- 吴恩达机器学习笔记复盘(二)监督学习和无监督学习
wgc2k
机器学习机器学习笔记学习
监督学习经济价值以及定义监督学习是机器学习中创造了99%经济价值的类型,它是学习输入到输出映射的算法,关键在于给学习算法提供包含正确答案(即给定输入X的正确标签Y)的学习例子。生活中的例子邮件分类,输入是电子邮件,输出是判断邮件是否为垃圾邮件。语音识别,输入音频剪辑,输出文本记录。机器翻译,输入一种语言文本,输出其他语言的相应翻译。在线广告,输入广告和用户信息,预测用户是否点击广告,为公司带来大量
- AIGC视频生成模型:ByteDance的PixelDance模型
好评笔记
AIGC音视频机器学习人工智能深度学习计算机视觉transformer
大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本文详细介绍ByteDance的视频生成模型PixelDance,论文于2023年11月发布,模型上线于2024年9月,同时期上线的模型还有Seaweed(论文未发布)。热门专栏机器学习机器学习笔记合集深度学习深度学习笔记合集优质专栏回顾:机器学习笔记深度学习笔记多模态论文笔记AIGC—图像文章目录热门专栏机器学习深度学习
- 机器学习笔记
有涯小学生
赵卫东机器学习笔记机器学习人工智能
1概述1.1简介机器学习(MachineLearning)是计算机科学的子领域,也是人工智能的一个分支和实现方式。“对于某类任务T和性能度量P,如果一个计算机程序在T上以P衡量的性能随着经验E而自我完善,那么就称这个计算机程序在从经验E学习。”(汤姆·米切尔(TomMitchell),1997,MachineLearning)1.2机器学习、人工智能、数据挖掘从本质上看,数据科学的目标是通过处理各
- 机器学习笔记 - 监督学习备忘清单
坐望云起
深度学习从入门到精通监督学习线性模型支持向量机生成学习集成方法
一、监督学习简介给定一组数据点关联到一组结果,我们想要构建一个分类器,学习如何从预测。1、预测类型下表总结了不同类型的预测模型:2、模型类型下表总结了不同的模型:
- 深度学习笔记——循环神经网络RNN
好评笔记
补档深度学习rnn人工智能机器学习计算机视觉神经网络AIGC
大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本文详细介绍面试过程中可能遇到的循环神经网络RNN知识点。热门专栏机器学习机器学习笔记合集深度学习深度学习笔记合集文章目录热门专栏机器学习深度学习文本特征提取的方法1.基础方法1.1词袋模型(BagofWords,BOW)工作原理举例优点缺点1.2TF-IDF(TermFrequency-InverseDocumentFr
- 机器学习笔记——特征工程
好评笔记
补档机器学习笔记人工智能AIGC深度学习计算机视觉面试八股
大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本笔记介绍机器学习中常见的特征工程方法、正则化方法和简要介绍强化学习。热门专栏机器学习机器学习笔记合集深度学习深度学习笔记合集文章目录热门专栏机器学习深度学习特征工程(FzeatureEngineering)1.特征提取(FeatureExtraction)手工特征提取(ManualFeatureExtraction):自
- SD模型微调之LoRA
好评笔记
补档深度学习计算机视觉人工智能面试AIGCSDstablediffusion
大家好,这里是Goodnote(好评笔记),关注公主号Goodnote,专栏文章私信限时Free。本文是SD模型微调方法LoRA的详细介绍,包括数据集准备,模型微调过程,推理过程,优缺点等。热门专栏机器学习机器学习笔记合集深度学习深度学习笔记合集文章目录热门专栏机器学习深度学习论文概念核心原理优点训练过程预训练模型加载选择微调的层LoRA优化的层Cross-Attention(跨注意力)层Self
- 深度学习笔记——pytorch构造数据集 Dataset and Dataloader
旺仔喔喔糖
机器学习笔记pytorch人工智能深度学习
系列文章目录机器学习笔记——梯度下降、反向传播机器学习笔记——用pytorch实现线性回归机器学习笔记——pytorch实现逻辑斯蒂回归Logisticregression机器学习笔记——多层线性(回归)模型Multilevel(LinearRegression)Model深度学习笔记——pytorch构造数据集DatasetandDataloader深度学习笔记——pytorch解决多分类问题M
- 机器学习笔记20241017
tt555555555555
学习笔记深度学习机器学习笔记人工智能
文章目录torchvisiondataloadernn.module卷积非线性激活模型选择训练误差泛化误差正则化权重衰退的基本概念数学表示权重衰退的效果物理解释数值稳定性(GradientVanishing)梯度消失原因解决方法梯度爆炸(GradientExplosion)定义原因解决方法总结继续跟着小土堆学pytorchtorchvision#导入torchvision库,主要用于处理图像数据集
- 机器学习笔记——正则化
好评笔记
补档机器学习人工智能论文阅读AIGC计算机视觉深度学习面试
大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本笔记介绍机器学习中常见的正则化方法。文章目录正则化L1正则化(Lasso)原理使用场景优缺点L2正则化(Ridge)原理使用场景优缺点ElasticNet正则化定义公式优点缺点应用场景Dropout原理使用场景优缺点早停法(EarlyStopping)原理使用场景优缺点BatchNormalization(BN)原理使用
- 机器学习笔记——特征工程、正则化、强化学习
好评笔记
机器学习笔记机器学习人工智能AIAI编程算法工程师
大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本笔记介绍机器学习中常见的特征工程方法、正则化方法和简要介绍强化学习。文章目录特征工程(FzeatureEngineering)1.特征提取(FeatureExtraction)手工特征提取(ManualFeatureExtraction):自动特征提取(AutomatedFeatureExtraction):2.特征选择
- 机器学习笔记——特征工程
好评笔记
补档机器学习人工智能论文阅读AIGCtransformer深度学习面试
大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本笔记介绍机器学习中常见的特征工程方法、正则化方法和简要介绍强化学习。文章目录特征工程(FzeatureEngineering)1.特征提取(FeatureExtraction)手工特征提取(ManualFeatureExtraction):自动特征提取(AutomatedFeatureExtraction):2.特征选择
- 机器学习笔记 - 将音频转换为图像进行分类的机器学习模型
坐望云起
深度学习从入门到精通机器学习深度学习语音识别光谱图Whisper
一、简述语音识别技术是将音频信号转化为文本的过程。其基本原理如下:1.音频录制:首先需要对口语发音进行录制,并将其转化为数字形式的音频文件。2.预处理:对音频信号进行预处理,包括去除杂音干扰、增加音频的信噪比以及消除不必要的语音、噪声等。3.特征提取:特征提取是语音信号处理的一个重要部分,通过对音频数据进行分析,提取其中特有的频率、音调、幅度等数学特征,并转化成数字特征。4.模型训练:在特征提取完
- 机器学习&深度学习目录
UQI-LIUWJ
各专栏目录深度学习人工智能1024程序员节
机器学习模型机器学习笔记:Transformer_刘文巾的博客-CSDN博客attention相关机器学习笔记:attention_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客机器学习笔记:ELMOBERT_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客机器学习笔记:ViT(论文AnImageIsWorth16X16Words:TransformersforImageRecognitionatScale)_UQ
- 机器学习笔记 - 机器学习/深度学习实战案例合集
坐望云起
深度学习从入门到精通机器学习深度学习人工智能案例应用神经网络
一、简述如何学习机器学习/深度学习,理论和实践都很重要,理论上的内容需要看课程、读教材。但是实践需要自己动手,实践之后自然会对理论有更深入的理解。怎么实践?借用欧阳修《卖油翁》的话”无他,但手熟尔“。就是多看多写多跑。下面创建这个github的目的是为了存放一些图像处理/计算机视觉/机器学习/深度学习的示例代码集合,不定期会添加新的示例,可供参考。GitHub-bashendixie/ml_too
- AIGC视频生成模型:Meta的Emu Video模型
好评笔记
#MetaAIGC-视频AIGC机器学习人工智能transformer论文阅读深度学习面试
大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本文详细介绍Meta的视频生成模型EmuVideo,作为Meta发布的第二款视频生成模型,在视频生成领域发挥关键作用。优质专栏回顾:机器学习笔记深度学习笔记多模态论文笔记AIGC—图像文章目录论文摘要引言相关工作文本到图像(T2I)扩散模型视频生成/预测文本到视频(T2V)生成分解生成方法预备知识EmuVideo生成步骤图
- AIGC视频生成国产之光:ByteDance的PixelDance模型
好评笔记
AIGC-视频补档AIGC计算机视觉人工智能深度学习机器学习论文阅读面试
大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本文详细介绍ByteDance的视频生成模型PixelDance,论文于2023年11月发布,模型上线于2024年9月,同时期上线的模型还有Seaweed(论文未发布)。优质专栏回顾:机器学习笔记深度学习笔记多模态论文笔记AIGC—图像文章目录论文摘要引言输入训练和推理时的数据处理总结相关工作视频生成长视频生成方法模型架构
- 机器学习笔记——Boosting中常用算法(GBDT、XGBoost、LightGBM)迭代路径
好评笔记
机器学习笔记机器学习boosting人工智能深度学习AI算法工程师
大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本文主要阐述Boosting中常用算法(GBDT、XGBoost、LightGBM)的迭代路径。文章目录XGBoost相对GBDT的改进引入正则化项,防止过拟合损失函数L(yi,y^i)L(y_i,\hat{y}_i)L(yi,y^i)正则化项Ω(fm)\Omega(f_m)Ω(fm)使用二阶导数信息,加速收敛一阶导数与二
- 李宏毅机器学习笔记——反向传播算法
小陈phd
机器学习机器学习算法神经网络
反向传播算法反向传播(Backpropagation)是一种用于训练人工神经网络的算法,它通过计算损失函数相对于网络中每个参数的梯度来更新这些参数,从而最小化损失函数。反向传播是深度学习中最重要的算法之一,通常与梯度下降等优化算法结合使用。反向传播的基本原理反向传播的核心思想是利用链式法则(ChainRule)来高效地计算损失函数相对于每个参数的梯度。以下是反向传播的基本步骤:前向传播(Forwa
- Python机器学习笔记:CART算法实战
战争热诚
完整代码及其数据,请移步小编的GitHub传送门:请点击我如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote前言在python机器学习笔记:深入学习决策树算法原理一文中我们提到了决策树里的ID3算法,C4.5算法,并且大概的了
- 机器学习笔记
rl染离
机器学习笔记人工智能
什么是机器学习:机器学习是一门多学科交叉专业,涵盖概率论知识,统计学知识,近似理论知识和复杂算法知识,使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式,并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率。机器学习有下面几种定义:(1)机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能,特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。(2)机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。(3)
- 机器学习笔记(KNN算法)
空木幻城
机器学习python机器学习算法
情景分析现在一个二维平面上有众多点(x1,y1),(x2,y2)...(xn,yn)(x_1,y_1),(x_2,y_2)...(x_n,y_n)(x1,y1),(x2,y2)...(xn,yn),我也知道它们所属哪个类别,现在给出一个点(x,y)(x,y)(x,y),问这个点是属于哪个类的。这是一个典型的分类问题重要概念相邻点的个数K相邻点的个数Kknn中最重要的概念就是这个了,也是唯一需要理解
- 【机器学习笔记】 9 集成学习
RIKI_1
机器学习机器学习笔记集成学习
集成学习方法概述Bagging从训练集中进行子抽样组成每个基模型所需要的子训练集,对所有基模型预测的结果进行综合产生最终的预测结果:假设一个班级每个人的成绩都不太好,每个人单独做的考卷分数都不高,但每个人都把自己会做的部分做了,把所有考卷综合起来得到成绩就会比一个人做的高Boosting训练过程为阶梯状,基模型按次序一一进行训练(实现上可以做到并行),基模型的训练集按照某种策略每次都进行一定的转化
- 吴恩达机器学习全课程笔记第二篇
亿维数组
MachineLearning机器学习笔记人工智能学习
目录前言P31-P33logistics(逻辑)回归决策边界P34-P36逻辑回归的代价函数梯度下降的实现P37-P41过拟合问题正则化代价函数正则化线性回归正则化logistics回归前言这是吴恩达机器学习笔记的第二篇,第一篇笔记请见:吴恩达机器学习全课程笔记第一篇完整的课程链接如下:吴恩达机器学习教程(bilibili)推荐网站:scikit-learn中文社区吴恩达机器学习学习资料(gith
- 【机器学习笔记】7 KNN算法
RIKI_1
机器学习机器学习笔记算法
距离度量欧氏距离(Euclideandistance)欧几里得度量(EuclideanMetric)(也称欧氏距离)是一个通常采用的距离定义,指在维空间中两个点之间的真实距离,或者向量的自然长度(即该点到原点的距离)。在二维和三维空间中的欧氏距离就是两点之间的实际距离。曼哈顿距离(Manhattandistance)想象你在城市道路里,要从一个十字路口开车到另外一个十字路口,驾驶距离是两点间的直线
- 【机器学习笔记】14 关联规则
RIKI_1
机器学习机器学习笔记人工智能
关联规则概述关联规则(AssociationRules)反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性。如果两个或者多个事物之间存在一定的关联关系,那么,其中一个事物就能够通过其他事物预测到。关联规则可以看作是一种IF-THEN关系。假设商品A被客户购买,那么在相同的交易ID下,商品B也被客户挑选的机会就被发现了。有没有发生过这样的事:你出去买东西,结果却买了比你计划的多得多的东西?这是一种被称为
- 【机器学习笔记】13 降维
RIKI_1
机器学习机器学习笔记人工智能
降维概述维数灾难维数灾难(CurseofDimensionality):通常是指在涉及到向量的计算的问题中,随着维数的增加,计算量呈指数倍增长的一种现象。在很多机器学习问题中,训练集中的每条数据经常伴随着上千、甚至上万个特征。要处理这所有的特征的话,不仅会让训练非常缓慢,还会极大增加搜寻良好解决方案的困难。这个问题就是我们常说的维数灾难。维数灾难涉及数字分析、抽样、组合、机器学习、数据挖掘和数据库
- 【机器学习笔记】8 决策树
RIKI_1
机器学习机器学习笔记决策树
决策树原理决策树是从训练数据中学习得出一个树状结构的模型。决策树属于判别模型。决策树是一种树状结构,通过做出一系列决策(选择)来对数据进行划分,这类似于针对一系列问题进行选择。决策树的决策过程就是从根节点开始,测试待分类项中对应的特征属性,并按照其值选择输出分支,直到叶子节点,将叶子节点的存放的类别作为决策结果。以下小美相亲的例子就是决策树决策树算法是一种归纳分类算法,它通过对训练集的学习,挖掘出
- 【机器学习笔记】 15 机器学习项目流程
RIKI_1
机器学习机器学习笔记人工智能
机器学习的一般步骤数据清洗数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序,包括检查数据一致性,处理无效值和缺失值等。与问卷审核不同,录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。探索性数据分析(EDA探索性数据分析(EDA)是一个开放式流程,我们制作绘图并计算统计数据,以便探索我们的数据。目的是找到异常,模式,趋势或关系。这些可能是有趣的(例如,找到两个变量之间的相关性),或者它们可用
- 【机器学习笔记】5 机器学习实践
RIKI_1
机器学习机器学习笔记人工智能
数据集划分子集划分训练集(TrainingSet):帮助我们训练模型,简单的说就是通过训练集的数据让我们确定拟合曲线的参数。验证集(ValidationSet):也叫做开发集(DevSet),用来做模型选择(modelselection),即做模型的最终优化及确定的,用来辅助我们的模型的构建,即训练超参数,可选;测试集(TestSet):为了测试已经训练好的模型的精确度。三者划分:训练集、验证集、
- 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