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金枝玉叶9
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在机器学习和深度学习中,参数和超参数是两个重要概念,以下是一些常见的参数和超参数及其作用:参数权重(Weight)解释:可以将权重想象成连接不同神经元之间的“桥梁”,其大小决定了一个神经元的输出对下一个神经元的影响程度。权重越大,说明前一个神经元对后一个神经元的影响就越大;权重越小,影响就越小。作用:在模型训练过程中,权重不断调整,使得模型能够学习到输入数据中的各种特征和模式,从而实现对数据的准确
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以下是一个使用Python和机器学习技术对高中物理题目进行分类的示例代码。我们将使用自然语言处理(NLP)技术处理题目的文本信息,并使用朴素贝叶斯分类器进行分类。步骤概述数据准备:准备包含高中物理题目的数据集,每个题目都有对应的类别标签。文本预处理:对题目文本进行清洗和特征提取。模型训练:使用训练数据训练分类模型。模型评估:使用测试数据评估模型的性能。预测:使用训练好的模型对新的物理题目进行分类。
- 深度学习篇---Opencv中的机器学习和深度学习
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文章目录前言一、OpenCV中的机器学习1.概述2.使用步骤步骤1:准备数据步骤2:创建模型步骤3:训练模型步骤4:预测3.优点简单易用轻量级实时性4.缺点特征依赖性能有限二、OpenCV中的深度学习1.概述图像分类(如ResNet、MobileNet)目标检测(如YOLO、SSD)语义分割(如DeepLab)人脸检测(如OpenFace)2.使用步骤步骤1:加载模型步骤2:准备输入数据步骤3:推
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朱韬韬
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项目地址:GitHub-om-ai-lab/VLM-R1:SolveVisualUnderstandingwithReinforcedVLMs最近做毕设,看到VLM-R1项目,一个有趣的现象:在Grounding任务中,GRPO训练的模型不仅展现出更稳定的训练曲线,其域外泛化能力更是远超传统SFT方法。这种差异在OCR等视觉-语言交叉任务中尤为显著。在追求大模型垂直领域落地的道路上,我们是否过度依
- 深度学习笔记——神经网络
肆——
深度学习深度学习笔记神经网络人工智能python
本文为在拓尔思智能举办的训练营中学习内容的总结,部分内容摘自百度百科个人在这里推荐一个好用的软件,Trae,主要是免费。人工神经元是人工神经网络的基本单元。模拟生物神经元,人工神经元有1个或者多个输入(模拟多个树突或者多个神经元向该神经元传递神经冲动);对输入进行加权求和(模拟细胞体将神经信号进行积累和树突强度不同);对输入之和使用激活函数计算活性值(模拟细胞体产生兴奋或者抑制);输出活性值并传递
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- 代码随想录---算法训练营---总结
感谢上Di_123
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这个是结营时期的刷题量,开营的时候不到一百道题。我总共参加了60天这个代码随想录的算法训练营,每天按照计划逐步进行算法训练,卡尔老师讲的很好,要是有不理解的,偶尔会给他提建议,提问题。祝愿代码随想录未来发展越来越好这个训练营,真的刷新了我对算法的认知。其实对于一个前端JavaScript开发工程师来说,对算法要求不是很高,平常的工作中,顶多就写写递归,写写深搜和广搜,其他的方法真的对于我来说很少接
- Manus的基于Sentence-BERT与ChromaDB的语义检索系统设计与实现
设计狗和程序猿
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基于Sentence-BERT与ChromaDB的语义检索系统设计与实现——面向高维向量存储的语义检索优化研究摘要本文提出一种融合Sentence-BERT深度语义编码与ChromaDB向量数据库的语义检索框架。针对传统关键词匹配方法在语义鸿沟问题上的局限性,采用预训练语言模型生成768维语义向量,通过ChromaDB实现高效向量存储与近似最近邻搜索(ANN)。实验表明,在MSMARCO数据集上,
- 3.6手写数字识别项目
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今天的内容为手写数字识别项目1.数据准备:-使用`torchvision.datasets`加载MNIST数据集。-通过`transforms.Compose`对数据进行预处理,包括转换为张量和归一化。-使用`DataLoader`创建训练和测试数据集的生成器。2.可视化源数据:-使用`matplotlib`库可视化测试集中的部分图像,并显示其对应的真实标签。3.构建模型:-定义一个包含两个隐藏层
- 想知道的都有!大模型的定义、基本架构、训练、经典代表、应用和挑战全解析
和老莫一起学AI
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导读都2024年了,学习AI相关的人或多或少的听说过“大模型”。目前,大模型技术以其庞大的参数规模和卓越的性能,成为了推动行业进步的新引擎。本文将带您深入探索大模型的神秘世界,从其定义、基本原理、训练三步骤,到Prompt技术的巧妙应用,以及大模型在各行业的广泛应用和面临的挑战。无论您是AI领域的专业人士,还是对技术充满好奇的普通读者,本文都将为您提供一个全面、深入的大模型知识图谱。1、大模型的定
- 打卡代码随想录算法训练营第11天: 150. 逆波兰表达式求值 239. 滑动窗口最大值 347.前 K 个高频元素
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代码随想录文中含LLM回答内容150.逆波兰表达式求值力扣题目链接思路K:先理解逆波兰表达式是啥,是把运算符放在了两个要运算的数字的后边,又叫后缀表达式。遇见数字就入栈,遇见算符就计算栈里前两个数字,算完再存回去classSolution{public:intevalRPN(vector&tokens){stackpoland;for(inti=0;ique;voidpop(intval){if(
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- 音频 bug 大全
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解决:OSError:libsox.so:cannotopensharedobjectfile:Nosuchfileordirectory运行funasr训练时出现该错误安装个库就好了sudoaptinstalllibsox-dev解决:fatalerror:portaudio.h:Nosuchfileordirectory执行pipinstallPyAudio时出现该错误安装个库就好了sudoa
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引言随着农业科技的进步,智能化农业越来越受到重视,尤其是通过计算机视觉技术对作物进行监测和管理。在农业生产中,杂草的生长对作物的生长产生了负面影响,因此准确地检测和识别田间杂草至关重要。本文将详细介绍如何构建一个基于深度学习的田间杂草检测系统,使用YOLOv5模型进行目标检测,并提供一个用户友好的界面。我们将分步骤进行,包括环境配置、数据集准备、模型训练、实时杂草检测系统的实现等内容。目录引言目录
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使用llama-factory完成模型的微调训练后,需要开启其api服务进行调用,参考官方https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/main/examples/inference/llama3_lora_sft.yaml中的内容进行改写API实现的标准是参考了OpenAI的相关接口协议,基于uvicorn服务框架进行开发,使用如下的方式启动:下述为
- Llama3-8B+ LLaMA-Factory 中文微调
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Llama3-8B+LLaMA-Factory中文微调Llama3是目前开源大模型中最优秀的模型之一,但是原生的Llama3模型训练的中文语料占比非常低,因此在中文的表现方便略微欠佳!本教程就以Llama3-8B-Instruct开源模型为模型基座,通过开源程序LLaMA-Factory来进行中文的微调,提高Llama3的中文能力!LLaMA-Factory是一个开源的模型训练工具Llama3-8
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超越基于常识的基准除了不同的评估方法,还应该利用基于常识的基准。训练深度学习模型就好比在平行世界里按下发射火箭的按钮,你听不到也看不到。你无法观察流形学习过程,它发生在数千维空间中,即使投影到三维空间中,你也无法解释它。唯一的反馈信号就是验证指标,就像隐形火箭的高度计。特别重要的是,我们需要知道火箭是否离开了地面。发射地点的海拔高度是多少?模型似乎有15%的精度——这算是很好吗?在开始处理一个数据
- 代码随想录算法训练营第四十八天|583. 两个字符串的删除操作,72. 编辑距离
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系列文章目录代码随想录算法训练营第一天|数组理论基础,704.二分查找,27.移除元素代码随想录算法训练营第二天|977.有序数组的平方,209.长度最小的子数组,59.螺旋矩阵II代码随想录算法训练营第三天|链表理论基础,203.移除链表元素,707.设计链表,206.反转链表代码随想录算法训练营第四天|24.两两交换链表中的节点,19.删除链表的倒数第N个节点,面试题02.07.链表相交,14
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- *算法训练(leetcode)第三十九天 | 115. 不同的子序列、583. 两个字符串的删除操作、72. 编辑距离
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刷题记录*115.不同的子序列*583.两个字符串的删除操作解法一解法二*72.编辑距离*115.不同的子序列leetcode题目地址dp[i][j]代表:以i-1结尾的s中包含以j-1结尾的t的个数。有以下两种情况:s[i-1]==t[i-1]:考虑s[i-1]不考虑s[i-1]s[i-1]!=t[i-1]题解思路时间复杂度:O(n2)O(n^2)O(n2)空间复杂度:O(n∗m)O(n*m)O
- *算法训练(leetcode)第十七天 | 235. 二叉搜索树的最近公共祖先、701. 二叉搜索树中的插入操作、450. 删除二叉搜索树中的节点
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刷题记录235.二叉搜索树的最近公共祖先递归非递归701.二叉搜索树中的插入操作递归非递归*450.删除二叉搜索树中的节点235.二叉搜索树的最近公共祖先leetcode题目地址二叉搜索树(BST),左小右大。在BST中查找两个节点p、q的最近公共祖先时,使用前序遍历,访问到的第一个在两个节点的区间内[p,q]的节点就是公共祖先节点。当前节点值超出区间时借助BST性质(左小右大)向对应的方向缩小范
- 算法训练(leetcode)第二十三天 | 455. 分发饼干、*376. 摆动序列、53. 最大子数组和
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刷题记录455.分发饼干*376.摆动序列53.最大子数组和455.分发饼干leetcode题目地址贪心,两个数组排序,从前向后或从后向前均可,二者需保持同序,使用两个指针分别指向两个数组,当胃口满足时两个指针同时后移并计数,若不满足则饼干指针后移寻找合适的饼干。由于使用了两次快排,所以时间复杂度为O(nlogn)。时间复杂度:O(nlogn)O(nlogn)O(nlogn)空间复杂度:O(1)O
- 算法训练(leetcode)二刷第三十九天 | 115. 不同的子序列、583. 两个字符串的删除操作、72. 编辑距离
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刷题记录*115.不同的子序列583.两个字符串的删除操作思路一:转求公共子序列思路二:编辑距离(统计删除次数)72.编辑距离*115.不同的子序列leetcode题目地址编辑距离问题。题目要求在s串中查找t串出现的次数。dp数组含义:dp[i][j]表示以s[i-1]结尾的子串A中出现以t[j-1]为结尾的子串B的个数状态转移方程:题目要求在s串中查找t串出现的次数,因此只考虑对s串进行编辑。当
- 2025年AI编程的进展与突破
调皮的芋头
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2025年AI编程的进展与突破1.AI编程能力达到中级工程师水平核心技术突破:大语言模型(如GPT-4、Claude3.5)通过海量代码训练,已能理解自然语言需求并生成符合规范的代码,支持复杂任务(如多文件修改、测试生成、代码部署)。能力边界扩展:AI可独立完成模块化开发、代码调试及简单架构设计,例如Meta计划在2025年将中级工程师的工作自动化,部分企业代码生成率已超50%(如科大讯飞)。多模
- 复现:latent diffusion(LDM)stable diffusion
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GenerationModelsstablediffusion人工智能深度学习生成模型
复现LDM已解决所有报错下载项目https://github.com/CompVis/latent-diffusion然后运行环境配置:condaenvcreate-fenvironment.yamlcondaactivateldm下载预先训练的权重:下载官方权重文件:mkdir-pmodels/ldm/text2img-large/wget-Omodels/ldm/text2img-large/
- 阿里云CTO:通义稳居全球最强开源大模型,性能接近GPT-4o
首席数智官
人工智能阿里云云计算
来源:@首席数智官9月19日,在2024杭州云栖大会上,阿里云CTO周靖人表示,阿里云正在围绕AI时代,树立一个AI基础设施的新标准,全面升级从服务器到计算、存储、网络、数据处理、模型训练和推理平台的技术架构体系,让数据中心成为一台超级计算机,为每个AI和应用提供高性能、高效的算力服务。大会现场,通义大模型迎来了年度重磅发布。基础模型升级,性能媲美GPT-4o,发布最强开源模型Qwen2.5系列,
- 特斯拉FSD不同版本的进化
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AI大模型应用入门实战与进阶javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
特斯拉,FSD,自动驾驶,深度学习,计算机视觉,强化学习,神经网络,模型训练1.背景介绍特斯拉自2016年推出Autopilot以来,一直致力于开发全自动驾驶系统,其目标是实现完全无人驾驶,让汽车能够像人类一样感知周围环境,做出安全可靠的驾驶决策。FSD(FullSelf-Driving)是特斯拉自动驾驶系统的最高级别,它旨在实现车辆在任何道路和环境条件下都能安全自主驾驶的能力。FSD的开发是一个
- 如何通过卷积神经网络(CNN)有效地提取图像的局部特征,并在CIFAR-10数据集上实现高精度的分类?
浪九天
人工智能理论python后端深度学习神经网络人工智能机器学习pytorch
目录1.CNN提取图像局部特征的原理2.在CIFAR-10数据集上实现高精度分类的步骤2.1数据准备2.2构建CNN模型2.3定义损失函数和优化器2.4训练模型2.5测试模型3.提高分类精度的技巧卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是专门为处理具有网格结构数据(如图像)而设计的深度学习模型,能够有效地提取图像的局部特征。下面将详细介绍如何通过CNN提取图像局
- JVM StackMapTable 属性的作用及理解
lijingyao8206
jvm字节码Class文件StackMapTable
在Java 6版本之后JVM引入了栈图(Stack Map Table)概念。为了提高验证过程的效率,在字节码规范中添加了Stack Map Table属性,以下简称栈图,其方法的code属性中存储了局部变量和操作数的类型验证以及字节码的偏移量。也就是一个method需要且仅对应一个Stack Map Table。在Java 7版
- 回调函数调用方法
百合不是茶
java
最近在看大神写的代码时,.发现其中使用了很多的回调 ,以前只是在学习的时候经常用到 ,现在写个笔记 记录一下
代码很简单:
MainDemo :调用方法 得到方法的返回结果
- [时间机器]制造时间机器需要一些材料
comsci
制造
根据我的计算和推测,要完全实现制造一台时间机器,需要某些我们这个世界不存在的物质
和材料...
甚至可以这样说,这种材料和物质,我们在反应堆中也无法获得......
- 开口埋怨不如闭口做事
邓集海
邓集海 做人 做事 工作
“开口埋怨,不如闭口做事。”不是名人名言,而是一个普通父亲对儿子的训导。但是,因为这句训导,这位普通父亲却造就了一个名人儿子。这位普通父亲造就的名人儿子,叫张明正。 张明正出身贫寒,读书时成绩差,常挨老师批评。高中毕业,张明正连普通大学的分数线都没上。高考成绩出来后,平时开口怨这怨那的张明正,不从自身找原因,而是不停地埋怨自己家庭条件不好、埋怨父母没有给他创造良好的学习环境。
- jQuery插件开发全解析,类级别与对象级别开发
IT独行者
jquery开发插件 函数
jQuery插件的开发包括两种: 一种是类级别的插件开发,即给
jQuery添加新的全局函数,相当于给
jQuery类本身添加方法。
jQuery的全局函数就是属于
jQuery命名空间的函数,另一种是对象级别的插件开发,即给
jQuery对象添加方法。下面就两种函数的开发做详细的说明。
1
、类级别的插件开发 类级别的插件开发最直接的理解就是给jQuer
- Rome解析Rss
413277409
Rome解析Rss
import java.net.URL;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import com.sun.syndication.feed.synd.SyndCategory;
import com.sun.syndication.feed.synd.S
- RSA加密解密
无量
加密解密rsa
RSA加密解密代码
代码有待整理
package com.tongbanjie.commons.util;
import java.security.Key;
import java.security.KeyFactory;
import java.security.KeyPair;
import java.security.KeyPairGenerat
- linux 软件安装遇到的问题
aichenglong
linux遇到的问题ftp
1 ftp配置中遇到的问题
500 OOPS: cannot change directory
出现该问题的原因:是SELinux安装机制的问题.只要disable SELinux就可以了
修改方法:1 修改/etc/selinux/config 中SELINUX=disabled
2 source /etc
- 面试心得
alafqq
面试
最近面试了好几家公司。记录下;
支付宝,面试我的人胖胖的,看着人挺好的;博彦外包的职位,面试失败;
阿里金融,面试官人也挺和善,只不过我让他吐血了。。。
由于印象比较深,记录下;
1,自我介绍
2,说下八种基本类型;(算上string。楼主才答了3种,哈哈,string其实不是基本类型,是引用类型)
3,什么是包装类,包装类的优点;
4,平时看过什么书?NND,什么书都没看过。。照样
- java的多态性探讨
百合不是茶
java
java的多态性是指main方法在调用属性的时候类可以对这一属性做出反应的情况
//package 1;
class A{
public void test(){
System.out.println("A");
}
}
class D extends A{
public void test(){
S
- 网络编程基础篇之JavaScript-学习笔记
bijian1013
JavaScript
1.documentWrite
<html>
<head>
<script language="JavaScript">
document.write("这是电脑网络学校");
document.close();
</script>
</h
- 探索JUnit4扩展:深入Rule
bijian1013
JUnitRule单元测试
本文将进一步探究Rule的应用,展示如何使用Rule来替代@BeforeClass,@AfterClass,@Before和@After的功能。
在上一篇中提到,可以使用Rule替代现有的大部分Runner扩展,而且也不提倡对Runner中的withBefores(),withAfte
- [CSS]CSS浮动十五条规则
bit1129
css
这些浮动规则,主要是参考CSS权威指南关于浮动规则的总结,然后添加一些简单的例子以验证和理解这些规则。
1. 所有的页面元素都可以浮动 2. 一个元素浮动后,会成为块级元素,比如<span>,a, strong等都会变成块级元素 3.一个元素左浮动,会向最近的块级父元素的左上角移动,直到浮动元素的左外边界碰到块级父元素的左内边界;如果这个块级父元素已经有浮动元素停靠了
- 【Kafka六】Kafka Producer和Consumer多Broker、多Partition场景
bit1129
partition
0.Kafka服务器配置
3个broker
1个topic,6个partition,副本因子是2
2个consumer,每个consumer三个线程并发读取
1. Producer
package kafka.examples.multibrokers.producers;
import java.util.Properties;
import java.util.
- zabbix_agentd.conf配置文件详解
ronin47
zabbix 配置文件
Aliaskey的别名,例如 Alias=ttlsa.userid:vfs.file.regexp[/etc/passwd,^ttlsa:.:([0-9]+),,,,\1], 或者ttlsa的用户ID。你可以使用key:vfs.file.regexp[/etc/passwd,^ttlsa:.: ([0-9]+),,,,\1],也可以使用ttlsa.userid。备注: 别名不能重复,但是可以有多个
- java--19.用矩阵求Fibonacci数列的第N项
bylijinnan
fibonacci
参考了网上的思路,写了个Java版的:
public class Fibonacci {
final static int[] A={1,1,1,0};
public static void main(String[] args) {
int n=7;
for(int i=0;i<=n;i++){
int f=fibonac
- Netty源码学习-LengthFieldBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
先看看LengthFieldBasedFrameDecoder的官方API
http://docs.jboss.org/netty/3.1/api/org/jboss/netty/handler/codec/frame/LengthFieldBasedFrameDecoder.html
API举例说明了LengthFieldBasedFrameDecoder的解析机制,如下:
实
- AES加密解密
chicony
加密解密
AES加解密算法,使用Base64做转码以及辅助加密:
package com.wintv.common;
import javax.crypto.Cipher;
import javax.crypto.spec.IvParameterSpec;
import javax.crypto.spec.SecretKeySpec;
import sun.misc.BASE64Decod
- 文件编码格式转换
ctrain
编码格式
package com.test;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.io.OutputStream;
- mysql 在linux客户端插入数据中文乱码
daizj
mysql中文乱码
1、查看系统客户端,数据库,连接层的编码
查看方法: http://daizj.iteye.com/blog/2174993
进入mysql,通过如下命令查看数据库编码方式: mysql> show variables like 'character_set_%'; +--------------------------+------
- 好代码是廉价的代码
dcj3sjt126com
程序员读书
长久以来我一直主张:好代码是廉价的代码。
当我跟做开发的同事说出这话时,他们的第一反应是一种惊愕,然后是将近一个星期的嘲笑,把它当作一个笑话来讲。 当他们走近看我的表情、知道我是认真的时,才收敛一点。
当最初的惊愕消退后,他们会用一些这样的话来反驳: “好代码不廉价,好代码是采用经过数十年计算机科学研究和积累得出的最佳实践设计模式和方法论建立起来的精心制作的程序代码。”
我只
- Android网络请求库——android-async-http
dcj3sjt126com
android
在iOS开发中有大名鼎鼎的ASIHttpRequest库,用来处理网络请求操作,今天要介绍的是一个在Android上同样强大的网络请求库android-async-http,目前非常火的应用Instagram和Pinterest的Android版就是用的这个网络请求库。这个网络请求库是基于Apache HttpClient库之上的一个异步网络请求处理库,网络处理均基于Android的非UI线程,通
- ORACLE 复习笔记之SQL语句的优化
eksliang
SQL优化Oracle sql语句优化SQL语句的优化
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2097999
SQL语句的优化总结如下
sql语句的优化可以按照如下六个步骤进行:
合理使用索引
避免或者简化排序
消除对大表的扫描
避免复杂的通配符匹配
调整子查询的性能
EXISTS和IN运算符
下面我就按照上面这六个步骤分别进行总结:
- 浅析:Android 嵌套滑动机制(NestedScrolling)
gg163
android移动开发滑动机制嵌套
谷歌在发布安卓 Lollipop版本之后,为了更好的用户体验,Google为Android的滑动机制提供了NestedScrolling特性
NestedScrolling的特性可以体现在哪里呢?<!--[if !supportLineBreakNewLine]--><!--[endif]-->
比如你使用了Toolbar,下面一个ScrollView,向上滚
- 使用hovertree菜单作为后台导航
hvt
JavaScriptjquery.nethovertreeasp.net
hovertree是一个jquery菜单插件,官方网址:http://keleyi.com/jq/hovertree/ ,可以登录该网址体验效果。
0.1.3版本:http://keleyi.com/jq/hovertree/demo/demo.0.1.3.htm
hovertree插件包含文件:
http://keleyi.com/jq/hovertree/css
- SVG 教程 (二)矩形
天梯梦
svg
SVG <rect> SVG Shapes
SVG有一些预定义的形状元素,可被开发者使用和操作:
矩形 <rect>
圆形 <circle>
椭圆 <ellipse>
线 <line>
折线 <polyline>
多边形 <polygon>
路径 <path>
- 一个简单的队列
luyulong
java数据结构队列
public class MyQueue {
private long[] arr;
private int front;
private int end;
// 有效数据的大小
private int elements;
public MyQueue() {
arr = new long[10];
elements = 0;
front
- 基础数据结构和算法九:Binary Search Tree
sunwinner
Algorithm
A binary search tree (BST) is a binary tree where each node has a Comparable key (and an associated value) and satisfies the restriction that the key in any node is larger than the keys in all
- 项目出现的一些问题和体会
Steven-Walker
DAOWebservlet
第一篇博客不知道要写点什么,就先来点近阶段的感悟吧。
这几天学了servlet和数据库等知识,就参照老方的视频写了一个简单的增删改查的,完成了最简单的一些功能,使用了三层架构。
dao层完成的是对数据库具体的功能实现,service层调用了dao层的实现方法,具体对servlet提供支持。
&
- 高手问答:Java老A带你全面提升Java单兵作战能力!
ITeye管理员
java
本期特邀《Java特种兵》作者:谢宇,CSDN论坛ID: xieyuooo 针对JAVA问题给予大家解答,欢迎网友积极提问,与专家一起讨论!
作者简介:
淘宝网资深Java工程师,CSDN超人气博主,人称“胖哥”。
CSDN博客地址:
http://blog.csdn.net/xieyuooo
作者在进入大学前是一个不折不扣的计算机白痴,曾经被人笑话过不懂鼠标是什么,