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lqjun0827
算法深度学习算法人工智能
强化学习系列——PPO算法PPO算法一、背景知识:策略梯度&Advantage二、引入重要性采样(ImportanceSampling)三、PPO-Clip目标函数推导✅四、总结公式(一图总览)参考文献PPO示例代码实现补充内容:重要性采样一、问题背景:我们想估计某个期望❗问题:二、引入重要性采样(ImportanceSampling)三、离散采样形式(蒙特卡洛估计)四、标准化的重要性采样五、在强
- 在signal 这个信号上加一个高斯噪声,噪声的水平可以调节,如何实现?
fK0pS
PYTHON
要在信号signal上添加可调节水平的高斯噪声,可以使用NumPy的random.normal函数生成高斯噪声。高斯噪声的水平可以通过标准差(std)参数来控制,标准差越大,噪声水平越高。以下是实现代码:importnumpyasnp#原始信号生成代码signal_duration_s=60#信号长度为1秒##changeunittosecondsampling_freq=1000#采样频率为10
- 【图像去噪】论文精读:Zero-Shot Blind-spot Image Denoising via Implicit Neural Sampling
十小大
深度学习人工智能图像处理计算机视觉图像去噪论文阅读论文笔记
请先看【专栏介绍文章】:【图像去噪(ImageDenoising)】关于【图像去噪】专栏的相关说明,包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总、问题汇总(更新中)文章目录前言Abstract1.Introduction1.1.LearningdenoisingNNwithouttruthimages1.2.Discussionsonbli
- matlab产生单脉冲,一些有关雷达的程序 另外求有关单脉冲雷达信号产生的程序...
13709382269
matlab产生单脉冲
该楼层疑似违规已被系统折叠隐藏此楼查看此楼小女子路遇强悍的毕业设计来到贴吧求大神们出手相助感激不尽!!在此给出一点程序看可不可以帮助到大家线性调频信号的产生程序T=10e-6;%pulseduration10usB=30e6;%chirpfrequencymodulationbandwidth30MHzK=B/T;%chirpslopeFs=2*B;Ts=1/Fs;%samplingfrequen
- Python实战:随机森林
python游乐园
python随机森林机器学习
随机森林(RandomForest)是一种集成学习方法,由多个决策树组成,可用于分类和回归任务。基本原理随机森林的核心思想是构建多个决策树,并将这些决策树的结果进行综合。在构建每棵决策树时,采用了两种随机化策略:数据采样随机:使用自助采样法(BootstrapSampling)从原始训练数据集中有放回地抽取一定数量的样本,形成一个新的训练子集,用于训练每一棵决策树。这意味着每棵树的训练数据可能会有
- LLM 笔记:Speculative Decoding 投机采样
UQI-LIUWJ
机器学习笔记
1基本介绍投机采样(SpeculativeSampling)是一种并行预测多个可能输出,然后快速验证并采纳正确部分的加速策略在不牺牲输出质量的前提下,减少语言模型生成token所需的时间传统的语言模型生成是串行的必须生成一个,再输入到模型中,才能生成下一个投机采样的核心思想是用一个“小模型”提前生成多个候选token(投机结果),然后用“大模型”一起验证这批候选,并行加速。2举例比如已有promp
- 深度学习中的负采样
洪小帅
深度学习人工智能
深度学习中的负采样负采样(NegativeSampling)是一种在训练大型分类或概率模型(尤其是在输出类别很多时)中,用来加速训练、降低计算量的方法。它常用于:词向量训练(如Word2Vec)推荐系统(从大量候选项中学正例与负例)语言模型、对比学习、信息检索等场景本质概念在许多任务中,我们的模型要从上万个候选中预测正确类别。例如:给定单词“cat”,预测它上下文中出现的词(如Word2Vec的S
- vLLM - 控制生成过程中返回对数概率信息 logprobs的输出和解释
二分掌柜的
大模型vLLM
vLLM-控制生成过程中返回对数概率信息logprobs的输出和解释flyfish在vLLM的代码中,logprobs是一个控制生成过程中返回对数概率信息的参数。它决定了模型在生成每个token时,会返回多少个候选token的概率分布信息。以下是详细解释:logprobs参数的作用在SamplingParams中设置logprobs=k时:模型会返回每个生成token的对数概率(即模型选择该tok
- STM32的ADC模块中,**采样时机(Sampling Time)**和**转换时机(Conversion Time),获取数据的时机详解
happygrilclh
煤炭设备stm32嵌入式硬件单片机
在STM32的ADC模块中,**采样时机(SamplingTime)和转换时机(ConversionTime)**是ADC工作流程中的两个关键阶段,直接影响采样精度和系统实时性。以下是详细解析:1.采样时机(SamplingTime)(1)定义采样阶段:ADC对输入信号进行保持和稳定的过程。采样时间:由ADC_SMPRx寄存器配置,决定采样电容充电时间。(2)配置参数STM32F103的采样时间可
- 快速傅里叶变换python_FFT快速傅里叶变换的python实现过程解析
weixin_39771987
快速傅里叶变换python
FFT是DFT的高效算法,能够将时域信号转化到频域上,下面记录下一段用python实现的FFT代码。#encoding=utf-8importnumpyasnpimportpylabaspl#导入和matplotlib同时安装的作图库pylabsampling_rate=8000#采样频率8000Hzfft_size=512#采样点512,就是说以8000Hz的速度采512个点,我们获得的数据只有
- FastMCP - 快速、Pythonic风格的构建MCP server 和 client
编程乐园
#AI开源项目mcpFastMCPserverclient快速agenttool
文章目录一、关于FastMCP相关链接资源快速构建示例什么是MCP?为什么选择FastMCP?核心特性服务器客户端v2版本更新内容二、安装添加验证安装安装用于开发三、核心概念1、`FastMCP`服务器2、工具3、资源4、提示5、上下文6、图片7、MCP客户端7.1客户端方法7.2运输选项7.3LLMSampling7.4根访问四、高级功能1、代理服务器2、组成MCP服务器3、OpenAPI&Fa
- SpringAI系列 - MCP篇(一) - 什么是MCP
罗小爬EX
SpringAIspringaimcpllm
目录一、引言二、MCP核心架构三、MCP传输层(stdio/sse)四、MCP能力协商机制(CapabilityNegotiation)五、MCPClient相关能力(Roots/Sampling)六、MCPServer相关能力(Prompts/Resources/Tools)一、引言之前我们在接入大模型时,不同的大模型通常都有自己的交互协议,所以类似SpringAI框架都会为每一种大模型开发各自
- 常见的卷积神经网络列举
巷955
cnn人工智能神经网络
经典的卷积神经网络(CNN)在深度学习发展史上具有重要地位,以下是一些里程碑式的模型及其核心贡献:1.LeNet-5(1998)提出者:YannLeCun特点:首个成功应用于手写数字识别(MNIST)的CNN。结构:卷积层+池化层(当时用Subsampling)+全连接层。使用Tanh激活函数,后续被ReLU取代。意义:奠定了CNN的基本结构。2.AlexNet(2012)提出者:AlexKriz
- 60天Python训练 day13
only_only_you
python深度学习开发语言
不平衡标签的处理1.随机过采样#1.随机过采样fromimblearn.over_samplingimportRandomOverSamplerros=RandomOverSampler(random_state=42)#创建随机过采样对象X_train_ros,y_train_ros=ros.fit_resample(X_train,y_train)#对训练集进行随机过采样print("随机过采
- pcl 中的滤波与降采样
诺有缸的高飞鸟
3d视觉点云算法c++pcl点云降采样
目录pclfilter模块RandomSampleUniformSamplingVoxelGridStatisticalOutlierRemovalfilter应用参考完pclfilter模块Modulefilters:https://pointclouds.org/documentation/group__filters.htmlRandomSample、UniformSampling、Voxe
- 交叉验证 java_从R中的交叉验证(训练)数据绘制ROC曲线
极萨学院冷哲
交叉验证java
我想知道是否有一种方法可以根据使用caret包生成的SVM-RFE模型的交叉验证数据绘制平均ROC曲线.我的结果是:RecursivefeatureselectionOuterresamplingmethod:Cross-Validated(10fold,repeated5times)Resamplingperformanceoversubsetsize:VariablesROCSensSpecA
- 【统计方法】交叉验证:Resampling, nested 交叉验证等策略 【含R语言】
pen-ai
数据科学r语言python深度学习
Resampling(重采样方法)重采样方法是从训练数据中反复抽取样本,并在每个(重新)样本上重新调整模型,以获得关于拟合模型的附加信息的技术。两种主要的重采样方法Cross-Validation(CV)交叉验证:用于估计测试误差和选择调优参数Bootstrap:主要用于评估可变性,如标准误差和置信区间估计测试误差的策略goldstandard:理想但无法实现(黄金标准)使用大型指定测试集(通常不
- 在vllm中,使用llm.generate()返回的List[RequestOutput]里面有什么参数?如何获得回答的token表示?
m0_62488776
vllmpython大模型
在使用vllm的时候,需要对输出做一个token数量的统计,但是在一般的示例里面都是如下摸样:fromvllmimportLLM,SamplingParams#Sampleprompts.prompts=["Hello,mynameis","ThepresidentoftheUnitedStatesis","ThecapitalofFranceis","ThefutureofAIis",]#Cre
- Select2控件的多选
量变决定质变
————jQuery
Select2的多选控件添加一个属性multiple=”multiple”页面元素${s.name}JS代码$('#samplingOprator').select2({width:200+"px",placeholder:"点击输入框,可以多选"});
- 机器学习中的过采样和欠采样
魔云连洲
深度学习机器学习人工智能计算机视觉
文章目录机器学习中的过采样和欠采样过采样欠采样机器学习中的过采样和欠采样过采样机器学习中的过采样和欠采样是两种常见的数据处理技术,用于解决不平衡数据集的问题。过采样(Oversampling)是指增加少数类样本的数量,以使其与多数类样本数量相当。这样可以帮助模型更好地学习少数类的特征,提高分类器对少数类的预测性能。过采样的方法包括复制样本、生成合成样本等。复制样本:简单地复制少数类样本,使其数量增
- 文本生成与采样策略 (Text Generation & Sampling)
LIUDAN'S WORLD
深入理解Transformer学习transformer语言模型
我们已经学习了如何构建和训练一个基于TransformerDecoder-only的语言模型。模型训练的目标是学习预测给定前缀下下一个token的概率分布。但是,训练完成后,我们如何利用这个模型来生成全新的、连贯的文本呢?这就涉及到推理过程和采样策略。推理是模型投入实际使用、生成文本的过程;采样策略则是从模型预测的概率分布中选择下一个token的方法。不同的策略会对生成文本的质量、多样性和“创造力
- 什么是上采样和下采样
胡乱儿起个名
深度学习基础深度学习机器学习神经网络
卷积神经网络(CNN)中的**上采样(Upsampling)和下采样(Downsampling)**是调整特征图空间分辨率的关键操作,分别用于增大或减小特征图的尺寸。它们在图像分割、超分辨率、目标检测等任务中广泛应用。以下是详细解释和示例:1.下采样(Downsampling)目的:降低特征图的分辨率,减少计算量,同时扩大感受野,提取更高层次的语义特征。常见方法:池化(Pooling):最大池
- Python Gdal 栅格数据处理之图像重采样
自动驾驶探索站
python图像算法开发python算法
PythonGdal栅格数据处理之图像重采样一、功能二、代码三、运行结果一、功能 将栅格数据重采样成与参考栅格图相同大小的分辨率。二、代码fromosgeoimportgdaldefresampling_img2(img_path,out_path,refer_img_path):""":paramimg_path:待重采样影像路径:paramout_path:输出重采样影像路径:paramre
- Python库:gdal
司南锤
PYTHON库python基础学习遥感python开发语言
文章目录1.安装`gdal`库2.基本概念3.读取栅格数据4.读取矢量数据5.写入栅格数据6.写入矢量数据7.常见操作7.1重采样(Resampling)7.2裁剪(Clipping)7.3投影转换(Reprojection)7.4数据格式转换(FormatConversion)8.总结GDAL(GeospatialDataAbstractionLibrary)是处理地理空间数据的开源库,广泛用于
- telophoto源码查看记录 三
archko
composeandroid
目录zoomable-imageZoomableImageSourceCoil3ImageSourceZoomableImageSubSamplingImageSubSamplingImageRealSubSamplingImageStateImageCachezoomable-imagezoomable的流程,事件分析过了,它作用于任何view,zoomable-image主要是针对图片的.Zo
- U-Net架构
整点薯条吃吃喽
人工智能深度学习
基本了解UNet是一种经典的卷积神经网络架构,解决了传统方法在数据量不足时面临的挑战。最初由医学图像分割任务提出,后被广泛应用于扩散模型(如DDPM、DDIM、StableDiffusion)中作为噪声预测的核心网络。核心结构包括一个收缩路径(downsamplingpath)和一个对称的扩展路径(upsamplingpath)。收缩路径通过多次下采样操作捕获上下文信息,而扩展路径则通过上采样操作
- 本地开发MCP Server+Cline配置使用
空の鱼
记录积累ClineMCPServer
MCP有以下几个核心功能:Resources资源Prompts提示词Tools工具Sampling采样Roots根目录Transports传输层其中MCP的传输层支持了2种协议的实现:stdio(标准输入/输出)和SSE(服务器发送事件),因为stdio更为常用,所以本文会以stdio为例。MCPPythonSDK(GitHub-modelcontextprotocol/python-sdk:Th
- paperwithcode排行
妄想出头的工业炼药师
算法
3D分割ShapeNet-PartBenchmark(3DPartSegmentation)|PapersWithCode3D识别https://paperswithcode.com/sota/3d-point-cloud-classification-on-modelnet40?p=attention-based-point-cloud-edge-sampling
- SMOTE算法进行过采样
Gloriouszh
python机器学习人工智能
算法思想SMOTE全称是(SyntheticMinorityOversamplingTechnique),即合成少数类过采样技术,它是基于随机过采样算法的一种改进方案,由于随机过采样采取简单复制样本的策略来增加少数类样本,这样容易产生模型过拟合的问题,即使得模型学习到的信息过于特别(Specific)而不够泛化(General)。SMOTE算法的思想是合成新的少数类样本,合成的策略是对每个少数类样
- 使用 AMD GPU 加速推理的投机采样
109702008
#ROCm人工智能
SpeedUpTextGenerationwithSpeculativeSamplingonAMDGPUs—ROCmBlogs随着变压器模型的规模增长,进行推理的成本也在增加,影响了延迟和吞吐量。量化和蒸馏等压缩方法,以及诸如闪存注意力和Triton等硬件优化,已被提出在不同层面上减少计算成本。然而,这些方法要么在准确性上有所妥协,要么需要对模型实现进行重大改动。投机采样是一种加速推理的技术(在7
- linux系统服务器下jsp传参数乱码
3213213333332132
javajsplinuxwindowsxml
在一次解决乱码问题中, 发现jsp在windows下用js原生的方法进行编码没有问题,但是到了linux下就有问题, escape,encodeURI,encodeURIComponent等都解决不了问题
但是我想了下既然原生的方法不行,我用el标签的方式对中文参数进行加密解密总该可以吧。于是用了java的java.net.URLDecoder,结果还是乱码,最后在绝望之际,用了下面的方法解决了
- Spring 注解区别以及应用
BlueSkator
spring
1. @Autowired
@Autowired是根据类型进行自动装配的。如果当Spring上下文中存在不止一个UserDao类型的bean,或者不存在UserDao类型的bean,会抛出 BeanCreationException异常,这时可以通过在该属性上再加一个@Qualifier注解来声明唯一的id解决问题。
2. @Qualifier
当spring中存在至少一个匹
- printf和sprintf的应用
dcj3sjt126com
PHPsprintfprintf
<?php
printf('b: %b <br>c: %c <br>d: %d <bf>f: %f', 80,80, 80, 80);
echo '<br />';
printf('%0.2f <br>%+d <br>%0.2f <br>', 8, 8, 1235.456);
printf('th
- config.getInitParameter
171815164
parameter
web.xml
<servlet>
<servlet-name>servlet1</servlet-name>
<jsp-file>/index.jsp</jsp-file>
<init-param>
<param-name>str</param-name>
- Ant标签详解--基础操作
g21121
ant
Ant的一些核心概念:
build.xml:构建文件是以XML 文件来描述的,默认构建文件名为build.xml。 project:每个构建文
- [简单]代码片段_数据合并
53873039oycg
代码
合并规则:删除家长phone为空的记录,若一个家长对应多个孩子,保留一条家长记录,家长id修改为phone,对应关系也要修改。
代码如下:
- java 通信技术
云端月影
Java 远程通信技术
在分布式服务框架中,一个最基础的问题就是远程服务是怎么通讯的,在Java领域中有很多可实现远程通讯的技术,例如:RMI、MINA、ESB、Burlap、Hessian、SOAP、EJB和JMS等,这些名词之间到底是些什么关系呢,它们背后到底是基于什么原理实现的呢,了解这些是实现分布式服务框架的基础知识,而如果在性能上有高的要求的话,那深入了解这些技术背后的机制就是必须的了,在这篇blog中我们将来
- string与StringBuilder 性能差距到底有多大
aijuans
之前也看过一些对string与StringBuilder的性能分析,总感觉这个应该对整体性能不会产生多大的影响,所以就一直没有关注这块!
由于学程序初期最先接触的string拼接,所以就一直没改变过自己的习惯!
- 今天碰到 java.util.ConcurrentModificationException 异常
antonyup_2006
java多线程工作IBM
今天改bug,其中有个实现是要对map进行循环,然后有删除操作,代码如下:
Iterator<ListItem> iter = ItemMap.keySet.iterator();
while(iter.hasNext()){
ListItem it = iter.next();
//...一些逻辑操作
ItemMap.remove(it);
}
结果运行报Con
- PL/SQL的类型和JDBC操作数据库
百合不是茶
PL/SQL表标量类型游标PL/SQL记录
PL/SQL的标量类型:
字符,数字,时间,布尔,%type五中类型的
--标量:数据库中预定义类型的变量
--定义一个变长字符串
v_ename varchar2(10);
--定义一个小数,范围 -9999.99~9999.99
v_sal number(6,2);
--定义一个小数并给一个初始值为5.4 :=是pl/sql的赋值号
- Mockito:一个强大的用于 Java 开发的模拟测试框架实例
bijian1013
mockito单元测试
Mockito框架:
Mockito是一个基于MIT协议的开源java测试框架。 Mockito区别于其他模拟框架的地方主要是允许开发者在没有建立“预期”时验证被测系统的行为。对于mock对象的一个评价是测试系统的测
- 精通Oracle10编程SQL(10)处理例外
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*处理例外
*/
--例外简介
--处理例外-传递例外
declare
v_ename emp.ename%TYPE;
begin
SELECT ename INTO v_ename FROM emp
where empno=&no;
dbms_output.put_line('雇员名:'||v_ename);
exceptio
- 【Java】Java执行远程机器上Linux命令
bit1129
linux命令
Java使用ethz通过ssh2执行远程机器Linux上命令,
封装定义Linux机器的环境信息
package com.tom;
import java.io.File;
public class Env {
private String hostaddr; //Linux机器的IP地址
private Integer po
- java通信之Socket通信基础
白糖_
javasocket网络协议
正处于网络环境下的两个程序,它们之间通过一个交互的连接来实现数据通信。每一个连接的通信端叫做一个Socket。一个完整的Socket通信程序应该包含以下几个步骤:
①创建Socket;
②打开连接到Socket的输入输出流;
④按照一定的协议对Socket进行读写操作;
④关闭Socket。
Socket通信分两部分:服务器端和客户端。服务器端必须优先启动,然后等待soc
- angular.bind
boyitech
AngularJSangular.bindAngularJS APIbind
angular.bind 描述: 上下文,函数以及参数动态绑定,返回值为绑定之后的函数. 其中args是可选的动态参数,self在fn中使用this调用。 使用方法: angular.bind(se
- java-13个坏人和13个好人站成一圈,数到7就从圈里面踢出一个来,要求把所有坏人都给踢出来,所有好人都留在圈里。请找出初始时坏人站的位置。
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class KickOutBadGuys {
/**
* 题目:13个坏人和13个好人站成一圈,数到7就从圈里面踢出一个来,要求把所有坏人都给踢出来,所有好人都留在圈里。请找出初始时坏人站的位置。
* Maybe you can find out
- Redis.conf配置文件及相关项说明(自查备用)
Kai_Ge
redis
Redis.conf配置文件及相关项说明
# Redis configuration file example
# Note on units: when memory size is needed, it is possible to specifiy
# it in the usual form of 1k 5GB 4M and so forth:
#
- [强人工智能]实现大规模拓扑分析是实现强人工智能的前奏
comsci
人工智能
真不好意思,各位朋友...博客再次更新...
节点数量太少,网络的分析和处理能力肯定不足,在面对机器人控制的需求方面,显得力不从心....
但是,节点数太多,对拓扑数据处理的要求又很高,设计目标也很高,实现起来难度颇大...
- 记录一些常用的函数
dai_lm
java
public static String convertInputStreamToString(InputStream is) {
StringBuilder result = new StringBuilder();
if (is != null)
try {
InputStreamReader inputReader = new InputStreamRead
- Hadoop中小规模集群的并行计算缺陷
datamachine
mapreducehadoop并行计算
注:写这篇文章的初衷是因为Hadoop炒得有点太热,很多用户现有数据规模并不适用于Hadoop,但迫于扩容压力和去IOE(Hadoop的廉价扩展的确非常有吸引力)而尝试。尝试永远是件正确的事儿,但有时候不用太突进,可以调优或调需求,发挥现有系统的最大效用为上策。
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- 小学4年级英语单词背诵第二课
dcj3sjt126com
englishword
egg 蛋
twenty 二十
any 任何
well 健康的,好
twelve 十二
farm 农场
every 每一个
back 向后,回
fast 快速的
whose 谁的
much 许多
flower 花
watch 手表
very 非常,很
sport 运动
Chinese 中国的
- 自己实践了github的webhooks, linux上面的权限需要注意
dcj3sjt126com
githubwebhook
环境, 阿里云服务器
1. 本地创建项目, push到github服务器上面
2. 生成www用户的密钥
sudo -u www ssh-keygen -t rsa -C "
[email protected]"
3. 将密钥添加到github帐号的SSH_KEYS里面
3. 用www用户执行克隆, 源使
- Java冒泡排序
蕃薯耀
冒泡排序Java冒泡排序Java排序
冒泡排序
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年6月23日 10:40:14 星期二
http://fanshuyao.iteye.com/
- Excle读取数据转换为实体List【基于apache-poi】
hanqunfeng
apache
1.依赖apache-poi
2.支持xls和xlsx
3.支持按属性名称绑定数据值
4.支持从指定行、列开始读取
5.支持同时读取多个sheet
6.具体使用方式参见org.cpframework.utils.excelreader.CP_ExcelReaderUtilTest.java
比如:
Str
- 3个处于草稿阶段的Javascript API介绍
jackyrong
JavaScript
原文:
http://www.sitepoint.com/3-new-javascript-apis-may-want-follow/?utm_source=html5weekly&utm_medium=email
本文中,介绍3个仍然处于草稿阶段,但应该值得关注的Javascript API.
1) Web Alarm API
&
- 6个创建Web应用程序的高效PHP框架
lampcy
Web框架PHP
以下是创建Web应用程序的PHP框架,有coder bay网站整理推荐:
1. CakePHP
CakePHP是一个PHP快速开发框架,它提供了一个用于开发、维护和部署应用程序的可扩展体系。CakePHP使用了众所周知的设计模式,如MVC和ORM,降低了开发成本,并减少了开发人员写代码的工作量。
2. CodeIgniter
CodeIgniter是一个非常小且功能强大的PHP框架,适合需
- 评"救市后中国股市新乱象泛起"谣言
nannan408
首先来看百度百家一位易姓作者的新闻:
三个多星期来股市持续暴跌,跌得投资者及上市公司都处于极度的恐慌和焦虑中,都要寻找自保及规避风险的方式。面对股市之危机,政府突然进入市场救市,希望以此来重建市场信心,以此来扭转股市持续暴跌的预期。而政府进入市场后,由于市场运作方式发生了巨大变化,投资者及上市公司为了自保及为了应对这种变化,中国股市新的乱象也自然产生。
首先,中国股市这两天
- 页面全屏遮罩的实现 方式
Rainbow702
htmlcss遮罩mask
之前做了一个页面,在点击了某个按钮之后,要求页面出现一个全屏遮罩,一开始使用了position:absolute来实现的。当时因为画面大小是固定的,不可以resize的,所以,没有发现问题。
最近用了同样的做法做了一个遮罩,但是画面是可以进行resize的,所以就发现了一个问题,当画面被reisze到浏览器出现了滚动条的时候,就发现,用absolute 的做法是有问题的。后来改成fixed定位就
- 关于angularjs的点滴
tntxia
AngularJS
angular是一个新兴的JS框架,和以往的框架不同的事,Angularjs更注重于js的建模,管理,同时也提供大量的组件帮助用户组建商业化程序,是一种值得研究的JS框架。
Angularjs使我们可以使用MVC的模式来写JS。Angularjs现在由谷歌来维护。
这里我们来简单的探讨一下它的应用。
首先使用Angularjs我
- Nutz--->>反复新建ioc容器的后果
xiaoxiao1992428
DAOmvcIOCnutz
问题:
public class DaoZ {
public static Dao dao() { // 每当需要使用dao的时候就取一次
Ioc ioc = new NutIoc(new JsonLoader("dao.js"));
return ioc.get(