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kkchenkx
单片机开发stm32嵌入式硬件单片机
STM32F1系列的USART接口及编程1.USART接口概述USART(UniversalSynchronousAsynchronousReceiverTransmitter)是一种串行通信接口,可以支持异步和同步通信模式。在STM32F1系列单片机中,USART接口用于实现与外部设备的串行数据通信,例如与其他单片机、计算机、传感器等设备进行数据交换。USART接口可以配置为多种通信模式,包括U
- Anaconda 配置镜像源
猿代码_xiao
pythonpytorchpython深度学习
Anaconda镜像使用帮助Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版,支持Linux,Mac,Windows,包含了众多流行的科学计算、数据分析的Python包。Anaconda安装包可以到https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/下载。TUNA还提供了Anaconda仓库与第三方源(conda-forge、msys2
- 华为的云端训练算力与迭代效率
AI大模型应用之禅
DeepSeekR1&AI大模型与大数据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
华为云、云端训练、算力、迭代效率、人工智能、深度学习、模型训练、分布式训练、优化算法1.背景介绍人工智能(AI)技术近年来发展迅速,深度学习作为其核心驱动力,在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展。然而,深度学习模型的训练需要海量数据和强大的计算资源,这成为AI技术发展面临的瓶颈之一。云计算作为一种新型的计算模式,为深度学习提供了强大的算力支持。华为云作为国内领先的云计算平台,在
- UART协议——异步全双工串行通信方式
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总线协议接口协议学习UART协议
文章目录前言一、简介1、优点2、缺点二、数据格式三、波特率1、定义2、波特率和采样频率3、计算四、常见接口电平1、TTL电平2、RS232(负逻辑)3、RS485前言2023.4.22世界地球日一、简介UART:UniversalAsynchronousReceiver/Transmitter,通用异步收发器广泛的应用在各类MCU和SOC产品上“不需要额外的时钟线进行数据的同步传输”。即只要信号拉
- Leave No Context Behind: Efficient Infinite Context Transformers with Infini-attention
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本文是LLM系列文章,针对《LeaveNoContextBehind:EfficientInfiniteContextTransformerswithInfini-attention》的翻译。不让任何上下文掉队:无限关注的高效无限上下文Transformer摘要1引言2方法3实验4相关工作5结论摘要这项工作介绍了一种将基于Transformer的大型语言模型(LLM)扩展到具有有限内存和计算的无限
- Python 小练习 —— 循环法和对数法计算利息
奶香臭豆腐
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Python小练习——循环法和对数法计算利息需求循环法算利息对数法算利息需求本金principal=10000利息intrest=0.0325目标2*principal多长时间可以本金翻倍(即本金达到目标值)循环法算利息代码如下:importmathprincipal=10000INTEREST=0.0325TARGET=2*principal#20000#循环法year=0whileprinci
- 51单片机介绍
三日沐水
嵌入式全套学习教程51单片机嵌入式硬件单片机
1、单片机基础知识1.1、单板机将CPU芯片、存储器芯片、I/O接口芯片和简单的I/O设备(小键盘、LED显示器)等装配到一块印刷电路板上,再配上监控程序(固化在ROM中),就构成了一台单板微型计算机(简称单板机)。1.2、单片机在一片集成电路芯片上集成微处理器、存储器、I/O接口电路,从而构成了单芯片微型计算机,即单片机。Intel公司推出了MCS-51系列单片机:集成8位CPU、4K字节ROM
- 训练与优化
钰见梵星
小土堆PyTorch深度学习深度学习pytorch人工智能
训练与优化损失函数与反向传播损失函数能够衡量神经网络输出与目标值之间的误差,同时为反向传播提供依据,计算梯度来优化网络中的参数。torch.nn.L1Loss计算所有预测值与真实值之间的绝对差。参数为reduction:'none':不对损失进行任何求和或平均,返回每个元素的损失。'mean':对损失进行平均,默认选项。'sum':对所有样本的损失进行求和。importtorchinput=tor
- Linux sftp 使用详解
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简介SFTP(安全文件传输协议)是一种通过网络在计算机之间传输文件的安全方法。它是SSH协议的一部分,这意味着它在文件传输过程中提供加密通信。SFTP通常用于安全文件管理、远程文件访问和远程文件编辑。常用命令sftpuser@host:通过SFTP连接到远程服务器ls:列出当前远程目录中的文件cd:更改远程目录pwd:显示当前远程目录lcd:更改本地目录lpwd:显示当前本地目录put:将文件从本
- KTransformers如何通过内核级优化、多GPU并行策略和稀疏注意力等技术显著加速大语言模型的推理速度?
魔王阿卡纳兹
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KTransformers通过内核级优化、多GPU并行策略和稀疏注意力等技术显著加速大语言模型的推理速度,具体体现在以下几个方面:内核级优化:KTransformers采用了高效的内核级优化技术,包括对Transformer模型中的关键操作进行优化。例如,通过使用Llama和Marlin等高效内核,显著提升了计算效率。通过IntelAMX指令集优化,KTransformers在CPU端实现了更高的
- Pytorch实现之利用特征分布的差异来指导GAN的训练
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简介简介:FIDGAN通过将FID损失引入GAN的训练过程,显著提升了生成图像的质量。其核心思想是利用特征分布的差异来指导生成器的训练,同时通过使用轻量级的MobileNet-v3提高了计算效率。这种方法在图像生成任务中具有广泛的应用前景。论文题目:FIDGAN:AGenerativeAdversarialNetworkwithAnInceptionDistance(FIDGAN:具有初始距离的生
- 信息管理与信息系统专业总结&不存在计算机专业歧视
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感悟与总结
所有边缘交叉学科的人,这篇文章都适用就像我的专业信息管理与信息系统那样!多而不精,而我也同样继承了我专业的特点,但计算机除外。但我很庆幸选报这个专业,也很推荐这个专业。它能让你在高考报考的迷茫期后有更多的选择余地,你可以通过专业了解三大行业,并作出对某一个喜欢行业的努力,不至于学习的不是喜欢的。比如本次vivo组织的篮球赛,上面有说。初次之外我参加过手球赛、羽毛球赛、排球赛。学过网球、游泳、乒乓球
- Vulkan 究竟是什么
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Vulkan基础
Vulkan图形系统究竟是什么?Vulkan是一个图形和计算硬件的API(ApplicationProgrammingInterface)。这个API由很多命令组成,它们允许程序员指定着色器程序,计算内核,对象和操作产生高质量的图像,特别是三维对象的彩色图像。程序员的视角看Vulkan:对程序员来讲,Vulkan是一些命令的集合,允许内核或者着色器,和shader执行的外部Vulkanaspect
- 力扣hot100 —— 11.盛最多的水
01_
leetcode算法盛最多的水
题目描述:给定一个长度为n的整数数组height。有n条垂线,第i条线的两个端点是(i,0)和(i,height[i])。找出其中的两条线,使得它们与x轴共同构成的容器可以容纳最多的水。返回容器可以储存的最大水量。说明:你不能倾斜容器。解法思路://木桶效应,短板决定水的上限,抽象问题一下,其实就是找出一对数字,俩者距离*较小数的值就是他们的水量//采用双指针,俩端开始,逐渐计算水量进行比较;//
- 力扣-二叉树-530 二叉搜索树的最小绝对差
夏末秋也凉
力扣#二叉树leetcode算法数据结构
思路类似于数组中计算最小绝对差,利用中序遍历是有序的,计算两两元素差代码classSolution{public:intminNUM=INT_MAX;TreeNode*pre=NULL;intgetMinimumDifference(TreeNode*root){if(root==nullptr)returnminNUM;getMinimumDifference(root->left);if(pr
- 力扣hot100——42.接雨水
码凡
leetcode算法
42.接雨水给定n个非负整数表示每个宽度为1的柱子的高度图,计算按此排列的柱子,下雨之后能接多少雨水。示例1:输入:height=[0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1]输出:6解释:上面是由数组[0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1]表示的高度图,在这种情况下,可以接6个单位的雨水(蓝色部分表示雨水)。示例2:输入:height=[4,2,0,3,2,5]输出:9提示:n==
- 深入浅出:CUDA是什么,如何利用它进行高效并行计算
码上飞扬
CUDA
在当今这个数据驱动的时代,计算能力的需求日益增加,特别是在深度学习、科学计算和图像处理等领域。为了满足这些需求,NVIDIA推出了CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture),这是一种并行计算平台和编程模型。本文将带你全面了解CUDA的基本概念、工作原理及其应用场景。一、什么是CUDA?CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture)是由
- 【深度学习pytorch-93】Transformer 相比 RNN 的优势
华东算法王
DL-pytorch深度学习pytorchtransformer
Transformer相比RNN的优势Transformer和RNN(循环神经网络)都是自然语言处理(NLP)领域的重要架构,但它们的工作原理和应用方式有很大不同。Transformer由于其独特的结构和机制,在多个方面优于RNN。以下是Transformer相比RNN的主要优势:1.并行计算能力RNN的局限性RNN是按顺序处理输入的,即每个时间步的输出都依赖于前一个时间步的输出。这意味着,在训练
- 深度学习模型中的知识蒸馏是如何工作的?
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深度学习模型在多个领域,特别是计算机视觉和自然语言处理中,已经取得了革命性的进展。然而,随着模型复杂性和资源需求的不断攀升,如何将这些庞大模型的知识浓缩为更紧凑、更高效的形式,成为了当前研究的热点。知识蒸馏,作为一种将知识从复杂模型转移到更简单模型的策略,已经成为实现这一目标的有效工具。在本文中,我们将深入探究深度学习模型中知识蒸馏的概念、原理及其在各领域的应用,以期为读者提供一个全面而严谨的视角
- 2024年03月CCF-GESP编程能力等级认证Python编程四级真题解析
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本文收录于专栏《Python等级认证CCF-GESP真题解析》,专栏总目录:点这里,订阅后可阅读专栏内所有文章。一、单选题(共15题,共30分)第1题小杨的父母最近刚刚给他买了一块华为手表,他说手表上跑的是鸿蒙,这个鸿蒙是.()A.小程序B.计时器C.操作系统D.神话人物答案:C本题属于考察计算机基础知识。鸿蒙是操作系统,操作系统是管理计算机硬件与软件资源的程序,同时也是计算机系统的内核与基石。它
- 还在为模型权重共享效率发愁?模型权重共享策略优化让效果飙升
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经验分享
还在为模型权重共享效率发愁?模型权重共享策略优化让效果飙升引言你是否在进行模型训练时,常常被漫长的训练时间和巨大的计算资源消耗搞得焦头烂额?为什么明明使用了模型权重共享策略,却还是达不到理想的训练效果和效率?今天咱们就来深入剖析模型权重共享策略的优化,让你在模型训练的道路上少走弯路。核心内容问题根源:模型权重共享常见痛点场景化描述:你满心欢喜地使用模型权重共享策略,想着能大大提升训练效率,可实际情
- 数据分析利器:COMEX外盘期货主力连续合约与月份合约研究方法
银河金融数据库
外盘期货高频历史行情数据下载数据分析区块链数据挖掘金融
数据分析利器:COMEX外盘期货主力连续合约与月份合约研究方法为了促进学习和研究,我们在此分享一部分匿名处理的外盘期货高频历史行情数据集。外盘期货分钟高频历史行情数据链接:https://pan.baidu.com/s/19zhe1CCpDM56amDKO2nMwQ?pwd=4wpq提取码:4wpq请注意,分享这些数据的目的是为了教育和研究,不构成任何投资建议。关键词:量化;量化;贵金属;计算能力
- 从C语言的角度重构数据结构系列(十三)-位运算
文宇肃然
数据结构常见算法原理讲解C语言数据结构
位运算简介位运算位运算就是基于整数的二进制表示进行的运算。由于计算机内部就是以二进制来存储数据,位运算是相当快的。基本的位运算共6种,分别为按位与、按位或、按位异或、按位取反、左移和右移。运算运算符数学符号表示解释与&&、and只有两个对应位都为1时才为1或||、or只要两个对应位中有一个1时就为1异或^、xor只有两个对应位不同时才为1左移假设要将一个无符号整数乘以2。可以简单地将所有位向左边移
- 虚拟DOM和真实DOM的区别
水煮庄周鱼鱼
概念前端
虚拟DOM(VirtualDOM)、DOM(RealDOM)是前端开发中常用的两种概念。什么是真实DOM?真实DOM是浏览器中实际存在的DOM结构,它由浏览器解析HTML生成,并且直接与浏览器交互。当页面中的数据发生变化时,真实DOM会重新计算布局和渲染,这个过程比较耗费性能。什么是虚拟DOM?虚拟DOM是一种在内存中以JavaScript对象的形式表示的轻量级的DOM结构。它是对真实DOM的一种
- Python从0到100(四):Python中的运算符介绍(补充)
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pythonjava数据库
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- Python从0到100(三十五):beautifulsoup的学习
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Dream的茶话会pythonbeautifulsoup学习
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- 阿里云 MaxCompute MaxQA 开启公测,解锁近实时高效查询体验
阿里云大数据AI技术
阿里云云原生MaxCompute大数据实时数仓
随着实时、近实时数据分析需求的持续增长,查询响应时间在现代数据分析和业务应用中变得越来越重要。为减少查询响应时间,提升数据效率,阿里云云原生大数据计算服务MaxCompute推出MaxQA(原MCQA2.0)查询加速功能,在独享的查询加速资源池的基础上,对管控链路、查询优化器、执行引擎、存储引擎以及缓存机制等多个环节进行全面优化,显著减少了查询响应时间,适用于BI场景、交互式分析以及近实时数仓等对
- 《深入浅出AI》前言知识:深度学习基础总结
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深入浅出AI人工智能深度学习机器学习cnnrnn生成对抗网络神经网络
个人主页:GoAI|公众号:GoAI的学习小屋|交流群:704932595|个人简介:掘金签约作者、百度飞桨PPDE、领航团团长、开源特训营导师、CSDN、阿里云社区人工智能领域博客专家、新星计划计算机视觉方向导师等,专注大数据与人工智能知识分享。AI学习星球推荐:GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成
- 数据分析-56-深入理解假设检验的步骤和T检验的应用案例
皮皮冰燃
数据分析数据分析假设检验
文章目录1假设检验(HypothesisTesting)1.1假设检验的步骤1.1.1提出假设1.1.2选择显著性水平1.1.3选择检验统计量1.1.4计算检验统计量1.1.5确定临界值或p值1.2假设检验的类型1.2.1单尾检验(One-tailedtest)1.2.2双尾检验(Two-tailedtest)2T检验2.1单样本t检验2.2独立样本t检验2.3配对样本t检验3应用案例3.1单样本
- python中的深度学习框架TensorFlow 和 PyTorch 有什么区别?
大懒猫软件
python深度学习tensorflowpytorch
TensorFlow和PyTorch是目前最流行的两个深度学习框架,它们在设计理念、使用方式和社区支持等方面存在一些显著的区别。以下是它们的主要区别:1.设计理念TensorFlow:静态计算图:TensorFlow使用静态计算图,即在运行模型之前需要先定义整个计算图。这使得TensorFlow在大规模分布式训练和部署时具有优势,但调试和动态修改模型时可能不够灵活。功能全面:TensorFlow提
- 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
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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">