- 机器学习-------数据标准化
罔闻_spider
数据分析算法机器学习人工智能
什么是归一化,它与标准化的区别是什么?一作用在做训练时,需要先将特征值与标签标准化,可以防止梯度防炸和过拟合;将标签标准化后,网络预测出的数据是符合标准正态分布的—StandarScaler(),与真实值有很大差别。因为StandarScaler()对数据的处理是(真实值-平均值)/标准差。同时在做预测时需要将输出数据逆标准化提升模型精度:标准化/归一化使不同维度的特征在数值上更具比较性,提高分类
- 优秀吧,不要留恋身后。
左手咖啡右手coffee
我们行至桥边,径直跨过,又转身烧毁,烧掉了前行的证据,只留下记忆中的滚滚浓烟以及也许曾经湿润的双眼。——汤姆·斯托帕德在中间的人永远都面临被嫉妒和攻击只有当你成为优秀到别人触碰不到的高度你才彻底和言语的攻击与愚昧脱离关系因为你根本不关心身后人你跟他们的差距已经不是一两句话可以改变的事实旁边人的细微言语改变不了你的成功轨迹但这部分人只是少数多数的我们仍然处于大部分人的中等位置就好像是正态分布曲线两端
- 成功学不能学
润物老师
成功是一个小概率事件,混得太惨也是。大部分人,还是过着不太成功不太失败的日子。如果我们要修理一辆汽车,你会只坚持用扳手,不用螺丝刀么?我们既可以用扳手,也可以用螺丝刀。关键是,目标是把车修好。要点拆解一、成功永远是小概率事件通过对炼金术的案例,以及数学中的正态分布曲线,即无论什么群体,随机变量的概率分布大多数总会停留在某一个值前后,离这个值越远,出现的概率越少。来说明,成功也是个小概率事件,混的太
- 数学建模——Box-Cox变换
Desire.984
Python数学建模数学建模python
用途:当某个随机变量XXX不服从正态分布的时候,可以尝试通过这种变换将其变成正态分布。两个常用的变换对数变换:已知随机变量XXX,如果有lnX∼N(μ,σ2)\lnX\simN(\mu,\sigma^2)lnX∼N(μ,σ2),那么对XXX使用对数变换。适合随着自变量的增加,因变量的方差也增大的模型。平方根变换:已知随机变量XXX,如果有X∼N(μ,σ2)\sqrtX\simN(\mu,\sig
- 数模原理精解【8】
叶绿先锋
基础数学与应用数学人工智能统计分析概率论数学建模
文章目录协方差概述协方差的定义协方差的计算协方差的例子协方差矩阵协方差矩阵定义协方差矩阵的性质协方差矩阵的计算协方差矩阵的例子协方差矩阵的例题多元正态分布基础多元正态分布密度函数多元正态分布密度函数Julia实现详细解释定义计算例子例题参考文献协方差概述协方差是一种统计度量,用于描述两个变量之间的线性相关程度以及它们变化的趋势是否一致。具体来说,协方差计算的是两个变量同时偏离其均值的程度。如果两个
- 【统计学习方法读书笔记】(四)朴素贝叶斯法
Y.G Bingo
统计学习方法人工智能统计学习概率概率论
终于到了贝叶斯估计这章了,贝叶斯估计在我心中一直是很重要的地位,不过发现书中只用了不到10页介绍这一章,深度内容后,发现贝叶斯估计的基础公式确实不多,但是由于正态分布在生活中的普遍性,贝叶斯估计才应用的非常多吧!默认输入变量用XXX表示,输出变量用YYY表示概率公式描述:P(X=x)P(X=x)P(X=x):表示当X=xX=xX=x时的概率P(X=x∣Y=ck)P(X=x|Y=c_k)P(X=x∣
- python产生20个随机数_python随机数,python产生20个随机整数
weixin_39637614
python产生20个随机数
1从给定参数的正态分布中生成随机数当考虑从正态分布中生成随机数时,应当首先知道正态分布的均值和方差(标准差),有了这些,就可以调用python中现有的模块和函数来生成随机数了。这里调用了Numpy模块中的random.normal函数,由于逻辑非参简单,所有直接贴上代码如下:importnumpyasnp#定义从正态分布中获取随机数的函数defget_normal_random_number(lo
- 一些可能很有用的矩阵知识
黑洞是不黑
transformer数学理论矩阵线性代数人工智能
一些可有可无的矩阵知识酉矩阵酉矩阵一个服从正态分布的向量乘以一个酉矩阵,得到的向量仍然服从正态分布酉矩阵是一个复数矩阵,满足其转置的共轭等于其逆矩阵。当一个向量通过一个酉矩阵进行线性变换时,它的模长保持不变,只是发生了旋转和缩放。这意味着如果原始向量服从正态分布,变换后的向量仍将服从相同的正态分布。proof:proof:proof:当一个向量服从正态分布时,其概率密度函数(PDF)可以表示为:f
- matlab 发射随机信号,matlab随机信号处理
刚下拖拉机
matlab发射随机信号
matlab中rand和randn是产生随机数的命令,x=rand(1,N)产生(0,1)区间均匀分布的长度为N的随机信号,x=randn(1,N)产生长度为N且具有零均值和单位方差的正态分布的随机信号。matlab中产生伪随机数需要种子,把不同的种子用于不同的随机数生成器产生不同的伪随机数。betarnd贝塔分布的随机数生成器binornd二项分布的随机数生成器chi2rnd卡方分布的随机数生成
- ValueError: Expected parameter scale (Tensor of shape (2854529,)) of distribution Normal(loc: torch.
zhangfeng1133
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正态分布,尺度需要大于0,解决办法scale=F.softplus(scale)Traceback(mostrecentcalllast):Theaboveexceptionwasthedirectcauseofthefollowingexception:Traceback(mostrecentcalllast):File"/home/aistudio/bnn_pyro_fso_middle_2_
- Spark MLlib模型训练—回归算法 GLR( Generalized Linear Regression)
猫猫姐
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SparkMLlib模型训练—回归算法GLR(GeneralizedLinearRegression)在大数据分析中,线性回归虽然常用,但在许多实际场景中,目标变量和特征之间的关系并非线性,这时广义线性回归(GeneralizedLinearRegression,GLR)便应运而生。GLR是线性回归的扩展,能够处理非正态分布的目标变量,广泛用于分类、回归以及其他统计建模任务。本文将深入探讨Spar
- 数学建模—SPSS学习笔记
shellier
数学建模—SPSS学习笔记学习笔记数学建模
1、描述统计(描述一组数据的集中和离散情况)SPSS操作分析—描述统计—描述度量标准:度量(定距变量IntervalData)【可以分类(=和≠),可以排序(>和和30),其样本均值都近似服从正态分布。条件二:样本数据是连续的且数据之间的差异不能太大(不能包含离群点或异常值)。条件三:每组样本之间相互独立。条件四:皮尔逊相关系数有效的前提是两组数据(两个对象)之间呈线性关系。2)散点图检验使用EX
- R 实现正态性检验,方差齐性检验t检验
霍歌
检验数值是否服从正态分布有很多种方式,这种比较简单。mu<-c(0,0,0)Sigma<-matrix(c(1,0.5,0.25,0.5,1,0.5,0.25,0.5,1),3,3)M<-mvrnorm(1000,mu,Sigma)QQ-PLOTqqnorm(M[,1]);qqline(M[,1],col=2)shapiro,testshapiro.test(M[,1])P值大于0.05的意义是符
- python绘制二维正态分布概率密度图(2d,3d)
马鹿91
pythonnumpy
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.
- python验证中心极限定理_中心极限定理的最最通俗解释
Thegirlisvery
python验证中心极限定理
一、什么是中心极限定理在适当的条件下,大量相互独立随机变量的均值经适当标准化后依分布收敛于正态分布。每次从这些总体中随机抽取n个抽样,一共抽m次。然后把这m组抽样分别求出平均值,这些平均值的分布接近正态分布。设从均值为μ、方差为(有限)的任意一个总体中抽取样本量为n的样本,当n充分大时,样本均值的抽样分布近似服从均值为μ、方差为的正态分布。中心极限定理告诉我们,当样本量足够大时,样本均值的分布慢慢
- 中心极限定理
不倒的不倒翁先森
概率论
中心极限定理(CentralLimitTheorem,CLT)是概率论中的一个重要定理,它说明了在某些条件下,独立随机变量的和(或平均值)趋向于正态分布的性质。具体来说,中心极限定理可以描述为:定理表述:设(X1,X2,…,Xn)(X_1,X_2,\dots,X_n)(X1,X2,…,Xn)是一组相互独立、服从相同分布的随机变量,其数学期望为μ\muμ,方差为σ2\sigma^2σ2(有限且不为零
- 2019-10-19-突然觉得自己看懂了,一元随机变量函数的密度函数问题
赵小幺bies
这样的话,的分布函数知道了,求Y的密度函数就是一件很简单的事了。如果是个严格单调函数,有下面的公式可以用。如果不是严格单调函数,有上面的定理可以用。是单调函数时,注意绝对值符号的应用正态分布应用的太多了,单独拿出来强调一下小例子1:,求的分布函数,密度函数。显然,Y也是正态分布,它的期望是它的方差是:从而,其分布函数和密度函数也就可以写出来了。的密度函数是:分布函数从而的密度函数是分布函数是一般来
- 数据挖掘|数据预处理|基于Python的数据标准化方法
皖山文武
数据挖掘数据建模与分析python数据挖掘开发语言
基于Python的数据标准化方法1.z-score方法2.极差标准化方法3.最大绝对值标准化方法在数据分析之前,通常需要先将数据标准化(Standardization),利用标准化后的数据进行数据分析,以避免属性之间不同度量和取值范围差异造成数据对分析结果的影响。1.z-score方法Z-score方法是基于原始数据的均值和标准差来进行数据标准化的,处理后的数据均值为0,方差为1,符合标准正态分布
- 每天一个数据分析题(二百零一)
紫色沙
数据分析题库数据分析数据挖掘
以下关于线性回归模型的经典假设,描述正确的是()。A.自变量与因变量必须有线性关系B.正交假定:扰动项与自变量不相关,期望值为0C.扰动项之间相互独立且服从方差相等的同一个正态分布D.多元线性回归中,自变量之间不能有强共线性题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案
- JavaScript 正态分布的一种实现方法
老邵
functiongetWeight(){//正态分布函数functiongaussianRandom(start,end){returnMath.floor(start+gaussianRand()*(end-start+1));//更偏向于中间的值乘以前后的差,加上前面的值,得到更偏向于中间的最终值}functiongaussianRand(){varrand=0;for(vari=0;i{re
- 成长是每个人贯穿一生的课题,让心理学家荣格带你自愈,带你成长
记不住正态分布的蔷色
文/记不住正态分布的蔷色知乎上有人问,孩子上初一了,女孩,最近强烈要求每晚要锁门睡觉怎么办,大家有同款娃吗?结果下面的回答多半是挺娃,而不是挺家长的。我也写了个回答,我说,不知道有没有同款娃,但我相信有很多同款父母。结果很多人在评论区说,因为自己锁门,妈妈把门砸了,还说她不对。还有人说,已经结婚了,父母进房间还是不敲门。说实在的,我的家庭氛围相对轻松,小时候农村也没有条件给每个孩子安排一个房间,所
- 概率密度函数(PDF)与神经网络中的激活函数
daode3056
神经网络算法pdf人工智能机器学习算法
原创:项道德(daode3056,daode1212)在量子力学中,许多现象都是统计的结果,基本上用的是正态分布,然而,从本质上思考,应该还存在低阶的分布,标准的正态分布是它的极限,这样一来,或许在某些状态,要多关注瞬间与低能的统计分布,这就要推出一些低阶的分布,些分布大多都要出现特殊函数,先看看Besselfunction:以下是作者应用“第二类虚宗量的贝塞尔函数”的积分:它也代表一类分布,它是
- Echarts绘制任意数据的正态分布图
tsunami_______
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一、什么是正态分布正态分布,又称高斯分布或钟形曲线,是统计学中最为重要和常用的分布之一。正态分布是一种连续型的概率分布,其概率密度函数(ProbabilityDensityFunction,简称PDF)可以通过一个平均值(μ,mu)和标准差(σ,sigma)来完全描述。若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ2的正态分布,记为N(μ,σ2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置,其标准
- 多元分析方法
学习不止,掉发不停
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1.判别分析判别分析是一种分类方法,它是根据已掌握的每个类别的若干样本的数据信息,求出判别函数,再根据判别函数判别未知样本点所属的类别1.1距离判别法距离判别法就是建立待判定对象工到Ai的距离d(工,Ai),然后根据距离最近原则进行判别。距离一般采用Mahalanobis距离(马氏距离)【例题】fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier#程序文件
- Z分数标准化
草明
数据结构与算法机器学习人工智能
Z分数标准化是一种常用的数据标准化方法,用于将不同数据集的值转换为具有相同比例和零均值、标准差为1的标准正态分布。这种标准化方法对于机器学习和统计分析中的特征缩放和数据预处理非常有用。标准化的步骤如下:计算均值和标准差:对于给定的数据集,首先计算其均值(μ)和标准差(σ)。计算Z分数:对于数据集中的每个数据点Xi,使用下面的公式计算其Z分数:这样做可以将原始数据转换为以数据集均值为中心,标准差为单
- R语言GARCH族模型:正态分布、t、GED分布EGARCH、TGARCH的VaR分析股票指数|附代码数据
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全文链接:http://tecdat.cn/?p=31023最近我们被客户要求撰写关于GARCH族模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。如何构建合适的模型以恰当的方法对风险进行测量是当前金融研究领域的一个热门话题(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据********)。VaR方法作为当前业内比较流行的测量金融风险的方法,具有简洁,明了的特点,而且相对于方差来讲,更多的将投资人的损失作为风险具有更
- 《为什么》第二章:因果推断的起源
苏耀勇
如题所示,这一章主要讲解的是因果关系的历史和起源。从高尔顿的弹珠台,到卡尔.皮尔逊的相关性、到休厄尔.赖特的路径图和贝叶斯定律。高尔顿的弹珠台:高尔顿用这种类似弹珠台的仪器解释遗传特性,比如身高在人类中的分布基本上符合(a)这样的钟形(正态分布)。但是,这样的模型存在一个致命的缺陷,如果用若干级弹珠台模拟若干代人群的遗传特性的话,底部的钟形分布就会越来越宽,越来越散开,这意味着身高的人的后代会越来
- 正态分布-基本概念
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- 正态分布-形状与特点
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- MATLAB知识点:normrnd函数(★★☆☆☆)生成正态分布的随机数
数学建模学习交流
MATLAB知识点详解matlab开发语言数学建模
讲解视频:可以在bilibili搜索《MATLAB教程新手入门篇——数学建模清风主讲》。MATLAB教程新手入门篇(数学建模清风主讲,适合零基础同学观看)_哔哩哔哩_bilibili节选自第3章:课后习题讲解中拓展的函数在讲解第三章课后习题的过程中,我给大家拓展了一些讲义中没有介绍的新函数:(3)normrnd函数(★★☆☆☆)normrnd函数可以生成正态分布的随机数,该函数需要统计和机器学习工
- 开发者关心的那些事
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ios游戏编程apple支付
我要在app里添加IAP,必须要注册自己的产品标识符(product identifiers)。产品标识符是什么?
产品标识符(Product Identifiers)是一串字符串,它用来识别你在应用内贩卖的每件商品。App Store用产品标识符来检索产品信息,标识符只能包含大小写字母(A-Z)、数字(0-9)、下划线(-)、以及圆点(.)。你可以任意排列这些元素,但我们建议你创建标识符时使用
- 负载均衡器技术Nginx和F5的优缺点对比
bijian1013
nginxF5
对于数据流量过大的网络中,往往单一设备无法承担,需要多台设备进行数据分流,而负载均衡器就是用来将数据分流到多台设备的一个转发器。
目前有许多不同的负载均衡技术用以满足不同的应用需求,如软/硬件负载均衡、本地/全局负载均衡、更高
- LeetCode[Math] - #9 Palindrome Number
Cwind
javaAlgorithm题解LeetCodeMath
原题链接:#9 Palindrome Number
要求:
判断一个整数是否是回文数,不要使用额外的存储空间
难度:简单
分析:
题目限制不允许使用额外的存储空间应指不允许使用O(n)的内存空间,O(1)的内存用于存储中间结果是可以接受的。于是考虑将该整型数反转,然后与原数字进行比较。
注:没有看到有关负数是否可以是回文数的明确结论,例如
- 画图板的基本实现
15700786134
画图板
要实现画图板的基本功能,除了在qq登陆界面中用到的组件和方法外,还需要添加鼠标监听器,和接口实现。
首先,需要显示一个JFrame界面:
public class DrameFrame extends JFrame { //显示
- linux的ps命令
被触发
linux
Linux中的ps命令是Process Status的缩写。ps命令用来列出系统中当前运行的那些进程。ps命令列出的是当前那些进程的快照,就是执行ps命令的那个时刻的那些进程,如果想要动态的显示进程信息,就可以使用top命令。
要对进程进行监测和控制,首先必须要了解当前进程的情况,也就是需要查看当前进程,而 ps 命令就是最基本同时也是非常强大的进程查看命令。使用该命令可以确定有哪些进程正在运行
- Android 音乐播放器 下一曲 连续跳几首歌
肆无忌惮_
android
最近在写安卓音乐播放器的时候遇到个问题。在MediaPlayer播放结束时会回调
player.setOnCompletionListener(new OnCompletionListener() {
@Override
public void onCompletion(MediaPlayer mp) {
mp.reset();
Log.i("H
- java导出txt文件的例子
知了ing
javaservlet
代码很简单就一个servlet,如下:
package com.eastcom.servlet;
import java.io.BufferedOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.net.URLEncoder;
import java.sql.Connection;
import java.sql.Resu
- Scala stack试玩, 提高第三方依赖下载速度
矮蛋蛋
scalasbt
原文地址:
http://segmentfault.com/a/1190000002894524
sbt下载速度实在是惨不忍睹, 需要做些配置优化
下载typesafe离线包, 保存为ivy本地库
wget http://downloads.typesafe.com/typesafe-activator/1.3.4/typesafe-activator-1.3.4.zip
解压r
- phantomjs安装(linux,附带环境变量设置) ,以及casperjs安装。
alleni123
linuxspider
1. 首先从官网
http://phantomjs.org/下载phantomjs压缩包,解压缩到/root/phantomjs文件夹。
2. 安装依赖
sudo yum install fontconfig freetype libfreetype.so.6 libfontconfig.so.1 libstdc++.so.6
3. 配置环境变量
vi /etc/profil
- JAVA IO FileInputStream和FileOutputStream,字节流的打包输出
百合不是茶
java核心思想JAVA IO操作字节流
在程序设计语言中,数据的保存是基本,如果某程序语言不能保存数据那么该语言是不可能存在的,JAVA是当今最流行的面向对象设计语言之一,在保存数据中也有自己独特的一面,字节流和字符流
1,字节流是由字节构成的,字符流是由字符构成的 字节流和字符流都是继承的InputStream和OutPutStream ,java中两种最基本的就是字节流和字符流
类 FileInputStream
- Spring基础实例(依赖注入和控制反转)
bijian1013
spring
前提条件:在http://www.springsource.org/download网站上下载Spring框架,并将spring.jar、log4j-1.2.15.jar、commons-logging.jar加载至工程1.武器接口
package com.bijian.spring.base3;
public interface Weapon {
void kil
- HR看重的十大技能
bijian1013
提升能力HR成长
一个人掌握何种技能取决于他的兴趣、能力和聪明程度,也取决于他所能支配的资源以及制定的事业目标,拥有过硬技能的人有更多的工作机会。但是,由于经济发展前景不确定,掌握对你的事业有所帮助的技能显得尤为重要。以下是最受雇主欢迎的十种技能。 一、解决问题的能力 每天,我们都要在生活和工作中解决一些综合性的问题。那些能够发现问题、解决问题并迅速作出有效决
- 【Thrift一】Thrift编译安装
bit1129
thrift
什么是Thrift
The Apache Thrift software framework, for scalable cross-language services development, combines a software stack with a code generation engine to build services that work efficiently and s
- 【Avro三】Hadoop MapReduce读写Avro文件
bit1129
mapreduce
Avro是Doug Cutting(此人绝对是神一般的存在)牵头开发的。 开发之初就是围绕着完善Hadoop生态系统的数据处理而开展的(使用Avro作为Hadoop MapReduce需要处理数据序列化和反序列化的场景),因此Hadoop MapReduce集成Avro也就是自然而然的事情。
这个例子是一个简单的Hadoop MapReduce读取Avro格式的源文件进行计数统计,然后将计算结果
- nginx定制500,502,503,504页面
ronin47
nginx 错误显示
server {
listen 80;
error_page 500/500.html;
error_page 502/502.html;
error_page 503/503.html;
error_page 504/504.html;
location /test {return502;}}
配置很简单,和配
- java-1.二叉查找树转为双向链表
bylijinnan
二叉查找树
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class BSTreeToLinkedList {
/*
把二元查找树转变成排序的双向链表
题目:
输入一棵二元查找树,将该二元查找树转换成一个排序的双向链表。
要求不能创建任何新的结点,只调整指针的指向。
10
/ \
6 14
/ \
- Netty源码学习-HTTP-tunnel
bylijinnan
javanetty
Netty关于HTTP tunnel的说明:
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/channel/socket/http/package-summary.html#package_description
这个说明有点太简略了
一个完整的例子在这里:
https://github.com/bylijinnan
- JSONUtil.serialize(map)和JSON.toJSONString(map)的区别
coder_xpf
jqueryjsonmapval()
JSONUtil.serialize(map)和JSON.toJSONString(map)的区别
数据库查询出来的map有一个字段为空
通过System.out.println()输出 JSONUtil.serialize(map): {"one":"1","two":"nul
- Hibernate缓存总结
cuishikuan
开源sshjavawebhibernate缓存三大框架
一、为什么要用Hibernate缓存?
Hibernate是一个持久层框架,经常访问物理数据库。
为了降低应用程序对物理数据源访问的频次,从而提高应用程序的运行性能。
缓存内的数据是对物理数据源中的数据的复制,应用程序在运行时从缓存读写数据,在特定的时刻或事件会同步缓存和物理数据源的数据。
二、Hibernate缓存原理是怎样的?
Hibernate缓存包括两大类:Hib
- CentOs6
dalan_123
centos
首先su - 切换到root下面1、首先要先安装GCC GCC-C++ Openssl等以来模块:yum -y install make gcc gcc-c++ kernel-devel m4 ncurses-devel openssl-devel2、再安装ncurses模块yum -y install ncurses-develyum install ncurses-devel3、下载Erang
- 10款用 jquery 实现滚动条至页面底端自动加载数据效果
dcj3sjt126com
JavaScript
无限滚动自动翻页可以说是web2.0时代的一项堪称伟大的技术,它让我们在浏览页面的时候只需要把滚动条拉到网页底部就能自动显示下一页的结果,改变了一直以来只能通过点击下一页来翻页这种常规做法。
无限滚动自动翻页技术的鼻祖是微博的先驱:推特(twitter),后来必应图片搜索、谷歌图片搜索、google reader、箱包批发网等纷纷抄袭了这一项技术,于是靠滚动浏览器滚动条
- ImageButton去边框&Button或者ImageButton的背景透明
dcj3sjt126com
imagebutton
在ImageButton中载入图片后,很多人会觉得有图片周围的白边会影响到美观,其实解决这个问题有两种方法
一种方法是将ImageButton的背景改为所需要的图片。如:android:background="@drawable/XXX"
第二种方法就是将ImageButton背景改为透明,这个方法更常用
在XML里;
<ImageBut
- JSP之c:foreach
eksliang
jspforearch
原文出自:http://www.cnblogs.com/draem0507/archive/2012/09/24/2699745.html
<c:forEach>标签用于通用数据循环,它有以下属性 属 性 描 述 是否必须 缺省值 items 进行循环的项目 否 无 begin 开始条件 否 0 end 结束条件 否 集合中的最后一个项目 step 步长 否 1
- Android实现主动连接蓝牙耳机
gqdy365
android
在Android程序中可以实现自动扫描蓝牙、配对蓝牙、建立数据通道。蓝牙分不同类型,这篇文字只讨论如何与蓝牙耳机连接。
大致可以分三步:
一、扫描蓝牙设备:
1、注册并监听广播:
BluetoothAdapter.ACTION_DISCOVERY_STARTED
BluetoothDevice.ACTION_FOUND
BluetoothAdapter.ACTION_DIS
- android学习轨迹之四:org.json.JSONException: No value for
hyz301
json
org.json.JSONException: No value for items
在JSON解析中会遇到一种错误,很常见的错误
06-21 12:19:08.714 2098-2127/com.jikexueyuan.secret I/System.out﹕ Result:{"status":1,"page":1,&
- 干货分享:从零开始学编程 系列汇总
justjavac
编程
程序员总爱重新发明轮子,于是做了要给轮子汇总。
从零开始写个编译器吧系列 (知乎专栏)
从零开始写一个简单的操作系统 (伯乐在线)
从零开始写JavaScript框架 (图灵社区)
从零开始写jQuery框架 (蓝色理想 )
从零开始nodejs系列文章 (粉丝日志)
从零开始编写网络游戏 
- jquery-autocomplete 使用手册
macroli
jqueryAjax脚本
jquery-autocomplete学习
一、用前必备
官方网站:http://bassistance.de/jquery-plugins/jquery-plugin-autocomplete/
当前版本:1.1
需要JQuery版本:1.2.6
二、使用
<script src="./jquery-1.3.2.js" type="text/ja
- PLSQL-Developer或者Navicat等工具连接远程oracle数据库的详细配置以及数据库编码的修改
超声波
oracleplsql
在服务器上将Oracle安装好之后接下来要做的就是通过本地机器来远程连接服务器端的oracle数据库,常用的客户端连接工具就是PLSQL-Developer或者Navicat这些工具了。刚开始也是各种报错,什么TNS:no listener;TNS:lost connection;TNS:target hosts...花了一天的时间终于让PLSQL-Developer和Navicat等这些客户
- 数据仓库数据模型之:极限存储--历史拉链表
superlxw1234
极限存储数据仓库数据模型拉链历史表
在数据仓库的数据模型设计过程中,经常会遇到这样的需求:
1. 数据量比较大; 2. 表中的部分字段会被update,如用户的地址,产品的描述信息,订单的状态等等; 3. 需要查看某一个时间点或者时间段的历史快照信息,比如,查看某一个订单在历史某一个时间点的状态, 比如,查看某一个用户在过去某一段时间内,更新过几次等等; 4. 变化的比例和频率不是很大,比如,总共有10
- 10点睛Spring MVC4.1-全局异常处理
wiselyman
spring mvc
10.1 全局异常处理
使用@ControllerAdvice注解来实现全局异常处理;
使用@ControllerAdvice的属性缩小处理范围
10.2 演示
演示控制器
package com.wisely.web;
import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.spring