- FlagEmbedding
吉小雨
python库python
FlagEmbedding教程FlagEmbedding是一个用于生成文本嵌入(textembeddings)的库,适合处理自然语言处理(NLP)中的各种任务。嵌入(embeddings)是将文本表示为连续向量,能够捕捉语义上的相似性,常用于文本分类、聚类、信息检索等场景。官方文档链接:FlagEmbedding官方GitHub一、FlagEmbedding库概述1.1什么是FlagEmbeddi
- QT与Python混合编程经验记录
weixin_30237281
python人工智能c/c++
1、如何embeddingpython,Python文档中有专门一章阐述https://docs.python.org/3.5/extending/embedding.htm;1、库文件:在vs--c/c++--附加包含文件中添加目;链接中也要添加,:将python中的include,libs二个目录添加进来2、对于Python,没有调试库,可直接将运行库复制一份,名称后面加上_d,就可用,可不能
- Linux 帧缓存 数据,嵌入式Linux通过帧缓存截图 – Framebuffer Screenshot in Embedded Linux...
weixin_39578674
Linux帧缓存数据
嵌入式Linux通过帧缓存截图–EmbeddedLinuxFramebufferScreenshot【目的】板子上已经可以运行Qtopia的demo和example了,想要将其qt的demo程序的画面截取下来,给其他人看。最原始的方法就是,找个相机,对着板子照几张即可。另外的办法,通过framebuffer去截图,截取运行中的qtdemo的画面,效果会更好,图片也更清晰。【解决过程】1.将fram
- 使用Fleet AI Context和LangChain构建高效的文档检索系统
afTFODguAKBF
人工智能langchainpython
使用FleetAIContext和LangChain构建高效的文档检索系统引言在当今的AI和机器学习领域,高质量的文档检索系统对于提高开发效率和用户体验至关重要。本文将介绍如何利用FleetAIContext提供的高质量embeddings和LangChain框架来构建一个强大的文档检索系统。我们将深入探讨如何处理嵌入向量、检索相关文档,以及如何将这些功能整合到一个简单但功能强大的代码生成链中。主
- Error: No STM32 target found! If your product embeds Debug Authentication, please perform a discover
BABA8891
stm32嵌入式硬件单片机
这个错误信息“Error:NoSTM32targetfound!IfyourproductembedsDebugAuthentication,pleaseperformadiscoveryusingDebugAuthentication”通常出现在使用STM32微控制器的开发过程中,尤其是在尝试通过调试接口(如SWD或JTAG)与设备通信时。这个错误表明调试器或开发工具无法识别或连接到STM32目
- ARM-Cortex-M架构:1、STM32函数参数传递
天城寺电子
嵌入式软件开发arm开发stm32汇编C语言
文章目录参数传递概览堆栈传递参数具体过程参数传递概览在调用子函数时,ARMCortex-M3处理器可以使用寄存器和堆栈来传递参数。具体使用哪种方式取决于传递的参数数量和调用约定(callingconvention)。参数传递方式ARMCortex-M3处理器使用ARMEABI(EmbeddedApplicationBinaryInterface)标准来定义参数传递的约定。根据这个约定:1、寄存器传
- Transformer模型:WordEmbedding实现
Galaxy.404
Transformertransformer深度学习人工智能embedding
前言最近在学Transformer,学了理论的部分之后就开始学代码的实现,这里是跟着b站的up主的视频记的笔记,视频链接:19、Transformer模型Encoder原理精讲及其PyTorch逐行实现_哔哩哔哩_bilibili正文首先导入所需要的包:importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasF关
- 如何将文本转换为向量?(方法二)
DashVector
python开发语言人工智能embedding数据挖掘
文本转换为向量有多种方式:方法一:通过模型服务灵积DashScope将文本转换为向量(推荐)方法二:通过ModelScope魔搭社区中的文本向量开源模型将文本转换为向量方法三:通过JinaEmbeddingsv2模型将文本转换为向量方法四:通过百川智能向量化模型将文本转换为向量本文介绍方法二:如何通过ModelScope魔搭社区中的文本向量开源模型将文本转换为向量,并入库至向量检索服务DashVe
- 探索任务的隐秘世界:推荐Task2Vec
邓越浪Henry
探索任务的隐秘世界:推荐Task2Vecaws-cv-task2vecOfficialcodeforthepaper"Task2Vec:TaskEmbeddingforMeta-Learning"(https://arxiv.org/abs/1902.03545,ICCV2019)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/aws-cv-task2vec在机器学习
- OpenGL ES基本概念
Irino
OpenGLES的版本OpenGLES1.X:用于固定功能流水管线硬件OpenGLES2.X:用于可编程功能流水管线硬件OpenGLES3.X:OpenGLES2.0的拓展EGL(EmbeddedGraphicsLibrary)OpenGLES命令需要渲染上下文和绘制表面才能完成图形图像的绘制渲染上下文:存储相关OpenGLES状态绘制表面:是用于绘制图元的表面,它指定渲染所需要的缓存区类型,例如
- c语言中char16_t是什么类型,错误[Pe167]:类型为“uint16_t *”的参数与类型为“unsigned char *”的参数不兼容...
于西奥
我想通过usb建立tablet与stm32之间的通信,为此我在代码中添加了usb库。在代码中添加库我得到了这个错误。错误[Pe167]:类型为“uint16_t*”的参数与类型为“unsignedchar*”的参数不兼容错误[Pe167]:类型的参数“uint16_t*”是类型为“无符号字符*”我使用的参数不兼容的IAREmbeddedWorkbenchEWARM工具STM32coding.Err
- 掌握嵌入式Linux编程 - 第三版
秋玥多
掌握嵌入式Linux编程-第三版Mastering-Embedded-Linux-Programming-Third-EditionMasteringEmbeddedLinuxProgrammingThirdEdition,publishedbyPackt项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ma/Mastering-Embedded-Linux-Programm
- 常用torch.nn
mm_exploration
MyDiffusionpythonpytorch人工智能
目录一、torch.nn和torch.nn.functional二、nn.Linear三、nn.Embedding四、nn.Identity五、Pytorch非线性激活函数六、nn.Conv2d七、nn.Sequential八、nn.ModuleList九、torch.outertorch.cat一、torch.nn和torch.nn.functionalPytorch中torch.nn和torc
- DEFT 开源项目教程
马安柯Lorelei
DEFT开源项目教程DEFTJointdetectionandtrackingmodelnamedDEFT,or``DetectionEmbeddingsforTracking."Ourapproachreliesonanappearance-basedobjectmatchingnetworkjointly-learnedwithanunderlyingobjectdetectionnetwor
- 【LangChain-Chatchat】本地部署模型及搭建个人/企业内部知识库
AI_小站
langchain人工智能ai大模型语言模型自然语言处理
此学习教程结合本人安装经验主要提供给想学习和本地安装使用LangChain-Chatchat的同学们,该教程如有描述不当或者引用不正确的地方,欢迎指出!后续也会更新如何结合自己系统使用。介绍基于ChatGLM等大语言模型与Langchain等应用框架实现,开源、可离线部署的检索增强生成(RAG)大模型知识库项目。该项目支持开源LLM与Embedding模型,亦可实现全部使用开源模型离线私有部署。与
- Milvus 核心设计 (4) ---- metric及index原理详解与示例(2)
PhoenixAI8
RAGMilvusChroma源码及实践milvuspython机器学习vectordb人工智能
目录背景BinaryEmbedding定义与特点常见算法应用场景距离丈量的方式JaccardHamming代码实现IndexBIN_FLATBIN_IVF_FLATSparseembeddings定义应用场景优点实现方式距离丈量方式IPIndexSPARSE_INVERTED_INDEX应用场景优势SPARSE_WAND工作原理性能特点应用场景小结背景接着上面的Milvusmetric及index
- 预训练语言模型的前世今生 - 从Word Embedding到BERT
脚步的影子
语言模型embeddingbert
目录一、预训练1.1图像领域的预训练1.2预训练的思想二、语言模型2.1统计语言模型2.2神经网络语言模型三、词向量3.1独热(Onehot)编码3.2WordEmbedding四、Word2Vec模型五、自然语言处理的预训练模型六、RNN和LSTM6.1RNN6.2RNN的梯度消失问题6.3LSTM6.4LSTM解决RNN的梯度消失问题七、ELMo模型7.1ELMo的预训练7.2ELMo的Fea
- Integrating Mamba and Transformer for Long-Short Range Time Series Forecasting————4 METHODOLOG
six.学长
Mambaformertransformer深度学习人工智能
4METHODOLOGY图解Mambaformer模型结合了Mamba和Transformer的元素,旨在进行时间序列预测。以下是Mambaformer模型的各个组成部分和流程的详细说明:嵌入层(EmbeddingLayer)TokenEncoding(令牌编码):这个部分将输入数据编码成向量表示,以捕捉输入特征的语义含义或特征。TemporalEncoding(时间编码):这部分加入时间信息,例
- SpringBoot3配置dynamic多数据源,url找不到。Failed to configure a DataSource: ‘url‘ attribute is not specified a
Java小白笔记
SpringBootjavamavenintellij-ideaspringboot
SpringBoot3配置dynamic多数据源,url找不到。FailedtoconfigureaDataSource:‘url’attributeisnotspecifiedandnoembeddeddatasourcecouldbeconfigured.我在编写springboot项目时尝试使用dynamic-datasource实现多数据库连接运行项目时报错退出Failedtoconfig
- Zero-Shot Image Classification总结
夏日小光
1任务说明现有的benchmark通过ImageNet-1k上预训练的Res101从已知类的训练集提取feature或者featuremap,然后对每一个类引入一个语义标签,可能是属性标签(attributelabel)、或者描述标签(sentenceembedding)等。对于某个类的属性标签(向量形式),每个维度表示一种属性,该维度下的取值表示这个属性在该类别中存在的可能性,值得注意的是ben
- 英伟达发布最新屠榜 Embedding 模型——NV-Embed-v2
吴脑的键客
人工智能embedding数据库
介绍我们介绍的NV-Embed-v2是一种通用嵌入模型,它在大规模文本嵌入基准(MTEBbenchmark)(截至2024年8月30日)的56项文本嵌入任务中以72.31的高分排名第一。NV-Embed-v2提出了几项新设计,包括让LLM关注潜在向量以获得更好的池化嵌入输出,并展示了一种两阶段指令调整方法,以提高检索和非检索任务的准确性。此外,NV-Embed-v2还采用了一种新颖的硬阴性挖掘方法
- java正则表达式提取字符串中的序号,BAT大厂面试总结
qq_38514574
程序员java经验分享面试
第一个:Alibaba[搜索推荐]一面:算法题:长度为n的数组里放了n+1个大小在[1,n]的数,必然至少有一个重复的数,找出来二面:概率题:求一根绳子被切两刀能组成一个三角形的概率。三面主管面:FM推导,deepfm原理,graphembedding,问了之前的一些项目。四面交叉面:模型上线时应该注意的事,如果请求过高模型服务挂了怎么办,tensorflow和torch的区别,如何降低模型复杂度
- SpringBoot 依赖之Spring Web
ahauedu
微服务架构设计springspringbootmavenintellij-idea
SpringBoot依赖之SpringWeb详细介绍SpringWeb依赖的内容:第1章:SpringWeb1.简介功能描述英文:Buildweb,includingRESTful,applicationsusingSpringMVC.UsesApacheTomcatasthedefaultembeddedcontainer.中文译文:使用SpringMVC构建Web应用程序,包括RESTful应
- 2.关于Transformer
安逸sgr
Transformertransformer深度学习人工智能
关于Transformer模型架构举例输入图像为3x224x224EmbeddedPatches将一张图的多个区域进行卷积,将每个区域转换成多维度向量(多少卷积核就有多少维向量)self.patch_embeddings=Conv2d(in_channels=in_channels,#颜色通道3out_channels=config.hidden_size,#卷积核个数,也就是输出通道数768ke
- SpringBoot报错:Failed to configure a DataSource: 'url' attribute is not specified and no embedded d...
木塞
SpringBoot集成MyBatis时报了如下错误:APPLICATIONFAILEDTOSTARTDescription:FailedtoconfigureaDataSource:'url'attributeisnotspecifiedandno>embeddeddatasourcecouldbeconfigured.Reason:Failedtodetermineasuitabledrive
- sentence-bert_pytorch语义文本相似度算法模型
技术瘾君子1573
bertpytorch人工智能语义文本相似度模型
目录Sentence-BERT论文模型结构算法原理环境配置Docker(方法一)Dockerfile(方法二)Anaconda(方法三)数据集训练单机多卡单机单卡推理result精度应用场景算法类别热点应用行业源码仓库及问题反馈参考资料Sentence-BERT论文Sentence-BERT:SentenceEmbeddingsusingSiameseBERT-Networkshttps://ar
- python-termcolor-1.1.0无法正常安装
jayli517
异常错误处理
pipinstalltermcolor报错,版本大幅度降低尝试下载1.1安装包直接安装仍然报错解压缩后将py文件直接拷贝至D:\python-3.7.9-embed-amd64\Lib\site-packages下,然后pip安装成功
- Linux 网络适配,ping命令,更改自己的IP地址
hardStudy_h
LINUX笔记
Linux系统下不同于Windows系统。Windoes系统下ping命令默认只发送接受四次数据,而Linux默认不会终止,可以通过Ctrl+C进行强制终止。第一步:确认自己的IP地址,只能更改最后一位,如图可以更改为198.168.1.xx且我的网卡名为:eth0CLC@Embed_Learn:~$ping192.168.1.88PING192.168.1.88(192.168.1.88)56(
- go:embed 使用注意事项
Saltwater_leo
golang开发语言后端
1、go:embed配置的路径:该路径是相对于go:embed声明所属的文件进行寻址,不是根据gomod,也不是main.go
- Transformer模型整体构建的实现
好好学习Py
自然语言处理transformerpython人工智能深度学习pytorchnlp
编码器-解码器结构classEncoderDecoder(nn.Module):def__init__(self,encoder,decoder,source_embedding,target_embedding,generator):"""初始化函数中有5个参数,分别是编码器对象,解码器对象,源数据嵌入函数,目标数据嵌入函数,以及输出部分的类别生成器对象"""super(EncoderDecod
- LeetCode[Math] - #66 Plus One
Cwind
javaLeetCode题解AlgorithmMath
原题链接:#66 Plus One
要求:
给定一个用数字数组表示的非负整数,如num1 = {1, 2, 3, 9}, num2 = {9, 9}等,给这个数加上1。
注意:
1. 数字的较高位存在数组的头上,即num1表示数字1239
2. 每一位(数组中的每个元素)的取值范围为0~9
难度:简单
分析:
题目比较简单,只须从数组
- JQuery中$.ajax()方法参数详解
AILIKES
JavaScriptjsonpjqueryAjaxjson
url: 要求为String类型的参数,(默认为当前页地址)发送请求的地址。
type: 要求为String类型的参数,请求方式(post或get)默认为get。注意其他http请求方法,例如put和 delete也可以使用,但仅部分浏览器支持。
timeout: 要求为Number类型的参数,设置请求超时时间(毫秒)。此设置将覆盖$.ajaxSetup()方法的全局
- JConsole & JVisualVM远程监视Webphere服务器JVM
Kai_Ge
JVisualVMJConsoleWebphere
JConsole是JDK里自带的一个工具,可以监测Java程序运行时所有对象的申请、释放等动作,将内存管理的所有信息进行统计、分析、可视化。我们可以根据这些信息判断程序是否有内存泄漏问题。
使用JConsole工具来分析WAS的JVM问题,需要进行相关的配置。
首先我们看WAS服务器端的配置.
1、登录was控制台https://10.4.119.18
- 自定义annotation
120153216
annotation
Java annotation 自定义注释@interface的用法 一、什么是注释
说起注释,得先提一提什么是元数据(metadata)。所谓元数据就是数据的数据。也就是说,元数据是描述数据的。就象数据表中的字段一样,每个字段描述了这个字段下的数据的含义。而J2SE5.0中提供的注释就是java源代码的元数据,也就是说注释是描述java源
- CentOS 5/6.X 使用 EPEL YUM源
2002wmj
centos
CentOS 6.X 安装使用EPEL YUM源1. 查看操作系统版本[root@node1 ~]# uname -a Linux node1.test.com 2.6.32-358.el6.x86_64 #1 SMP Fri Feb 22 00:31:26 UTC 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux [root@node1 ~]#
- 在SQLSERVER中查找缺失和无用的索引SQL
357029540
SQL Server
--缺失的索引
SELECT avg_total_user_cost * avg_user_impact * ( user_scans + user_seeks ) AS PossibleImprovement ,
last_user_seek ,
 
- Spring3 MVC 笔记(二) —json+rest优化
7454103
Spring3 MVC
接上次的 spring mvc 注解的一些详细信息!
其实也是一些个人的学习笔记 呵呵!
- 替换“\”的时候报错Unexpected internal error near index 1 \ ^
adminjun
java“\替换”
发现还是有些东西没有刻子脑子里,,过段时间就没什么概念了,所以贴出来...以免再忘...
在拆分字符串时遇到通过 \ 来拆分,可是用所以想通过转义 \\ 来拆分的时候会报异常
public class Main {
/*
- POJ 1035 Spell checker(哈希表)
aijuans
暴力求解--哈希表
/*
题意:输入字典,然后输入单词,判断字典中是否出现过该单词,或者是否进行删除、添加、替换操作,如果是,则输出对应的字典中的单词
要求按照输入时候的排名输出
题解:建立两个哈希表。一个存储字典和输入字典中单词的排名,一个进行最后输出的判重
*/
#include <iostream>
//#define
using namespace std;
const int HASH =
- 通过原型实现javascript Array的去重、最大值和最小值
ayaoxinchao
JavaScriptarrayprototype
用原型函数(prototype)可以定义一些很方便的自定义函数,实现各种自定义功能。本次主要是实现了Array的去重、获取最大值和最小值。
实现代码如下:
<script type="text/javascript">
Array.prototype.unique = function() {
var a = {};
var le
- UIWebView实现https双向认证请求
bewithme
UIWebViewhttpsObjective-C
什么是HTTPS双向认证我已在先前的博文 ASIHTTPRequest实现https双向认证请求
中有讲述,不理解的读者可以先复习一下。本文是用UIWebView来实现对需要客户端证书验证的服务请求,网上有些文章中有涉及到此内容,但都只言片语,没有讲完全,更没有完整的代码,让人困扰不已。但是此知
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis高级应用之事务处理、持久化操作、pub_sub、虚拟内存)
bijian1013
redis数据库NoSQL
3.事务处理
Redis对事务的支持目前不比较简单。Redis只能保证一个client发起的事务中的命令可以连续的执行,而中间不会插入其他client的命令。当一个client在一个连接中发出multi命令时,这个连接会进入一个事务上下文,该连接后续的命令不会立即执行,而是先放到一个队列中,当执行exec命令时,redis会顺序的执行队列中
- 各数据库分页sql备忘
bingyingao
oraclesql分页
ORACLE
下面这个效率很低
SELECT * FROM ( SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_FS_RETURN order by id desc) A ) WHERE RN <20;
下面这个效率很高
SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_
- 【Scala七】Scala核心一:函数
bit1129
scala
1. 如果函数体只有一行代码,则可以不用写{},比如
def print(x: Int) = println(x)
一行上的多条语句用分号隔开,则只有第一句属于方法体,例如
def printWithValue(x: Int) : String= println(x); "ABC"
上面的代码报错,因为,printWithValue的方法
- 了解GHC的factorial编译过程
bookjovi
haskell
GHC相对其他主流语言的编译器或解释器还是比较复杂的,一部分原因是haskell本身的设计就不易于实现compiler,如lazy特性,static typed,类型推导等。
关于GHC的内部实现有篇文章说的挺好,这里,文中在RTS一节中详细说了haskell的concurrent实现,里面提到了green thread,如果熟悉Go语言的话就会发现,ghc的concurrent实现和Go有点类
- Java-Collections Framework学习与总结-LinkedHashMap
BrokenDreams
LinkedHashMap
前面总结了java.util.HashMap,了解了其内部由散列表实现,每个桶内是一个单向链表。那有没有双向链表的实现呢?双向链表的实现会具备什么特性呢?来看一下HashMap的一个子类——java.util.LinkedHashMap。
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-抽象工厂模式-Abstract Factory
bylijinnan
abstract
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
package design.pattern;
/*
* Abstract Factory Pattern
* 抽象工厂模式的目的是:
* 通过在抽象工厂里面定义一组产品接口,方便地切换“产品簇”
* 这些接口是相关或者相依赖的
- 压暗面部高光
cherishLC
PS
方法一、压暗高光&重新着色
当皮肤很油又使用闪光灯时,很容易在面部形成高光区域。
下面讲一下我今天处理高光区域的心得:
皮肤可以分为纹理和色彩两个属性。其中纹理主要由亮度通道(Lab模式的L通道)决定,色彩则由a、b通道确定。
处理思路为在保持高光区域纹理的情况下,对高光区域着色。具体步骤为:降低高光区域的整体的亮度,再进行着色。
如果想简化步骤,可以只进行着色(参看下面的步骤1
- Java VisualVM监控远程JVM
crabdave
visualvm
Java VisualVM监控远程JVM
JDK1.6开始自带的VisualVM就是不错的监控工具.
这个工具就在JAVA_HOME\bin\目录下的jvisualvm.exe, 双击这个文件就能看到界面
通过JMX连接远程机器, 需要经过下面的配置:
1. 修改远程机器JDK配置文件 (我这里远程机器是linux).
 
- Saiku去掉登录模块
daizj
saiku登录olapBI
1、修改applicationContext-saiku-webapp.xml
<security:intercept-url pattern="/rest/**" access="IS_AUTHENTICATED_ANONYMOUSLY" />
<security:intercept-url pattern=&qu
- 浅析 Flex中的Focus
dsjt
htmlFlexFlash
关键字:focus、 setFocus、 IFocusManager、KeyboardEvent
焦点、设置焦点、获得焦点、键盘事件
一、无焦点的困扰——组件监听不到键盘事件
原因:只有获得焦点的组件(确切说是InteractiveObject)才能监听到键盘事件的目标阶段;键盘事件(flash.events.KeyboardEvent)参与冒泡阶段,所以焦点组件的父项(以及它爸
- Yii全局函数使用
dcj3sjt126com
yii
由于YII致力于完美的整合第三方库,它并没有定义任何全局函数。yii中的每一个应用都需要全类别和对象范围。例如,Yii::app()->user;Yii::app()->params['name'];等等。我们可以自行设定全局函数,使得代码看起来更加简洁易用。(原文地址)
我们可以保存在globals.php在protected目录下。然后,在入口脚本index.php的,我们包括在
- 设计模式之单例模式二(解决无序写入的问题)
come_for_dream
单例模式volatile乱序执行双重检验锁
在上篇文章中我们使用了双重检验锁的方式避免懒汉式单例模式下由于多线程造成的实例被多次创建的问题,但是因为由于JVM为了使得处理器内部的运算单元能充分利用,处理器可能会对输入代码进行乱序执行(Out Of Order Execute)优化,处理器会在计算之后将乱序执行的结果进行重组,保证该
- 程序员从初级到高级的蜕变
gcq511120594
框架工作PHPandroidhtml5
软件开发是一个奇怪的行业,市场远远供不应求。这是一个已经存在多年的问题,而且随着时间的流逝,愈演愈烈。
我们严重缺乏能够满足需求的人才。这个行业相当年轻。大多数软件项目是失败的。几乎所有的项目都会超出预算。我们解决问题的最佳指导方针可以归结为——“用一些通用方法去解决问题,当然这些方法常常不管用,于是,唯一能做的就是不断地尝试,逐个看看是否奏效”。
现在我们把淫浸代码时间超过3年的开发人员称为
- Reverse Linked List
hcx2013
list
Reverse a singly linked list.
/**
* Definition for singly-linked list.
* public class ListNode {
* int val;
* ListNode next;
* ListNode(int x) { val = x; }
* }
*/
p
- Spring4.1新特性——数据库集成测试
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- C# Ajax上传图片同时生成微缩图(附Demo)
liyonghui160com
1.Ajax无刷新上传图片,详情请阅我的这篇文章。(jquery + c# ashx)
2.C#位图处理 System.Drawing。
3.最新demo支持IE7,IE8,Fir
- Java list三种遍历方法性能比较
pda158
java
从c/c++语言转向java开发,学习java语言list遍历的三种方法,顺便测试各种遍历方法的性能,测试方法为在ArrayList中插入1千万条记录,然后遍历ArrayList,发现了一个奇怪的现象,测试代码例如以下:
package com.hisense.tiger.list;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(上)——商业与市场篇
shoothao
seo商业与市场IT资源免费资源
A.网站模板+logo+服务器主机+发票生成
HTML5 UP:响应式的HTML5和CSS3网站模板。
Bootswatch:免费的Bootstrap主题。
Templated:收集了845个免费的CSS和HTML5网站模板。
Wordpress.org|Wordpress.com:可免费创建你的新网站。
Strikingly:关注领域中免费无限的移动优
- localStorage、sessionStorage
uule
localStorage
W3School 例子
HTML5 提供了两种在客户端存储数据的新方法:
localStorage - 没有时间限制的数据存储
sessionStorage - 针对一个 session 的数据存储
之前,这些都是由 cookie 完成的。但是 cookie 不适合大量数据的存储,因为它们由每个对服务器的请求来传递,这使得 cookie 速度很慢而且效率也不