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ALGORITHM LOL
人工智能机器学习算法
线性判别分析(LinearDiscriminantAnalysis,LDA)通俗易懂算法线性判别分析(LinearDiscriminantAnalysis,LDA)是一种用于分类和降维的技术。其主要目的是找到一个线性变换,将数据投影到一个低维空间,使得在这个新空间中,不同类别的数据能够更好地分离。线性判别分析的核心思想LDA的基本思路是最大化类间方差(between-classvariance)与
- 图像处理 -- 图像清晰度测量方法
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图像清晰度测量方法拉普拉斯算子(LaplacianOperator)拉普拉斯算子是一种二阶导数算子,用于检测图像的边缘。清晰的图像通常具有更多且更明显的边缘。边缘检测(EdgeDetection)常用的边缘检测算法包括Sobel、Prewitt和Canny边缘检测器。通过计算边缘的数量和强度,可以间接判断图像的清晰度。方差(Variance)方差用于衡量图像灰度值的分布情况。图像中灰度值的方差越大
- python绘制二维正态分布概率密度图(2d,3d)
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importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.statsimportmultivariate_normal#定义均值和协方差矩阵mean=np.array([0,0])covariance=np.array([[1,0.5],[0.5,1]])#创建一个网格x,y=np.meshgrid(np.linspace(-3,3,500),np.
- VIT论文阅读: A Image is Worth 16x16 Words
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简介在2024年,大家都知道了transformer的故事,但是在4年前,CNN和Transformer谁才是CV的未来,还没有那么确定。在简介部分,作者提到了一个令人失望的事实,在基于imagenet的实验中发现,transformer的表现差于同尺寸的ResNet。作者把原因归结到biastranslationequivarianceandlocality,这些CNN具有,但是transfor
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- 文献解读:纵向数据的测量不变性和交叉滞后模型(一)
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今天本来想看看交叉滞后怎么做,然后给粉丝写写教程,查资料的过程中发现了一篇很好的文献,记录下来分享给大家。这篇文献主要是讲如何用R的lavaan包做交叉滞后模型的。文献一开始首先介绍MeasurementinvarianceMeasurementinvariance测量不变性在心理学的很多情形下,我们都不能直接测量我们想要的构象,比如饮酒动机,这些不能直接测量的变量叫做潜变量,叫做因子,叫做构象,
- pearson correlation coefficient
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要理解Pearson相关系数,首先要理解协方差(Covariance),协方差是一个反映两个随机变量相关程度的指标,如果一个变量跟随着另一个变量同时变大或者变小,那么这两个变量的协方差就是正值,反之相反,公式如下:Pearson相关系数公式如下:由公式可知,Pearson相关系数是用协方差除以两个变量的标准差得到的,虽然协方差能反映两个随机变量的相关程度(协方差大于0的时候表示两者正相关,小于0的
- Contravariance 概念在计算机编程中的应用
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Contravariance是一种编程概念,常见于面向对象编程语言中,特别是在类型系统中。它涉及到类型的关系和继承。在理解Contravariance之前,我们先来了解一下Covariance和Invariance这两个概念,它们通常与Contravariance一起讨论。Covariance:当一个类的子类型(或者接口的子类型)在方法中替代父类型时,方法的返回类型会随之变化。换句话说,返回类型是
- 14.2 OpenGL图元装配和光栅化:不变性
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不变性Invariance一个几何体或图元(primitive)如三角形、线段等,在窗口坐标系下通过平移(x,y)偏移量得到的新图元p₀,如果原始图元p和变换后的图元p₀都没有被裁剪(clipping),那么由p₀生成的每一个片段f₀与原图元p生成的对应片段f除了中心点位置不同之外,在其它所有方面都应该是相同的。这种不变性是基于图形变换的基本性质,即平移不改变形状和大小,只改变位置。因此,即使是在
- 深度学习基础
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深度学习基础highvariance/datamismatchwhatisdatamismatchhowtosolvedatamismatchdatasynthesis数据合成迁移学习与预训练/微调什么时候用迁移学习highvariance/datamismatchwhatisdatamismatch如果训练集和验证集的loss不一样,且验证集的loss高很多,有2种原因:1.方差太大。模型没见过
- Regularization&feature selection
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Crossvalidation/multualinformation/Bayesianstatisticsandregularization在之前我们讨论了最小化风险函数,但很多时候这样做的效果并不好,这是由于biasandvariance的权衡。因此,我们需要进行模型选择,来自动的选择最合适的模型。Crossvalidation假设我们有一些有限的模型,如何来选择哪个模型能够使得其泛化能力最好?
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使用postcss-cva来生成cva方法吧使用postcss-cva来生成cva方法吧什么是cva封装示例组成参数postcss-cva的功能Css示例原子化设计注释参考生成cva函数Refers什么是cvacva全称为class-variance-authority,它是一个非常适合制作那种,创建控制Css变体方法的类库,它非常的契合像tailwindcss这类的原子化思想。在很多时候我们自己
- 图像的重要属性
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图像还具有以下重要属性:旋转不变性(rotationinvariance):图像在发生旋转后,其重要特征和对象仍然能够被识别。尺度不变性(ScaleInvariance):图像在缩放或尺度变化后,其重要特征和对象仍然能够被识别。例如,在图像放大或缩小后,物体的关键点或边缘仍然清晰可见。仿射不变性(AffineInvariance):图像在经历仿射变换(如平移、旋转、缩放、剪切等)后,其结构特征保持
- 方差与偏差
井底蛙蛙呱呱呱
"偏差方差分解"(bias-variancedecomposition)是解释学习算法泛化性能的一种重要工具.偏差方差分解试图对学习算法的期望泛化错误率进行拆解.我们知道,算法在不同训练集上学得的结果很可能不同,即便这些训练集是来自同一个分布.对测试样本队令yD为m在数据集中的标记,y为x的真实标记(注:理论上y=yD,当有噪声时,会出现y!=yD,即错误的标注),f(x;D)为训练集D上学得模型
- python方差分析
彭博锐
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方差分析方差分析(AnalysisofVariance,简称ANOVA)是一种统计方法,用于比较两个或更多组之间的平均值是否存在显著差异。它可以帮助确定不同组之间的变异程度是否超过了在组内观察到的变异程度。方差分析通常用于实验设计和研究中,以确定不同处理或条件对变量的影响是否显著。方差分析的基本思想是将总体变异分解为两部分:组间变异和组内变异。组间变异是指不同组之间的差异,而组内变异是指同一组内观
- 【点云、图像】学习中 常见的数学知识及其中的关系与python实战[更新中]
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文章目录前言一、平均值、方差、协方差平均值(mean)np.mean()方差(variance)np.var()总体方差np.var(a,ddof=0)无偏样本方差np.var(a,ddof=1)有偏样本方差标准差(standarddeviation)np.std(a,ddof=1)默认是有偏估计,所以务必加上ddof=1,以下均使用无偏估计(ddof=1)协方差(covariance)np.co
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1.研究方法入门总体均值μ样本均值x-bar抽样误差(samplingerror):μ-(x-bar)单盲双盲随机样本比便利样本更能够得出总体结论2.数据可视化频数频率直方图(hist)柱状图(bar)偏斜分布正态分布均匀分布多峰分布3.集中趋势modemedianmean4.差异性IQRoutliersvariancesigma贝塞尔校正正态分布
- DataWhale概率统计4——方差分析
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6.方差分析6.1概要方差分析(Analysisofvariance,ANOVA)主要研究分类变量作为自变量时,对因变量的影响是否显著,用于两个及两个以上样本均属差别的显著性检验。由于各种因素的影响,研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分为两类,一是不可控的随机因素,另一是研究中施加对结果形成影响的可控因素6.2原理方差分析(ANOVA)又称“变异数分析”或“F检验”,是由罗纳德·费雪爵士发
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前言阵列信号处理利用多个麦克风的的空间信息对接受信号做空域滤波和信号合成,是除时域和频域外的一种新的信号处理手段。常用的多麦克风波束形成技术有:DSB(delay-sumbeamforming),MVDR(minimumvariancedistortionlessresponse),GSC(generalizedsidelobecanceller).阵列流形矢量任意阵列在一个三维直角坐标系中,假设
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#x264H264x264码率控制AQmode视频编解码实时音视频VP8
AQmodeAdaptiveQuantizationmode,即自适应量化模式,根据MB的复杂度来调整每个MB量化时的量化参数。该模式可以更好地将码率分配到各个宏块中,以获得更好的视频质量和压缩效果。x264中与之相关的参数i_aq_mode、f_aq_strength。i_aq_mode1.i_aq_mode取值为X264_AQ_NONE(0)、X264_AQ_VARIANCE(1)、X264_
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- 机器学习-集成学习(模型融合)方法概述
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概述模型融合方法广泛应用于机器学习中,其原因在于,将多个学习器进行融合预测,能够取得比单个学习器更好的效果,实现“三个臭皮匠,顶一个诸葛亮”,其原因在于通过模型融合,能够降低预测的偏差和方差。本文对模型融合中常见的三种方法进行一个简要介绍:包括Bagging、Boosting、Stacking。偏差(Bias)与方差(Variance)假设对数据集中一个样本进行n次预测,偏差是预测期望值与样本值的
- 论文解读:DeepBDC小样本图像分类
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小样本图像分类人工智能机器学习深度学习小样本图像分类元学习
JointDistributionMatters:DeepBrownianDistanceCovarianceforFew-ShotClassification摘要由于每个新任务只给出很少的训练样例,所以few-shot分类是一个具有挑战性的问题。解决这一挑战的有效研究路线之一是专注于学习由查询图像和某些类别的少数支持图像之间的相似性度量驱动的深度表示。统计上,这相当于测量图像特征的依赖性,被视为
- Fisher线性判别分析
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Fisher线性判别分析原理LDA(LinearDiscriminantAnalysis)是一种经典的线性判别方法,又称Fisher判别分析。该方法思想比较简单:给定训练集样例,设法将样例投影到一维的直线上,使得同类样例的投影点尽可能接近和密集,异类投影点尽可能远离。Fisher线性判别分析主要包括两个目标:最大化类间方差(MaximizeBetween-ClassVariance):通过找到一个
- Bias 和 Variance 理解
phusFuNs
一篇很不错的讲解Bias和Variance的文章:http://scott.fortmann-roe.com/docs/BiasVariance.html从三个角度去定义Bias和Variance概念上ErrorduetoBias:表示我们的模型预测的期望值(或者叫平均值)与模型想要努力接近真实值的difference。注意一点,这里的期望值是指,你可以通过多个数据集(随机性)来训练多个模型(参数
- 【转】深度学习中的正则化(Regularization)
是我真的是我
转自:http://www.imooc.com/article/69484一、Bias(偏差)&Variance(方差)在机器学习中,这两个名词经常让我们傻傻分不清。我们不妨用案例来看看怎么区分。假设我们正在做一个分类器,分别在训练集和验证集上测试,以下为四种可能的情况:四种情况可见①、④两种情况的训练集误差都很小,接近optimalerror,这种就称为lowbias。说明训练的很到位了。相反,
- 总体方差与样本方差的区别是什么?
CA&AI-drugdesign
线性代数&人工智能概率论线性代数
总体方差和样本方差是统计学中两个重要概念,它们在定义和计算上有所不同,主要区别体现在数据集的性质和计算公式的分母上:1.总体方差(PopulationVariance):定义:总体方差是指将一个完整数据集(即总体)中的每个数值与总体平均数的差的平方求和,然后除以总体中的数值数量。.特点:总体方差考虑了所有的数据点,用于当你拥有整个数据集或总体数据时。总体方差的应用场景:假设你是一家手机制造公司的质
- 方差与协方差之间的区别?
CA&AI-drugdesign
线性代数&人工智能概率论机器学习人工智能
方差和协方差都是用来衡量随机变量之间关系的统计量,但它们的计算方式和含义有所不同。方差(Variance):方差是描述数据集合离散程度的统计量,它衡量了数据点与均值之间的平均距离。方差越大,表示数据点越分散;方差越小,表示数据点越集中。方差的计算公式如下:其中,xi是数据集中的每个数据点,μ是数据集的均值,n是数据点的数量。协方差是衡量两个随机变量之间关系的统计量,它描述了这两个变量的变化趋势是否
- 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