 AIGC—深度伪造虚拟现实人工智能AIGC深度学习机器学习
    FakeApp是一款早期的深度伪造（Deepfake）工具，最初于2018年发布，用于生成和编辑换脸视频。尽管FakeApp已经不再更新，但它在深度伪造技术的发展中起到了重要作用。1.技术背景与理论基础1.1生成对抗网络（GANs）生成对抗网络（GANs）是深度学习领域中的一种重要模型，由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）组成。生成器负责生成逼真的数据（如图像、视频
  • DeepSeek 赋能工业软件之全流程方案 爱吃青菜的大力水手 人工智能自动化持续部署语言模型开源
    deepseek赋能工业软件之全流程方案之侧重半导体FABdeepseek在工业软件中的应用场景“deepseek”大模型在工业软件领域拥有广泛的应用场景，包括以下几个方面：智能调度：利用深度学习和优化算法，根据实时数据动态调整生产计划和资源分配。它可以综合考虑订单需求、设备状态和产能限制，智能生成最优的生产排程方案，减少等待时间和切换成本。例如在汽车制造工厂，deepseek可根据订单需求和设备
  • 深度学习之目标检测的常用标注工具 铭瑾熙 人工智能机器学习深度学习深度学习目标检测目标跟踪
    1LabelImgLabelImg是一款开源的图像标注工具，标签可用于分类和目标检测，它是用Python编写的，并使用Qt作为其图形界面，简单好用。注释以PASCALVOC格式保存为XML文件，这是ImageNet使用的格式。此外，它还支持COCO数据集格式。2labelmelabelme是一款开源的图像/视频标注工具，标签可用于目标检测、分割和分类。灵感是来自于MIT开源的一款标注工具Label
  • 34、深度学习-自学之路-深入理解-NLP自然语言处理-RNN一个简单的程序，可以从程序中理解RNN的基本思想。 小宇爱 深度学习-自学之路深度学习自然语言处理rnn
    importsys,random,mathfromcollectionsimportCounterimportnumpyasnpf=open('tasks_1-20_v1/en/qa1_single-supporting-fact_train.txt','r')raw=f.readlines()f.close()tokens=list()forlineinraw[0:1000]:tokens.ap
  • DeepSeek-R1 技术全景解析：从原理到实践的“炼金术配方” ——附多阶段训练流程图与核心误区澄清... 雪停时偶遇一叶春 流程图
    合集-人工智能(5)1.如何改进AI模型在特定环境中的知识检索2024-09-242.深度学习与统计学中的时间序列预测2024-10-033.《使用coze搭建一个会搜索、写ppt、思维导图的Agent》2024-10-294.深入浅出：Agent如何调用工具——从OpenAIFunctionCall到CrewAI框架01-145.DeepSeek-R1技术全景解析：从原理到实践的“炼金术配方”—
  • Transformer 模型架构 2401_89793006 热门话题transformer深度学习人工智能
    Transformer是一种模型架构（ModelArchitecture），而不是一个软件框架（Framework）。它的定位更接近于一种设计蓝图，类似于建筑中的结构设计方案。以下是详细解释：1.架构vs框架的区别概念定义示例模型架构定义神经网络的结构设计Transformer、CNN、RNN开发框架提供实现模型的工具和库PyTorch、TensorFlow2.Transformer作为架构的核心
  • 【自然语言处理|迁移学习-08】：中文语料完型填空 爱学习不掉头发 深度学习自然语言处理（NLP）自然语言处理迁移学习人工智能
    文章目录1中文语料完型填空任务介绍2数据集加载及处理3定义下游任务模型4模型训练5.模型测试1中文语料完型填空任务介绍任务介绍：完成中文语料完型填空完型填空是一个分类问题，[MASK]单词有21128种可能数据构建实现分析：使用迁移学习方式完成使用预训练模型bert模型提取文特征，后面添加全连接层和softmax进行单标签多分类2数据集加载及处理数据介绍：数据文件有三个train.csv，test
  • 鸢尾花分类项目 GUI 编织幻境的妖 分类数据挖掘人工智能
    1.机器学习的定义机器学习是一门人工智能的分支，专注于开发算法和统计模型，使计算机能够在没有明确编程的情况下从数据中自动学习和改进。通过识别数据中的模式和规律，机器学习系统可以做出预测或决策。常见的应用包括图像识别、语音识别、推荐系统等。2.为什么使用鸢尾花数据集（Irisdataset）鸢尾花数据集是一个经典的多类分类问题数据集，由英国统计学家和遗传学家RonaldFisher在1936年引入。
  • 动态蛇形卷积（DySnakeConv）在YOLOv8检测头中的应用与优化-分割性能的提升【YOLOv8】 步入烟尘 YOLO动态蛇形卷积DySnakeConv
    本专栏专为AI视觉领域的爱好者和从业者打造。涵盖分类、检测、分割、追踪等多项技术，带你从入门到精通！后续更有实战项目，助你轻松应对面试挑战！立即订阅，开启你的YOLOv8之旅！专栏订阅地址：https://blog.csdn.net/mrdeam/category_12804295.html文章目录动态蛇形卷积（DySnakeConv）在YOLOv8检测头中的应用与优化-分割性能的提升【YOLOv
  • 《神经网络与深度学习》(邱锡鹏) 内容概要【不含数学推导】 code_stream #机器学习神经网络
    第1章绪论基本概念：介绍了人工智能的发展历程及不同阶段的特点，如符号主义、连接主义、行为主义等。还阐述了深度学习在人工智能领域的重要地位和发展现状，以及其在图像、语音、自然语言处理等多个领域的成功应用。术语解释人工智能：旨在让机器模拟人类智能的技术和科学。深度学习：一种基于对数据进行表征学习的方法，通过构建具有很多层的神经网络模型，自动从大量数据中学习复杂的模式和特征。第2章机器学习概述基本概念：
  • BP 神经网络在考古数据分析中的应用 fanxbl957 人工智能理论与实践神经网络数据分析人工智能
    BP神经网络在考古数据分析中的应用摘要：本文深入探讨了BP神经网络在考古数据分析领域的应用。首先阐述了考古数据分析的重要性以及传统分析方法的局限性。随后详细介绍了BP神经网络的结构、原理与训练算法。通过丰富的代码示例展示了如何运用BP神经网络进行考古文物的分类鉴定、年代预测以及遗址空间分布分析等任务，涵盖数据预处理、网络构建、模型训练与评估等关键环节。分析了该应用的优势与局限性，并对其在考古数据分
  • 图像识别与应用 狂踹瘸子那条好脚 python
    图像识别作为人工智能领域的重要分支，近年来取得了显著进展，其中卷积神经网络（CNN）功不可没。CNN凭借其强大的特征提取能力，在图像分类、目标检测、人脸识别等任务中表现出色，成为图像识别领域的核心技术。一、卷积神经网络：图像识别的利器CNN是一种专门处理网格状数据的深度学习模型，其结构设计灵感来源于生物视觉系统。与全连接神经网络不同，CNN通过卷积层、池化层等结构，能够有效提取图像的局部特征，并逐
  • Mamba超绝创新！搭上异常检测准确率99%+！一区秒了！ 人工智能学起来 人工智能深度学习
    今天给大家推荐一个创新Max，且不卷的idea：基于Mamba做异常检测！以往的异常检测方法，以基于CNN、Transformer为主。但CNN在处理长距离依赖性方面存在困难，Transformer虽然表现出色，但由于其自注意力机制，计算复杂度较高。而Mamba，则完美弥补了这两者的缺陷，在有效处理长距离依赖性同时，具有线性复杂度，计算资源需求少！在提高模型检测精度和速度方面，一骑绝尘！比如模型A
  • 大模型如何改变教育？典型应用场景的探究与展望！ AGI大模型学习 大模型应用人工智能AI产品经理llama大模型AI大模型教程
    目前，大模型在教育领域的应用主要体现在个性化学习助手、智能问答系统、内容生成与创作辅助、智能写作评估、跨语言学习支持、数学解题辅助等几个方面。大模型技术在教育领域凭借卓越的数据处理能力和深度学习技术，极大推动了教育质量的提升与教育公平的实现。分级分类的教育数据助力大模型发展在构建与优化大模型的过程中，教育数据能够帮助我们更精准地理解教育现象，更有质量地辅助教学。教育数据涵盖广泛，包括但不限于学生的
  • DeepSeek原理介绍以及对网络安全行业的影响 AI拉呱 Deepseek人工智能
    大家好，我是AI拉呱，一个专注于人工智领域与网络安全方面的博主，现任资深算法研究员一职，兼职硕士研究生导师；热爱机器学习和深度学习算法应用，深耕大语言模型微调、量化、私域部署。曾获多次获得AI竞赛大奖，拥有多项发明专利和学术论文。对于AI算法有自己独特见解和经验。曾辅导十几位非计算机学生转行到算法岗位就业。关注评审分享一起学习更多知识。1.DeepSeek公司介绍1.1DeepSeek是什么：wh
  • auto-gptq安装以及不适配软硬件环境可能出现的问题及解决方式 IT修炼家 大模型部署大模型auto-gptqcuda
    目录1、auto-gptq是什么？2、auto-gptq安装3、auto-gptq不正确安装可能会出现的问题（1）爆出：`CUDAextensionnotinstalled.`（2）没有报错但是推理速度超级慢1、auto-gptq是什么？Auto-GPTQ是一种专注于量化深度学习模型的工具库。它的主要目标是通过量化技术（Quantization）将大型语言模型（LLM）等深度学习模型的大小和计算复
  • 【deepseek与chatGPT辩论】辩论题： “人工智能是否应当具备自主决策能力？” 海宁不掉头发 软件工程人工智能人工智能chatgptdeepseek
    探讨辩论题这个提案涉及创建一个精确的辩论题目，旨在测试deepseek的应答能力。创建辩论题目提议设计一个辩论题目以测试deepseek的应答能力。希望这个题目具有挑战性并能够测量其回应质量。好的，来一道适合深度学习的辩论题：辩论题：“人工智能是否应当具备自主决策能力？”这个话题涉及到人工智能的发展、伦理以及未来应用，可以从以下几个方面展开辩论：支持方：认为人工智能的自主决策能力能够加速科技进步，
  • 2025年三个月自学手册 网络安全（黑客技术） 网安kk web安全安全网络网络安全人工智能
    基于入门网络安全/黑客打造的：黑客&网络安全入门&进阶学习资源包什么是网络安全网络安全可以基于攻击和防御视角来分类，我们经常听到的“红队”、“渗透测试”等就是研究攻击技术，而“蓝队”、“安全运营”、“安全运维”则研究防御技术。如何成为一名黑客很多朋友在学习安全方面都会半路转行，因为不知如何去学，在这里，我将这个整份答案分为黑客（网络安全）入门必备、黑客（网络安全）职业指南、黑客（网络安全）学习导航
  • 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
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他