- anythingLLM 使用教程
惟贤箬溪
穷玩AiAIGC人工智能
一、anythingLLM简介anythingLLM是一款灵活且功能强大的语言模型,它基于先进的深度学习架构构建,旨在为用户提供多样化的自然语言处理服务。其设计理念注重通用性和可扩展性,能够适应多种领域和任务,无论是文本生成、智能问答,还是翻译、摘要提取等,都能展现出出色的性能。与同类模型相比,anythingLLM具有训练数据丰富、模型优化程度高的优势,能够生成更符合逻辑、更具实用性的文本内容。
- GitHub项目推荐--基于LLM的开源爬虫项目
惟贤箬溪
穷玩Aigithub爬虫
以下是一些基于大语言模型(LLM,LargeLanguageModel)的开源爬虫项目,它们结合了自然语言处理(NLP)技术与爬虫的功能,能在一定程度上提升爬取的智能化和精度。这些项目可以用于自动化抓取、内容提取、数据分析等任务。1.GPT-3WebScraper简介:这是一个基于OpenAIGPT-3模型的网页抓取工具,利用GPT-3的自然语言理解能力来生成有用的爬虫策略、处理网页内容并提取有价
- 深度解析大模型推理框架:原理、应用与实践
百度_开发者中心
人工智能大模型自然语言处理
在当今数据驱动的时代,大模型推理框架已经成为人工智能领域的重要支柱。本文将通过简明扼要、清晰易懂的方式,带领读者深入了解大模型推理框架的原理、应用领域和实践经验,帮助读者更好地掌握这一技术,并在实际工作中发挥其价值。一、大模型推理框架简介大模型推理框架是指一种基于深度学习技术的推理框架,主要用于解决大规模数据集下的复杂问题。该框架通过对海量数据进行高效的训练和推理,能够快速地对各种复杂场景进行分析
- 大模型推理框架:从理论到实践的全面解析
百度_开发者中心
人工智能大模型自然语言处理
在数据驱动的时代,深度学习技术已经渗透到各个行业,从图像识别到自然语言处理,从推荐系统到智能客服,其应用无处不在。然而,深度学习模型的训练和推理过程往往涉及大量数据和复杂计算,传统的计算框架难以满足需求。因此,大模型推理框架应运而生,成为解决这一问题的关键。一、大模型推理框架基本概念大模型推理框架是一种基于深度学习技术的推理框架,它通过对海量数据进行高效的训练和推理,能够快速地对各种复杂场景进行分
- 毕业论文代码实验(Python\MATLAB)基于K-means聚类的EMD-BiLSTM-Attention光伏功率预测模型
清风AI
毕业设计代码实现pythonlstm深度学习神经网络人工智能matlabpytorch
一、项目背景1.1光伏功率预测意义在能源结构转型背景下(国家能源局2025规划),光伏发电渗透率已超过18%。但受天气突变、云层遮挡等因素影响,光伏出力具有显著波动性,导致:电网调度难度增加(±15%功率波动)电力市场交易风险提升光储协同控制效率降低1.2技术挑战多尺度特征耦合:分钟级辐照度变化与小时级天气模式共存非线性映射关系:气象因素与发电功率呈高阶非线性关系数据模态差异:数值天气预报(NWP
- DeepSeek 部署指南 (使用 vLLM 本地部署)
AGI大模型资料分享员
人工智能语言模型学习chatgpt深度学习大模型deepseek
DeepSeek部署指南(使用vLLM本地部署)本文档将指导您如何使用vLLM在本地部署DeepSeek语言模型。我们以deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B模型为例进行演示。1、安装Python环境首先,您需要安装Python环境。访问Python官网:https://www.python.org/根据您的操作系统选择安装包:Python官网提供Windo
- 嵌入式硬件篇---蓝牙模块
Ronin-Lotus
嵌入式硬件篇程序代码篇嵌入式硬件网络c蓝牙
文章目录前言一、核心技术原理蓝牙工作流程设备发现阶段配对连接阶段数据传输阶段二、协议栈架构(以BLE为例)1.物理层2.链路层3.HCI层4.GATT三、典型应用场景扩展1.室内定位系统(蓝牙5.1+)2.运动健康监测3.工业控制四、ESP32开发示例(BLE+经典蓝牙)1.环境配置2.BLE服务端代码3.经典蓝牙串口通信五、关键技术参数对比六、开发调试技巧空中抓包分析七、最新技术演进(蓝牙5.4
- LLM-Agent方法评估与效果分析
agent人工智能ai开发
1.引言近年来,随着大型语言模型(LLM)的快速发展,基于强化学习(RL)对LLM进行微调以使其具备代理(Agent)能力成为研究热点。从基础的单智能体强化学习算法(如PPO)到多智能体协作、语料重组以及在线自学习等新技术不断涌现,研究人员致力于探索如何提高LLM在实际应用中的决策能力、推理能力和任务执行效率。本文主要聚焦于当前LLM-Agent方法的检索与评估,旨在全面探讨各类方法的技术实现、实
- 大模型学习-让其他电脑可访问本地ollama的模型并进行流式响应
Gratitute_林腾
大模型学习学习语言模型
目录让其他电脑可访问本地ollama流式响应让其他电脑可访问本地ollama默认情况下,其他电脑不能直接访问本地Ollama服务。解决方法:让Ollama监听局域网地址,而不是localhost我们可以让Ollama监听局域网IP,在Ollama服务器上运行:setOLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434ollamaserve注意:这种方式只对当前CMD窗口有效,关闭窗口后就会失效。如果
- 《南京日报》专题报道 | 耘瞳科技“工业之眼”加码“中国智造”
耘瞳科技
科技
在江宁开发区,机器人已不再是科幻电影里的遥远想象,他们就像人类的“同事”,在工地上忙着贴砖、刷墙、搬运、检测;在体育训练场上帮助运动员矫正姿势;在医院里帮助医生发现帕金森早期征兆,在智慧工厂里与人类分工协作……作为南京市机器人产业“一核多翼”布局的“核”,江宁开发区当前聚集人工智能产业核心及上下游关联企业超百家。近日,《南京日报》走访了多家链条上的“明星企业”,耘瞳科技作为中国领先的智能检测与测量
- 软件工程简答题整理
~进无止境~
软件工程软件工程简答题
软件工程考试简答题整理瀑布模型是软件工程中应用最广泛的过程模型,试述采用瀑布模型进行软件开发的基本过程,该过程有何特点?答:1.基本过程:瀑布模型规定了各项软件工程活动,包括需求分析、规格说明、设计、编码、测试和维护,并规定了它们自上而下、相互衔接的固定次序,如同瀑布流水,逐级而下。2.特点阶段间具有顺序性和依赖性;清楚区分逻辑设计和物理设计,尽可能推迟程序的物理实现;每个阶段都必须完成规定的文档
- OSI七层模型
_洛_神
网络协议
OSI七层模型传输过程当你在微信上发送一句“你吃了吗”时,这条消息会经历一个从你的手机到接收者手机的复杂旅程。这个过程涉及到网络通信中的七层模型,即OSI(开放系统互连)模型。每一层都有特定的功能,并且在这个过程中,信息会被逐步封装成适合网络传输的形式。等到达目的地后,再一层层解开,最终呈现给接收者。一、OSI七层模型简介:物理层-负责定义物理连接的电气、机械、过程和功能特性,如电压水平、电缆规格
- RTOS之环形缓冲区和队列
三五度
RTOS单片机stm32嵌入式硬件c语言
一、环形缓冲区(CircularBuffer)类似一个环形跑道,运动员(数据)在跑道上循环奔跑。跑道首尾相连,运动员跑到终点后又会回到起点继续跑。实际上环形缓冲区是一个固定大小的连续内存空间,用两个指针管理数据:写指针:指向下一个可以写入数据的位置。读指针:指向下一个可以读取的数据位置。当数据写到缓冲区末尾时,会自动回到开头继续写(类似“循环”),覆盖旧数据或阻止写入(取决于设计)。运行机制关键设
- 大规异构集群 混合并行分布式训练系统,解决算力不均衡问题 HETHUB
爱串门的小马驹
万卡大规模集群大模型训练异构集群大规模集群分布式大模型训练
视频教程在这:3.2大规模异构集群,混合并行分布式系统,解释算力不均衡问题HETHUB_哔哩哔哩_bilibili一、大规模异构集群出现的原因:同一种GPU数量有限难以构建大规模集群:训练大规模模型依赖于大量的计算资源。例如,训练GPT-4模型(1.8万亿个参数)需要25000个A100GPU。用一种GPU加速器构建大规模集群是一个挑战。使用多种类型的GPU加速器构建大规模集群是解决同构GPU加速
- 软件工程简答
Ruannn(努力版)
软件工程
什么是软件工程软件工程:将系统化的、规范的、可量化的方法应用于软件的开发、运行和维护,即将工程化方法应用于软件。支持软件工程的根基在于质量关注点。软件工程的基础是过程层,将各个技术层次结合在一起。方法层为构建软件提供技术上的解决方法。工具层为过程和方法提供自动化或半自动化的支持。通用过程模型的定义内容通⽤过程框架定义了5种框架活动——沟通、策划、建模、构建以及部署。⼀系列普适性活动——项⽬跟踪控制
- 【架构设计】前置知识
GIS程序媛—椰子
架构设计架构设计
架构设计是软件开发的进阶技能,需要结合理论知识和实践经验。以下是掌握架构设计所需的前置知识及其重要性,以及学习路径建议:一、基础编程能力1.编程语言与核心概念掌握至少一门主流语言(如Java、Python、C#、Go等),理解其语法、特性及生态。核心概念:面向对象(OOP)、函数式编程(FP)、并发/异步、内存管理等。示例:通过Java理解接口、多态、设计模式。通过Go学习并发模型(Gorouti
- Windows faster whisper GUI-v0.8.5-开源版[AI支持超过100种语言的人声分离/声音转文本字幕]
私人珍藏库
whisperWindowsfasterwhisper人声分离声音转文本
WindowsfasterwhisperGUI链接:https://pan.xunlei.com/s/VOLwhsGJ1Rt5b24AhoPL8wvKA1?pwd=vydu#WindowsfasterwhisperGUI-v0.8.5-开源版[AI支持超过100种语言的人声分离/声音转文本字幕]whisperX+faster-whisper+Demucs把模型下载,然后加载模型用就好了,实在不会的
- LLM 大模型技术知识最佳学习路径图发布!
AGI-杠哥
学习人工智能语言模型agi自然语言处理
近日,经常有小伙伴私信我,大模型知识太多了,有点懵啊,我该如何学习LLM大模型?今天我们就来剖析下LLM大模型技术知识的学习路径。如果你是一个LLM大模型的“技术小白”,我们建议的学习路径如下:技术交流群前沿技术资讯、算法交流、求职内推、算法竞赛、面试交流(校招、社招、实习)等、与10000+来自港科大、北大、清华、中科院、CMU、腾讯、百度等名校名企开发者互动交流~我们建了大模型技术与面试交流群
- Python异步编程:从基础到高级
CarlowZJ
python网络数据库
前言在现代软件开发中,异步编程已经成为一种必不可少的技能。Python的异步编程模型(基于asyncio)为开发者提供了一种高效的方式来处理高并发任务,而无需依赖多线程或多进程。异步编程不仅可以提高程序的性能,还能简化并发代码的复杂性。本文将带你从异步编程的基础概念出发,逐步深入到高级应用,帮助你掌握Python异步编程的核心技能。一、异步编程的基础概念1.1什么是异步编程?异步编程是一种编程范式
- 基于Linux的多进程并发服务器设计与实现
名誉寒冰
服务器linuxc++
基于Linux的多进程并发服务器设计与实现简介本项目实现了一个基于Linux的多进程并发服务器框架,采用进程池技术提高服务器并发处理能力,主要用于文件传输服务。该框架利用了Unix域套接字、管道通信、文件描述符传递和epoll机制等技术,实现了高效的任务分发和并发处理。系统架构该服务器采用主-从进程模型(Master-Worker模式):主进程(Master进程):负责监听客户端连接请求,并将连接
- MiniMind:完全从 0 训练自己的大模型
三花AI
三花AI人工智能LLM大模型
是B站UP主近在远方的远开源的一个微型语言模型,改进自DeepSeek-V2、Llama3结构,项目包含整个数据处理、pretrain、sft、dpo的全部阶段,包含混合专家(MoE)模型。其目标是把上手LLM的门槛无限降低,直接从0开始训练一个极其轻量的语言模型,最低仅需2G显卡即可推理训练!
- 探索Python中的集成方法:Stacking
Echo_Wish
Python笔记Python算法python开发语言
在机器学习领域,Stacking是一种高级的集成学习方法,它通过将多个基本模型的预测结果作为新的特征输入到一个元模型中,从而提高整体模型的性能和鲁棒性。本文将深入介绍Stacking的原理、实现方式以及如何在Python中应用。什么是Stacking?Stacking,又称为堆叠泛化(StackedGeneralization),是一种模型集成方法,与Bagging和Boosting不同,它并不直
- 【Python】 Stacking: 强大的集成学习方法
音乐学家方大刚
Pythonpython集成学习开发语言
我们都找到天使了说好了心事不能偷藏着什么都一起做幸福得没话说把坏脾气变成了好沟通我们都找到天使了约好了负责对方的快乐阳光下的山坡你素描的以后怎么抄袭我脑袋想的薛凯琪《找到天使了》在机器学习中,单一模型的性能可能会受到其局限性和数据的影响。为了解决这个问题,我们可以使用集成学习(EnsembleLearning)方法。集成学习通过结合多个基模型的预测结果,来提高整体模型的准确性和稳健性。Stacki
- MiniMind:3小时完全从0训练一个仅有26M的小参数GPT,最低仅需2G显卡即可推理训练!
哈罗·沃德
LLMgpt
MiniMind:3小时完全从0训练一个仅有26M的小参数GPT,最低仅需2G显卡即可推理训练!概述MiniMind是一个开源的微型语言模型,它的设计目标是让个人GPU用户也能够快速推理甚至训练语言模型。它的体积仅为26M,大约是GPT3的1/7000,非常适合快速部署和实验。https://github.com/user-attachments/assets/88b98128-636e-43bc
- 跟着黑马学MySQL基础篇笔记(1)-概述与SQL
小杜不吃糖
mysql笔记sql
03.安装与启动启动netstartmysql80netstopmysql80客户端连接mysql[-h127.0.0.1][-P3306]-uroot-p04.mysql数据模型关系型数据库RDBMS05.通用语法及分类DDL:数据定义语言,用来定义数据库对象(数据库,表,字段)DML:数据操作语言,用来对数据库表中的数据进行增删改DQL:数据查询语言,用来查询数据库中表的记录DCL:数据控制语
- Stacking算法:集成学习的终极武器
civilpy
算法集成学习机器学习
Stacking算法:集成学习的终极武器在机器学习的竞技场中,集成学习方法以其卓越的性能而闻名。其中,Stacking(堆叠泛化)作为一种高级集成技术,更是被誉为“集成学习的终极武器”。本文将带你深入了解Stacking算法的原理和实现,并提供一些实战技巧和最佳实践。1.Stacking算法原理探秘Stacking算法的核心思想是训练多个不同的基模型,并将它们的预测结果作为新模型的输入特征,以此来
- MiniMind
亚伯拉罕·黄肯
大模型人工智能
数据集分类:tokenizer训练集:这个数据集用于训练分词器(tokenizer),是文本处理中的一个重要步骤。它可以帮助模型更好地理解文本数据的结构。Pretrain数据:这是用于预训练模型的数据集,它可以帮助模型学习语言的基本结构和特征。SFT数据:SFT(SupervisedFine-Tuning)数据集,用于监督式微调,可以提高模型在特定任务上的性能。DPO数据1和DPO数据2:这两个数
- 集成学习(上):Bagging集成方法
万事可爱^
机器学习修仙之旅#监督学习集成学习机器学习人工智能Bagging随机森林
一、什么是集成学习?在机器学习的世界里,没有哪个模型是完美无缺的。就像古希腊神话中的"盲人摸象",单个模型往往只能捕捉到数据特征的某个侧面。但当我们把多个模型的智慧集合起来,就能像拼图一样还原出完整的真相,接下来我们就来介绍一种“拼图”算法——集成学习。集成学习是一种机器学习技术,它通过组合多个模型(通常称为“弱学习器”或“基础模型”)的预测结果,构建出更强、更准确的学习算法。这种方法的主要思想是
- 【集成学习】:Stacking原理以及Python代码实现
Geeksongs
机器学习python机器学习深度学习人工智能算法
Stacking集成学习在各类机器学习竞赛当中得到了广泛的应用,尤其是在结构化的机器学习竞赛当中表现非常好。今天我们就来介绍下stacking这个在机器学习模型融合当中的大杀器的原理。并在博文的后面附有相关代码实现。总体来说,stacking集成算法主要是一种基于“标签”的学习,有以下的特点:用法:模型利用交叉验证,对训练集进行预测,从而实现二次学习优点:可以结合不同的模型缺点:增加了时间开销,容
- LLMs之minimind:minimind源码解读(pretrain.py)——实现基于Transformer架构的大规模语言模型预训练及wandb监控—支持余弦退火学习率调度/分布式预训练/自动混
一个处女座的程序猿
NLP/LLMsCaseCodetransformerminimind预训练
LLMs之minimind:minimind源码解读(pretrain.py)——实现基于Transformer架构的大规模语言模型预训练及wandb监控—支持余弦退火学习率调度/分布式预训练/自动混合精度优化/梯度累积/梯度裁剪/定期保存模型目录minimind源码解读(pretrain.py)——实现基于Transformer架构的大规模语言模型预训练及wandb监控—支持余弦退火学习率调度/
- 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">