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zhubeibei168
自然语言处理自然语言处理机器翻译架构人工智能深度学习
自然语言处理之机器翻译:OpenNMT:OpenNMT的编码器-解码器架构一、OpenNMT简介1.1OpenNMT概述OpenNMT(OpenNeuralMachineTranslation)是一个开源的神经机器翻译框架,旨在提供一个灵活、高效且可扩展的平台,用于构建和训练机器翻译模型。它支持多种神经网络架构,包括编码器-解码器模型、注意力机制、双向循环神经网络等,适用于各种规模的翻译任务。Op
- matlab实现文字识别
孺子牛 for world
matlab开发语言
在MATLAB中实现文字识别通常涉及图像处理技术和机器学习算法,特别是使用MATLAB内置的ImageProcessingToolbox和MachineLearningToolbox。下面是一个基本的步骤指南,展示如何在MATLAB中设置和执行一个简单的OCR(OpticalCharacterRecognition,光学字符识别)系统。步骤1:读取图像首先,你需要有一个包含文字的图像。你可以使用i
- 手写 CPU 卷积核加速神经网络计算(2)——OpenCL 简单实现卷积、池化、激活、全连接、批归一化(python 实现)
哦豁灬
深度学习aicompiler学习笔记神经网络python深度学习
这里使用pyopencl这个支持在python环境下跑opencl的库,用opencl简单实现了卷积、池化、激活、全连接、批归一化这五个算子,没有做其他的算法和内存上的优化。1Conv2d%%cl_kernel-o"-cl-fast-relaxed-math"__kernelvoidConv2D(__globalconstfloat*ift,__globalfloat*weight,__globa
- MATLAB Coder代码生成(工业部署)——MATLAB技巧
MATLAB卡尔曼
MATLAB技巧matlab开发语言
MATLABCoder是MATLAB生态中用于将算法代码转换为C/C++代码的核心工具,其生成的代码可直接部署到嵌入式硬件、工业控制器或企业级应用中,尤其在智能制造、物联网和实时控制领域具有广泛应用。通过MATLABCoder,可以轻松地将MATLAB代码转换为高效的C/C++代码,适用于嵌入式开发、性能优化和实时系统。本文给出一个示例,展示一个简单的转换过程,实际应用中可以对更复杂的函数进行类似
- 引力透镜效应添加光线弯曲程度可视化层的MATLAB代码
MATLAB编程和仿真matlab开发语言引力势场引力透镜广义性对论
物理实现要点:雅可比矩阵计算通过数值梯度计算偏转场的空间导数:放大率μ反映像的亮度增强倍数动态范围处理使用对数压缩μ值范围:μ_vis=log10(1+μ),避免高放大率区域饱和多物理量联合显示红圈标注爱因斯坦环理论位置矢量场显示局部光线偏转方向径向分布曲线验证数值解正确性参数调节指南:质量分布形态修改σ值改变质量集中度,观察临界线(criticalline)变化sigma=1e2
- MATLAB长方体磁体3D磁力线生成
potato_potato_123
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代码说明:磁体参数设置:对磁体的尺寸、磁化强度以及真空磁导率进行定义。计算网格生成:构建一个3D网格,同时排除磁体内部的点。磁场计算:采用等效面磁荷法来计算每个网格点的磁场。可视化:绘制磁体的框架,用不同颜色突出显示磁极面。在N极面周围设置更多起始点,生成正向和反向的磁力线,以此形成闭环。利用slice函数添加磁场强度映射。标注出南北极。进行光照设置,提升可视化效果。精确磁场计算函数:实现精确的磁
- 基于Matlab的OCR印刷字符识别技术
UIEdit
matlabocr机器学习
基于Matlab的OCR印刷字符识别技术随着数字化时代的到来,越来越多的信息需要进行数字化处理。在这个过程中,识别技术是非常重要的一环。在识别技术中,OCR(OpticalCharacterRecognition)光学字符识别技术已经得到了广泛应用。本文将介绍基于Matlab的OCR印刷字符识别技术的实现过程。一、OCR字符识别技术简介OCR字符识别技术是一种将图像中的字符转化为计算机可识别的字符
- MATLAB实现神经网络的OCR识别
potato_potato_123
MATLAB编程和仿真matlab神经网络ocr
使用说明:运行要求:MATLABR2020b或更新版本已安装DeepLearningToolbox推荐使用GPU加速(训练时在代码开头添加gpuDevice(1))代码特点:使用MATLAB自带的MNIST手写数字数据集包含数据可视化、网络架构、训练曲线和混淆矩阵最终测试准确率可达约98%包含单张图片预测演示%%神经网络OCR识别示例(MATLAB2020b及以上版本)%需要安装DeepL
- 【神经网络与深度学习】五折交叉验证(5-Fold Cross-Validation)
如果树上有叶子
神经网络与深度学习深度学习神经网络人工智能
引言五折交叉验证(5-FoldCross-Validation)是一种广泛应用于机器学习模型性能评估的技术,通过多次实验确保模型的评估结果更加稳定、可靠,同时最大限度地利用有限的数据资源。它将数据分成若干子集,交替作为训练集和测试集,从而减少因数据划分偶然性带来的偏差,并为模型的选择和优化提供科学依据。本文将详细探讨五折交叉验证的具体流程、目的及其实际应用场景,为理解和实施这一方法提供全面的参考。
- 【神经网络与深度学习】两种加载 pickle 文件方式(joblib、pickle)的差异
如果树上有叶子
神经网络与深度学习深度学习神经网络人工智能
引言从深度学习应用到数据分析的多元化需求出发,Python提供了丰富的工具和模块,其中pickle和joblib两种方式在加载数据文件方面表现尤为突出。不同场景对性能、兼容性以及后续处理的要求不尽相同,使得这两种方式各显优势。本文将通过深入分析和对比,从技术细节出发,揭示两种加载方式的异同,同时解读文件扩展名的选择背后的逻辑。希望为开发者在实际应用中提供切实可行的参考依据。下面为你详细分析这两种加
- 深度卷积神经网络(CNN)— 批量规范化(batch normalization)
彬彬侠
深度学习批量规范化BatchNormBNPyTorchPython神经网络深度学习
批量规范化(BatchNormalization,BN)批量规范化(BatchNormalization,简称BN)是由SergeyIoffe和ChristianSzegedy在2015年提出的一种深度学习技术,用于解决深层神经网络中的梯度消失或梯度爆炸问题,并加速模型的训练过程。BN是深度学习领域中的一个重要创新,它在许多网络架构(如ResNet、GoogLeNet等)中被广泛使用。1.BN的主
- Batch Normalization和Layer Normalization和Group normalization
胡乱儿起个名
深度学习基础机器学习深度学习机器学习神经网络人工智能
文章目录前言一、Groupnormalization二、批量规范化(BatchNormalization)三、层规范化(LayerNormalization)四、LayerNormalization和BatchNormalization作用前言 批量规范化和层规范化在神经网络中的每个批次或每个层上进行规范化,而GroupNorm将特征分成多个组,并在每个组内进行规范化。这种规范化技术使得每个组内
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博主介绍:Java、Python、js全栈开发“多面手”,精通多种编程语言和技术,痴迷于人工智能领域。秉持着对技术的热爱与执着,持续探索创新,愿在此分享交流和学习,与大家共进步。DeepSeek-行业融合之万象视界(附实战案例详解100+)全栈开发环境搭建运行攻略:多语言一站式指南(环境搭建+运行+调试+发布+保姆级详解)感兴趣的可以先收藏起来,希望帮助更多的人利用Boltzmann神经网络创建沉
- LVQ_神经网络的可解释性探讨
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人工智能理论与实践神经网络人工智能深度学习
博主介绍:Java、Python、js全栈开发“多面手”,精通多种编程语言和技术,痴迷于人工智能领域。秉持着对技术的热爱与执着,持续探索创新,愿在此分享交流和学习,与大家共进步。DeepSeek-行业融合之万象视界(附实战案例详解100+)全栈开发环境搭建运行攻略:多语言一站式指南(环境搭建+运行+调试+发布+保姆级详解)感兴趣的可以先收藏起来,希望帮助更多的人LVQ神经网络的可解释性探讨一、引言
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剪枝蒸馏量化部署自动驾驶
TIDL用于加速TI嵌入式设备上的深度神经网络(DNN)。它支持TI的最新一代处理器TIJacinto7TDA4处理器。TDA4处理器属于TIJacinto7家族的处理器,基于异构、可扩展的架构开发,此架构包含了TI数字信号处理C7xDSP和C66xDSP、CortexA72、Cortex-R5F、图形处理器GPU等核,拥有MMA深度学习加速器,属于多核异构的架构。CortexA72可用于通用计算
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- 相机-IMU联合标定:相机标定
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- PyTorch生成式人工智能实战(3)——分类任务详解
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PyTorch生成式人工智能实战(3)——分类任务详解0.前言1.使用PyTorch进行端到端的深度学习1.1PyTorch深度神经网络训练流程1.2数据预处理2.二分类2.1创建数据批次2.2模型构建与训练2.3模型测试3.多类别分类3.1验证集和提前停止3.2模型构建与训练小结系列链接0.前言在本节中,我们将介绍神经网络的基本概念,包括损失函数、激活函数、优化器和学习率,这些对于构建和训练深度
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LLVIP、KAIST、M3FD数据集(可见光+红外,双模态数据集,已配准已对齐已清洗,已处理为txt格式,YOLO可直接训练)电子产品,一经出售,概不退换算法设计、毕业设计、期刊专利!感兴趣可以联系我。代码获取方式1:私信博主代码获取方式2利用同等价值的matlab代码兑换博主的matlab代码先提供matlab代码运行效果图给博主评估其价值,可以的话,就可以进行兑换。
- 深度对比:DeepSeek与ChatGPT的技术差异与范式演进
张家铭02
人工智能chatgpt人工智能deepseek
一、架构设计的哲学分野符号系统与神经网络的融合度DeepSeek采用混合架构,其核心创新在于将符号逻辑系统与深度强化学习框架耦合。具体而言,其决策模块可分解为:M(x)=σ(RL(x)⊕Symbolic_Reasoning(x))M(x)=σ(RL(x)⊕Symbolic_Reasoning(x))其中⊕⊕表示张量拼接操作,σσ为门控激活函数。这种设计使得系统在解决数学证明类任务时,能同时利用神经
- 吴恩达深度学习作业之 PyTorch 实现多分类任务
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在这次作业中会学到:(参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/536483424)PyTorch与NumPy的相互转换PyTorch的常见运算(矩阵乘法、激活函数、误差)PyTorch的初始化器PyTorch的优化器PyTorch维护梯度的方法数据集本项目中,我们要用到一个平面点数据集。在平面上,有三种颜色不同的点。我们希望用PyTorch编写的神经网络能够区分这三种点。im
- 毕设 深度学习车道线检测(源码+论文)
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文章目录0前言1项目运行效果2课题背景3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数:3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4YOLOV56数据集处理7模型训练8最后0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升,传统的毕设题目缺少创新和亮点,往往达不到毕业答辩的要求,这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利
- 深度学习中的 batch size 参数的设置技巧
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计算机视觉深度学习batch人工智能
文章目录前言1、batch=1时2、batch的选择3、增大batchsize的好处4.盲目增大的坏处总结具体关于batchsize可参考:BatchSize对神经网络训练的影响_batchsize大小对训练的影响-CSDN博客前言深度学习中经常看到epoch、iteration和batchsize,下面说说这三个的区别:(1)batchsize:批大小。在深度学习中,一般采用SGD训练,即每次训
- 卷积神经网络:池化层
00&00
深度学习人工智能cnn人工智能神经网络
池化层是卷积神经网络(CNN)中的一个重要组成部分,主要用于减少特征图的空间尺寸,从而降低计算复杂度和防止过拟合。池化层通过下采样操作来获取图像特征的显著性,同时保持重要的特征信息。一、常见池化操作1.最大池化(MaxPooling)在每个池化窗口内,取最高值作为输出。通常可用于保留显著特征,特别是边缘和角点。示例:输入特征图:1324562112020123池化窗口(2x2)和步幅(2)下的最大
- 宝藏资源库!10个免费网站助你成为AI达人
算家计算
AI干货分享人工智能AI学习AI相关网站分享小白必看算家云租算力到算家云
人工智能已成为当今最炙手可热的领域之一,但面对海量学习资源,许多初学者常感无从下手。本文将精选10个免费AI学习平台,涵盖理论课程、实战项目、社区资源与工具库,并标注难度、优缺点及适用人群,助你高效入门AI!一、核心学习平台1.Coursera官网链接:Coursera难度:⭐️⭐️(初级到进阶)推荐课程:吴恩达《深度学习专项课程》(包含5门子课程,覆盖神经网络、卷积网络、序列模型等)。优点:课程
- 2W8000字 LLM架构文章阅读指北
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程序人生
❝大模型架构专栏已经更新了30多篇文章。完整的专栏内容欢迎订阅:LLM架构专栏1、LLM大模型架构专栏||从NLP基础谈起2、LLM大模型架构专栏||自然语言处理(NLP)之建模3、LLM大模型架构之词嵌入(Part1)3、LLM大模型架构之词嵌入(Part2)3、LLM大模型架构之词嵌入(Part3)4、LLM架构从基础到精通之Word2Vec训练全解析5、LLM架构从基础到精通之循环神经网络(
- 自然语言处理之情感分析:使用卷积神经网络(CNN)进行文本预处理与分词技术
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自然语言处理cnn人工智能神经网络深度学习
自然语言处理之情感分析:使用卷积神经网络(CNN)进行文本预处理与分词技术自然语言处理与情感分析简介自然语言处理的基本概念自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是人工智能领域的一个重要分支,它研究如何让计算机理解、解释和生成人类语言。NLP技术包括文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统、语音识别等,广泛应用于搜索引擎、智能客服、社交媒体分析、新闻摘要生成等场景。
- 蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的优化算法,适合用于解决旅行商问题(TSP)
potato_potato_123
MATLAB编程和仿真算法蚁群算法MATLAB旅行商问题
蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的优化算法,适合用于解决旅行商问题(TSP)。以下是使用MATLAB实现蚁群算法解决50个城市TSP问题的代码:代码说明:城市坐标生成:利用rand(numCities,2)随机生成50个城市的坐标,接着算出城市之间的距离矩阵。蚁群算法参数设置:对蚂蚁数量、迭代次数、信息素重要程度因子、启发式因子、信息素挥发因子以及信息素增加强度系数等参数进行设置。信息素矩阵初始化:
- 时空特征如何融合?LSTM+Resnet有奇效,SOTA方案预测准确率超91%
AI十八式
人工智能LSTM
LSTM有着不错的时序信息提取能力,ResNet有着不错的空间特征信息提取能力。如果现在有时空特征融合的创新需求,我们是否能将LSTM和ResNet两者的优点融合起来呢?随着这个思路下去,LSTM+ResNet混合模型横空出世,在各个需要时空特征融合的交叉领域夺得SOTA。比如一种基于监督对比学习与混合神经网络架构的癫痫发作预测新方法。该方法创新性地融合了ResNet特征提取器与LSTM时序建模模
- 深度学习创新点不足?试试贝叶斯神经网络!
深度之眼
人工智能干货深度学习干货人工智能贝叶斯神经网络BNN深度学习
大家做深度学习还卷的动吗?有没有被导师和同门师兄师姐说创新点不足?那今天我就来给大家推荐一个冷门创新点:贝叶斯神经网络BNN!众所周知,传统的神经网络虽然很强大,但时常会有过拟合、泛化能力不足的问题...而且,我们往往也不清楚预测结果的可靠程度。而BNN通过引入概率分布来描述网络参数的不确定性,从而在处理数据时能够更好地应对噪声和异常值,实现更高的鲁棒性。更赞的是,BNN不仅代码实现非常简单,还可
- Dom
周华华
JavaScripthtml
<!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
- 【Spark九十六】RDD API之combineByKey
bit1129
spark
1. combineByKey函数的运行机制
RDD提供了很多针对元素类型为(K,V)的API,这些API封装在PairRDDFunctions类中,通过Scala隐式转换使用。这些API实现上是借助于combineByKey实现的。combineByKey函数本身也是RDD开放给Spark开发人员使用的API之一
首先看一下combineByKey的方法说明:
- msyql设置密码报错:ERROR 1372 (HY000): 解决方法详解
daizj
mysql设置密码
MySql给用户设置权限同时指定访问密码时,会提示如下错误:
ERROR 1372 (HY000): Password hash should be a 41-digit hexadecimal number;
问题原因:你输入的密码是明文。不允许这么输入。
解决办法:用select password('你想输入的密码');查询出你的密码对应的字符串,
然后
- 路漫漫其修远兮 吾将上下而求索
周凡杨
学习 思索
王国维在他的《人间词话》中曾经概括了为学的三种境界古今之成大事业、大学问者,罔不经过三种之境界。“昨夜西风凋碧树。独上高楼,望尽天涯路。”此第一境界也。“衣带渐宽终不悔,为伊消得人憔悴。”此第二境界也。“众里寻他千百度,蓦然回首,那人却在灯火阑珊处。”此第三境界也。学习技术,这也是你必须经历的三种境界。第一层境界是说,学习的路是漫漫的,你必须做好充分的思想准备,如果半途而废还不如不要开始。这里,注
- Hadoop(二)对话单的操作
朱辉辉33
hadoop
Debug:
1、
A = LOAD '/user/hue/task.txt' USING PigStorage(' ')
AS (col1,col2,col3);
DUMP A;
//输出结果前几行示例:
(>ggsnPDPRecord(21),,)
(-->recordType(0),,)
(-->networkInitiation(1),,)
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(日期和时间函数)
老A不折腾
finereport报表工具web开发
web报表工具FineReport常用函数的用法总结(日期和时间函数)
说明:凡函数中以日期作为参数因子的,其中日期的形式都必须是yy/mm/dd。而且必须用英文环境下双引号(" ")引用。
DATE
DATE(year,month,day):返回一个表示某一特定日期的系列数。
Year:代表年,可为一到四位数。
Month:代表月份。
- c++ 宏定义中的##操作符
墙头上一根草
C++
#与##在宏定义中的--宏展开 #include <stdio.h> #define f(a,b) a##b #define g(a) #a #define h(a) g(a) int main() { &nbs
- 分析Spring源代码之,DI的实现
aijuans
springDI现源代码
(转)
分析Spring源代码之,DI的实现
2012/1/3 by tony
接着上次的讲,以下这个sample
[java]
view plain
copy
print
- for循环的进化
alxw4616
JavaScript
// for循环的进化
// 菜鸟
for (var i = 0; i < Things.length ; i++) {
// Things[i]
}
// 老鸟
for (var i = 0, len = Things.length; i < len; i++) {
// Things[i]
}
// 大师
for (var i = Things.le
- 网络编程Socket和ServerSocket简单的使用
百合不是茶
网络编程基础IP地址端口
网络编程;TCP/IP协议
网络:实现计算机之间的信息共享,数据资源的交换
协议:数据交换需要遵守的一种协议,按照约定的数据格式等写出去
端口:用于计算机之间的通信
每运行一个程序,系统会分配一个编号给该程序,作为和外界交换数据的唯一标识
0~65535
查看被使用的
- JDK1.5 生产消费者
bijian1013
javathread生产消费者java多线程
ArrayBlockingQueue:
一个由数组支持的有界阻塞队列。此队列按 FIFO(先进先出)原则对元素进行排序。队列的头部 是在队列中存在时间最长的元素。队列的尾部 是在队列中存在时间最短的元素。新元素插入到队列的尾部,队列检索操作则是从队列头部开始获得元素。
ArrayBlockingQueue的常用方法:
- JAVA版身份证获取性别、出生日期及年龄
bijian1013
java性别出生日期年龄
工作中需要根据身份证获取性别、出生日期及年龄,且要还要支持15位长度的身份证号码,网上搜索了一下,经过测试好像多少存在点问题,干脆自已写一个。
CertificateNo.java
package com.bijian.study;
import java.util.Calendar;
import
- 【Java范型六】范型与枚举
bit1129
java
首先,枚举类型的定义不能带有类型参数,所以,不能把枚举类型定义为范型枚举类,例如下面的枚举类定义是有编译错的
public enum EnumGenerics<T> { //编译错,提示枚举不能带有范型参数
OK, ERROR;
public <T> T get(T type) {
return null;
- 【Nginx五】Nginx常用日志格式含义
bit1129
nginx
1. log_format
1.1 log_format指令用于指定日志的格式,格式:
log_format name(格式名称) type(格式样式)
1.2 如下是一个常用的Nginx日志格式:
log_format main '[$time_local]|$request_time|$status|$body_bytes
- Lua 语言 15 分钟快速入门
ronin47
lua 基础
-
-
单行注释
-
-
[[
[多行注释]
-
-
]]
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
1.
变量 & 控制流
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
num
=
23
-
-
数字都是双精度
str
=
'aspythonstring'
- java-35.求一个矩阵中最大的二维矩阵 ( 元素和最大 )
bylijinnan
java
the idea is from:
http://blog.csdn.net/zhanxinhang/article/details/6731134
public class MaxSubMatrix {
/**see http://blog.csdn.net/zhanxinhang/article/details/6731134
* Q35
求一个矩阵中最大的二维
- mongoDB文档型数据库特点
开窍的石头
mongoDB文档型数据库特点
MongoDD: 文档型数据库存储的是Bson文档-->json的二进制
特点:内部是执行引擎是js解释器,把文档转成Bson结构,在查询时转换成js对象。
mongoDB传统型数据库对比
传统类型数据库:结构化数据,定好了表结构后每一个内容符合表结构的。也就是说每一行每一列的数据都是一样的
文档型数据库:不用定好数据结构,
- [毕业季节]欢迎广大毕业生加入JAVA程序员的行列
comsci
java
一年一度的毕业季来临了。。。。。。。。
正在投简历的学弟学妹们。。。如果觉得学校推荐的单位和公司不适合自己的兴趣和专业,可以考虑来我们软件行业,做一名职业程序员。。。
软件行业的开发工具中,对初学者最友好的就是JAVA语言了,网络上不仅仅有大量的
- PHP操作Excel – PHPExcel 基本用法详解
cuiyadll
PHPExcel
导出excel属性设置//Include classrequire_once('Classes/PHPExcel.php');require_once('Classes/PHPExcel/Writer/Excel2007.php');$objPHPExcel = new PHPExcel();//Set properties 设置文件属性$objPHPExcel->getProperties
- IBM Webshpere MQ Client User Issue (MCAUSER)
darrenzhu
IBMjmsuserMQMCAUSER
IBM MQ JMS Client去连接远端MQ Server的时候,需要提供User和Password吗?
答案是根据情况而定,取决于所定义的Channel里面的属性Message channel agent user identifier (MCAUSER)的设置。
http://stackoverflow.com/questions/20209429/how-mca-user-i
- 网线的接法
dcj3sjt126com
一、PC连HUB (直连线)A端:(标准568B):白橙,橙,白绿,蓝,白蓝,绿,白棕,棕。 B端:(标准568B):白橙,橙,白绿,蓝,白蓝,绿,白棕,棕。 二、PC连PC (交叉线)A端:(568A): 白绿,绿,白橙,蓝,白蓝,橙,白棕,棕; B端:(标准568B):白橙,橙,白绿,蓝,白蓝,绿,白棕,棕。 三、HUB连HUB&nb
- Vimium插件让键盘党像操作Vim一样操作Chrome
dcj3sjt126com
chromevim
什么是键盘党?
键盘党是指尽可能将所有电脑操作用键盘来完成,而不去动鼠标的人。鼠标应该说是新手们的最爱,很直观,指哪点哪,很听话!不过常常使用电脑的人,如果一直使用鼠标的话,手会发酸,因为操作鼠标的时候,手臂不是在一个自然的状态,臂肌会处于绷紧状态。而使用键盘则双手是放松状态,只有手指在动。而且尽量少的从鼠标移动到键盘来回操作,也省不少事。
在chrome里安装 vimium 插件
- MongoDB查询(2)——数组查询[六]
eksliang
mongodbMongoDB查询数组
MongoDB查询数组
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2177292 一、概述
MongoDB查询数组与查询标量值是一样的,例如,有一个水果列表,如下所示:
> db.food.find()
{ "_id" : "001", "fruits" : [ "苹
- cordova读写文件(1)
gundumw100
JavaScriptCordova
使用cordova可以很方便的在手机sdcard中读写文件。
首先需要安装cordova插件:file
命令为:
cordova plugin add org.apache.cordova.file
然后就可以读写文件了,这里我先是写入一个文件,具体的JS代码为:
var datas=null;//datas need write
var directory=&
- HTML5 FormData 进行文件jquery ajax 上传 到又拍云
ileson
jqueryAjaxhtml5FormData
html5 新东西:FormData 可以提交二进制数据。
页面test.html
<!DOCTYPE>
<html>
<head>
<title> formdata file jquery ajax upload</title>
</head>
<body>
<
- swift appearanceWhenContainedIn:(version1.2 xcode6.4)
啸笑天
version
swift1.2中没有oc中对应的方法:
+ (instancetype)appearanceWhenContainedIn:(Class <UIAppearanceContainer>)ContainerClass, ... NS_REQUIRES_NIL_TERMINATION;
解决方法:
在swift项目中新建oc类如下:
#import &
- java实现SMTP邮件服务器
macroli
java编程
电子邮件传递可以由多种协议来实现。目前,在Internet 网上最流行的三种电子邮件协议是SMTP、POP3 和 IMAP,下面分别简单介绍。
◆ SMTP 协议
简单邮件传输协议(Simple Mail Transfer Protocol,SMTP)是一个运行在TCP/IP之上的协议,用它发送和接收电子邮件。SMTP 服务器在默认端口25上监听。SMTP客户使用一组简单的、基于文本的
- mongodb group by having where 查询sql
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongo纵观千象
SELECT cust_id,
SUM(price) as total
FROM orders
WHERE status = 'A'
GROUP BY cust_id
HAVING total > 250
db.orders.aggregate( [
{ $match: { status: 'A' } },
{
$group: {
- Struts2 Pojo(六)
Luob.
POJOstrust2
注意:附件中有完整案例
1.采用POJO对象的方法进行赋值和传值
2.web配置
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<web-app version="2.5"
xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee&q
- struts2步骤
wuai
struts
1、添加jar包
2、在web.xml中配置过滤器
<filter>
<filter-name>struts2</filter-name>
<filter-class>org.apache.st