- 模型可解释性:基于因果推理的反事实生成与决策可视化
燃灯工作室
Ai人工智能数学建模学习机器学习
1.技术原理与数学公式1.1因果推理基础结构方程模型(SEM):X=fX(PaX,UX)X=f_X(Pa_X,U_X)X=fX(PaX,UX)其中PaXPa_XPaX为父节点集合,UXU_XUX为外生变量反事实定义:YX=x(u)=Ydo(X=x)(u)Y_{X=x}(u)=Y_{do(X=x)}(u)YX=x(u)=Ydo(X=x)(u)表示在相同背景条件uuu下,强制变量XXX取xxx时的结果
- 搜广推校招面经四十四
Y1nhl
搜广推面经python机器学习人工智能pytorch开发语言
快手主站推荐算法一、因果里面前门准则是什么(Front-DoorCriterion)前门准则是因果推断中的一个重要概念,用于在存在未观测混杂因素的情况下识别因果效应。它由朱迪亚·珀尔(JudeaPearl)提出,是后门准则的补充。1.1.定义前门准则适用于以下情况:存在一个中介变量MMM,它完全介导了处理变量XXX对结果变量YYY的因果效应。处理变量XXX和结果变量YYY之间存在未观测的混杂因素U
- 【学习思维模型】
宇希啊
思维模型学习
学习思维模型一、理解类模型二、记忆类模型三、解决问题类模型四、结构化学习模型五、效率与习惯类模型六、高阶思维模型七、实践建议八、新增学习思维模型**1.波利亚问题解决四步法****2.主动回忆(ActiveRecall)****3.鱼骨图(因果图/IshikawaDiagram)****4.MECE原则(MutuallyExclusive,CollectivelyExhaustive)****5.
- AIGC实战——Transformer模型
盼小辉丶
AIGCtransformer深度学习
AIGC实战——Transformer模型0.前言1.T52.GPT-3和GPT-43.ChatGPT小结系列链接0.前言我们在GPT(GenerativePre-trainedTransformer)一节所构建的GPT模型是一个解码器Transformer,它逐字符地生成文本字符串,并使用因果掩码只关注输入字符串中的前一个单词。另一些编码器Transformer,不使用因果掩码,而是关注整个输入
- 文本标注工具(brat)
deepdata_cn
文本标注文本标注
文本标注是自然语言处理领域中的一项基础且关键的任务,它主要是指专业的标注人员或借助特定的标注工具,按照一定的规则和标准,对文本内容进行标记和注释,从而赋予文本特定的语义信息和结构信息。具体来说,标注人员会根据任务需求,在文本中识别并标记出各种元素,比如将文本中的人名、地名、组织机构名等标注为不同的实体类型,确定文本中不同实体之间存在的关系,像因果关系、所属关系等,还会对文本中的特定事件进行标注,记
- 双盲机制(信念,欲望):模型上下文通常会包含所有信,双盲机制屏蔽:每个智能体分别进行独立的模型调用
ZhangJiQun&MXP
教学2021AIpython2024大模型以及算力人工智能androidpython自然语言处理pycharm
如何让人工智能生成的说服性对话更接近真实的日常交流目录如何让人工智能生成的说服性对话更接近真实的日常交流**一、核心创新点解析****1.双盲对话生成机制****2.因果心理理论指导****3.多智能体协作框架ToMMA****二、实验结论****三、论文贡献**怎么代码中实现Agent的双盲场景假设代码实现代码解释注意事项模型上下文通常会包含所有信,双盲机制屏蔽:每个智能体分别进行独立的模型调用
- 因果推断在智能广告中的实践
AI天才研究院
计算AI大模型应用入门实战与进阶大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA计算AI大模型应用
非常感谢您提出这个有趣的话题。让我们一步步设计一个关于"因果推断在智能广告中的实践"的系统架构。这个项目将涉及复杂的数据分析、机器学习和广告投放系统,我们需要仔细考虑各个方面以确保系统的有效性和可扩展性。文章目录因果推断在智能广告中的实践-系统架构设计1.需求分析1.1功能需求1.2非功能性需求2.系统概述2.1高层次系统描述2.2主要组件及关系2.3系统核心流程3.详细架构设计3.1数据收集模块
- 音频进阶学习十六——LTI系统的差分方程与频域分析一(频率响应)
山河君
#语音信号处理学习信号处理音视频
文章目录前言一、差分方程的有理式1.差分方程的有理分式2.因果系统和ROC3.稳定性与ROC二、频率响应1.定义2.幅频响应3.相频响应4.群延迟总结前言本篇文章会先复习Z变换的有理分式,这是之前文章中提过的内容,这里会将差分方程和有理分式进行结合来看。主要是通过有理分式进行对于冲激响应的表达,以及根据导函数对于频率响应的介绍。本文会对Z变换的频率响应中的幅频响应、相频响应以及群延迟的表达式进行推
- 在数据分析工作中运用因果推断模型的实践指南
theskylife
#因果分析数据分析大数据人工智能AI因果分析
目录1.写在开头2.因果推断模型的基础2.1因果关系vs.相关关系2.2基本概念和术语3.常见的因果推断方法3.1随机对照试验(RCTs)3.2工具变量法(IV)3.3回归不连续设计(RDD)4.因果推断的实际应用4.1案例研究1:使用RCTs分析营销活动的效果4.1.1背景和问题描述4.1.2实验设计和数据收集4.1.3数据分析和结果解释4.2案例研究2:应用工具变量法解决价格对销量的影响问题4
- 困惑度的估计
转码的小石
语言模型
固定长度模型的困惑度(Perplexity,PPL)困惑度(PPL)是评估语言模型性能的常用指标。需要注意的是,这个指标专门适用于经典的语言模型(有时称为自回归模型或因果语言模型),而对于像BERT这样的掩码语言模型,则定义不太清楚(请参考模型总结)。经典语言模型:经典语言模型的目标是计算给定一段文本的概率,具体来说,就是计算一个序列中每个token的条件概率,n-gram模型是最基础的经典语言模
- 推理模型时代:大语言模型如何从对话走向深度思考?
深度学习机器
优质项目RAG大语言模型语言模型人工智能开源
一、对话模型和推理模型的区别概述对话模型是专门用于问答交互的语言模型,符合人类的聊天方式,返回的内容可能仅仅只是一个简短的答案,一般模型名称后面会带有「chat」字样。推理模型是比较新的产物,没有明确的定义,一般是指输出过程中带有和或其他表示思考过程的模型,在返回的内容中可以明确看到模型自身存在思考和反思行为。两者的区别可以概括如下:维度推理模型对话模型核心目标解决复杂逻辑推理、数学计算、因果推断
- 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
- 软件工程-软件测试
Wlq0415
软件工程软件工程
目录测试的目的测试原则测试过程传统软件的测试策略单元测试的测试内容(考点)集成测试确认测试准则/有效性测试测试方法黑盒测试等价类划分边界值分析错误推测因果图判定表白盒测试WEB服务器测试测试的目的就是希望能以最少的人力和时间发现潜在的各种错误和缺陷。测试原则应尽早、不断地进行测试。测试工作应该避免由原开发软件的人或小组承担在设计测试方案时,不仅要确定输入数据,而且要根据系统功能确定预期输出结果。在
- 【深入探索-deepseek】高等数学与AI的因果关系
我的青春不太冷
人工智能机器学习数学
目录数学在AI不同领域的应用区别一、计算机视觉领域1.线性代数2.微积分3.概率论与统计二、自然语言处理领域三、语音识别领域四、数学在AI不同领域应用的逻辑图五、参考资料数学在AI不同领域的应用区别一、计算机视觉领域1.线性代数图像变换:想象我们有一张二维图片,图片里有个点,它的位置用坐标((x,y))表示。现在我们想把这个点绕着图片的原点(就像把纸钉在墙上,以钉子的位置为中心)逆时针旋转一定角度
- 软件测试用例设计方法:正交试验冲锋
测试老哥
测试用例python软件测试自动化测试测试工具功能测试职场和发展
点击文末小卡片,免费获取软件测试全套资料,资料在手,涨薪更快1、引言上篇讲了因果图和判定表法,而这两种方法在变量值很多、排列组合数量极大的场景下,会生成非常庞大且冗余的测试用例,此时我们很难对所有组合场景进行全量测试用例覆盖,基于此短板,正交试验法应运而生。2、概念及原理2.1定义正交试验法是研究多因素、多水平的一种试验法,它是利用正交表来对试验进行设计,通过少数的试验替代全面试验思想:用部分试验
- 【时序预测】-深度学习系列
TIM老师
时序预测深度学习时序预测
Wavenet(2016)重点:CNN系列+因果卷积+膨胀卷积核心:确保了输出的时间点只依赖于输入序列中时间戳早于或等于该输出时间点的数据,核心模块膨胀卷积能够扩大卷积层的感受野,从而更充分学习序列的全局信息。DeepAR(2017Amazon)DeepAR:ProbabilisticForecastingwithAutoregressiveRecurrentNetworks重点:RNN系列+多元
- 主题聚类:精炼信息的关键步骤
XianxinMao
聚类数据挖掘机器学习
标题:主题聚类:精炼信息的关键步骤文章信息摘要:主题聚类是一种关键的信息整合方法,通过识别相似主题、合并重复内容并保留最完整、准确的版本来优化信息结构。这一过程不仅减少了信息冗余,还提高了信息的质量和可用性,广泛应用于学术研究、内容创作和数据分析等领域。逻辑层级的建立则帮助区分主要和次要观点,识别因果关系,构建清晰的逻辑框架,使观点更具说服力。信息完整性要求每个观点都得到完整表达,补充必要的上下文
- 因果推断与机器学习—因果表征学习与泛化能力
樱花的浪漫
因果推断机器学习学习人工智能深度学习自然语言处理计算机视觉
近十年来,深度学习在多个领域取得了巨大成功,包括机器视觉、自然语言处理、语音识别和生物信息等。这些成功为机器学习技术的进一步发展和应用奠定了基础。表征学习是深度学习的核心技术之一。在机器学习问题中,其主要目的是从观测到的低级变量中提取信息,进而学习到能够准确预测目标变量的高级变量。这种从低层次到高层次变量的学习过程,有助于模型更好地理解数据和进行预测。以德国马克斯-普朗克研究所的BernhardS
- 第二篇:多模态技术突破——DeepSeek如何重构AI的感知与认知边界
python算法(魔法师版)
动态规划
——从跨模态对齐到因果推理的工程化实践在AI技术从单一模态向多模态跃迁的关键阶段,DeepSeek通过自研的多模态融合框架,在视觉-语言-语音的联合理解与生成领域实现系统性突破。本文将从技术实现层面,解构其跨模态表征学习、动态融合机制与因果推理能力的内在创新。1.跨模态对齐革命:时空一致性建模传统多模态模型常面临模态割裂问题,DeepSeek提出「时空同步对比学习」(ST-CL)框架:视觉-语言对
- 因果关系推断与机器学习
hhhh106
读书笔记大数据
因果关系定义设X和Y是两个随机变量。定义X是Y的因,即因果关系X→Y存在,当且仅当Y的取值一定会随X的取值变化而发生变化。两个变量X、Y之间有相关性往往不是我们能判断它们之间有因果关系的依据。其中包括三种情况:X是Y的因、X是Y的果、X与Y有共同原因(commoncause)。对于第三种情况,我们把这种不是因果关系的相关性叫作虚假相关(spuriouscorrelation)。机器学习模型是强大的
- 【深度学习】因果推断与机器学习的高级实践 数学建模_问题根因 分析 机器学习
2401_84239830
程序员深度学习机器学习数学建模
现阶段深度学习有三大特征:数据驱动:即数据训练,将数据输入到模型中进行训练;关联学习:模型基于给定训练数据集,进行关联学习;概率输出:即最后的输出,判断这个图片有“狗“的概率是多少。以数据驱动、关联学习、概率输出为特征的深度学习存在什么问题呢?以一个简单的图片识别问题为例:识别一张图片中是否有狗。在很多预测问题中,我们拿到的数据集往往都是有偏的,比如我们拿到的数据中有80%的图片中狗都在草地上,这
- 因果推断与机器学习—因果推断入门(1)
樱花的浪漫
因果推断机器学习人工智能计算机视觉搜索引擎深度学习算法
在机器学习被广泛应用于对人类产生巨大影响的场景(如社交网络、电商、搜索引擎等)的今天,因果推断的重要性开始在机器学习社区的论文和演讲中被不断提及。图灵奖得主YoshuaBengio在对系统2(system2,这个说法来自心理学家DanielKahneman的作品,人类大脑由两套系统构成:系统1负责快速思考,做出下意识的反应;系统2则负责比较耗时的思考,如理解事物之间的因果关系)的畅想中强调,在实现
- 5. 言语理解与表达 5-中心理解题-关联词因果
上岸学堂
行测小白到上岸-言语理解与表达行测百日上岸计划人工智能经验分享学习职场和发展大数据java
关联词-因果核心特征结论是重点:在因果关系中,结论通常是文段的中心内容。典型格式:因为……所以……由于……因此……结论句位置结论句的位置对解题有重要影响,主要有以下几种情况:结论句在结尾这是最常见的情况,也是最容易识别的。例:“近年来,我国持续加大环境保护力度,实施了一系列严格的污染防治措施。因此,空气质量明显改善,PM2.5浓度大幅下降。”在这个例子中,结论"空气质量明显改善,PM2.5浓度大幅
- 软件测试学习路线
IT菇凉
单元测试jmeter功能测试
软件测试学习路线1.软件测试基础知识内容软件测试职业以及发展定位软件测试的概述&原则软件测试的策略及详细讲解软件测试的生命周期软件测试工作流程软件需求分析制作详解软件测试计划的编写软件测试用例的常用方法–等价类,边界值软件测试用例的常用方法–因果图,判定表测试用例的常用方法–状态迁移图;场景法软件测试环境准备&团队组织架构&职责划分bug编写规范,教你写出不low的缺陷bug的流转与状态处理缺陷编
- 嵌入式工程师必学(99):直流电路定理
芯片-嵌入式
嵌入式硬件
线性度属性LinearityProperty线性是描述因果之间线性关系的元素的属性。它是均匀性和可加性特性的组合。齐次性属性要求,如果输入(激励)乘以一个常数,则输出(响应)乘以相同的常数。例如,对于电阻,欧姆定律将输入i与输出v相关联:v=iR。如果i增加一个常数k,则v相应地增加k;那是可加性属性要求对输入之和的响应是对单独应用的每个输入的响应之和。因此,对于电阻,如果V1=i1R
- 分布式因果推断在美团履约平台的探索与实践 思维导图-java架构
用心去追梦
java架构开发语言
为了创建一个关于“分布式因果推断在美团履约平台的探索与实践”的思维导图,并且专注于Java架构下的实现,我们可以将这个主题分解为几个关键领域。这包括:项目背景、因果推断的基本概念、数据收集与预处理、分布式系统设计、算法选择与实现、性能优化策略、以及效果评估与迭代。以下是这个主题的思维导图结构建议:思维导图结构1.项目背景美团履约平台简介平台业务流程(如外卖配送、闪购等)履约效率的重要性分布式因果推
- PyTorch FlexAttention技术实践:基于BlockMask实现因果注意力与变长序列处理
本文介绍了如何利用torch2.5及以上版本中新引入的FlexAttention和BlockMask功能来实现因果注意力机制与填充输入的处理。鉴于目前网络上缺乏关于FlexAttention处理填充输入序列的完整代码示例和技术讨论,本文将详细阐述一种实现方法,该方法同时涵盖了因果注意力机制的实现。本文不会详细讨论FlexAttention的理论基础,如需了解更多技术细节,建议参考PyTorch官方
- 水泥质量纠纷案代理词
徐宝峰律师
贵州领航建设有限公司诉贵州纳雍隆庆乌江水泥有限公司产品质量纠纷案代理词尊敬的审判长、审判员:贵州千里律师事务所接受被告贵州纳雍隆庆乌江水泥有限公司的委托,指派我担任其诉讼代理人,参加本案的诉讼活动。下面,我结合本案事实和相关法律规定发表如下代理意见,供合议庭评议案件时参考:原告应当举证证明其遭受的损失与被告生产的水泥质量的因果关系。首先水泥是一种粉状水硬性无机胶凝材料。加水搅拌后成浆体,能在空气中
- 阅读笔记:阅读方法中的逻辑和转念
施吉涛
聊聊一些阅读的方法论吧,别人家的读书方法刚开始想写,然后就不知道写什么了,因为作者写的非常的“精致”我有一种乡巴佬进城的感觉,看到精美的摆盘,精致的食材不知道该如何下口也就是《阅读的方法》,我们姑且来试一下强劲的大脑篇,第一节:逻辑通俗的来讲,也就是表达的排列和顺序,再进一步就是因果关系和关联实际上书已经看了大概一遍,但直到打算写一下笔记的时候,才发现作者讲的推理更多的是阅读的对象中呈现出的逻辑也
- 你的善良,人不知,天知
似水流年2024
善良的人,才会有一颗百纳海川的心,能容,能忍,能让,能帮。善良的人,才会心存善念,看到别人有难时,就会伸手相帮;看到弱者被欺负时,就会挺身而出。善良的人,总是为别人想的太多,遇到什么事,都会换位思考,宁愿自己吃亏,受委屈,也不会去与别人争输赢。善良的人,因为不怕吃亏,所以更不会吃亏,世间有因果,善恶老天自会判断,你现在吃的亏,以后都会加倍的还你。善良的人,因为不怕上当,所以更不会上当,人若欺你,老
- Dom
周华华
JavaScripthtml
<!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
- 【Spark九十六】RDD API之combineByKey
bit1129
spark
1. combineByKey函数的运行机制
RDD提供了很多针对元素类型为(K,V)的API,这些API封装在PairRDDFunctions类中,通过Scala隐式转换使用。这些API实现上是借助于combineByKey实现的。combineByKey函数本身也是RDD开放给Spark开发人员使用的API之一
首先看一下combineByKey的方法说明:
- msyql设置密码报错:ERROR 1372 (HY000): 解决方法详解
daizj
mysql设置密码
MySql给用户设置权限同时指定访问密码时,会提示如下错误:
ERROR 1372 (HY000): Password hash should be a 41-digit hexadecimal number;
问题原因:你输入的密码是明文。不允许这么输入。
解决办法:用select password('你想输入的密码');查询出你的密码对应的字符串,
然后
- 路漫漫其修远兮 吾将上下而求索
周凡杨
学习 思索
王国维在他的《人间词话》中曾经概括了为学的三种境界古今之成大事业、大学问者,罔不经过三种之境界。“昨夜西风凋碧树。独上高楼,望尽天涯路。”此第一境界也。“衣带渐宽终不悔,为伊消得人憔悴。”此第二境界也。“众里寻他千百度,蓦然回首,那人却在灯火阑珊处。”此第三境界也。学习技术,这也是你必须经历的三种境界。第一层境界是说,学习的路是漫漫的,你必须做好充分的思想准备,如果半途而废还不如不要开始。这里,注
- Hadoop(二)对话单的操作
朱辉辉33
hadoop
Debug:
1、
A = LOAD '/user/hue/task.txt' USING PigStorage(' ')
AS (col1,col2,col3);
DUMP A;
//输出结果前几行示例:
(>ggsnPDPRecord(21),,)
(-->recordType(0),,)
(-->networkInitiation(1),,)
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(日期和时间函数)
老A不折腾
finereport报表工具web开发
web报表工具FineReport常用函数的用法总结(日期和时间函数)
说明:凡函数中以日期作为参数因子的,其中日期的形式都必须是yy/mm/dd。而且必须用英文环境下双引号(" ")引用。
DATE
DATE(year,month,day):返回一个表示某一特定日期的系列数。
Year:代表年,可为一到四位数。
Month:代表月份。
- c++ 宏定义中的##操作符
墙头上一根草
C++
#与##在宏定义中的--宏展开 #include <stdio.h> #define f(a,b) a##b #define g(a) #a #define h(a) g(a) int main() { &nbs
- 分析Spring源代码之,DI的实现
aijuans
springDI现源代码
(转)
分析Spring源代码之,DI的实现
2012/1/3 by tony
接着上次的讲,以下这个sample
[java]
view plain
copy
print
- for循环的进化
alxw4616
JavaScript
// for循环的进化
// 菜鸟
for (var i = 0; i < Things.length ; i++) {
// Things[i]
}
// 老鸟
for (var i = 0, len = Things.length; i < len; i++) {
// Things[i]
}
// 大师
for (var i = Things.le
- 网络编程Socket和ServerSocket简单的使用
百合不是茶
网络编程基础IP地址端口
网络编程;TCP/IP协议
网络:实现计算机之间的信息共享,数据资源的交换
协议:数据交换需要遵守的一种协议,按照约定的数据格式等写出去
端口:用于计算机之间的通信
每运行一个程序,系统会分配一个编号给该程序,作为和外界交换数据的唯一标识
0~65535
查看被使用的
- JDK1.5 生产消费者
bijian1013
javathread生产消费者java多线程
ArrayBlockingQueue:
一个由数组支持的有界阻塞队列。此队列按 FIFO(先进先出)原则对元素进行排序。队列的头部 是在队列中存在时间最长的元素。队列的尾部 是在队列中存在时间最短的元素。新元素插入到队列的尾部,队列检索操作则是从队列头部开始获得元素。
ArrayBlockingQueue的常用方法:
- JAVA版身份证获取性别、出生日期及年龄
bijian1013
java性别出生日期年龄
工作中需要根据身份证获取性别、出生日期及年龄,且要还要支持15位长度的身份证号码,网上搜索了一下,经过测试好像多少存在点问题,干脆自已写一个。
CertificateNo.java
package com.bijian.study;
import java.util.Calendar;
import
- 【Java范型六】范型与枚举
bit1129
java
首先,枚举类型的定义不能带有类型参数,所以,不能把枚举类型定义为范型枚举类,例如下面的枚举类定义是有编译错的
public enum EnumGenerics<T> { //编译错,提示枚举不能带有范型参数
OK, ERROR;
public <T> T get(T type) {
return null;
- 【Nginx五】Nginx常用日志格式含义
bit1129
nginx
1. log_format
1.1 log_format指令用于指定日志的格式,格式:
log_format name(格式名称) type(格式样式)
1.2 如下是一个常用的Nginx日志格式:
log_format main '[$time_local]|$request_time|$status|$body_bytes
- Lua 语言 15 分钟快速入门
ronin47
lua 基础
-
-
单行注释
-
-
[[
[多行注释]
-
-
]]
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
1.
变量 & 控制流
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
num
=
23
-
-
数字都是双精度
str
=
'aspythonstring'
- java-35.求一个矩阵中最大的二维矩阵 ( 元素和最大 )
bylijinnan
java
the idea is from:
http://blog.csdn.net/zhanxinhang/article/details/6731134
public class MaxSubMatrix {
/**see http://blog.csdn.net/zhanxinhang/article/details/6731134
* Q35
求一个矩阵中最大的二维
- mongoDB文档型数据库特点
开窍的石头
mongoDB文档型数据库特点
MongoDD: 文档型数据库存储的是Bson文档-->json的二进制
特点:内部是执行引擎是js解释器,把文档转成Bson结构,在查询时转换成js对象。
mongoDB传统型数据库对比
传统类型数据库:结构化数据,定好了表结构后每一个内容符合表结构的。也就是说每一行每一列的数据都是一样的
文档型数据库:不用定好数据结构,
- [毕业季节]欢迎广大毕业生加入JAVA程序员的行列
comsci
java
一年一度的毕业季来临了。。。。。。。。
正在投简历的学弟学妹们。。。如果觉得学校推荐的单位和公司不适合自己的兴趣和专业,可以考虑来我们软件行业,做一名职业程序员。。。
软件行业的开发工具中,对初学者最友好的就是JAVA语言了,网络上不仅仅有大量的
- PHP操作Excel – PHPExcel 基本用法详解
cuiyadll
PHPExcel
导出excel属性设置//Include classrequire_once('Classes/PHPExcel.php');require_once('Classes/PHPExcel/Writer/Excel2007.php');$objPHPExcel = new PHPExcel();//Set properties 设置文件属性$objPHPExcel->getProperties
- IBM Webshpere MQ Client User Issue (MCAUSER)
darrenzhu
IBMjmsuserMQMCAUSER
IBM MQ JMS Client去连接远端MQ Server的时候,需要提供User和Password吗?
答案是根据情况而定,取决于所定义的Channel里面的属性Message channel agent user identifier (MCAUSER)的设置。
http://stackoverflow.com/questions/20209429/how-mca-user-i
- 网线的接法
dcj3sjt126com
一、PC连HUB (直连线)A端:(标准568B):白橙,橙,白绿,蓝,白蓝,绿,白棕,棕。 B端:(标准568B):白橙,橙,白绿,蓝,白蓝,绿,白棕,棕。 二、PC连PC (交叉线)A端:(568A): 白绿,绿,白橙,蓝,白蓝,橙,白棕,棕; B端:(标准568B):白橙,橙,白绿,蓝,白蓝,绿,白棕,棕。 三、HUB连HUB&nb
- Vimium插件让键盘党像操作Vim一样操作Chrome
dcj3sjt126com
chromevim
什么是键盘党?
键盘党是指尽可能将所有电脑操作用键盘来完成,而不去动鼠标的人。鼠标应该说是新手们的最爱,很直观,指哪点哪,很听话!不过常常使用电脑的人,如果一直使用鼠标的话,手会发酸,因为操作鼠标的时候,手臂不是在一个自然的状态,臂肌会处于绷紧状态。而使用键盘则双手是放松状态,只有手指在动。而且尽量少的从鼠标移动到键盘来回操作,也省不少事。
在chrome里安装 vimium 插件
- MongoDB查询(2)——数组查询[六]
eksliang
mongodbMongoDB查询数组
MongoDB查询数组
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2177292 一、概述
MongoDB查询数组与查询标量值是一样的,例如,有一个水果列表,如下所示:
> db.food.find()
{ "_id" : "001", "fruits" : [ "苹
- cordova读写文件(1)
gundumw100
JavaScriptCordova
使用cordova可以很方便的在手机sdcard中读写文件。
首先需要安装cordova插件:file
命令为:
cordova plugin add org.apache.cordova.file
然后就可以读写文件了,这里我先是写入一个文件,具体的JS代码为:
var datas=null;//datas need write
var directory=&
- HTML5 FormData 进行文件jquery ajax 上传 到又拍云
ileson
jqueryAjaxhtml5FormData
html5 新东西:FormData 可以提交二进制数据。
页面test.html
<!DOCTYPE>
<html>
<head>
<title> formdata file jquery ajax upload</title>
</head>
<body>
<
- swift appearanceWhenContainedIn:(version1.2 xcode6.4)
啸笑天
version
swift1.2中没有oc中对应的方法:
+ (instancetype)appearanceWhenContainedIn:(Class <UIAppearanceContainer>)ContainerClass, ... NS_REQUIRES_NIL_TERMINATION;
解决方法:
在swift项目中新建oc类如下:
#import &
- java实现SMTP邮件服务器
macroli
java编程
电子邮件传递可以由多种协议来实现。目前,在Internet 网上最流行的三种电子邮件协议是SMTP、POP3 和 IMAP,下面分别简单介绍。
◆ SMTP 协议
简单邮件传输协议(Simple Mail Transfer Protocol,SMTP)是一个运行在TCP/IP之上的协议,用它发送和接收电子邮件。SMTP 服务器在默认端口25上监听。SMTP客户使用一组简单的、基于文本的
- mongodb group by having where 查询sql
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongo纵观千象
SELECT cust_id,
SUM(price) as total
FROM orders
WHERE status = 'A'
GROUP BY cust_id
HAVING total > 250
db.orders.aggregate( [
{ $match: { status: 'A' } },
{
$group: {
- Struts2 Pojo(六)
Luob.
POJOstrust2
注意:附件中有完整案例
1.采用POJO对象的方法进行赋值和传值
2.web配置
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<web-app version="2.5"
xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee&q
- struts2步骤
wuai
struts
1、添加jar包
2、在web.xml中配置过滤器
<filter>
<filter-name>struts2</filter-name>
<filter-class>org.apache.st