- 蓝桥杯学习大纲
ん贤
蓝桥杯算法数据结构
(致酷德与热爱算法、编程的小伙伴们)在查阅了相当多的资料后,发现没有那篇博客、文章很符合我们备战蓝桥杯的学习路径。所以,干脆自己整理一篇,欢迎大家补充!一、蓝桥必备高频考点我们以此为重点学习方向:1.基础算法枚举模拟贪心递归分治构造前缀和差分2.搜索与排序线性搜索二分法BFSDFS回溯剪枝深搜优化记忆化搜索位运算冒泡排序归并排序快速排序桶排序3.动态规划编辑距离最长不重复子串整数背包矩阵连乘最长公
- 【Python 语法】heapq 模块
一杯水果茶!
python
堆的应用场景主要功能示例:使用`heapq`实现优先队列heapq是Python标准库中用于实现堆队列(heapqueue)算法的模块。堆队列是一个基于堆(heap)数据结构的优先队列,它能在O(logn)时间内执行插入、删除最小元素等操作。Python中的heapq模块实现的是一个最小堆(min-heap),即堆顶元素是堆中的最小元素。堆的应用场景优先队列:heapq可以用来实现优先队列,按优先
- 高斯混合模型(GMM)与K均值算法(K-means)算法的异同
路野yue
人工智能机器学习聚类
高斯混合模型(GaussianMixtureModel,GMM)和K均值(K-Means)算法都是常用于聚类分析的无监督学习方法,虽然它们的目标都是将数据分成若干个类别或簇,但在实现方法、假设和适用场景上有所不同。1.模型假设K均值(K-Means):假设每个簇的样本点在簇中心附近呈均匀分布,通常是球形的(即每个簇的数据点彼此之间的距离相对均匀,具有相同的方差)。每个簇通过一个中心点来表示(即质心
- 初识pytorch
m0_73286250
pytorch人工智能python
一、AI发展史二、什么是深度学习深度学习是机器学习的一个子集。为了更好地理解这种关系,我们可以将它们放在人工智能(AI)的大框架中来看。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个子集,也就是说深度学习是实现机器学习的一种方法。与机器学习算法的主要区别如下图所示:三、扩展1.使用场景1)图像识别和处理2)自然语言处理(NLP)3)音频处理4)视频分析5)游戏和仿真6)自动驾驶汽车7)
- 【matlab】采用傅立叶变换空间载波法从强度分布恢复相位分布
鱼弦
人工智能时代matlab开发语言
采用傅立叶变换空间载波法从强度分布恢复相位分布介绍傅立叶变换空间载波法是一种从强度分布恢复相位分布的技术,广泛应用于光学测量、干涉测量、表面形貌测量等领域。该方法通过分析空间上呈正弦分布的光强信息,利用傅立叶变换提取相位信息,从而恢复波面的相位分布。应用使用场景光学测量:用于测量光学元件的表面形貌和波前误差。干涉测量:用于干涉仪中的相位恢复和表面形貌测量。生物医学成像:用于相位对比显微镜中的相位恢
- 【MATLAB例程】虚拟长基线校正INS,代码实现
MATLAB卡尔曼
matlab开发语言
实现水下航行器(AUV)的惯性导航(SINS)与虚拟长基线(VLBL)融合校正,抑制导航误差累积。文章目录惯性导航核心算法误差模型改进运行结果:代码代码总结核心功能技术亮点应用场景结果验证扩展建议代码依赖与运行创新点总结惯性导航核心算法采用四元数法进行姿态更新(如搜索结果3所述),解决大角度旋转问题实现速度/位置力学编排(参考搜索结果14的机械编排流程)虚拟长基线校正:模拟4个海底信标的测距数据(
- 三大平台云数据库生态服务对决
title:三大平台云数据库生态服务对决date:2025/2/21updated:2025/2/21author:cmdragonexcerpt:包含自动分片算法实现、跨云迁移工具链开发、智能索引推荐系统构建等核心内容,提供成本优化计算模型、灾备演练方案设计、性能调优路线图等完整解决方案。categories:前端开发tags:云数据库弹性扩展多云架构数据库即服务自动运维全球部署成本优化扫描二维
- 前端面试题---虚拟dom更新原理
*星之卡比*
前端前端vue.js
vue的生命周期里有"挂载"这个阶段这个阶段里,vue实例已经把准备好的组件挂载到页面,模版被编译成虚拟DOM,最终渲染到实际的dom中Vue虚拟DOM更新原理1数据变化:当组件数据变化时,Vue会重新生成虚拟DOM。2Diff算法:Vue比较新旧虚拟DOM,找到差异。3生成补丁:根据差异生成补丁(需要更新的DOM操作)。4应用补丁:将补丁应用到真实DOM,更新视图。5异步更新:Vue将更新操作异
- 机器学习课程的常见章节结构
zhangfeng1133
机器学习分类学习
以下是机器学习课程的常见章节结构,结合了搜索结果中的信息:1.机器学习基础知识机器学习的定义与分类监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习机器学习的产生与发展机器学习的历史与现代应用经验误差与过拟合过拟合与欠拟合的概念及解决方案评估方法与性能度量交叉验证、准确率、召回率、F1分数等偏差与方差偏差-方差权衡及其对模型的影响2.经典机器学习算法2.1线性模型一元线性回归与多元线性回归梯度下降算法(批
- 机器学习_18 K均值聚类知识点总结
数据媛
机器学习均值算法聚类pythonscikit-learnpandasnumpy
K均值聚类(K-meansClustering)是一种经典的无监督学习算法,广泛应用于数据分组、模式识别和降维等领域。它通过将数据划分为K个簇,使得簇内相似度高而簇间相似度低。今天,我们就来深入探讨K均值聚类的原理、实现和应用。一、K均值聚类的基本概念1.1K均值聚类的目标K均值聚类的目标是将数据集划分为K个簇,使得每个簇内的数据点尽可能接近,而不同簇之间的数据点尽可能远离。具体来说,K均值聚类最
- 深度学习归一化与正则化
鱼儿也有烦恼
深度学习深度学习
文章目录深度学习归一化与正则化1.归一化(Normalization)2.正则化(Regularization)深度学习归一化与正则化1.归一化(Normalization)定义:归一化是指通过某种算法将输入数据或神经网络层的激活值处理后限制在我们需要的特定范围内。它的目的是为了方便后续的数据处理,并加快程序的收敛速度。归一化的主要作用是统一样本的统计分布。在0到1之间的归一化代表的是概率分布,而
- Cavishape: Python编程与图像处理的艺术之作
laforet
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:Cavishape可能是一个以Python编写的创新软件项目,它的名称和标签暗示着该项目具有非传统的设计和创新的特性。项目的主要元素可能与图形用户界面设计和图像处理相关,特别是以鱼形为设计元素。它可能采用了面向对象编程方法,图形界面可能利用了Python的GUI库,图像处理方面可能涉及特定的图形生成算法。项目可能使用了版本控制,如Git,并强调测试与调试的重要
- 【机器学习】向量化使得简单线性回归性能提升
若兰幽竹
机器学习机器学习线性回归人工智能
向量化使得简单线性回归性能提升一、摘要二、向量化运算概述三、向量化运算在简单线性回归中的应用四、性能测试与结果分析一、摘要本文主要讲述了向量化运算在简单线性回归算法中的应用。通过回顾传统for循环方式实现的简单线性回归算法,介绍了如何通过最小二乘法计算a的值。然而,这种方式在计算性能上存在效率较低的问题。为了提高性能,视频引入了向量化运算的概念,即将计算过程从循环方式转变为向量之间的计算。通过向量
- openssl中dh算法实现
sjtu_chenchen
加密技术c++openssldh
Openssl的DH实现在crypt/dh目录中,各个源码如下:(1)dh.h定义了DH密钥方法数据结构以及各种函数。(2)dh_asn1.cDH密钥参数的DER编解码实现。(3)dh_lib.c实现了通用的DH函数,设计层面的。(4)dh_gen.c实现了生成DH密钥参数。(5)dh_key.c实现openssl提供的默认的DH_METHOD,实现了根据密钥参数生成DH公私钥,以及根据DH公钥(
- 推荐:Rust语言的OpenSSL绑定库 - rust-openssl
黎杉娜Torrent
推荐:Rust语言的OpenSSL绑定库-rust-openssl去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在这个安全日益重要的时代,加密库的作用不言而喻。rust-openssl是一个专门为Rust编程语言设计的OpenSSL绑定库,它为开发者提供了与OpenSSL无缝交互的接口。无论你是Web开发人员,网络安全专家,还是对加密算法有热情的程序员,rust-openssl都
- k8s ssl 漏洞修复
魏 无羡
kubernetesssl容器
针对Kubernetes集群中SSL/TLS协议信息泄露漏洞(CVE-2016-2183)的修复,需重点修改涉及弱加密算法的组件配置。以下是具体修复步骤及验证方法:一、漏洞修复步骤1.修复etcd服务修改配置文件:编辑/etc/kubernetes/manifests/etcd.yaml,在command段添加以下参数禁用弱加密算法:---cipher-suites=TLS_ECDHE_RSA_W
- 腿足机器人之十- SLAM地图如何用于运动控制
shichaog
腿足机器人机器人
腿足机器人之十-SLAM地图如何用于运动控制腿足机器人SLAM地图的表示与处理全局路径规划:地形感知的路径搜索基于A*的三维路径规划基于RRT*的可行步态序列生成局部运动规划:实时步态调整与避障动态窗口法的腿足适配模型预测控制(MPC)与步态优化稳定性控制与SLAM定位的协同BostonDynamicsAtlas机器人的SLAM导航相比于轮式机器人(如人形轮式机器,可以看成是扫地机器人之上加了一个
- 【数据结构与算法】栈与队列:从基础到实战,代码案例+应用场景全解析!
Leaton Lee
java开发语言算法数据结构
开篇互动:你的代码中是否还在手动管理数据顺序?“是否还在为数据先进先出、后进先出的顺序而烦恼?”栈(Stack)和队列(Queue)是计算机科学中最基础且最重要的数据结构之一。无论是浏览器的前进后退、打印机的任务处理,还是括号匹配、迷宫求解,栈和队列的身影无处不在。这篇文章将从栈和队列的基础概念出发,结合代码案例、经典问题和实际应用场景,手把手教你掌握这两个数据结构的核心知识!文末还有常见问题解答
- 精密单点定位/PPP软件GAMP学习之一
枯荣有常
卫星导航介绍和实现代码
一、基础知识1、《多系统GNSS非差非组合精密单点定位相关理论和方法研究》周锋博士论文2、《BDS/GPS非差非组合抗差自适应PPP》纪超3、《GPS非差相位精密单点定位理论与实现》叶世榕4、《BDS/GPS精密单点定位收敛时间与定位精度比较》张小红5、《精密单点定位收敛时间的确定方法研究》周承松6、《基于GPS双频原始观测值的精密单点定位算法及应用》张宝成7、《Precisepointposit
- OSPF基础知识总结
Rebesa
智能路由器网络网络协议网络安全
基本概念协议类型:链路状态型IGP(内部网关协议),基于Dijkstra算法计算最短路径树。协议号:IP层协议,协议号89。特点:支持分层设计(区域划分)、快速收敛、无环路、支持VLSM/CIDR。区域(Area)骨干区域(BackboneArea):Area0,所有非骨干区域必须直接或通过虚链路连接到Area0。区域边界路由器(ABR):连接不同区域的路由器,汇总区域间路由。自治系统边界路由器(
- Java jvm 标记-清除算法(Mark-Sweep)
阿豆学编程
JavaJVMjvm算法java
标记-清除算法(Mark-Sweep)是一种经典的垃圾回收算法,它通过两阶段的过程来回收不再使用的对象,具体步骤为:标记阶段(MarkPhase):遍历所有对象,标记出所有存活的对象。清除阶段(SweepPhase):回收那些未被标记的对象,即那些不再被任何引用引用的对象。1.标记-清除算法的工作原理标记-清除算法分为两个阶段,分别是标记阶段和清除阶段。1.1标记阶段在标记阶段,垃圾回收器会从根对
- OpenCV机器学习(10)训练数据的一个核心类cv::ml::TrainData
村北头的码农
OpenCVopencv机器学习人工智能
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述cv::ml::TrainData类是OpenCV机器学习模块中用于表示训练数据的一个核心类。它封装了样本数据、响应(标签)、样本权重等信息,并提供了多种方法来创建和操作这些数据,以适应不同的机器学习算法需求。主要功能数据准备:允许你从原始数据创建训练数据对象。支
- 量子计算行业深度研究报告:从理论突破到产业变革
萧十一郎@
深度研究量子计算
目录一、量子计算行业全景洞察1.1量子计算基本原理1.2量子计算发展历程1.3量子计算发展现状二、量子计算关键技术剖析2.1量子比特技术2.1.1超导量子比特2.1.2离子阱量子比特2.1.3光量子比特2.1.4其他量子比特技术2.2量子纠错技术2.3量子算法研究2.3.1Shor算法2.3.2Grover算法2.3.3其他量子算法三、量子计算产业生态构建3.1量子计算产业链结构3.2产业链上游:
- 【算法题】518. 零钱兑换 II-力扣(LeetCode)
杰九
算法leetcodepython
【算法题】518.零钱兑换II-力扣(LeetCode)1.题目下方是力扣官方题目的地址518.零钱兑换II给你一个整数数组coins表示不同面额的硬币,另给一个整数amount表示总金额。请你计算并返回可以凑成总金额的硬币组合数。如果任何硬币组合都无法凑出总金额,返回0。假设每一种面额的硬币有无限个。题目数据保证结果符合32位带符号整数。示例1:输入:amount=5,coins=[1,2,5]
- 基于非洲秃鹫算法优化的最大熵图像多阈值分割(python)
图像算法打怪
图像分割算法python开发语言
基于非洲秃鹫算法优化的最大熵图像多阈值分割(python)文章目录基于非洲秃鹫算法优化的最大熵图像多阈值分割(python)1.最大熵阈值分割原理2.基于非洲秃鹫算法优化的多阈值分割3.算法结果:4.参考文献:5.Python代码摘要:本文介绍基于最大熵的图像分割,并且应用非洲秃鹫算法进行阈值寻优。1.最大熵阈值分割原理Kapur等人于1985年提出的最大熵法是另一种广受关注的阈值选取方法,其是在
- 使用 Python、IBPy 和 Interactive Brokers API 实现交易自动化
云梦量化
python自动化开发语言机器学习信息可视化金融算法
使用Python、IBPy和InteractiveBrokersAPI实现交易自动化不久前,我们讨论了如何设置InteractiveBrokers模拟账户。InteractiveBrokers是零售算法交易者使用的主要经纪商之一,因为它的最低账户余额要求相对较低(10,000美元)且API(相对)简单。在本文中,我们将使用模拟账户通过Python和IBPy插件自动执行InteractiveBrok
- 匹配算法:向下就近原则,向下没有就向上
一点也不想取名
算法java
匹配算法:向下就近原则,向下没有就向上实现方式一实现方式二总结实现方式一privatestaticListfindMatches(ListsourceList,ListsearchValues){ListsortedList=sourceList.stream().filter(Objects::nonNull).sorted().collect(Collectors.toList());Setf
- AI 驱动的自动化测试:从代码到报告的全面解读
测试者家园
人工智能软件测试质量效能测试策略自动化测试测试报告测试用例
在软件开发的生命周期中,测试一直是确保软件质量的关键环节。然而,随着开发规模的日益庞大,传统的手动测试和简单的自动化脚本已经无法满足高效、快速和高质量的需求。随着人工智能(AI)的兴起,尤其是在深度学习、自然语言处理(NLP)和智能决策算法方面的突破,AI驱动的自动化测试正逐渐成为现代软件开发中的核心组成部分。从自动生成测试用例、智能缺陷预测、到自动化报告生成,AI技术的应用为软件测试带来了革命性
- 视觉分析之边缘检测算法
Erekys
计算机视觉人工智能音视频
9.1Roberts算子Roberts算子又称为交叉微分算法,是基于交叉差分的梯度算法,通过局部差分计算检测边缘线条。常用来处理具有陡峭的低噪声图像,当图像边缘接近于正45度或负45度时,该算法处理效果更理想。其缺点是对边缘的定位不太准确,提取的边缘线条较粗。importcv2ascvimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#读取图像img=cv.im
- MD5加密算法和BCrypt密码加密算法
敲代码的小王!
java安全算法
目录一、BCrypt算法与MD5算法介绍1、MD5算法1.MD5算法介绍2.MD5算法工作原理3.MD5算法的优劣2、BCrypt算法1.BCrypt算法介绍2.BCrypt算法原理3.BCrypt算法优劣3、两种算法的对比和总结1.MD5与bcrypt对比2.总结二、两种算法的使用1、MD5算法的使用说明:2、BCrypt算法的使用1.引入依赖2.BCrypt算法使用前言:随着网络安全威胁的日益
- 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">