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每月推书学习
费曼学习法费曼学习法是美国著名物理学家理查德·费曼总结出来的一种学习方法。费曼学习法的核心是:“用转述、教给别人的方法巩固自己的知识”。具体步骤包括四个步骤:确定学习目标:将一个自己不理解的、没见过的概念或难题写在纸上。像老师一样教给别人:模拟自己是一位老师,面对完全不懂这个领域的人,用自己的话,尽可能具体形象地讲诉。回顾:找到漏洞,重新学习反思第2步遇到的问题,哪些地方卡壳了?哪些地方对方没有真
- 从脑科学角度分析高效学习方法
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经历思考学习方法
从脑科学角度分析高效学习方法先说说为什么要从脑科学角度分析高效学习方法。很多时候,关于高效学习方法,人们往往都是参考成功人士或者大神学霸的经验分享。但是,这种非常个人化并且主观性很强的东西一般没有很强的广泛使用性。那么如何找到更加科学的更加客观的高效学习方法呢?针对这个问题,应该从事物本质出发,按照第一性原理来思考。从第一性原理分析,学习知识的本质在某种程度上就是让大脑对特定的知识产出对应的神经网
- 机器学习Day01
酒脑猫
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
- [论文总结] 深度学习在农业领域应用论文笔记14
落痕的寒假
论文总结深度学习论文阅读人工智能
当下,深度学习在农业领域的研究热度持续攀升,相关论文发表量呈现出迅猛增长的态势。但繁荣背后,质量却不尽人意。相当一部分论文内容空洞无物,缺乏能够落地转化的实际价值,“凑数”的痕迹十分明显。在农业信息化领域的顶刊《ComputersandElectronicsinAgriculture》中也大面积存在。众多论文在研究方法上存在严重缺陷,过于简单粗放。只是机械地把深度学习方法生硬地套用到特定农业问题中
- 科普:为什么电脑软件字体小?如何通过属性修改DPI解决?——电脑软件界面字太小「解决方案」
不做超级小白
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- 1. Python Web 框架要点
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- 机器学习:利用sklearn实现心脏病预测
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机器学习:利用sklearn实现心脏病预测机器学习sklearn实现心脏病预测项目地址:https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/171ff欢迎使用本资源仓库,本项目专注于利用Python的sklearn库进行心脏病预测的机器学习实践。通过详尽的步骤和示例代码,本项目为你展示了如何应用不同的机器学习算法来分析心脏病数据集,并预测患者是否有可能患有
- Python 实现车牌识别
菜狗小测试
Python技术专栏python计算机视觉opencv
一、车牌识别的基本原理车牌识别主要包括以下几个步骤:图像采集:通过摄像头或其他图像采集设备获取包含车牌的图像。图像预处理:对采集到的图像进行灰度化、滤波、增强等操作,以提高图像的质量和清晰度,便于后续的处理。车牌定位:从预处理后的图像中找出车牌的位置。这可以通过一些特征提取和机器学习算法来实现,例如基于颜色特征、边缘特征等方法来定位车牌区域。字符分割:将定位到的车牌区域中的字符分割开,以便对每个字
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随着人工智能的崛起,机器学习作为其核心技术之一,正引领着新一轮的科技革命。而在这场革命中,数学以其深邃的理论和精妙的工具,为机器学习提供了坚实的支撑。数学与机器学习之间的关系,如同琴瑟和鸣,共同编织出智能时代的华美乐章。数学,作为自然科学的皇后,以其严谨的逻辑和精确的推理,为机器学习提供了坚实的理论基础。机器学习算法的设计、优化和应用,都离不开数学的支持。无论是线性代数、概率统计,还是微积分、最优
- linux git clone出现fatal: unable to access Failed to connect to github.com port 443: Timed out解决方案
herosunly
C/C++/Linux解决方案linuxgitgithubtimeoutport443
大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。 本文主要介绍了linuxgitclone出现fatal:unabletoaccessF
- AI智能制造软件有什么用处
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随着信息技术与制造业的深度融合,人工智能(AI)逐渐成为提升制造效率和灵活性的重要工具。AI智能制造软件通过集成数据分析、机器学习和自动化流程,为企业提供了优化生产、降低成本和提高质量的新途径。生产过程优化实时监控与反馈AI智能制造软件能够实时收集生产线上的各类数据,如温度、压力、速度等参数,并通过机器学习算法进行分析处理。一旦检测到异常情况,系统会立即发出警报并提供改进建议,帮助企业快速响应问题
- 人脸识别的经典深度学习方法
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- 信息系统项目管理师考试概述与备考策略
Evaporator Core
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引言信息系统项目管理师(以下简称“软考高项”)是中国计算机技术与软件专业技术资格(水平)考试中的高级资格认证之一。该认证旨在评估考生在信息系统项目管理领域的理论知识和实践能力,涵盖项目管理的各个方面,包括项目启动、规划、执行、监控和收尾等。通过软考高项的认证,不仅能够提升个人职业竞争力,还能为企业提供高质量的项目管理人才。本文将系统介绍软考高项考试的基本情况、考试内容、备考策略以及学习方法,帮助考
- 【llm对话系统】RL强化学习的技术演进与RLHF
kakaZhui
人工智能chatgptllama
一、强化学习基础知识强化学习(ReinforcementLearning,RL)是一种机器学习方法,它通过智能体(Agent)与环境(Environment)的交互来学习如何行动以最大化累积奖励(Reward)。1.核心概念:智能体(Agent):做出决策并采取行动的学习者。环境(Environment):智能体所处的外部世界,对智能体的行动做出反应。状态(State,S):对环境当前情况的描述。
- “随机森林”及“混合随机森林和多目标粒子群优化”(RF_MOPSO),以预测目标作为学习方法并分别找到多特征过程的最佳参数(Matlab代码实现)
科研_研学社
随机森林学习方法matlab
欢迎来到本博客❤️❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。目录1概述2.1算例12.2算例23参考文献4Matlab代码实现1概述多目标优化问题普遍涉及到工程设计、生产制造、信息处理等应用领域。粒子群优化算法具有快速收敛、简单易行、并行搜索等特点,特别适合处理多目标优化问题。本文对多目标粒子群优化算法进行系统性的研究,结合随机森林的优势
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1.背景介绍自主学习(autonomouslearning)是一种学习方法,它允许机器人或计算机系统在没有人类干预的情况下自行学习和改进。自主学习可以帮助机器人或计算机系统更好地适应新的环境和任务,提高其智能性和效率。自然语言处理(naturallanguageprocessing,NLP)是计算机科学和人工智能领域的一个分支,它涉及计算机如何理解、处理和生成人类语言。自主学习与自然语言处理的融合
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1文本分类介绍1.1文本分类概念文本分类的是将文档(例如电子邮件,帖子,文本消息,产品评论等)分配给一个或多个类别.当今文本分类的实现多是使用机器学习方法从训练数据中提取分类规则以进行分类,因此构建文本分类器需要带标签的数据.1.2文本分类种类二分类:文本被分类两个类别中,往往这两个类别是对立面,比如:判断一句评论是好评还是差评.单标签多分类:文本被分入到多个类别中,且每条文本只能属于某一个类别(
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- 【计算机硬件】科普五类、六类、七类网线的区别
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文章目录1、实际现象2、介绍3、注意1、实际现象一次买网线的时候,发现网线有好多种,什么五六七类啊,看起来没什么区别,但价格却不相同,那究竟五六七类网线是什么差异呢?2、介绍常见的网线(也叫双绞线)有四类,分别为(超)五类线、(超)六类线、七类线、八类线)。版本越高,线径越粗,传输速率越快。五类线:超五类用于语音传输和最高传输速率为100Mbps的数据传输,主要用于100BASE-T和10BASE
- Llama3本地部署的解决方案
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大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。 本文主要介绍了Llama3本地部署的解决方案,希望对学习大语言模型的同学们有所帮助。文
- xgboost在spark集群使用指南
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简介XGBoost是一个优化的分布式梯度增强库,具有高效、灵活和可移植性。在梯度增强框架下实现了机器学习算法。XGBoost提供了一种并行树增强(也称为GBDT、GBM),可以快速、准确地解决许多数据科学问题。相同的代码在主要的分布式环境(Hadoop、SGE、MPI)上运行,可以解决数十亿个示例的训练问题。xgb相对于gbt所做的改进:1.2.3.XGBoost可以使用R、python、java
- Python文件操作(json、csv、tsv、excel、pickle文件序列化)
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机器学习入门之工具篇Python新手快速入门python文件操作
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- Python | 基于支持向量机(SVM)的图像分类案例
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支持向量机(SVM)是一种监督机器学习算法,可用于分类和回归任务。在本文中,我们将重点关注使用SVM进行图像分类。当计算机处理图像时,它将其视为二维像素阵列。数组的大小对应于图像的分辨率,例如,如果图像是200像素宽和200像素高,则数组的尺寸为200x200x3。前两个维度分别表示图像的宽度和高度,而第三个维度表示RGB颜色通道。数组中的值范围为0到255,表示每个点处像素的强度。为了使用SVM
- 探秘FreeMovie:一个开源的电影推荐系统
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探秘FreeMovie:一个开源的电影推荐系统去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/项目简介是一个基于深度学习的开源电影推荐系统,由pojiezhiyuanjun开发并维护。该项目的目标是为用户提供个性化的电影推荐服务,通过机器学习算法理解用户的观影偏好,并据此进行智能推荐。技术分析FreeMovie的核心架构包括以下关键组件:数据处理-项目采用Hadoop进行大数据预处
- 浏览器中实现3D全景浏览
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如果你用过网页版的百度地图,你大概3D全景图浏览是一种怎样的酷炫体验:在一个点可以360度环顾周围的建筑、景色,当然也可以四周移动,就像身临其境。科普全景图共分为三种:①球面全景图利用一张全景图围成一个球,自身位置位于球体内。由于图片是矩形,所以最上和最下的缝合处很明显就能够看得出来。球面全景图是最接近人眼的构建模式,若利用多个立面构建,拼接方法繁琐,性能消耗高。因此,本文介绍的是上述通过一张全景
- Kmeans与KMedoids聚类对比以及python实现
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kmeans聚类python
在机器学习领域,聚类算法是一种常用的无监督学习方法,用于将数据集中的样本划分为若干个簇,使得同一簇内的样本尽可能相似,而不同簇之间的样本尽可能不同。K-Means和K-Medoids是两种经典的聚类算法,它们都基于划分的思想,但在具体实现和应用场景上存在一些差异。一、算法原理1.K-Means:中心点选择:K-Means算法通过计算簇内所有样本的均值来确定中心点(centroid)。距离度量:通常
- 情感分析常见算法与模型及实现步骤
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【1】常见算法与模型情感分析(SentimentAnalysis)是一种自然语言处理(NLP)技术,用于识别和提取文本中的主观信息,如情绪、态度和意见。常见的算法和模型包括以下几种:传统机器学习方法朴素贝叶斯(NaiveBayes)基于贝叶斯定理,假设特征之间相互独立。计算简单,适用于大规模数据集。常用于文本分类任务。支持向量机(SVM)通过寻找最优超平面来划分不同的类别。在高维空间中表现良好,适
- python鸢尾花数据集knn_【python+机器学习1】python 实现 KNN
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python鸢尾花数据集knn
欢迎关注哈希大数据微信公众号【哈希大数据】1KNN算法基本介绍K-NearestNeighbor(k最邻近分类算法),简称KNN,是最简单的一种有监督的机器学习算法。也是一种懒惰学习算法,即开始训练仅仅是保存所有样本集的信息,直到测试样本到达才开始进行分类决策。KNN算法的核心思想:要想确定测试样本属于哪一类,就先寻找所有训练样本中与该测试样本“距离”最近的前K个样本,然后判断这K个样本中大部分所
- 【机器学习】使用scikit-learn中的KNN包实现对鸢尾花数据集或者自定义数据集的的预测
加德霍克
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一、KNN算法概念K最近邻(K-NearestNeighbor,KNN)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一,是著名的模式识别统计学方法,在机器学习分类算法中占有相当大的地位。它是一个理论上比较成熟的方法。既是最简单的机器学习算法之一,也是基于实例的学习方法中最基本的,又是最好的文本分类算法之一。二、对鸢尾花数据集进行预测1、代码示例:fromsklearn.datasetsimportl
- 生数科技携手央视新闻《文博日历》,推动AI视频技术的创新应用
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人工智能人工智能科技大数据
近日,生数科技携手央视新闻《文博日历》栏目,借助其旗下AI视频大模型及应用产品Vidu,共同打造AI版2025年文博日历联欢晚会,全面推动AI视频生成技术在媒体中的创新实践。《文博日历》是央视新闻客户端联合各大博物馆推出的文博科普产品,以新媒体形式为观众呈现丰富多彩的文博知识和历史文化。据「TMT星球」了解,此次合作中,生数科技为《文博日历》量身定制了AI视频生成方案,让文物们“动”起来,共同出演
- Enum用法
不懂事的小屁孩
enum
以前的时候知道enum,但是真心不怎么用,在实际开发中,经常会用到以下代码:
protected final static String XJ = "XJ";
protected final static String YHK = "YHK";
protected final static String PQ = "PQ";
- 【Spark九十七】RDD API之aggregateByKey
bit1129
spark
1. aggregateByKey的运行机制
/**
* Aggregate the values of each key, using given combine functions and a neutral "zero value".
* This function can return a different result type
- hive创建表是报错: Specified key was too long; max key length is 767 bytes
daizj
hive
今天在hive客户端创建表时报错,具体操作如下
hive> create table test2(id string);
FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. MetaException(message:javax.jdo.JDODataSto
- Map 与 JavaBean之间的转换
周凡杨
java自省转换反射
最近项目里需要一个工具类,它的功能是传入一个Map后可以返回一个JavaBean对象。很喜欢写这样的Java服务,首先我想到的是要通过Java 的反射去实现匿名类的方法调用,这样才可以把Map里的值set 到JavaBean里。其实这里用Java的自省会更方便,下面两个方法就是一个通过反射,一个通过自省来实现本功能。
1:JavaBean类
1 &nb
- java连接ftp下载
g21121
java
有的时候需要用到java连接ftp服务器下载,上传一些操作,下面写了一个小例子。
/** ftp服务器地址 */
private String ftpHost;
/** ftp服务器用户名 */
private String ftpName;
/** ftp服务器密码 */
private String ftpPass;
/** ftp根目录 */
private String f
- web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(二)
老A不折腾
finereportweb报表java报表总结
抛砖引玉,希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来,Mark一下,利人利己。
出现问题先搜一下文档上有没有,再看看度娘有没有,再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题,大多文档上都有提到的。
1、没有返回数据集:
在存储过程中的操作语句之前加上set nocount on 或者在数据集exec调用存储过程的前面加上这句。当S
- linux 系统cpu 内存等信息查看
墙头上一根草
cpu内存liunx
1 查看CPU
1.1 查看CPU个数
# cat /proc/cpuinfo | grep "physical id" | uniq | wc -l
2
**uniq命令:删除重复行;wc –l命令:统计行数**
1.2 查看CPU核数
# cat /proc/cpuinfo | grep "cpu cores" | u
- Spring中的AOP
aijuans
springAOP
Spring中的AOP
Written by Tony Jiang @ 2012-1-18 (转)何为AOP
AOP,面向切面编程。
在不改动代码的前提下,灵活的在现有代码的执行顺序前后,添加进新规机能。
来一个简单的Sample:
目标类:
[java]
view plain
copy
print
?
package&nb
- placeholder(HTML 5) IE 兼容插件
alxw4616
JavaScriptjquery jQuery插件
placeholder 这个属性被越来越频繁的使用.
但为做HTML 5 特性IE没能实现这东西.
以下的jQuery插件就是用来在IE上实现该属性的.
/**
* [placeholder(HTML 5) IE 实现.IE9以下通过测试.]
* v 1.0 by oTwo 2014年7月31日 11:45:29
*/
$.fn.placeholder = function
- Object类,值域,泛型等总结(适合有基础的人看)
百合不是茶
泛型的继承和通配符变量的值域Object类转换
java的作用域在编程的时候经常会遇到,而我经常会搞不清楚这个
问题,所以在家的这几天回忆一下过去不知道的每个小知识点
变量的值域;
package 基础;
/**
* 作用域的范围
*
* @author Administrator
*
*/
public class zuoyongyu {
public static vo
- JDK1.5 Condition接口
bijian1013
javathreadConditionjava多线程
Condition 将 Object 监视器方法(wait、notify和 notifyAll)分解成截然不同的对象,以便通过将这些对象与任意 Lock 实现组合使用,为每个对象提供多个等待 set (wait-set)。其中,Lock 替代了 synchronized 方法和语句的使用,Condition 替代了 Object 监视器方法的使用。
条件(也称为条件队列或条件变量)为线程提供了一
- 开源中国OSC源创会记录
bijian1013
hadoopsparkMemSQL
一.Strata+Hadoop World(SHW)大会
是全世界最大的大数据大会之一。SHW大会为各种技术提供了深度交流的机会,还会看到最领先的大数据技术、最广泛的应用场景、最有趣的用例教学以及最全面的大数据行业和趋势探讨。
二.Hadoop
&nbs
- 【Java范型七】范型消除
bit1129
java
范型是Java1.5引入的语言特性,它是编译时的一个语法现象,也就是说,对于一个类,不管是范型类还是非范型类,编译得到的字节码是一样的,差别仅在于通过范型这种语法来进行编译时的类型检查,在运行时是没有范型或者类型参数这个说法的。
范型跟反射刚好相反,反射是一种运行时行为,所以编译时不能访问的变量或者方法(比如private),在运行时通过反射是可以访问的,也就是说,可见性也是一种编译时的行为,在
- 【Spark九十四】spark-sql工具的使用
bit1129
spark
spark-sql是Spark bin目录下的一个可执行脚本,它的目的是通过这个脚本执行Hive的命令,即原来通过
hive>输入的指令可以通过spark-sql>输入的指令来完成。
spark-sql可以使用内置的Hive metadata-store,也可以使用已经独立安装的Hive的metadata store
关于Hive build into Spark
- js做的各种倒计时
ronin47
js 倒计时
第一种:精确到秒的javascript倒计时代码
HTML代码:
<form name="form1">
<div align="center" align="middle"
- java-37.有n 个长为m+1 的字符串,如果某个字符串的最后m 个字符与某个字符串的前m 个字符匹配,则两个字符串可以联接
bylijinnan
java
public class MaxCatenate {
/*
* Q.37 有n 个长为m+1 的字符串,如果某个字符串的最后m 个字符与某个字符串的前m 个字符匹配,则两个字符串可以联接,
* 问这n 个字符串最多可以连成一个多长的字符串,如果出现循环,则返回错误。
*/
public static void main(String[] args){
- mongoDB安装
开窍的石头
mongodb安装 基本操作
mongoDB的安装
1:mongoDB下载 https://www.mongodb.org/downloads
2:下载mongoDB下载后解压
 
- [开源项目]引擎的关键意义
comsci
开源项目
一个系统,最核心的东西就是引擎。。。。。
而要设计和制造出引擎,最关键的是要坚持。。。。。。
现在最先进的引擎技术,也是从莱特兄弟那里出现的,但是中间一直没有断过研发的
 
- 软件度量的一些方法
cuiyadll
方法
软件度量的一些方法http://cuiyingfeng.blog.51cto.com/43841/6775/在前面我们已介绍了组成软件度量的几个方面。在这里我们将先给出关于这几个方面的一个纲要介绍。在后面我们还会作进一步具体的阐述。当我们不从高层次的概念级来看软件度量及其目标的时候,我们很容易把这些活动看成是不同而且毫不相干的。我们现在希望表明他们是怎样恰如其分地嵌入我们的框架的。也就是我们度量的
- XSD中的targetNameSpace解释
darrenzhu
xmlnamespacexsdtargetnamespace
参考链接:
http://blog.csdn.net/colin1014/article/details/357694
xsd文件中定义了一个targetNameSpace后,其内部定义的元素,属性,类型等都属于该targetNameSpace,其自身或外部xsd文件使用这些元素,属性等都必须从定义的targetNameSpace中找:
例如:以下xsd文件,就出现了该错误,即便是在一
- 什么是RAID0、RAID1、RAID0+1、RAID5,等磁盘阵列模式?
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raid
RAID 1又称为Mirror或Mirroring,它的宗旨是最大限度的保证用户数据的可用性和可修复性。 RAID 1的操作方式是把用户写入硬盘的数据百分之百地自动复制到另外一个硬盘上。由于对存储的数据进行百分之百的备份,在所有RAID级别中,RAID 1提供最高的数据安全保障。同样,由于数据的百分之百备份,备份数据占了总存储空间的一半,因而,Mirror的磁盘空间利用率低,存储成本高。
Mir
- yii2 restful web服务快速入门
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PHPyii2
快速入门
Yii 提供了一整套用来简化实现 RESTful 风格的 Web Service 服务的 API。 特别是,Yii 支持以下关于 RESTful 风格的 API:
支持 Active Record 类的通用API的快速原型
涉及的响应格式(在默认情况下支持 JSON 和 XML)
支持可选输出字段的定制对象序列化
适当的格式的数据采集和验证错误
- MongoDB查询(3)——内嵌文档查询(七)
eksliang
MongoDB查询内嵌文档MongoDB查询内嵌数组
MongoDB查询内嵌文档
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2177301 一、概述
有两种方法可以查询内嵌文档:查询整个文档;针对键值对进行查询。这两种方式是不同的,下面我通过例子进行分别说明。
二、查询整个文档
例如:有如下文档
db.emp.insert({
&qu
- android4.4从系统图库无法加载图片的问题
gundumw100
android
典型的使用场景就是要设置一个头像,头像需要从系统图库或者拍照获得,在android4.4之前,我用的代码没问题,但是今天使用android4.4的时候突然发现不灵了。baidu了一圈,终于解决了。
下面是解决方案:
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- 网页特效大全 jQuery等
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HTML5和CSS3知识和特效
asp.net ajax jquery实例
分享一个下雪的特效
jQuery倾斜的动画导航菜单
选美大赛示例 你会选谁
jQuery实现HTML5时钟
功能强大的滚动播放插件JQ-Slide
万圣节快乐!!!
向上弹出菜单jQuery插件
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jquery将列表倒转顺序
推荐一个jQuery分页插件
jquery animate
- swift objc_setAssociatedObject block(version1.2 xcode6.4)
啸笑天
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import UIKit
class LSObjectWrapper: NSObject {
let value: ((barButton: UIButton?) -> Void)?
init(value: (barButton: UIButton?) -> Void) {
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- Aegis 默认的 Xfire 绑定方式,将 XML 映射为 POJO
MagicMa_007
javaPOJOxmlAegisxfire
Aegis 是一个默认的 Xfire 绑定方式,它将 XML 映射为 POJO, 支持代码先行的开发.你开发服 务类与 POJO,它为你生成 XML schema/wsdl
XML 和 注解映射概览
默认情况下,你的 POJO 类被是基于他们的名字与命名空间被序列化。如果
- js get max value in (json) Array
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境max纵观千象
// Max value in Array
var arr = [1,2,3,5,3,2];Math.max.apply(null, arr); // 5
// Max value in Jaon Array
var arr = [{"x":"8/11/2009","y":0.026572007},{"x"
- XMLhttpRequest 请求 XML,JSON ,POJO 数据
Luob.
POJOjsonAjaxxmlXMLhttpREquest
在使用XMlhttpRequest对象发送请求和响应之前,必须首先使用javaScript对象创建一个XMLHttpRquest对象。
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function getXMLHttpRequest(){
if(window.ActiveXObject){
xmlhttp:new ActiveXObject("Microsoft.XMLHTTP
- jquery
wuai
jquery
以下防止文档在完全加载之前运行Jquery代码,否则会出现试图隐藏一个不存在的元素、获得未完全加载的图像的大小 等等
$(document).ready(function(){
jquery代码;
});
<script type="text/javascript" src="c:/scripts/jquery-1.4.2.min.js&quo