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Hazelyu27
计算机视觉大数据计算机视觉深度学习
本书的内容分成三个部分:1.初始阶段初始阶段学习:机器学习、神经网络、卷积神经网络、建立数据集。2.实践阶段实践阶段:深入学习深度学习,理解先进技术,发现最佳实践方式。3.图像网络阶段完成计算机视觉领域的经验积累。使用大规模数据集和真实图片案例作为数据集,包括年龄和性别预测,交通工具模型识别。本书提供了对应网站:http://pyimg.co/fnkxk本文介绍前两章内容:基本介绍和深度学习简介。
- 人工智能与机器学习原理精解【18】
叶绿先锋
基础数学与应用数学人工智能机器学习
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- 使用matlab的热门问题
七十二五
值得关注matlab开发语言青少年编程算法经验分享
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- 如何在Python中处理不平衡数据
葡萄_ac1c
Index1、到底什么是不平衡数据2、处理不平衡数据的理论方法3、Python里有什么包可以处理不平衡样本4、Python中具体如何处理失衡样本印象中很久之前有位朋友说要我写一篇如何处理不平衡数据的文章,整理相关的理论与实践知识(可惜本人太懒了,现在才开始写),于是乎有了今天的文章。失衡样本在我们真实世界中是十分常见的,那么我们在机器学习(ML)中使用这些失衡样本数据会出现什么问题呢?如何处理这些
- 【机器学习】机器学习的基本概念、算法的工作原理、实际应用案例
@我们的天空
人工智能技术机器学习算法人工智能自然语言处理金融pythonsklearn
一、机器学习的基本概念定义:机器学习是人工智能的一个分支,它使计算机能够在没有明确编程的情况下从数据中学习并改进其性能。机器学习的目标是让计算机自动学习模式和规律,从而能够对未知数据做出预测或决策。主要类型:监督学习:在这种类型的学习中,算法通过已知输入输出数据对进行训练,学习映射函数,以便对新的输入数据进行预测。常见的监督学习任务包括分类和回归。无监督学习:无监督学习的任务是发现数据中的结构或模
- 灵魂不灭的科学轮回观
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菩提真人降序圣贤们救助和度化芸芸众生的心愿,就像宇宙天地一样没有尽头,无有边际!地藏王菩萨和十殿阎罗诸神,怜悯众生在地狱中所遭受的痛苦,于是奏报玉皇大帝,将宝典《玉历宝钞》流传到世间,以警醒世人,修缮积福。阅读这本书时,仿佛身处森罗的地狱之中,周围都是判官鬼卒,满眼都是地狱惨状。这不得不令人深深醒悟:因果轮回是难以避免的,做坏事者要遭受惨恶的报应是绝对不假的。这本书中所讲的道理和实相,无论经过多长
- 自然语言处理系列六十六》对话机器人项目实战》对话机器人原理与介绍
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO
python人工智能算法自然语言处理机器人人工智能AIGCchatgptgptai
注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》(人工智能科学与技术丛书)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录自然语言处理系列六十六对话机器人项目实战》对话机器人原理与介绍对话机器人项目代码实战总结自然语言处理系列六十六对话机器人项目实战》对话机器人原理与介绍对话机器人是一个用来模拟人类对话或聊天的计算机程序,本质上是通过机器学习和人工智能等技术让
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文章目录一、XGBoost分类器的介绍二、XGBoost(xgb.XGBClassifier)分类器与随机森林分类器(RandomForestClassifier)的区别三、XGBoost(xgb.XGBClassifier)分类器代码使用示例一、XGBoost分类器的介绍XGBoost分类器是一种基于梯度提升决策树(GradientBoostingDecisionTree,GBDT)的集成学习算
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双重差分模型(DID)–潘登同学的计量经济学笔记文章目录双重差分模型(DID)--潘登同学的计量经济学笔记基本思想构造模型数据前提稳健性检验共同趋势(CT)检验安慰剂检验stata示例DID估计平行趋势检验安慰剂检验基本思想双重差分法可以理解为对随机分配实验的一种模拟,在没有随机实验的情况下去验证因果关系。步骤:分组:对于一个自然实验,其将全部的样本数据分为两组:一组是受到干预影响,即实验组;另一
- 遗落的光阴
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第七篇,小明的学生时代。小明翻过墙头,和正在等候他的小涛和小乐一起带齐装备向河堤走去。由于好多天没出门了,加上新搞的拔网子才试过一次,这一出门那叫一个激动,三个人边走边笑,虽然彼此都不说话,但是随着到河堤的距离越来越近,他们的步伐也越来越快,笑声也越来越响亮。他们没有直接去河堤而是在水草比较多的河岸边下网。可能是上次的经验告诉他们,水草多的地方肯定有很多鱼。想法和推断都是对的,可现实不一定按照你的
- 控制焦虑的至理箴言
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最大限度地减少必须、应该、理应、强求以及因此产生的一些非理性信念1.找到那种无条件的必须观点,并用强烈地期望来取代这种观点2.我会找到那些过分概括化的观点,并将这些观点改为更具体的观点3.我会找到那些糟糕至极的观点4.我会找到那些个人化的观点5.我会找到那些情绪化的推断6.找到那些从一个极端走向另一个极端的观点7.如果我不把失败太当回事,并希望最终能获得成功,那么失败就是一种宝贵的财富8.难道那些
- 关于深度森林的一点理解
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2017年年初,南京大学周志华老师上传了一篇名为:DeepForest:TowardsAnAlternativetoDeepNeuralNetworks的论文,一石激起千层浪,各大媒体纷纷讨论着,这似乎意味着机器学习的天色要变,实则不然,周志华老师通过微博解释道,此篇论文不过是为机器学习打开了另一扇窗,是另一种思维,而不是真的去替代深度神经网络(DNN)。下面我就简单概括一下我对这篇论文的理解,如
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汽车智能驾驶算法是自动驾驶技术的核心,它们集成了多个学科的知识,包括计算机视觉、机器学习、控制理论、路径规划等。以下是对汽车智能驾驶算法的一个详细汇总,内容分为几个关键部分进行阐述。一、计算机视觉算法计算机视觉是智能驾驶算法中用于识别和理解环境的关键技术。它主要包括图像处理、特征提取和对象识别等步骤。图像处理:通过摄像头等设备获取车辆前方的图像,然后进行预处理,如灰度化、二值化、滤波等操作,以提高
- 一文告诉你程序员该掌握和应用大模型
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训练大模型:场景:自训练大模型人才需求:算法工程师门槛:极高机会:较高特点:这个方向需要深厚的算法和机器学习知识,适合那些对研究和开发新模型感兴趣的人。微调大模型:场景:垂直大模型人才需求:算法工程师门槛:高机会:高特点:专注于特定领域的大模型优化,适合有一定领域知识且希望在细分市场深耕的工程师。AIAgent:场景:工作流人才需求:懂业务和大模型的研发工程师门槛:较高机会:一般特点:需要结合业务
- 2021-03-26 每日打卡
来多喜
昨日完成情况:1.3k跑,没有做帕梅拉。感觉早上醒来的太早,一整天人都有一点昏昏沉沉,感觉荒废了一天。2.其他两项全部没完成,感觉想做的事情太多,反而容易什么都不做。本来想学pca,但是看了一下觉得要先复习机器学习,然后就在纠结中什么都没做。感想:冲劲十足的周一周二,慢慢的懒下来。。。要继续保持运动和自我学习。要继续考虑如何定下适量的每日任务。今日打卡:1.排球2.去他妈家3.整理房间4.填完合同
- 理性拥抱机器学习热潮:ML祖师爷Tom Mitchell最新洞见
「已注销」
来源:雷锋网作者:杨晓凡本文共3484字,建议阅读7分钟。本文与你分享TomMitchell教授的最新洞见。编者按:上个月,全球移动互联网大会GMIC2018在北京开幕。此次主题为"AI生万物,谐音爱生万物,科学技术要有人文的温度,机器有爱,真芯英雄"的大会上,全球人工智能领袖汇聚全球业界顶尖领袖,探讨在基础硬件、大数据与开源平台、深度学习为代表的算法等人工智能领域的最新洞见,是年度行业发展的风向
- 2021-01-02随笔
0清婉0
人工智能时代最重要的是机器学习,像数据分析、图像识别、数据挖掘、自然语言处理、语音识别等都是以其为基础的,也可以说人工智能的各种应用都需要机器学习来支撑。现在各大公司越来越注重数据的价值,人工成本也是越来越高,所以机器学习也就变得不可或缺了。数据分析、自然语言处理、语音识别,这将是作为前端人员的我,在2021年学习的重点。现收集几本关于数据分析的书籍,作为参考书籍学习:1.《跟着迪哥学Python
- 深度学习速通系列:鲁棒性和稳定性
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深度学习速通系列深度学习自然语言处理人工智能pythonnlp
在机器学习中,鲁棒性和稳定性是评估模型性能的两个关键指标,它们对于确保模型在实际应用中的可靠性至关重要。鲁棒性(Robustness)定义:鲁棒性指的是模型对于输入数据的扰动、噪声、异常值或对抗性攻击的抵抗能力。一个鲁棒的模型能够在面对这些不利因素时保持其性能。提高鲁棒性的方法:数据增强:通过对训练数据进行变换(如旋转、缩放、裁剪等),使模型能够更好地泛化到未见过的数据。对抗训练:在训练过程中引入
- 基于opencv-mediapipe的手势识别
困了不能睡
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上一篇文章介绍了基于opencv的手势识别,如果大家运行了我的代码,会发现代码中找出手部轮廓的效果不是很理想。当时我在网上找寻解决的办法,刚好找到了mediapip库,然后我就利用opencv和mediapipe这两个库重新进行了手势识别的代码编写。效果还不错,写篇文章记录一下。1.mediapipe简介Mediapipe是google的一个开源项目,可以提供开源的、跨平台的常用机器学习(mach
- 机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类
Ausgelebt
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机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类目录机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类1.选题目的和意义2.主要研究内容2.1决策树算法分类(区别于树的结构和构造算法)2.2决策树算法详解2.3决策树的应用3.算法设计3.1数据分析3.1.1Iris数据集基本介绍3.1.2样本标签值分布3.1.3样本特征值分布3.1.4相关性热力图3.2建立决策树3.3模型调优3.3.1决策树深度(预剪枝)3.3.2选取部分特
- 探索数据变换:Transform在数据分析中的重要性
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在数据分析和机器学习领域,数据变换(Transform)是一个至关重要的步骤,它直接影响到模型的性能和结果的准确性。本文将深入探讨数据变换的概念、方法以及它在现代数据分析中的应用。1.数据变换的定义数据变换是指将原始数据通过某种数学方法转换为另一种形式的过程。这种转换旨在提高数据的可解释性、降低噪声、增强特征的区分度,或是为了满足特定算法的预处理需求。2.常见的数据变换方法2.1标准化(Stand
- 【Python之Streamlit】第1章:Streamlit简介
civilpy
python开发语言
第1章:Streamlit简介1.1Streamlit是什么?Streamlit是一个开源的Python框架,用于快速、轻松地构建交互式Web应用程序。它旨在让开发人员能够专注于应用程序的业务逻辑,而不是底层的Web开发难题。借助Streamlit,您可以使用简单的Python代码即可创建交互式数据可视化、机器学习模型演示和可部署的仪表板。1.2Streamlit的主要特点无代码界面:无需编写HT
- 人工智能对我们影响有多大?我们大学生该如何去把握和更加合理的去利用?
Direct_Yang
人工智能学习程序人生学习方法改行学it创业创新
人工智能对我们的生活影响有多大人工智能给我们的生活带来了巨大的影响!它像魔术师一样,帮我们解决问题、提供建议,甚至预测未来。从智能手机到智能家居,人工智能让我们的生活变得更便捷、更智能。它是我们生活中的得力助手,让我们感受到科技的魅力!方向一:人工智能的领域人工智能涵盖了许多不同的领域,包括但不限于以下几个方面:机器学习:机器学习是人工智能的一个重要分支,它涉及让计算机系统从数据中学习并改进性能,
- 线性代数|机器学习-P33卷积神经网络ImageNet和卷积规则
取个名字真难呐
算法机器学习矩阵人工智能线性代数
文章目录1.ImageNet2.卷积计算2.1两个多项式卷积2.2函数卷积2.3循环卷积3.周期循环矩阵和非周期循环矩阵4.循环卷积特征值4.1卷积计算的分解4.2运算量4.3二维卷积公式5.KroneckerProduct1.ImageNetImageNet的论文paper链接如下:详细请直接阅读相关论文即可通过网盘分享的文件:imagenet_cvpr09.pdf链接:https://pan.
- 自适返回年的每月1号周几
智者知已应修善业
51单片机经验分享笔记算法
依据找到的年1月1日周一的规律自动推断参考年,配合年表可进一步减小计算出来的总天数在最小值,在单片机中用int类型变量就可以了,如此周而复始。void自适返回年的每月1号周几(int年){//依据找到的年1月1日周一的规律自动推断参考年,配合年表可进一步减小计算出来的总天数在最小值,在单片机中用int类型变量就可以了,如此周而复始。int年表[56]={6,11,6,5,6,11,6,5,6,11
- 【conda】完整指南:如何配置 Conda 环境与镜像源
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condaconda
目录1.Conda配置概述2.配置镜像源2.1查找合适的镜像源2.2配置镜像源2.3优先级设置3.环境管理3.1设置默认环境路径3.2默认环境3.3环境清理3.4自定义命令4.其他常用配置选项4.1配置日志级别4.2缓存设置4.3自动更新总结conda是一个功能强大的包和环境管理工具,广泛用于数据科学、机器学习和科学计算领域。为了最大化利用conda,了解其配置选项至关重要。本文将深入探讨cond
- 如何在Java中实现高效的分布式梯度下降算法
省赚客app开发者
java分布式算法
如何在Java中实现高效的分布式梯度下降算法大家好,我是微赚淘客系统3.0的小编,是个冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!在本文中,我们将探讨如何在Java中实现高效的分布式梯度下降算法。分布式梯度下降(DistributedGradientDescent)是一种常用于训练大规模机器学习模型的优化方法,特别是在处理大规模数据集时非常有效。本文将介绍如何设计和实现这一算法,以提高训练效率。分布式梯度
- 强化学习(二)----- 马尔可夫决策过程MDP
Duckie-duckie
机器学习数据数据分析数据挖掘机器学习算法
1.马尔可夫模型的几类子模型大家应该还记得马尔科夫链(MarkovChain),了解机器学习的也都知道隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModel,HMM)。它们具有的一个共同性质就是马尔可夫性(无后效性),也就是指系统的下个状态只与当前状态信息有关,而与更早之前的状态无关。马尔可夫决策过程(MarkovDecisionProcess,MDP)也具有马尔可夫性,与上面不同的是MDP考虑了动作
- 《感恩日志》第【89】天
enhui1994
图片发自App感恩感谢幸福。保持一个积极的心态,无论遇见什么人,什么事,都要体会这种感觉,只因为任何事情的发生必有因果,必有利于我。幸福没有颜色,没有味道,没有形状,但是它却存在于生活中的点点滴滴,与自己如影随形。感恩感谢丹姐的午餐,荣荣,芳亲,明明老师准备的晚餐,我觉得这就是幸福。感恩感谢丫丫陪着我唱简谱,让我找到关于高中时期学习声乐的记忆,觉得很幸福。感恩感谢丹姐以及华利姐的帮助与付出,以及这
- 恋习攻略:暗卷难防:报复学人精
BookDNA读书荟
上大学后,我身边跟了个厌烦无比的“学人精”:我卷她更卷,我报比赛她争抢,我谈恋爱她挖墙脚。总之,她会不择手段地拦截我即将得到的东西,然后反咬一口说我人菜瘾还大。终于,她成功抢了我势在必得的奖学金名额,拿了我决赛答辩资格,还骗走了我谈了半年的男朋友。这么喜欢学我么?那我就教你什么是抄袭,什么是出糗,什么是因果报应,屡试不爽……【热血少女,外耗别人】砚水《恋习攻略:暗卷难防:报复学人精》1“没有金刚钻
- jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍
107x
jsjquerykeydownkeypresskeyup
本文章总结了下些关于jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍,有需要了解的朋友可参考。
一、首先需要知道的是: 1、keydown() keydown事件会在键盘按下时触发. 2、keyup() 代码如下 复制代码
$('input').keyup(funciton(){  
- AngularJS中的Promise
bijian1013
JavaScriptAngularJSPromise
一.Promise
Promise是一个接口,它用来处理的对象具有这样的特点:在未来某一时刻(主要是异步调用)会从服务端返回或者被填充属性。其核心是,promise是一个带有then()函数的对象。
为了展示它的优点,下面来看一个例子,其中需要获取用户当前的配置文件:
var cu
- c++ 用数组实现栈类
CrazyMizzz
数据结构C++
#include<iostream>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T, int SIZE = 50>
class Stack{
private:
T list[SIZE];//数组存放栈的元素
int top;//栈顶位置
public:
Stack(
- java和c语言的雷同
麦田的设计者
java递归scaner
软件启动时的初始化代码,加载用户信息2015年5月27号
从头学java二
1、语言的三种基本结构:顺序、选择、循环。废话不多说,需要指出一下几点:
a、return语句的功能除了作为函数返回值以外,还起到结束本函数的功能,return后的语句
不会再继续执行。
b、for循环相比于whi
- LINUX环境并发服务器的三种实现模型
被触发
linux
服务器设计技术有很多,按使用的协议来分有TCP服务器和UDP服务器。按处理方式来分有循环服务器和并发服务器。
1 循环服务器与并发服务器模型
在网络程序里面,一般来说都是许多客户对应一个服务器,为了处理客户的请求,对服务端的程序就提出了特殊的要求。
目前最常用的服务器模型有:
·循环服务器:服务器在同一时刻只能响应一个客户端的请求
·并发服务器:服
- Oracle数据库查询指令
肆无忌惮_
oracle数据库
20140920
单表查询
-- 查询************************************************************************************************************
-- 使用scott用户登录
-- 查看emp表
desc emp
- ext右下角浮动窗口
知了ing
JavaScriptext
第一种
<!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/
- 浅谈REDIS数据库的键值设计
矮蛋蛋
redis
http://www.cnblogs.com/aidandan/
原文地址:http://www.hoterran.info/redis_kv_design
丰富的数据结构使得redis的设计非常的有趣。不像关系型数据库那样,DEV和DBA需要深度沟通,review每行sql语句,也不像memcached那样,不需要DBA的参与。redis的DBA需要熟悉数据结构,并能了解使用场景。
- maven编译可执行jar包
alleni123
maven
http://stackoverflow.com/questions/574594/how-can-i-create-an-executable-jar-with-dependencies-using-maven
<build>
<plugins>
<plugin>
<artifactId>maven-asse
- 人力资源在现代企业中的作用
百合不是茶
HR 企业管理
//人力资源在在企业中的作用人力资源为什么会存在,人力资源究竟是干什么的 人力资源管理是对管理模式一次大的创新,人力资源兴起的原因有以下点: 工业时代的国际化竞争,现代市场的风险管控等等。所以人力资源 在现代经济竞争中的优势明显的存在,人力资源在集团类公司中存在着 明显的优势(鸿海集团),有一次笔者亲自去体验过红海集团的招聘,只 知道人力资源是管理企业招聘的 当时我被招聘上了,当时给我们培训 的人
- Linux自启动设置详解
bijian1013
linux
linux有自己一套完整的启动体系,抓住了linux启动的脉络,linux的启动过程将不再神秘。
阅读之前建议先看一下附图。
本文中假设inittab中设置的init tree为:
/etc/rc.d/rc0.d
/etc/rc.d/rc1.d
/etc/rc.d/rc2.d
/etc/rc.d/rc3.d
/etc/rc.d/rc4.d
/etc/rc.d/rc5.d
/etc
- Spring Aop Schema实现
bijian1013
javaspringAOP
本例使用的是Spring2.5
1.Aop配置文件spring-aop.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans
xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmln
- 【Gson七】Gson预定义类型适配器
bit1129
gson
Gson提供了丰富的预定义类型适配器,在对象和JSON串之间进行序列化和反序列化时,指定对象和字符串之间的转换方式,
DateTypeAdapter
public final class DateTypeAdapter extends TypeAdapter<Date> {
public static final TypeAdapterFacto
- 【Spark八十八】Spark Streaming累加器操作(updateStateByKey)
bit1129
update
在实时计算的实际应用中,有时除了需要关心一个时间间隔内的数据,有时还可能会对整个实时计算的所有时间间隔内产生的相关数据进行统计。
比如: 对Nginx的access.log实时监控请求404时,有时除了需要统计某个时间间隔内出现的次数,有时还需要统计一整天出现了多少次404,也就是说404监控横跨多个时间间隔。
Spark Streaming的解决方案是累加器,工作原理是,定义
- linux系统下通过shell脚本快速找到哪个进程在写文件
ronin47
一个文件正在被进程写 我想查看这个进程 文件一直在增大 找不到谁在写 使用lsof也没找到
这个问题挺有普遍性的,解决方法应该很多,这里我给大家提个比较直观的方法。
linux下每个文件都会在某个块设备上存放,当然也都有相应的inode, 那么透过vfs.write我们就可以知道谁在不停的写入特定的设备上的inode。
幸运的是systemtap的安装包里带了inodewatch.stp,位
- java-两种方法求第一个最长的可重复子串
bylijinnan
java算法
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
public class MaxPrefix {
public static void main(String[] args) {
String str="abbdabcdabcx";
- Netty源码学习-ServerBootstrap启动及事件处理过程
bylijinnan
javanetty
Netty是采用了Reactor模式的多线程版本,建议先看下面这篇文章了解一下Reactor模式:
http://bylijinnan.iteye.com/blog/1992325
Netty的启动及事件处理的流程,基本上是按照上面这篇文章来走的
文章里面提到的操作,每一步都能在Netty里面找到对应的代码
其中Reactor里面的Acceptor就对应Netty的ServerBo
- servelt filter listener 的生命周期
cngolon
filterlistenerservelt生命周期
1. servlet 当第一次请求一个servlet资源时,servlet容器创建这个servlet实例,并调用他的 init(ServletConfig config)做一些初始化的工作,然后调用它的service方法处理请求。当第二次请求这个servlet资源时,servlet容器就不在创建实例,而是直接调用它的service方法处理请求,也就是说
- jmpopups获取input元素值
ctrain
JavaScript
jmpopups 获取弹出层form表单
首先,我有一个div,里面包含了一个表单,默认是隐藏的,使用jmpopups时,会弹出这个隐藏的div,其实jmpopups是将我们的代码生成一份拷贝。
当我直接获取这个form表单中的文本框时,使用方法:$('#form input[name=test1]').val();这样是获取不到的。
我们必须到jmpopups生成的代码中去查找这个值,$(
- vi查找替换命令详解
daizj
linux正则表达式替换查找vim
一、查找
查找命令
/pattern<Enter> :向下查找pattern匹配字符串
?pattern<Enter>:向上查找pattern匹配字符串
使用了查找命令之后,使用如下两个键快速查找:
n:按照同一方向继续查找
N:按照反方向查找
字符串匹配
pattern是需要匹配的字符串,例如:
1: /abc<En
- 对网站中的js,css文件进行打包
dcj3sjt126com
PHP打包
一,为什么要用smarty进行打包
apache中也有给js,css这样的静态文件进行打包压缩的模块,但是本文所说的不是以这种方式进行的打包,而是和smarty结合的方式来把网站中的js,css文件进行打包。
为什么要进行打包呢,主要目的是为了合理的管理自己的代码 。现在有好多网站,你查看一下网站的源码的话,你会发现网站的头部有大量的JS文件和CSS文件,网站的尾部也有可能有大量的J
- php Yii: 出现undefined offset 或者 undefined index解决方案
dcj3sjt126com
undefined
在开发Yii 时,在程序中定义了如下方式:
if($this->menuoption[2] === 'test'),那么在运行程序时会报:undefined offset:2,这样的错误主要是由于php.ini 里的错误等级太高了,在windows下错误等级
- linux 文件格式(1) sed工具
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linuxlinux sed工具sed工具linux sed详解
转载请出自出处:
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简介
sed 是一种在线编辑器,它一次处理一行内容。处理时,把当前处理的行存储在临时缓冲区中,称为“模式空间”(pattern space),接着用sed命令处理缓冲区中的内容,处理完成后,把缓冲区的内容送往屏幕。接着处理下一行,这样不断重复,直到文件末尾
- Android应用程序获取系统权限
gqdy365
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引用
如何使Android应用程序获取系统权限
第一个方法简单点,不过需要在Android系统源码的环境下用make来编译:
1. 在应用程序的AndroidManifest.xml中的manifest节点
- HoverTree开发日志之验证码
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.netC#asp.nethovertreewebform
HoverTree是一个ASP.NET的开源CMS,目前包含文章系统,图库和留言板功能。代码完全开放,文章内容页生成了静态的HTM页面,留言板提供留言审核功能,文章可以发布HTML源代码,图片上传同时生成高品质缩略图。推出之后得到许多网友的支持,再此表示感谢!留言板不断收到许多有益留言,但同时也有不少广告,因此决定在提交留言页面增加验证码功能。ASP.NET验证码在网上找,如果不是很多,就是特别多
- JSON API:用 JSON 构建 API 的标准指南中文版
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json
译文地址:https://github.com/justjavac/json-api-zh_CN
如果你和你的团队曾经争论过使用什么方式构建合理 JSON 响应格式, 那么 JSON API 就是你的 anti-bikeshedding 武器。
通过遵循共同的约定,可以提高开发效率,利用更普遍的工具,可以是你更加专注于开发重点:你的程序。
基于 JSON API 的客户端还能够充分利用缓存,
- 数据结构随记_2
lx.asymmetric
数据结构笔记
第三章 栈与队列
一.简答题
1. 在一个循环队列中,队首指针指向队首元素的 前一个 位置。
2.在具有n个单元的循环队列中,队满时共有 n-1 个元素。
3. 向栈中压入元素的操作是先 移动栈顶指针&n
- Linux下的监控工具dstat
网络接口
linux
1) 工具说明dstat是一个用来替换 vmstat,iostat netstat,nfsstat和ifstat这些命令的工具, 是一个全能系统信息统计工具. 与sysstat相比, dstat拥有一个彩色的界面, 在手动观察性能状况时, 数据比较显眼容易观察; 而且dstat支持即时刷新, 譬如输入dstat 3, 即每三秒收集一次, 但最新的数据都会每秒刷新显示. 和sysstat相同的是,
- C 语言初级入门--二维数组和指针
1140566087
二维数组c/c++指针
/*
二维数组的定义和二维数组元素的引用
二维数组的定义:
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(逻辑上把数组看成一个具有行和列的表格或一个矩阵);
语法:
类型名 数组名[常量表达式1][常量表达式2]
二维数组的引用:
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例如:
int a[3][4]; 引用:
- 10点睛Spring4.1-Application Event
wiselyman
application
10.1 Application Event
Spring使用Application Event给bean之间的消息通讯提供了手段
应按照如下部分实现bean之间的消息通讯
继承ApplicationEvent类实现自己的事件
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使用ApplicationContext发布消息