- 前端基础面试题·第二篇——CSS(其二)
DT——
前端面试前端css
1.CSS选择器的优先性:!important-强制生效样式-有即生效行内样式-有即生效权重:1000id选择器权重:100类选择器,伪类,属性选择器权重:10元素选择器,伪元素选择器,权重:1通配符,兄弟,后代,子代,权重:02.CSS继承性1.继承属性:1.字体系列属性font,font-family,font-weight,font-size,font-style,font-variant等
- 大模型多机多卡脚本实例 - 增量预训练 -accelerate和deepspeed命令多机多卡训练有什么不同
AI生成曾小健
大模型/增量预训练CPT深度学习python机器学习
第一步,同步权重ls-l/data/xxx/gpu008/MoeRemake/train/etuning/LLaMA-Factory2/models/xxx-Base-10B-200k-Llama第二步,同步环境:./scp_batch.sh"/data/xxx/miniconda3/envs/etuning4/""/data/vayu/miniconda3/envs/etuning4/"gpu0
- pytorch训练后pt模型中保存内容详解(yolov8n.pt为例)
yueguang8
yolo算法pytorchYOLO人工智能
在PyTorch中,.pt模型文件通常包含以下几类数据:模型参数:存储模型的权重和偏置参数。优化器状态:包含优化器的状态信息,以便在恢复训练时能够从中断的地方继续。训练状态:一些训练过程中的信息,例如当前的epoch数和训练进度。其他元数据:包括模型的配置、训练时使用的超参数等。在讲解pytorchpt(pth)文件中保存了什么内容之前,需要先了解pt在保存时保存了那些参数。以YOLO系列pt保存
- 《刻意学习》6/7-2组-阿静-闲杂人
闲杂人_3d45
R原文拆页信息分层分级的意义在于,我们输入的信息会影响我们的认知,我们的认知又决定我们的生活处境。于是,为了让我们的认知更自然、更安全地增长,我们需要对信息摄入进行一定程度的管控,以确保不会出现相互矛盾的情况。相互矛盾是自我内心痛苦的主要来源之一,比如你又想要高收益又要稳定无风险,这就是相互矛盾的。怎样做好分级?这里没有一个绝对的标准,每个人能做到的就是,给不同信息来源赋予不同的权重。检查一下你日
- pytorch正向传播没问题,loss.backward()使定义的神经网络中权重参数变为nan
加速却甩不掉伤悲
pytorch神经网络人工智能
记录一个非常坑爹的bug:loss回传导致神经网络中一个linear层的权重参数变为nan1.首先loss值是正常数值;2.查了好多网上的解决办法:检查原始输入神经网络数据有没有nan值,初始化权重参数,使用relu激活函数,梯度裁剪,降低优化器的学习率等等都没解决,个人认为这些应该影响不大,一般不会出问题;3.最后是使用如下异常检测:检测在loss回传过程中哪一块出现了问题torch.autog
- 数学建模-基于熵权法对Topsis模型的修正
啥都想学点的研究生
矩阵线性代数
topsis模型赋予权重有层次分析法,但层次分析法也有其弊端。层次分析法最大的缺点:判断矩阵的确定依赖于专家,如果专家的判断存在主观性的话,会对结果产生很大的影响。(主观性太强)针对层次分析法主观性太强的弊端,我们可以采用熵权法给topsis评价模型的各个指标赋权。如何度量信息量的大小,以小明和小王的例子为例:建立信息量I(x)和P(x)之间的关系:信息熵的定义:信息熵越大,信息量是越大还是越小呢
- 01-30
姬汉斯
今天看的是关于文档识别和分类的处理案例。利用多项式贝叶斯公式计算TF-IDF值,以此计算出文档中的词频,文档频率等数据属性,TFIDFVectorizer类用于进行整理,NTLK包进行标注处理,计算文档中各个字符的权重,通过分类器进行分类处理。Sklearn在其中依然有巨大作用,还在熟悉其特性
- python利用向量数据库chroma实现RAG检索增强生成
Cachel wood
LLM和AIGC阿里云云计算pythonflask开发语言RAGchroma
文章目录向量数据库chroma简介RAG简介RAG示例向量数据库chroma简介向量数据库chroma教程RAG简介RAG的全称是Retrieval-AugmentedGeneration,中文翻译为检索增强生成。它是一个为大模型提供外部知识源的概念,这使它们能够生成准确且符合上下文的答案,同时能够减少模型幻觉。知识更新问题最先进的LLM会接受大量的训练数据,将广泛的常识知识存储在神经网络的权重中
- 模型剪枝综述
发狂的小花
人工智能#模型部署深度学习人工智能模型部署模型剪枝性能优化
目录1深度神经网络的稀疏性:2剪枝算法分类:3具体的剪枝方法包括:4剪枝算法流程:5几种常见的剪枝算法:6结构化剪枝和非结构化剪枝各有其优缺点:7剪枝算法对模型精度的影响8影响剪枝算法对模型精度的因素模型压缩中的剪枝算法是一种应用广泛的模型压缩方法,其通过剔除模型中“不重要”的权重,来减少模型的参数量和计算量,同时尽量保证模型的精度不受影响。模型剪枝的核心是模型中的权重、激活、梯度等是稀疏的,减少
- CSS Vue3深度选择器
不叫虎子
CSScss前端html
技术栈:Vue3TypeScriptViteVant1.在template中的布局2.当我们在style标签中需要改变vant组件的样式时,需要使用到深度选择器背景:scope样式私有化,避免样式冲突原理:在css中使用过选择器的选择过元素(组件下)元素生成添加一个属性=>data-v-hash值webpack或vite打包时自动生成添加3.深度作用选中符语法:原理就是提高选择器的权重,权重不够再
- 经典网络训练图像分类模型一
三十度角阳光的问候
分类数据挖掘人工智能
目录数据预处理部分:网络模块设置:网络模型保存与测试数据读取与预处理操作制作好数据源:读取标签对应的实际名字加载models中提供的模型,并且直接用训练的好权重当做初始化参数模型参数更新把模型输出层改成自己的设置哪些层需要训练优化器设置数据预处理部分:-数据增强:torchvision中transforms模块自带功能,比较实用-数据预处理:torchvision中transforms也帮我们实现
- KAN网络技术最全解析——最热KAN能否干掉MLP和Transformer?(收录于GPT-4/ChatGPT技术与产业分析)
u013250861
#LLM/Transformertransformerchatgpt深度学习
KAN网络结构思路来自Kolmogorov-Arnold表示定理。MLP在节点(“神经元”)上具有固定的激活函数,而KAN在边(“权重”)上具有可学习的激活函数。在数据拟合和PDE求解中,较小的KAN可以比较大的MLP获得更好的准确性。相对MLP,KAN也具备更好的可解释性,适合作为数学和物理研究中的辅助模型,帮助发现和寻找更基础的数值规律。(点赞是我们分享的动力)MLP与KAN对比与传统的MLP
- 从0开始深度学习(4)——线性回归概念
青石横刀策马
从头学机器学习深度学习神经网络人工智能
1线性回归回归(regression)指能为一个或多个自变量与因变量之间的关系进行建模。1.1线性模型线性假设是指目标可以表示为特征的加权和,以房价和面积、房龄为例,可以有下面的式子:w称为权重(weight)b称为偏置(bias)、偏移量(offset)或截距(intercept)给定一个数据集,我们的目标是寻找模型的权重和偏置,使得根据模型做出的预测大体符合数据里的真实价格。1.2损失函数在我
- 6、关于Medical-Transformer
安逸sgr
Transformertransformer深度学习人工智能计算机视觉
6、关于Medical-TransformerAxial-Attention原文链接:Axial-attentionMedical-Transformer原文链接:Medical-TransformerMedical-Transformer实际上是Axial-Attention在医学领域的运行,只是在这基础上增加了门机制,实际上也就是在原来Axial-attention基础之上增加权重机制,虚弱位
- 权重搭台,八股唱戏,今天来吃大瓜
96年老股民
96年老股民96年老股民今天收录于话题#沪深300#上证指数26#美克家居#海南矿业#酒钢宏兴大家好,我是“96年老股民”。一个活跃于A股市场,想和大家共同赚钱的家伙。今天先来吃个大瓜,中午刚刚爆料出来的消息。这个瓜有几个的重点:1、被操纵股票名称是**科技,股价启动前总市值30亿。最终是获利出来的,也就是总市值涨了。2、涉及内幕交易3、主角是证监会原稽查局副处长……(此处省略9999个汉字,内容
- 抖音提高权重七个你应该知道的技巧
pollylivia
1、打造(爆款)短视频这也是我们运营短视频的目标之一,做出(爆款)短视频既能提高权重,又能涨粉,可谓一石二鸟。2、使用热门音乐当然,能否做出(爆款)短视频不是人为可以控制的,音乐是抖音的灵魂,多使用系统内特别火的音乐,就会锦上添花,给予使用者权重扶持。3、使用热闹话题抖音上会出不同的话题让作者参与拍摄,会极大的提高大家的参与度,有点似和大伙在PK一样,同样的话题,看谁的作品会更有亮点,同时会增加推
- Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营-深度学入门task2:线性模型
m0_53743757
人工智能机器学习算法
1.线性模型把输入的特征x乘上一个权重,再加上一个偏置就得到预测的结果,这样的模型称为线性模型(linearmodel)2.分段线性模型线性模型也许过于简单,x1跟y可能中间有比较复杂的关系。线性模型有很大的限制,只能表示一条直线,这一种来自于模型的限制称为模型的偏差,无法模拟真实的情况。所以需要写一个更复杂的、更有灵活性的、有未知参数的函数。分段线性曲线(piecewiselinearcurve
- 【AcWing】847. 图中点的层次(树与图的广度优先遍历)
Wheattail
AcWing题解宽度优先算法c++数据结构visualstudio
权重都是1,可以用宽搜。//标准bfs模板#include#include#include#includeusingnamespacestd;constintN=1e5+10;intn,m;inth[N],e[N],ne[N],idx;intd[N],q[N];voidadd(inta,intb){e[idx]=b,ne[idx]=h[a],h[a]=idx++;}intbfs(){inthh=0
- 人人都能懂的机器学习——用Keras搭建人工神经网络02
苏小菁在编程
感知机1957年,FrankRosenblatt发明了感知机,它是最简单的人工神经网络之一。感知机是基于一个稍稍有些不同的人工神经元——阈值逻辑元(TLU)(见图1.4),有时也被称为线性阈值元(LTU)。这种神经元的输入和输出不再是二进制的布尔值,而是数字。每一个输入连接都与权重值相关联,TLU将各个输入加权取和然后将其带入一个阶跃函数,并输出结果:上述计算过程如下图1.4所示图1.4阈值逻辑单
- 【Python机器学习】卷积神经网络(CNN)
zhangbin_237
Python机器学习机器学习pythoncnn开发语言自然语言处理
卷积神经网络(CNN)得名于在数据样本上用滑动窗口(或卷积)的概念。卷积在数学中应用很广泛,通常与时间序列数据相关。它是用一个可视化盒子在一个区域内滑动,如下图所示:构建块卷积神经网络最早出现在图像处理和图像识别领域,它能够捕捉每个样本中数据点之间的空间关系,也就能识别出图像中是猫还是狗。卷积网络,也称为convnet,不像传统的前馈网络那样对每个元素(图中的像素)分配权重,而是定义了一组在图像上
- NDT算法
Joeybee
SLAM算法
上一次我们学习了高翔《自动驾驶与机器人中的SLAM技术》中的三维ICP算法,其中包括点对点、点对线、点对面的ICP算法,本次博客学习NDT算法的源码。NDT算法与ICP算法的最大不同之处,在我看来是NDT考虑了均值和方差这两个局部统计量。从最后的求解方法来看,NDT采用了加权最小二乘问题的高斯-牛顿法,和ICP算法的最明显区别是多了权重分布。从高翔书中的测试结果来看,NDT的收敛速度稍弱于点对面I
- 拼多多怎么领返利,拼多多有返利软件吗?
氧惠好项目
氧惠是什么呢?氧惠是拼多多营销推广工具,商家在后台设置商品专享优惠券和商品佣金,推手去推广商品获取佣金,最终帮商家达到销售的。相信做过淘客的会对这个氧惠会比较了解,这个氧惠类似于淘客,那为什么要做这个推广呢,要为店铺带来基本流量,和给商品带来基础销量,可以累积权重,提升搜索排名,为打造爆款奠定一定的基础。拓宽流量渠道,站内外全方位推广,不仅局限于拼多多平台,为店铺引流,提升店铺知名度和用户粘性。氧
- 泛链编织者 泛二级 泛域名 专用引蜘蛛工具——酷像
dv20kuxiang
java
1.设置好域名后可直接生成,可以一口气生成几万2.顶部的取删链接。选择(读取一条链接删除一条链接)不选择(循环读取链接并且开始工作)3.代理API使用的巨量和熊猫巨量的不限量要划算一些4.cookie可以自己准备或者是别的地方下载然后开始运行渲染116蜘蛛确实可以对百度收录,116IP段的蜘蛛常被视为高权重蜘蛛,这意味着它通常抓取那些被认为在搜索引擎中具有一定重要性的页面。这样的区分对于网站管理者
- 这项来自中国的AI研究介绍了1位全量化训练(FQT):增强了全量化训练(FQT)的能力至1位
量子位AI
人工智能机器学习深度学习
全量化训练(FQT)可以通过将激活、权重和梯度转换为低精度格式来加速深度神经网络的训练。量化过程使得计算速度更快,且内存利用率更低,从而使训练过程更加高效。FQT在尽量减少数值精度的同时,保持了训练的有效性。研究人员一直在研究1位FQT的可行性,试图探索这些限制。该研究首先从理论上分析了FQT,重点关注了如Adam和随机梯度下降(SGD)等知名的优化算法。分析中出现了一个关键发现,那就是FQT收敛
- 基于示例详细讲解模型PTQ量化的步骤(含代码)
LQS2020
卷积神经网络python
详细探讨模型PTQ量化每个步骤,涉及更多的技术细节和实际计算方法,以便更好地理解PTQ(Post-TrainingQuantization,训练后量化)的全过程。1.模型训练我们假设已经训练了一个卷积神经网络(CNN),例如VGG-16。训练完成后,我们得到了一个以32位浮点数表示的模型权重和激活值。2.收集统计信息在量化之前,我们需要从模型中收集统计信息,以帮助确定量化的参数。收集权重和激活的统
- 白马股集体反弹,市场风格要切换了么?
强哥爱财有道
近日两市分化明显,沪指涨1%,创业板指跌1%,超跌日久的金融地产权重、大消费、传统行业白马股集体反弹,而锂电、芯片等高位高景气赛道股回调,造成主板指数与创业板指、科创板指出现分化走势,整体看市场跷跷板效应显现,高低切换明显。对于市场关注的风格由“成长科技”再度切换成“价值白马”的问题,中信证券指出,近期成长制造板块剧烈波动明显增多,风格平衡的过程已经开启,过度解读政策并传播焦虑的问题正在被纠偏,市
- 每天五分钟计算机视觉:Siamese深度神经网络模型和FaceNet的关系
幻风_huanfeng
计算机视觉计算机视觉dnn人工智能SiameseFaceNet神经网络
本文重点在前面的课程中,我们学习了Siamese深度神经网络模型和FaceNet,二者都可以完成人脸识别任务,本文进行整理学习,理清二者的区别和联系。基本概念与原理Siamese深度神经网络模型Siamese网络,又称孪生网络,由两个结构相同且权重共享的神经网络组成。这两个网络分别处理输入的对比样本,通过比较两个输入样本的特征向量来判断它们的相似度。在人脸识别中,Siamese网络通过计算输入人脸
- 【论文笔记】Training language models to follow instructions with human feedback B部分
Ctrl+Alt+L
大模型论文整理论文笔记论文阅读语言模型人工智能自然语言处理
TraininglanguagemodelstofollowinstructionswithhumanfeedbackB部分回顾一下第一代GPT-1:设计思路是“海量无标记文本进行无监督预训练+少量有标签文本有监督微调”范式;模型架构是基于Transformer的叠加解码器(掩码自注意力机制、残差、Layernorm);下游各种具体任务的适应是通过在模型架构的输出后增加线性权重WyW_{y}Wy实
- 迪杰斯特拉(Dijkstra's )算法——解决带权有向无向图最短路径
一条晒干的咸魚
数据结构与算法算法
迪杰斯特拉算法(Dijkstra'sAlgorithm),又称为狄克斯特拉算法,是一种用于解决带权重有向图或无向图最短路径问题的算法。该算法由荷兰计算机科学家艾兹赫尔·狄克斯特拉在1956年发明,是一种广泛应用于网络路由和其他领域的算法。在2001年的一次采访中,Dijkstra博士透露了他设计这个算法的起因和过程:从Rotterdam到Groningen的最短路线是什么?我花了大概20分钟时间设
- 如何开发针对不平衡分类的成本敏感神经网络 python
背包客研究
不平衡学习分类神经网络python
如何开发针对不平衡分类的成本敏感神经网络深度学习神经网络是一类灵活的机器学习算法,可以在各种问题上表现良好。神经网络使用误差反向传播算法进行训练,该算法涉及计算模型在训练数据集上产生的误差,并根据这些误差的比例更新模型权重。这种训练方法的局限性在于,每个类别的示例都被视为相同,对于不平衡的数据集,这意味着模型对一个类别的适应性要强得多,而对另一个类别的适应性则弱得多。反向传播算法可以更新,以根据类
- java观察者模式
3213213333332132
java设计模式游戏观察者模式
观察者模式——顾名思义,就是一个对象观察另一个对象,当被观察的对象发生变化时,观察者也会跟着变化。
在日常中,我们配java环境变量时,设置一个JAVAHOME变量,这就是被观察者,使用了JAVAHOME变量的对象都是观察者,一旦JAVAHOME的路径改动,其他的也会跟着改动。
这样的例子很多,我想用小时候玩的老鹰捉小鸡游戏来简单的描绘观察者模式。
老鹰会变成观察者,母鸡和小鸡是
- TFS RESTful API 模拟上传测试
ronin47
TFS RESTful API 模拟上传测试。
细节参看这里:https://github.com/alibaba/nginx-tfs/blob/master/TFS_RESTful_API.markdown
模拟POST上传一个图片:
curl --data-binary @/opt/tfs.png http
- PHP常用设计模式单例, 工厂, 观察者, 责任链, 装饰, 策略,适配,桥接模式
dcj3sjt126com
设计模式PHP
// 多态, 在JAVA中是这样用的, 其实在PHP当中可以自然消除, 因为参数是动态的, 你传什么过来都可以, 不限制类型, 直接调用类的方法
abstract class Tiger {
public abstract function climb();
}
class XTiger extends Tiger {
public function climb()
- hibernate
171815164
Hibernate
main,save
Configuration conf =new Configuration().configure();
SessionFactory sf=conf.buildSessionFactory();
Session sess=sf.openSession();
Transaction tx=sess.beginTransaction();
News a=new
- Ant实例分析
g21121
ant
下面是一个Ant构建文件的实例,通过这个实例我们可以很清楚的理顺构建一个项目的顺序及依赖关系,从而编写出更加合理的构建文件。
下面是build.xml的代码:
<?xml version="1
- [简单]工作记录_接口返回405原因
53873039oycg
工作
最近调接口时候一直报错,错误信息是:
responseCode:405
responseMsg:Method Not Allowed
接口请求方式Post.
- 关于java.lang.ClassNotFoundException 和 java.lang.NoClassDefFoundError 的区别
程序员是怎么炼成的
真正完成类的加载工作是通过调用 defineClass来实现的;
而启动类的加载过程是通过调用 loadClass来实现的;
就是类加载器分为加载和定义
protected Class<?> findClass(String name) throws ClassNotFoundExcept
- JDBC学习笔记-JDBC详细的操作流程
aijuans
jdbc
所有的JDBC应用程序都具有下面的基本流程: 1、加载数据库驱动并建立到数据库的连接。 2、执行SQL语句。 3、处理结果。 4、从数据库断开连接释放资源。
下面我们就来仔细看一看每一个步骤:
其实按照上面所说每个阶段都可得单独拿出来写成一个独立的类方法文件。共别的应用来调用。
1、加载数据库驱动并建立到数据库的连接:
Html代码
St
- rome创建rss
antonyup_2006
tomcatcmsxmlstrutsOpera
引用
1.RSS标准
RSS标准比较混乱,主要有以下3个系列
RSS 0.9x / 2.0 : RSS技术诞生于1999年的网景公司(Netscape),其发布了一个0.9版本的规范。2001年,RSS技术标准的发展工作被Userland Software公司的戴夫 温那(Dave Winer)所接手。陆续发布了0.9x的系列版本。当W3C小组发布RSS 1.0后,Dave W
- html表格和表单基础
百合不是茶
html表格表单meta锚点
第一次用html来写东西,感觉压力山大,每次看见别人发的都是比较牛逼的 再看看自己什么都还不会,
html是一种标记语言,其实很简单都是固定的格式
_----------------------------------------表格和表单
表格是html的重要组成部分,表格用在body里面的
主要用法如下;
<table>
&
- ibatis如何传入完整的sql语句
bijian1013
javasqlibatis
ibatis如何传入完整的sql语句?进一步说,String str ="select * from test_table",我想把str传入ibatis中执行,是传递整条sql语句。
解决办法:
<
- 精通Oracle10编程SQL(14)开发动态SQL
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发动态SQL
*/
--使用EXECUTE IMMEDIATE处理DDL操作
CREATE OR REPLACE PROCEDURE drop_table(table_name varchar2)
is
sql_statement varchar2(100);
begin
sql_statement:='DROP TABLE '||table_name;
- 【Linux命令】Linux工作中常用命令
bit1129
linux命令
不断的总结工作中常用的Linux命令
1.查看端口被哪个进程占用
通过这个命令可以得到占用8085端口的进程号,然后通过ps -ef|grep 进程号得到进程的详细信息
netstat -anp | grep 8085
察看进程ID对应的进程占用的端口号
netstat -anp | grep 进程ID
&
- 优秀网站和文档收集
白糖_
网站
集成 Flex, Spring, Hibernate 构建应用程序
性能测试工具-JMeter
Hmtl5-IOCN网站
Oracle精简版教程网站
鸟哥的linux私房菜
Jetty中文文档
50个jquery必备代码片段
swfobject.js检测flash版本号工具
- angular.extend
boyitech
AngularJSangular.extendAngularJS API
angular.extend 复制src对象中的属性去dst对象中. 支持多个src对象. 如果你不想改变一个对象,你可以把dst设为空对象{}: var object = angular.extend({}, object1, object2). 注意: angular.extend不支持递归复制. 使用方法: angular.extend(dst, src); 参数:
- java-谷歌面试题-设计方便提取中数的数据结构
bylijinnan
java
网上找了一下这道题的解答,但都是提供思路,没有提供具体实现。其中使用大小堆这个思路看似简单,但实现起来要考虑很多。
以下分别用排序数组和大小堆来实现。
使用大小堆:
import java.util.Arrays;
public class MedianInHeap {
/**
* 题目:设计方便提取中数的数据结构
* 设计一个数据结构,其中包含两个函数,1.插
- ajaxFileUpload 针对 ie jquery 1.7+不能使用问题修复版本
Chen.H
ajaxFileUploadie6ie7ie8ie9
jQuery.extend({
handleError: function( s, xhr, status, e ) {
// If a local callback was specified, fire it
if ( s.error ) {
s.error.call( s.context || s, xhr, status, e );
}
- [机器人制造原则]机器人的电池和存储器必须可以替换
comsci
制造
机器人的身体随时随地可能被外来力量所破坏,但是如果机器人的存储器和电池可以更换,那么这个机器人的思维和记忆力就可以保存下来,即使身体受到伤害,在把存储器取下来安装到一个新的身体上之后,原有的性格和能力都可以继续维持.....
另外,如果一
- Oracle Multitable INSERT 的用法
daizj
oracle
转载Oracle笔记-Multitable INSERT 的用法
http://blog.chinaunix.net/uid-8504518-id-3310531.html
一、Insert基础用法
语法:
Insert Into 表名 (字段1,字段2,字段3...)
Values (值1,
- 专访黑客历史学家George Dyson
datamachine
on
20世纪最具威力的两项发明——核弹和计算机出自同一时代、同一群年青人。可是,与大名鼎鼎的曼哈顿计划(第二次世界大战中美国原子弹研究计划)相 比,计算机的起源显得默默无闻。出身计算机世家的历史学家George Dyson在其新书《图灵大教堂》(Turing’s Cathedral)中讲述了阿兰·图灵、约翰·冯·诺依曼等一帮子天才小子创造计算机及预见计算机未来
- 小学6年级英语单词背诵第一课
dcj3sjt126com
englishword
always 总是
rice 水稻,米饭
before 在...之前
live 生活,居住
usual 通常的
early 早的
begin 开始
month 月份
year 年
last 最后的
east 东方的
high 高的
far 远的
window 窗户
world 世界
than 比...更
- 在线IT教育和在线IT高端教育
dcj3sjt126com
教育
codecademy
http://www.codecademy.com codeschool
https://www.codeschool.com teamtreehouse
http://teamtreehouse.com lynda
http://www.lynda.com/ Coursera
https://www.coursera.
- Struts2 xml校验框架所定义的校验文件
蕃薯耀
Struts2 xml校验Struts2 xml校验框架Struts2校验
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年7月11日 15:54:59 星期六
http://fa
- mac下安装rar和unrar命令
hanqunfeng
mac
1.下载:http://www.rarlab.com/download.htm 选择
RAR 5.21 for Mac OS X 2.解压下载后的文件 tar -zxvf rarosx-5.2.1.tar 3.cd rar sudo install -c -o $USER unrar /bin #输入当前用户登录密码 sudo install -c -o $USER rar
- 三种将list转换为map的方法
jackyrong
list
在本文中,介绍三种将list转换为map的方法:
1) 传统方法
假设有某个类如下
class Movie {
private Integer rank;
private String description;
public Movie(Integer rank, String des
- 年轻程序员需要学习的5大经验
lampcy
工作PHP程序员
在过去的7年半时间里,我带过的软件实习生超过一打,也看到过数以百计的学生和毕业生的档案。我发现很多事情他们都需要学习。或许你会说,我说的不就是某种特定的技术、算法、数学,或者其他特定形式的知识吗?没错,这的确是需要学习的,但却并不是最重要的事情。他们需要学习的最重要的东西是“自我规范”。这些规范就是:尽可能地写出最简洁的代码;如果代码后期会因为改动而变得凌乱不堪就得重构;尽量删除没用的代码,并添加
- 评“女孩遭野蛮引产致终身不育 60万赔偿款1分未得”医腐深入骨髓
nannan408
先来看南方网的一则报道:
再正常不过的结婚、生子,对于29岁的郑畅来说,却是一个永远也无法实现的梦想。从2010年到2015年,从24岁到29岁,一张张新旧不一的诊断书记录了她病情的同时,也清晰地记下了她人生的悲哀。
粗暴手术让人发寒
2010年7月,在酒店做服务员的郑畅发现自己怀孕了,可男朋友却联系不上。在没有和家人商量的情况下,她决定堕胎。
12月5日,
- 使用jQuery为input输入框绑定回车键事件 VS 为a标签绑定click事件
Everyday都不同
jspinput回车键绑定clickenter
假设如题所示的事件为同一个,必须先把该js函数抽离出来,该函数定义了监听的处理:
function search() {
//监听函数略......
}
为input框绑定回车事件,当用户在文本框中输入搜索关键字时,按回车键,即可触发search():
//回车绑定
$(".search").keydown(fun
- EXT学习记录
tntxia
ext
1. 准备
(1) 官网:http://www.sencha.com/
里面有源代码和API文档下载。
EXT的域名已经从www.extjs.com改成了www.sencha.com ,但extjs这个域名会自动转到sencha上。
(2)帮助文档:
想要查看EXT的官方文档的话,可以去这里h
- mybatis3的mapper文件报Referenced file contains errors
xingguangsixian
mybatis
最近使用mybatis.3.1.0时无意中碰到一个问题:
The errors below were detected when validating the file "mybatis-3-mapper.dtd" via the file "account-mapper.xml". In most cases these errors can be d