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CUDA编程(一):GPU计算与CUDA编程简介GPU计算GPU硬件资源GPU软件资源GPU存储资源CUDA编程GPU计算NVIDIA公司发布的CUDA是建立在GPU上的一个通用并行计算平台和编程模型,CUDA编程可以利用GPU的并行计算引擎来更加高效地解决比较复杂的计算难题。GPU的并行计算最成功的一个应用就是深度学习领域。GPU通常不作为一个独立运行的计算平台,而需要与CPU协同工作,它可以看
- AI 大模型创业:如何利用商业优势?
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第1章:AI大模型概述1.1AI大模型的概念与演进AI大模型(Large-scaleArtificialIntelligenceModels)是指通过大规模数据训练得到的复杂神经网络模型。这些模型通常具有数十亿甚至千亿个参数,能够实现从自然语言处理到计算机视觉、语音识别等广泛领域的任务。AI大模型的概念起源于20世纪80年代,当时研究人员提出了深度学习(DeepLearning)这一概念。深度学习
- 语言模型与向量模型:深入解析与实例剖析
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- Python 调用常见大模型 API 全解析
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- AI编译器之——为什么大模型需要Relax?
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放在最前:Relax的关键创新深度学习模型(比如ChatGPT这种大模型)在运行时经常遇到“输入尺寸不固定”的情况。比如你问它一个问题,这次输入是10个字,下次可能是100个字。传统编译器处理这种“变来变去”的尺寸很笨——要么只能按固定尺寸优化(导致变尺寸时性能暴跌),要么每次都要重新编译(慢到没法用)。Relax的创新:符号形状:让编译器学会“代数”Relax允许编译器用“符号变量”(比如n)表
- Apache TVM:开源深度学习编译器栈的领跑者
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ApacheTVM:开源深度学习编译器栈的领跑者tvmOpendeeplearningcompilerstackforcpu,gpuandspecializedaccelerators项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/tv/tvm项目介绍ApacheTVM是一个专为深度学习系统设计的编译器栈。它旨在弥合生产力导向的深度学习框架与性能和效率导向的硬件后端之间的差
- Deepseek 对种猪市场会带来哪些影响?
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DeepSeek对种猪市场的影响可以从以下几个方面进行分析:1.提高生产效率与降低成本根据,DeepSeek已经被用于养猪场中分析饲料配比,从而将猪的育肥周期从6个月缩短至5个月,并降低了15%的成本。这表明DeepSeek在优化养殖流程和提高生产效率方面具有显著作用,能够帮助养猪场降低运营成本,提升经济效益。2.推动智能化养殖技术的应用和提到,深度学习技术(如YOLOv5模型)已经被应用于生猪的
- 获取PPT中的MSO格式图片报错
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- 知识图谱技术剖析
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- python神经网络框架有哪些,python调用神经网络模型
小明技术分享
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人工智能Python深度学习库有哪些由于Python的易用性和可扩展性,众多深度学习框架提供了Python接口,其中较为流行的深度学习库如下:第一:CaffeCaffe是一个以表达式、速度和模块化为核心的深度学习框架,具备清晰、可读性高和快速的特性,在视频、图像处理方面应用较多。Caffe中的网络结构与优化都以配置文件形式定义,容易上手,无须通过代码构建网络;网络训练速度快,能够训练大型数据集与S
- Python实现复原毫米波雷达呼吸波形的示例
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以下是一个使用Python实现复原毫米波雷达呼吸波形的示例,该示例将涉及模型算法在重建损失和KL(Kullback-Leibler)损失之间的平衡问题。我们将使用深度学习中的变分自编码器(VAE)作为模型来进行呼吸波形的复原,因为VAE可以很好地处理重建和潜在空间分布的问题。步骤概述数据准备:生成或加载毫米波雷达的呼吸波形数据。定义VAE模型:包括编码器和解码器。定义损失函数:结合重建损失和KL损
- 对话系统(Chatbots) 原理与代码实例讲解
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1.背景介绍1.1对话系统的发展历程对话系统,又称聊天机器人(Chatbots),是模拟人类对话的计算机程序。从早期的基于规则的系统到如今基于深度学习的智能体,对话系统经历了漫长的发展历程。第一阶段:基于规则的系统(1960s-1990s)早期的对话系统主要基于预先定义的规则和模板。例如,ELIZA(1966)是一个模拟心理治疗师的程序,通过模式匹配和关键词识别来生成回复。这些系统只能处理有限的对
- 如何使用深度学习中的 Transformer 算法进行视频目标检测
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以下将介绍如何使用深度学习中的Transformer算法进行视频目标检测,并给出一个复现相关论文思路及示例代码。这里以DETR(End-to-EndObjectDetectionwithTransformers)为基础进行说明,它是将Transformer引入目标检测领域的经典论文。步骤概述环境准备:安装必要的库,如PyTorch、torchvision等。数据准备:使用公开的视频目标检测数据集,
- 大模型问答机器人的智能化程度
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大模型、问答机器人、智能化程度、自然语言处理、深度学习、Transformer模型、知识图谱、推理能力、对话系统1.背景介绍近年来,人工智能技术取得了飞速发展,特别是深度学习的兴起,为自然语言处理(NLP)领域带来了革命性的变革。其中,大模型问答机器人作为一种新型的智能交互系统,凭借其强大的语言理解和生成能力,在客服、教育、娱乐等领域展现出广阔的应用前景。问答机器人是指能够理解用户自然语言问题并给
- 大语言模型原理与工程实践:残差连接与层归一化
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1.背景介绍随着自然语言处理(NLP)的发展,深度学习在过去几年中取得了令人瞩目的成果。其中,循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)在图像和文本分类、语义角色标注、机器翻译等领域表现出色。然而,这些网络在训练过程中经常遭遇梯度消失和梯度爆炸的问题。为了解决这些问题,我们引入了残差连接(ResidualConnections)和层归一化(BatchNormalization)来改善模型性能。
- 对比DeepSeek、ChatGPT和Kimi的学术写作摘要能力
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DeepSeekAIWritePaperChatGPT人工智能chatgptllama数据分析论文阅读
摘要摘要是文章的精华,通常在200-250词左右。要包括研究的目的、方法、结果和结论。让AI工具作为某领域内资深的研究专家,编写摘要需要言简意赅,直接概括论文的核心,为读者提供快速了解的窗口。下面我们使用DeepSeek、ChatGPT4以及Kimi辅助编写摘要。提示词:你现在是一名[计算机理论专家],研究方向集中在[人工智能、大模型、数据挖掘等计算机相关方向]。我现在需要撰写一篇围绕[人工智能在
- Transformer架构的GPU并行和之前的NLP算法并行有什么不同?
AI大模型学习不迷路
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1.什么是GPU并行计算?GPU并行计算是一种利用图形处理单元(GPU)进行大规模并行数据处理的技术。与传统的中央处理单元(CPU)相比,GPU拥有更多的核心,能够同时处理数千个线程,这使得GPU在处理高度并行的任务时表现出色。在深度学习中,GPU并行计算被广泛应用于训练神经网络,加速模型训练过程。在2017年之前,自然语言处理(NLP)领域的研究者们通常会从头开始训练模型,那时能够利用GPU进行
- 《向量数据库指南》——MoE应用:解锁深度学习新境界的钥匙
大禹智库
《实战AI智能体》《向量数据库指南》深度学习人工智能向量数据库大禹智库低代码MoE模型
在深度学习的广阔天地里,混合专家(MoE)模型如同一把锐利的钥匙,正逐步解锁着各种复杂应用场景的新境界。作为大禹智库的向量数据库高级研究员,同时也是《向量数据库指南》的作者,我深感MoE模型在推动AI技术向前发展中所扮演的重要角色。今天,我将带大家深入探讨MoE模型在自然语言处理、计算机视觉以及多模态学习等领域的应用,并巧妙引导大家通过《向量数据库指南》获取更多干货和深度实战经验。一、自然语言处理
- LLM based Single Agent System
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大数据AI人工智能计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
LLM-BasedSingleAgentSystem:ANewEraofIntelligentAutomation关键词:大语言模型,单智能体系统,强化学习,自然语言处理,智能自动化1.背景介绍近年来,随着深度学习技术的快速发展,大语言模型(LLM)在自然语言处理(NLP)领域取得了突破性进展。LLM凭借其强大的语言理解和生成能力,正在改变着人们与信息交互的方式。同时,人工智能领域的另一个重要研究
- 初始Pandas数据结构(DataFrame和Series)
aerfaqi
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认识PandasPandas是Python语言的一个扩展程序库,用于数据挖掘和数据分析,同时也提供数据清洗功能。pandas(paneldata&dataanalysis),是基于numpy(提供高性能的矩阵运算)专门用于数据分析的工具,是一个强大的分析结构化数据(表格数据)的工具集;Pandas的操作是基于两种结构:DataFrame结构和Series结构DataFrame每一列都为Series
- AI常见的算法
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人工智能算法
人工智能(AI)中常见的算法分为多个领域,如机器学习、深度学习、强化学习、自然语言处理和计算机视觉等。以下是一些常见的算法及其用途:1.机器学习(MachineLearning)监督学习(SupervisedLearning)线性回归(LinearRegression):用于预测连续值,如房价预测。逻辑回归(LogisticRegression):用于分类问题,如垃圾邮件检测。支持向量机(SVM)
- 【 书生·浦语大模型实战营】学习笔记(五):LMDeploy 量化部署
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深入浅出LLM深入浅出AI大模型LLM部署人工智能LMDeploy
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- PyTorch 框架实现线性回归:从数据预处理到模型训练全流程
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系列文章目录Pytorch基础篇01-PyTorch新手必看:张量是什么?5分钟教你快速创建张量!02-张量运算真简单!PyTorch数值计算操作完全指南03-Numpy还是PyTorch?张量与Numpy的神奇转换技巧04-揭秘数据处理神器:PyTorch张量拼接与拆分实用技巧05-深度学习从索引开始:PyTorch张量索引与切片最全解析06-张量形状任意改!PyTorchreshape、tra
- 机器学习Day01
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机器学习人工智能
人工智能三大概念及其关系人工智能(AI):使用计算机来模拟或者代替人类机器学习(ML):机器自动学习,并不只由人定义规则编程深度学习(DL):大脑仿生,模拟人大脑神经网络,设计一层层神经元模拟事物机器学习是实现人工智能的一种途径,深度学习是机器学习的一种更加深入的方法。机器学习学习方法基于规则的学习:程序员根据自己经验定义规则基于模型的学习:由于某些事物,问题无法可以定义明确的规则,如:图片,语音
- AI技术赋能电商行业,引领变革
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AI大模型在电商行业的应用正在不断拓展,其强大的数据处理和分析能力为电商平台带来了前所未有的创新机遇。一、购物推荐的创新应用AI大模型通过分析用户的浏览历史、购买记录、搜索关键词等大量数据,能够生成个性化的商品推荐。这种推荐系统比传统的基于规则或简单协同过滤的推荐更为精准。它利用深度学习技术,更准确地预测用户的兴趣点,使推荐内容更加贴切,从而提高用户点击率和购买转化率。例如,当用户在电商平台上搜索
- 使用Python爬虫获取1688店铺所有商品信息的完整指南
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在当今的电商时代,获取电商平台的商品信息对于市场分析、竞争对手研究以及数据挖掘等任务至关重要。1688作为中国领先的B2B电商平台,拥有海量的商品和商家数据。通过Python爬虫技术结合1688的API接口,我们可以高效地获取店铺的所有商品信息。本文将详细介绍如何实现这一目标。一、1688API接口简介1688开放平台提供了丰富的API接口,允许开发者通过合法的方式获取商品信息、店铺信息等数据。其
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DeepSeekV3模型微调(SFT)技术详解目录引言背景知识2.1深度学习与预训练模型2.2微调(Fine-tuning)的概念2.3监督微调(SupervisedFine-tuning,SFT)DeepSeekV3模型概述3.1模型架构3.2预训练任务3.3模型性能监督微调(SFT)技术详解4.1数据准备4.1.1数据收集与清洗4.1.2数据标注4.1.3数据增强4.2模型初始化4.2.1预训
- Tensor 基本操作2 理解 tensor.max 操作,沿着给定的 dim 是什么意思 | PyTorch 深度学习实战
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机器学习深度学习pytorch人工智能
前一篇文章,Tensor基本操作1|PyTorch深度学习实战本系列文章GitHubRepo:https://github.com/hailiang-wang/pytorch-get-started目录Tensor基本操作torch.max默认指定维度Tensor基本操作torch.maxtorch.max实现降维运算,基于指定的dim选取子元素的最大值。默认a=torch.randn(1,3)p
- 【图像超分】论文复现:万字长文!Pytorch实现EDSR!代码修改无报错!踩坑全记录!适合各种深度学习新手!帮助你少走弯路!附修改后的代码和PSNR最优的模型权重文件!
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超分辨率重建(理论+实战科研+应用)深度学习pytorch人工智能超分辨率重建图像处理计算机视觉图像超分
第一次来请先看这篇文章:【超分辨率(Super-Resolution)】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明,包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等)修改后代码和权重文件下载见文末链接!!!包含制作好的h5数据集和最优性能权重文件,可直接用于测试。本文亮点:讲解细致,EDSR流程全通,代码注释丰富,适合新手入门阅读深度思考,踩坑报错全
- 【人工智能】Python常用库-PyTorch常用方法教程
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PyTorch是一个强大的开源深度学习框架,以其灵活性和动态计算图而广受欢迎。以下是PyTorch的详细教程,涵盖从基础到实际应用的使用方法。1.安装与导入1.1安装PyTorch访问PyTorch官方网站,根据系统、Python版本和CUDA支持选择安装命令。常用安装命令:pipinstalltorchtorchvisiontorchaudio1.2导入库importtorchimporttor
- TOMCAT在POST方法提交参数丢失问题
357029540
javatomcatjsp
摘自http://my.oschina.net/luckyi/blog/213209
昨天在解决一个BUG时发现一个奇怪的问题,一个AJAX提交数据在之前都是木有问题的,突然提交出错影响其他处理流程。
检查时发现页面处理数据较多,起初以为是提交顺序不正确修改后发现不是由此问题引起。于是删除掉一部分数据进行提交,较少数据能够提交成功。
恢复较多数据后跟踪提交FORM DATA ,发现数
- 在MyEclipse中增加JSP模板 删除-2008-08-18
ljy325
jspxmlMyEclipse
在D:\Program Files\MyEclipse 6.0\myeclipse\eclipse\plugins\com.genuitec.eclipse.wizards_6.0.1.zmyeclipse601200710\templates\jsp 目录下找到Jsp.vtl,复制一份,重命名为jsp2.vtl,然后把里面的内容修改为自己想要的格式,保存。
然后在 D:\Progr
- JavaScript常用验证脚本总结
eksliang
JavaScriptjavaScript表单验证
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098985
下面这些验证脚本,是我在这几年开发中的总结,今天把他放出来,也算是一种分享吧,现在在我的项目中也在用!包括日期验证、比较,非空验证、身份证验证、数值验证、Email验证、电话验证等等...!
&nb
- 微软BI(4)
18289753290
微软BI SSIS
1)
Q:查看ssis里面某个控件输出的结果:
A MessageBox.Show(Dts.Variables["v_lastTimestamp"].Value.ToString());
这是我们在包里面定义的变量
2):在关联目的端表的时候如果是一对多的关系,一定要选择唯一的那个键作为关联字段。
3)
Q:ssis里面如果将多个数据源的数据插入目的端一
- 定时对大数据量的表进行分表对数据备份
酷的飞上天空
大数据量
工作中遇到数据库中一个表的数据量比较大,属于日志表。正常情况下是不会有查询操作的,但如果不进行分表数据太多,执行一条简单sql语句要等好几分钟。。
分表工具:linux的shell + mysql自身提供的管理命令
原理:使用一个和原表数据结构一样的表,替换原表。
linux shell内容如下:
=======================开始 
- 本质的描述与因材施教
永夜-极光
感想随笔
不管碰到什么事,我都下意识的想去探索本质,找寻一个最形象的描述方式。
我坚信,世界上对一件事物的描述和解释,肯定有一种最形象,最贴近本质,最容易让人理解
&
- 很迷茫。。。
随便小屋
随笔
小弟我今年研一,也是从事的咱们现在最流行的专业(计算机)。本科三流学校,为了能有个更好的跳板,进入了考研大军,非常有幸能进入研究生的行业(具体学校就不说了,怕把学校的名誉给损了)。
先说一下自身的条件,本科专业软件工程。主要学习就是软件开发,几乎和计算机没有什么区别。因为学校本身三流,也就是让老师带着学生学点东西,然后让学生毕业就行了。对专业性的东西了解的非常浅。就那学的语言来说
- 23种设计模式的意图和适用范围
aijuans
设计模式
Factory Method 意图 定义一个用于创建对象的接口,让子类决定实例化哪一个类。Factory Method 使一个类的实例化延迟到其子类。 适用性 当一个类不知道它所必须创建的对象的类的时候。 当一个类希望由它的子类来指定它所创建的对象的时候。 当类将创建对象的职责委托给多个帮助子类中的某一个,并且你希望将哪一个帮助子类是代理者这一信息局部化的时候。
Abstr
- Java中的synchronized和volatile
aoyouzi
javavolatilesynchronized
说到Java的线程同步问题肯定要说到两个关键字synchronized和volatile。说到这两个关键字,又要说道JVM的内存模型。JVM里内存分为main memory和working memory。 Main memory是所有线程共享的,working memory则是线程的工作内存,它保存有部分main memory变量的拷贝,对这些变量的更新直接发生在working memo
- js数组的操作和this关键字
百合不是茶
js数组操作this关键字
js数组的操作;
一:数组的创建:
1、数组的创建
var array = new Array(); //创建一个数组
var array = new Array([size]); //创建一个数组并指定长度,注意不是上限,是长度
var arrayObj = new Array([element0[, element1[, ...[, elementN]]]
- 别人的阿里面试感悟
bijian1013
面试分享工作感悟阿里面试
原文如下:http://greemranqq.iteye.com/blog/2007170
一直做企业系统,虽然也自己一直学习技术,但是感觉还是有所欠缺,准备花几个月的时间,把互联网的东西,以及一些基础更加的深入透析,结果这次比较意外,有点突然,下面分享一下感受吧!
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- 淘宝的测试框架Itest
Bill_chen
springmaven框架单元测试JUnit
Itest测试框架是TaoBao测试部门开发的一套单元测试框架,以Junit4为核心,
集合DbUnit、Unitils等主流测试框架,应该算是比较好用的了。
近期项目中用了下,有关itest的具体使用如下:
1.在Maven中引入itest框架:
<dependency>
<groupId>com.taobao.test</groupId&g
- 【Java多线程二】多路条件解决生产者消费者问题
bit1129
java多线程
package com.tom;
import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;
import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom;
import java.util.concurrent.locks.Condition;
import java.util.concurrent.loc
- 汉字转拼音pinyin4j
白糖_
pinyin4j
以前在项目中遇到汉字转拼音的情况,于是在网上找到了pinyin4j这个工具包,非常有用,别的不说了,直接下代码:
import java.util.HashSet;
import java.util.Set;
import net.sourceforge.pinyin4j.PinyinHelper;
import net.sourceforge.pinyin
- org.hibernate.TransactionException: JDBC begin failed解决方案
bozch
ssh数据库异常DBCP
org.hibernate.TransactionException: JDBC begin failed: at org.hibernate.transaction.JDBCTransaction.begin(JDBCTransaction.java:68) at org.hibernate.impl.SessionImp
- java-并查集(Disjoint-set)-将多个集合合并成没有交集的集合
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashMap;
import java.util.HashSet;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.ut
- Java PrintWriter打印乱码
chenbowen00
java
一个小程序读写文件,发现PrintWriter输出后文件存在乱码,解决办法主要统一输入输出流编码格式。
读文件:
BufferedReader
从字符输入流中读取文本,缓冲各个字符,从而提供字符、数组和行的高效读取。
可以指定缓冲区的大小,或者可使用默认的大小。大多数情况下,默认值就足够大了。
通常,Reader 所作的每个读取请求都会导致对基础字符或字节流进行相应的读取请求。因
- [天气与气候]极端气候环境
comsci
环境
如果空间环境出现异变...外星文明并未出现,而只是用某种气象武器对地球的气候系统进行攻击,并挑唆地球国家间的战争,经过一段时间的准备...最大限度的削弱地球文明的整体力量,然后再进行入侵......
那么地球上的国家应该做什么样的防备工作呢?
&n
- oracle order by与union一起使用的用法
daizj
UNIONoracleorder by
当使用union操作时,排序语句必须放在最后面才正确,如下:
只能在union的最后一个子查询中使用order by,而这个order by是针对整个unioning后的结果集的。So:
如果unoin的几个子查询列名不同,如
Sql代码
select supplier_id, supplier_name
from suppliers
UNI
- zeus持久层读写分离单元测试
deng520159
单元测试
本文是zeus读写分离单元测试,距离分库分表,只有一步了.上代码:
1.ZeusMasterSlaveTest.java
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Assert;
import org.j
- Yii 截取字符串(UTF-8) 使用组件
dcj3sjt126com
yii
1.将Helper.php放进protected\components文件夹下。
2.调用方法:
Helper::truncate_utf8_string($content,20,false); //不显示省略号 Helper::truncate_utf8_string($content,20); //显示省略号
&n
- 安装memcache及php扩展
dcj3sjt126com
PHP
安装memcache tar zxvf memcache-2.2.5.tgz cd memcache-2.2.5/ /usr/local/php/bin/phpize (?) ./configure --with-php-confi
- JsonObject 处理日期
feifeilinlin521
javajsonJsonOjbectJsonArrayJSONException
写这边文章的初衷就是遇到了json在转换日期格式出现了异常 net.sf.json.JSONException: java.lang.reflect.InvocationTargetException 原因是当你用Map接收数据库返回了java.sql.Date 日期的数据进行json转换出的问题话不多说 直接上代码
&n
- Ehcache(06)——监听器
234390216
监听器listenerehcache
监听器
Ehcache中监听器有两种,监听CacheManager的CacheManagerEventListener和监听Cache的CacheEventListener。在Ehcache中,Listener是通过对应的监听器工厂来生产和发生作用的。下面我们将来介绍一下这两种类型的监听器。
- activiti 自带设计器中chrome 34版本不能打开bug的解决
jackyrong
Activiti
在acitivti modeler中,如果是chrome 34,则不能打开该设计器,其他浏览器可以,
经证实为bug,参考
http://forums.activiti.org/content/activiti-modeler-doesnt-work-chrome-v34
修改为,找到
oryx.debug.js
在最头部增加
if (!Document.
- 微信收货地址共享接口-终极解决
laotu5i0
微信开发
最近要接入微信的收货地址共享接口,总是不成功,折腾了好几天,实在没办法网上搜到的帖子也是骂声一片。我把我碰到并解决问题的过程分享出来,希望能给微信的接口文档起到一个辅助作用,让后面进来的开发者能快速的接入,而不需要像我们一样苦逼的浪费好几天,甚至一周的青春。各种羞辱、谩骂的话就不说了,本人还算文明。
如果你能搜到本贴,说明你已经碰到了各种 ed
- 关于人才
netkiller.github.com
工作面试招聘netkiller人才
关于人才
每个月我都会接到许多猎头的电话,有些猎头比较专业,但绝大多数在我看来与猎头二字还是有很大差距的。 与猎头接触多了,自然也了解了他们的工作,包括操作手法,总体上国内的猎头行业还处在初级阶段。
总结就是“盲目推荐,以量取胜”。
目前现状
许多从事人力资源工作的人,根本不懂得怎么找人才。处在人才找不到企业,企业找不到人才的尴尬处境。
企业招聘,通常是需要用人的部门提出招聘条件,由人
- 搭建 CentOS 6 服务器 - 目录
rensanning
centos
(1) 安装CentOS
ISO(desktop/minimal)、Cloud(AWS/阿里云)、Virtualization(VMWare、VirtualBox)
详细内容
(2) Linux常用命令
cd、ls、rm、chmod......
详细内容
(3) 初始环境设置
用户管理、网络设置、安全设置......
详细内容
(4) 常驻服务Daemon
- 【求助】mongoDB无法更新主键
toknowme
mongodb
Query query = new Query(); query.addCriteria(new Criteria("_id").is(o.getId())); &n
- jquery 页面滚动到底部自动加载插件集合
xp9802
jquery
很多社交网站都使用无限滚动的翻页技术来提高用户体验,当你页面滑到列表底部时候无需点击就自动加载更多的内容。下面为你推荐 10 个 jQuery 的无限滚动的插件:
1. jQuery ScrollPagination
jQuery ScrollPagination plugin 是一个 jQuery 实现的支持无限滚动加载数据的插件。
2. jQuery Screw
S