- 【机器学习|学习笔记】特征选择(Feature Selection)和特征提取(Feature Extraction)都是用于降维、提升模型性能和泛化能力的重要手段。
努力毕业的小土博^_^
机器学习学习笔记机器学习学习笔记人工智能神经网络
【机器学习|学习笔记】特征选择(FeatureSelection)和特征提取(FeatureExtraction)都是用于降维、提升模型性能和泛化能力的重要手段。【机器学习|学习笔记】特征选择(FeatureSelection)和特征提取(FeatureExtraction)都是用于降维、提升模型性能和泛化能力的重要手段。文章目录【机器学习|学习笔记】特征选择(FeatureSelection)和
- OpenCV图像边缘检测
慕婉0307
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一、边缘检测基础概念边缘检测是图像处理中最基本也是最重要的操作之一,它能识别图像中亮度或颜色急剧变化的区域,这些区域通常对应物体的边界。OpenCV提供了多种边缘检测方法,从传统的算子到基于深度学习的现代方法。1.1为什么需要边缘检测?数据降维:将图像转换为边缘表示可大幅减少数据量特征提取:边缘是图像最重要的视觉特征之一预处理步骤:为物体识别、图像分割等高级任务做准备噪声抑制:某些边缘检测方法具有
- 《dlib库中的聚类》算法详解:从原理到实践
A小庞
算法算法聚类数据挖掘机器学习c++
一、dlib库与聚类算法的关联1.1dlib库的核心功能dlib是一个基于C++的机器学习和计算机视觉工具库,其聚类算法模块提供了多种高效的无监督学习工具。聚类算法在dlib中主要用于:数据分组:将相似的数据点划分为同一簇。特征分析:通过聚类结果发现数据潜在的结构。降维辅助:结合聚类结果进行特征选择或数据压缩。dlib支持的经典聚类算法包括K-Means和ChineseWhispers,适用于图像
- 3 大语言模型预训练数据-3.2 数据处理-3.2.2 冗余去除——2.SimHash算法文本去重实战案例:新闻文章去重场景
SimHash算法文本去重实战案例:新闻文章去重场景一、案例背景与目标二、具体实现步骤与示例1.**待去重文本示例**2.**步骤1:文本预处理与特征提取**3.**步骤2:特征向量化与哈希映射**4.**步骤3:特征向量聚合**5.**步骤4:降维生成SimHash值**6.**步骤5:计算汉明距离与去重判断**三、工程化实现代码(Python简化示例)四、案例总结与优化点一、案例背景与目标假设
- CNN-GRU混合模型学习笔记
weixin_54372988
cnngru学习
GRU学习笔记CNN:卷积神经网络GRU(GateRecurrentUnit),门控循环单元CNN:卷积神经网络3个组成部分:1.卷积层——提取图像局部特征2.池化层——降维(防止过拟合)3.全连接层——输出结果一个卷积核扫完整张图片,得到每个小区域的特征值具体应用中通常有多个卷积核CNN可能有多层结构,如LeNet-5:卷积层–池化层–卷积层–池化层–卷积层–全连接层处理时间序列(1D序列):(
- 《AI颠覆编码:GPT-4在编译器层面的奇幻漂流》的深度技术解析
踢足球的,程序猿
人工智能pythonc语言
一、传统编译器的黄昏:LLVM面临的AI降维打击1.1经典优化器的性能天花板//LLVM循环优化Pass传统实现(LoopUnroll.cpp)voidLoopUnrollPass::runOnLoop(Loop*L){unsignedTripCount=SE->getSmallConstantTripCount(L);if(!TripCount||TripCount>UnrollThreshol
- SPSS配对t检验,配对样本的相关系数和对应的显著性该怎么理解呢?
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算法
在数据分析的世界里,SPSS是一个强大的工具,它可以帮助我们更好地理解和解释数据。今天我们要聊的是一个非常实用但又容易让人困惑的话题——SPSS配对t检验中的配对样本相关系数及其显著性该如何理解?想象一下,你是一名CDA(CertifiedDataAnalyst)持证人,正在为一家公司分析员工的绩效提升情况。公司实施了一项新的培训计划,并希望了解这项培训是否有效。为了评估培训效果,你需要比较员工在
- 3 大语言模型预训练数据-3.2 数据处理-3.2.2 冗余去除——1.SimHash算法处理冗余信息的核心原理
SimHash算法处理冗余信息的核心原理一、SimHash算法的定位与核心目标二、SimHash算法的核心原理与执行流程1.**文本预处理与特征提取**2.**特征向量化与哈希映射**3.**特征向量聚合**4.**降维生成SimHash值**5.**相似性判断与冗余过滤**三、SimHash处理冗余信息的核心优势四、实际应用中的优化策略五、SimHash的局限性与补充方案一、SimHash算法的
- 【AI时代生死局】Python程序员如何靠这3招逆天改命?(附免费转型资源包)
骆驼_代码狂魔
程序员的生存人工智能python开发语言决策树
开篇暴击:程序员正在经历的「降维打击」https://via.placeholder.com/600x300?text=AI%E5%8F%96%E4%BB%A3%E4%BA%BA%E7%B1%BB%E7%BC%96%E7%A8%8B%E8%BF%9B%E5%BA%A6%E8%A1%A8"当你还在纠结Python语法时,AI已经能3秒生成整个电商系统..."(用具体数据增强可信度:GitHubCop
- TIP-2025《Data Subdivision Based Dual-Weighted Robust Principal Component Analysis》
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核心思想分析这篇论文提出了一个新颖的主成分分析(PCA)方法,称为DataSubdivisionBasedDual-WeightedRobustPrincipalComponentAnalysis(DRPCA),旨在解决传统PCA在处理包含噪声和异常值的数据时的鲁棒性问题。其核心思想包括以下几个方面:数据细分与双权重机制:传统PCA假设数据已中心化,并使用平方l2l_2l2-范数,这对噪声和异常值
- 八种常见的神经网络介绍
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技术专栏神经网络人工智能深度学习
在深度学习的世界里,各种神经网络模型层出不穷,每一种都有其独特的魅力和优势。今天,以下是八种常见的神经网络模型及其特点介绍,让我们来看看它们是如何在人工智能领域大放异彩的。概述(八大神经网络)卷积神经网络(CNN):适用于图像、音频等网格数据处理。通过卷积层提取局部特征,池化层降维,广泛用于图像分类、目标检测。特点是参数共享和权值的局部连接,减少了模型复杂度。循环神经网络(RNN):擅长处理序
- 主成分分析(PCA)例题——给定协方差矩阵
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向量xxx的相关矩阵为Rx=[0.30.10.10.10.3−0.10.1−0.10.3]{\bmR}_x=\begin{bmatrix}0.3&0.1&0.1\\0.1&0.3&-0.1\\0.1&-0.1&0.3\end{bmatrix}Rx=0.30.10.10.10.3−0.10.1−0.10.3计算输入向量的KL变换。解答Rx{\bmR}_xRx的特征值为λ0=0.1\lambda_0=
- 图像处理与机器学习项目:特征提取、PCA与分类器评估
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图像处理与机器学习项目:特征提取、PCA与分类器评估项目概述本项目将完成一个完整的图像处理与机器学习流程,包括数据探索、特征提取、主成分分析(PCA)、分类器实现和评估五个关键步骤。我们将使用Python的OpenCV、scikit-learn和scikit-image库来处理图像数据并实现机器学习算法。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimpo
- Python打卡训练营day20-奇异值SVD分解
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知识点回顾:线性代数概念回顾(可不掌握)奇异值推导(可不掌握)奇异值的应用特征降维:对高维数据减小计算量、可视化数据重构:比如重构信号、重构图像(可以实现有损压缩,k越小压缩率越高,但图像质量损失越大)降噪:通常噪声对应较小的奇异值。通过丢弃这些小奇异值并重构矩阵,可以达到一定程度的降噪效果。推荐系统:在协同过滤算法中,用户-物品评分矩阵通常是稀疏且高维的。SVD(或其变种如FunkSVD,SVD
- Pandas能进行数据降维?新手如何简化分析模型?
程序化交易助手
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Pandas能进行数据降维?新手如何简化分析模型?引言在量化交易的世界里,数据是一切分析的基础。但面对海量的数据,如何快速有效地提取关键信息,简化分析模型,是每个新手都需要面对的挑战。今天,我们就来聊聊如何利用Pandas这个强大的Python库来进行数据降维,以及如何简化我们的分析模型。Pandas与数据降维Pandas是Python中用于数据分析和操作的一个库,它提供了丰富的数据结构和数据分析
- 深度学习笔记
疯狂成瘾者
深度学习笔记人工智能
文章目录聚类导入模块生成模拟数据建立并训练K-Means聚类模型创建图形绘制散点图(聚类结果)获取聚类中心可视化聚类中心设置图形标题和标签输出效果数据降维一、常见的数据降维方法二、Python降维示例(用PCA将3D数据降至2D)✅第1部分:导入模块✅第2部分:生成模拟数据✅第3部分:PCA降维处理✅第4部分:开始绘图✅第5部分:绘制散点图✅第6部分:完善图像细节并显示✨最终效果数据降维的作用✅一
- PCL 计算点云OBB包围盒——PCA主成分分析法
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点云学习算法c++开发语言计算机视觉人工智能
目录一、概述1.1原理1.2实现步骤1.3应用场景1.4注意事项二、关键函数2.1头文件2.2读取点云2.3计算点云质心和协方差矩阵2.4协方差矩阵分解求特征值和特征向量2.5校正主方向2.6将输入点云转换至原点2.7计算包围盒2.8构建四元数和位移向量2.9结果可视化三、完整代码四、结果内容抄自CSDN点云侠:【2024最新版】PCL点云处理算法汇总(C++长期更新版)。质量无忧,永久免费,可放
- python打卡day21
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python学习打卡python开发语言
@疏锦行自由作业:探索下什么时候用到降维?降维的主要应用?或者让ai给你出题,群里的同学互相学习下。可以考虑对比下在某些特定数据集上t-sne的可视化和pca可视化的区别。fromsklearn.manifoldimportTSNEfromsklearn.decompositionimportPCAimportmatplotlib.pyplotasplt#假设X是特征数据,y是标签数据#进行PCA
- 没有统计学基础,如何才能学好SPSS和SAS?
cda2024
学习python数据分析
在当今数据驱动的时代,掌握数据分析工具如SPSS和SAS已经成为许多职场人士的必备技能。然而,很多初学者常常会问:“我没有统计学基础,如何才能学好SPSS和SAS?”这确实是一个值得探讨的问题。本文将从多个角度为你解答这个问题,并提供一些实用的学习建议。一、理解SPSS和SAS的定位首先,让我们来了解一下SPSS和SAS这两个工具的定位和功能。SPSS(StatisticalPackagefort
- 核方法、核技巧、核函数、核矩阵
第六五签
数学模型矩阵线性代数
核方法(KernelMethods)和核技巧(KernelTrick)是机器学习中处理非线性问题的强大理论框架和实践工具。核心目标:征服非线性许多机器学习算法(如感知机、支持向量机SVM、主成分分析PCA)本质上是寻找线性模式或线性决策边界(直线/平面/超平面)。然而,现实世界的数据往往是线性不可分的,这意味着在原始特征空间中,无法用一条直线(或超平面)完美地将不同类别的数据点分开,或者无法用线性
- JavaScript 神器 reduce():从入门到精通
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JavaScript神器reduce():从入门到精通,彻底掌握数组的“降维打击”嘿,各位前端同学!在我们的日常开发中,和数组打交道就像呼吸一样自然。我们用forEach遍历,用map转换,用filter筛选。但当需求变得复杂,比如“计算购物车商品总价”、“统计投票结果”或者“将二维数组展平”时,你是否曾用一连串的for循环和临时变量把自己绕晕?别担心,今天我们要聊的,就是专门解决这类问题的“终极
- 机器学习速成课程----数据准备
oceanstonetree
python人工智能机器学习教程
目录在7天内使用Python进行数据准备。第1课:数据准备的重要性第2课:通过插补填充缺失值第3课:使用RFE选择特征第4课:使用规范化缩放数据第5课:使用热编码(One-Hot)转换类别第6课:使用kBins将数字转换为类别第7课:使用PCA进行降维在在7天内使用Python进行数据准备。数据准备涉及将原始数据转换为更适合建模的形式。数据准备可能是预测建模项目中最重要的部分,也是最耗时的过程,尽
- 机器学习算法——朴素贝叶斯和特征降维
TY-2025
机器学习机器学习算法人工智能
一、常见概率计算朴素贝叶斯算法是利用概率值进行分类的一种机器学习算法概率:一种事情发生的可能性,取值在[0,1]之间条件概率:表示事件A在另外一个事件B已经发生的条件下的发生概率P(A∣B)P(A|B)P(A∣B)联合概率:表示多个条件同时成立的概率P(AB)=P(A)∗P(B∣A)=P(B)∗P(A∣B)P(AB)=P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)P(AB)=P(A)∗P(B∣A)
- 基于PCA和Kmeans的餐馆地区分类研究
1.实践任务说明对《中国2019年分地区连锁餐饮企业数据》中的7个经营指标(V2-V8)进行主成分分析(PCA),通过降维提取核心特征。首先标准化数据,然后计算主成分的方差贡献率,按累积贡献率≥85%确定保留的主成分数量,最终输出降维后的主成分得分及因子载荷矩阵,简化后续分析。基于K-Means聚类算法对餐饮企业数据进行分析,首先读取true_restaurant.csv文件中的PC1指标数据并进
- 【一文理解】下采样与上采样区别
F_D_Z
每周一记深度学习AI深度学习计算机视觉人工智能
目录下采样上采样注意下采样原理对图像进行1/n下采样,原图像分辨率为H*W,下采样分辨率变为(H/n)*(W/n)作用压缩FeatureMap降维减少提取特征降低模型计算量避免模型过拟合本质过滤无关信息,保留关键信息方法主要通过是池化层或卷积层进行下采样采用stride为2的池化层,如Max-pooling和Average-pooling采用stride为2的卷积层,下采样是信息损失过程,用str
- Python训练营打卡Day49(2025.6.9)
2301_80505456
python开发语言
知识点回顾:通道注意力模块复习空间注意力模块CBAM的定义importtorchimporttorch.nnasnn#定义通道注意力classChannelAttention(nn.Module):def__init__(self,in_channels,ratio=16):"""通道注意力机制初始化参数:in_channels:输入特征图的通道数ratio:降维比例,用于减少参数量,默认为16"
- 当算力遇上刮刮乐:AI如何颠覆“运气”的游戏规则?
AI算力那些事儿
当算力遇上人工智能机器学习深度学习
目录一、刮刮乐的底层逻辑,其实一直是概率游戏1、“运气”到底能不能被计算?2、“中奖图谱”背后的灰产AI3、AI预测能多准?连彩票中心都怕了!二、当刮刮乐数字化,算力才真正开始“降维打击”1、传统刮刮乐正在全面数字化2、算力如何“暴力破解”平台规则?3、平台也用AI反制:算力对抗算力三、未来刮刮乐:娱乐形式?还是新财富系统?1、AI+刮刮乐,正在变成“小游戏大生意”2、算力正在“金融化”:你的运气
- 【深度学习】自编码器:数据压缩与特征学习的神经网络引擎
瑶光守护者
深度学习学习神经网络人工智能机器学习强化学习
作者选择了由IanGoodfellow、YoshuaBengio和AaronCourville三位大佬撰写的《DeepLearning》(人工智能领域的经典教程,深度学习领域研究生必读教材),开始深度学习领域学习,深入全面的理解深度学习的理论知识。之前的文章参考下面的链接:【深度学习】线性因子模型:数据降维与结构解析的数学透镜【学习笔记】强化学习:实用方法论【学习笔记】序列建模:递归神经网络(RN
- 第八章反击的序曲
阿部多瑞 ABU
AI小说#AI小说《赤色世界》aiAI写作
第七章:反击的序曲第一节:智子的研发2045年,赤色世界已经进入星际文明时代。在火星“赤星城”的秘密实验室中,陈默带领一支由科学家、工程师和AI组成的精英团队,开始了一项前所未有的研究计划——智子(ZhiZi)的研发。这是一种能够跨越光年距离、实时监控并干扰敌方系统的超级武器,灵感来源于大联盟文明遗留下来的部分科技遗产,以及从海奥华文明获取的知识片段。1.十一维展开与降维智子的本质是一种经过改造的
- 学习笔记(26):线性代数-张量的降维求和,简单示例
宁儿数据安全
#机器学习学习笔记算法
学习笔记(26):线性代数-张量的降维求和,简单示例1.先理解“轴(Axis)”的含义张量的“轴”可以理解为维度的方向索引。对于形状为(2,3,4)的张量,3个轴的含义是:轴0(axis=0):最外层维度,控制“块”的数量,长度为2(即有2个“子张量”叠在这个维度上)。轴1(axis=1):中间维度,控制每个“块”里“行”的数量,长度为3(每个子张量有3行)。轴2(axis=2):最内层维度,控制
- 继之前的线程循环加到窗口中运行
3213213333332132
javathreadJFrameJPanel
之前写了有关java线程的循环执行和结束,因为想制作成exe文件,想把执行的效果加到窗口上,所以就结合了JFrame和JPanel写了这个程序,这里直接贴出代码,在窗口上运行的效果下面有附图。
package thread;
import java.awt.Graphics;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util
- linux 常用命令
BlueSkator
linux命令
1.grep
相信这个命令可以说是大家最常用的命令之一了。尤其是查询生产环境的日志,这个命令绝对是必不可少的。
但之前总是习惯于使用 (grep -n 关键字 文件名 )查出关键字以及该关键字所在的行数,然后再用 (sed -n '100,200p' 文件名),去查出该关键字之后的日志内容。
但其实还有更简便的办法,就是用(grep -B n、-A n、-C n 关键
- php heredoc原文档和nowdoc语法
dcj3sjt126com
PHPheredocnowdoc
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>Current To-Do List</title>
</head>
<body>
<?
- overflow的属性
周华华
JavaScript
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q
- 《我所了解的Java》——总体目录
g21121
java
准备用一年左右时间写一个系列的文章《我所了解的Java》,目录及内容会不断完善及调整。
在编写相关内容时难免出现笔误、代码无法执行、名词理解错误等,请大家及时指出,我会第一时间更正。
&n
- [简单]docx4j常用方法小结
53873039oycg
docx
本代码基于docx4j-3.2.0,在office word 2007上测试通过。代码如下:
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import ja
- Spring配置学习
云端月影
spring配置
首先来看一个标准的Spring配置文件 applicationContext.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi=&q
- Java新手入门的30个基本概念三
aijuans
java新手java 入门
17.Java中的每一个类都是从Object类扩展而来的。 18.object类中的equal和toString方法。 equal用于测试一个对象是否同另一个对象相等。 toString返回一个代表该对象的字符串,几乎每一个类都会重载该方法,以便返回当前状态的正确表示.(toString 方法是一个很重要的方法) 19.通用编程:任何类类型的所有值都可以同object类性的变量来代替。
- 《2008 IBM Rational 软件开发高峰论坛会议》小记
antonyup_2006
软件测试敏捷开发项目管理IBM活动
我一直想写些总结,用于交流和备忘,然都没提笔,今以一篇参加活动的感受小记开个头,呵呵!
其实参加《2008 IBM Rational 软件开发高峰论坛会议》是9月4号,那天刚好调休.但接着项目颇为忙,所以今天在中秋佳节的假期里整理了下.
参加这次活动是一个朋友给的一个邀请书,才知道有这样的一个活动,虽然现在项目暂时没用到IBM的解决方案,但觉的参与这样一个活动可以拓宽下视野和相关知识.
- PL/SQL的过程编程,异常,声明变量,PL/SQL块
百合不是茶
PL/SQL的过程编程异常PL/SQL块声明变量
PL/SQL;
过程;
符号;
变量;
PL/SQL块;
输出;
异常;
PL/SQL 是过程语言(Procedural Language)与结构化查询语言(SQL)结合而成的编程语言PL/SQL 是对 SQL 的扩展,sql的执行时每次都要写操作
- Mockito(三)--完整功能介绍
bijian1013
持续集成mockito单元测试
mockito官网:http://code.google.com/p/mockito/,打开documentation可以看到官方最新的文档资料。
一.使用mockito验证行为
//首先要import Mockito
import static org.mockito.Mockito.*;
//mo
- 精通Oracle10编程SQL(8)使用复合数据类型
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*使用复合数据类型
*/
--PL/SQL记录
--定义PL/SQL记录
--自定义PL/SQL记录
DECLARE
TYPE emp_record_type IS RECORD(
name emp.ename%TYPE,
salary emp.sal%TYPE,
dno emp.deptno%TYPE
);
emp_
- 【Linux常用命令一】grep命令
bit1129
Linux常用命令
grep命令格式
grep [option] pattern [file-list]
grep命令用于在指定的文件(一个或者多个,file-list)中查找包含模式串(pattern)的行,[option]用于控制grep命令的查找方式。
pattern可以是普通字符串,也可以是正则表达式,当查找的字符串包含正则表达式字符或者特
- mybatis3入门学习笔记
白糖_
sqlibatisqqjdbc配置管理
MyBatis 的前身就是iBatis,是一个数据持久层(ORM)框架。 MyBatis 是支持普通 SQL 查询,存储过程和高级映射的优秀持久层框架。MyBatis对JDBC进行了一次很浅的封装。
以前也学过iBatis,因为MyBatis是iBatis的升级版本,最初以为改动应该不大,实际结果是MyBatis对配置文件进行了一些大的改动,使整个框架更加方便人性化。
- Linux 命令神器:lsof 入门
ronin47
lsof
lsof是系统管理/安全的尤伯工具。我大多数时候用它来从系统获得与网络连接相关的信息,但那只是这个强大而又鲜为人知的应用的第一步。将这个工具称之为lsof真实名副其实,因为它是指“列出打开文件(lists openfiles)”。而有一点要切记,在Unix中一切(包括网络套接口)都是文件。
有趣的是,lsof也是有着最多
- java实现两个大数相加,可能存在溢出。
bylijinnan
java实现
import java.math.BigInteger;
import java.util.regex.Matcher;
import java.util.regex.Pattern;
public class BigIntegerAddition {
/**
* 题目:java实现两个大数相加,可能存在溢出。
* 如123456789 + 987654321
- Kettle学习资料分享,附大神用Kettle的一套流程完成对整个数据库迁移方法
Kai_Ge
Kettle
Kettle学习资料分享
Kettle 3.2 使用说明书
目录
概述..........................................................................................................................................7
1.Kettle 资源库管
- [货币与金融]钢之炼金术士
comsci
金融
自古以来,都有一些人在从事炼金术的工作.........但是很少有成功的
那么随着人类在理论物理和工程物理上面取得的一些突破性进展......
炼金术这个古老
- Toast原来也可以多样化
dai_lm
androidtoast
Style 1: 默认
Toast def = Toast.makeText(this, "default", Toast.LENGTH_SHORT);
def.show();
Style 2: 顶部显示
Toast top = Toast.makeText(this, "top", Toast.LENGTH_SHORT);
t
- java数据计算的几种解决方法3
datamachine
javahadoopibatisr-languer
4、iBatis
简单敏捷因此强大的数据计算层。和Hibernate不同,它鼓励写SQL,所以学习成本最低。同时它用最小的代价实现了计算脚本和JAVA代码的解耦,只用20%的代价就实现了hibernate 80%的功能,没实现的20%是计算脚本和数据库的解耦。
复杂计算环境是它的弱项,比如:分布式计算、复杂计算、非数据
- 向网页中插入透明Flash的方法和技巧
dcj3sjt126com
htmlWebFlash
将
Flash 作品插入网页的时候,我们有时候会需要将它设为透明,有时候我们需要在Flash的背面插入一些漂亮的图片,搭配出漂亮的效果……下面我们介绍一些将Flash插入网页中的一些透明的设置技巧。
一、Swf透明、无坐标控制 首先教大家最简单的插入Flash的代码,透明,无坐标控制: 注意wmode="transparent"是控制Flash是否透明
- ios UICollectionView的使用
dcj3sjt126com
UICollectionView的使用有两种方法,一种是继承UICollectionViewController,这个Controller会自带一个UICollectionView;另外一种是作为一个视图放在普通的UIViewController里面。
个人更喜欢第二种。下面采用第二种方式简单介绍一下UICollectionView的使用。
1.UIViewController实现委托,代码如
- Eos平台java公共逻辑
蕃薯耀
Eos平台java公共逻辑Eos平台java公共逻辑
Eos平台java公共逻辑
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蕃薯耀 2015年6月1日 17:20:4
- SpringMVC4零配置--Web上下文配置【MvcConfig】
hanqunfeng
springmvc4
与SpringSecurity的配置类似,spring同样为我们提供了一个实现类WebMvcConfigurationSupport和一个注解@EnableWebMvc以帮助我们减少bean的声明。
applicationContext-MvcConfig.xml
<!-- 启用注解,并定义组件查找规则 ,mvc层只负责扫描@Controller -->
<
- 解决ie和其他浏览器poi下载excel文件名乱码
jackyrong
Excel
使用poi,做传统的excel导出,然后想在浏览器中,让用户选择另存为,保存用户下载的xls文件,这个时候,可能的是在ie下出现乱码(ie,9,10,11),但在firefox,chrome下没乱码,
因此必须综合判断,编写一个工具类:
/**
*
* @Title: pro
- 挥洒泪水的青春
lampcy
编程生活程序员
2015年2月28日,我辞职了,离开了相处一年的触控,转过身--挥洒掉泪水,毅然来到了兄弟连,背负着许多的不解、质疑——”你一个零基础、脑子又不聪明的人,还敢跨行业,选择Unity3D?“,”真是不自量力••••••“,”真是初生牛犊不怕虎•••••“,••••••我只是淡淡一笑,拎着行李----坐上了通向挥洒泪水的青春之地——兄弟连!
这就是我青春的分割线,不后悔,只会去用泪水浇灌——已经来到
- 稳增长之中国股市两点意见-----严控做空,建立涨跌停版停牌重组机制
nannan408
对于股市,我们国家的监管还是有点拼的,但始终拼不过飞流直下的恐慌,为什么呢?
笔者首先支持股市的监管。对于股市越管越荡的现象,笔者认为首先是做空力量超过了股市自身的升力,并且对于跌停停牌重组的快速反应还没建立好,上市公司对于股价下跌没有很好的利好支撑。
我们来看美国和香港是怎么应对股灾的。美国是靠禁止重要股票做空,在
- 动态设置iframe高度(iframe高度自适应)
Rainbow702
JavaScriptiframecontentDocument高度自适应局部刷新
如果需要对画面中的部分区域作局部刷新,大家可能都会想到使用ajax。
但有些情况下,须使用在页面中嵌入一个iframe来作局部刷新。
对于使用iframe的情况,发现有一个问题,就是iframe中的页面的高度可能会很高,但是外面页面并不会被iframe内部页面给撑开,如下面的结构:
<div id="content">
<div id=&quo
- 用Rapael做图表
tntxia
rap
function drawReport(paper,attr,data){
var width = attr.width;
var height = attr.height;
var max = 0;
&nbs
- HTML5 bootstrap2网页兼容(支持IE10以下)
xiaoluode
html5bootstrap
<!DOCTYPE html>
<html>
<head lang="zh-CN">
<meta charset="UTF-8">
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">