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荔枝科研社
matlab数据结构算法
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述基于多目标遗传NSGAII、多目标免疫遗传算法求解考虑成本、救援时间和可靠性的海上救援选址多目标优化问题研究一、引言二、海上救援选址多目标优化问题分析(一)成本因素(二)救援时间因素(三)可靠性因素三、多目标遗传NSGAII算法(一)算法原理(二)在
- 深入探索 PyTorch 在语音识别中的应用
Zoro|
PyTorchDeepLearning机器学习pytorch语音识别人工智能
深入探索PyTorch在语音识别中的应用在本篇博客中,我将分享如何使用PyTorch进行语音识别任务,重点围绕环境配置、数据预处理、特征提取、模型设计以及模型比较展开。本文基于最近一次机器学习作业(HW2)的任务内容,任务目标是对语音信号进行逐帧音素预测,从而完成多类别分类任务。一、介绍任务背景任务目标:利用深度神经网络对语音信号进行逐帧音素预测。音素定义:音素是语音中能够区分单词的最小语音单位。
- 光伏储能直流系统MATLAB仿真(PV光伏阵列+Boost DCDC变换器+负载+双向DCDC变换器+锂离子电池系统)
yyds_2201
matlab开发语言
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1概述光伏储能直流系统MATLAB仿真研究一、引言二、光伏储能直流系统的基本构成(一)PV光伏阵列(二)BoostDC/DC变换器(三)负载(四)双向DC/DC变换器(五)锂离子电池系统(六)控制模块(七)观测模块三、MATLAB仿真模型建立(一)光伏阵列模型(二)B
- 【教程4>第2章>第30节】本章整体思维导图与学习总结
fpga和matlab
#第3章·通信—高阶调制解调FPGA教程4学习总结高阶调制解调
教程4.目录.目录1.本章节目录2.本章节思维导图3.本章节学习案例与实际应用欢迎订阅FPGA/MATLAB/Simulink系列教程《★教程1:matlab入门100例》《★教程2:fpga入门100例》《★教程3:simulink入
- 深度学习五大模型:CNN、Transformer、BERT、RNN、GAN详细解析
深度学习
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)原理:CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积核在输入数据上进行卷积运算,提取局部特征;池化层则对特征图进行下采样,降低特征维度,同时保留主要特征;全连接层将特征图展开为一维向量,并进行分类或回归计算。CNN利用卷积操作实现局部连接和权重共享,能够自动学习数据中的空间特征。适用场景:广泛应用于图像处理相关的
- 未来5年AI人工智能与信息技术领域发展趋势
海宁不掉头发
人工智能软件工程人工智能人工智能软件工程笔记chatgpt
未来五年人工智能与信息技术领域发展趋势深度解析一、人工智能与神经网络技术的突破路径(一)算法架构的范式革新深度神经网络正经历从量变到质变的演进。以Transformer为核心的序列建模技术持续迭代,字节跳动云雀模型通过动态结构优化,在保持语言理解能力的同时将参数量压缩至GPT-4的1/10,推理速度提升3倍。更值得关注的是类脑计算的突破,中国科学院自动化研究所提出"基于内生复杂性"的类脑神经元模型
- RNN及其变体
EmbodiedTech
人工智能大模型自然语言处理
第三章RNN及其变体1认识RNN模型【根据RNN内部结构,可以分为哪几类】定义循环神经网络:一般接受的一序列进行输入,输出也是一个序列作用和应用场景RNN擅长处理连续语言文本,机器翻译、文本生成、文本分类、摘要生成RNN模型的分类根据输入与输出结构NVsN:输入和输出等长,应用场景:对联生成;词性标注;NERNVs1:输入N,输出为单值,应用场景:文本分类1VsN:输入是一个,输出为N,应用场景:
- 深度学习框架PyTorch——从入门到精通(5)构建神经网络
Fansv587
Torch框架学习深度学习pytorch神经网络经验分享
构建神经网络获取训练设备定义类模型层nn.Flattennn.Linearnn.ReLUnn.Sequentialnn.Softmax模型参数补充说明argmax神经网络是由一些层或者模块组成的,这些层和模块会对数据进行各种操作。在PyTorch里,torch.nn这个命名空间提供了你搭建自己神经网络所需要的所有基础组件。PyTorch里的每一个模块都是nn.Module类的子类。一个神经网络本身
- 基于MATLAB的遗传算法优化BP神经网络航空发动机寿命预测
默默科研仔
发动机寿命预测matlab神经网络发动机寿命预测
基于MATLAB的遗传算法优化BP神经网络航空发动机寿命预测一、基本原理与优化框架遗传算法(GA)与BP神经网络的结合(GA-BP)主要通过全局搜索优化BP神经网络的初始权值和阈值,解决传统BP易陷入局部最优、收敛速度慢的问题。具体优化形式包括:初始参数优化:GA仅优化初始参数,后续仍依赖BP反向传播微调。全局参数优化:GA直接优化全部网络参数,无需BP参与。混合优化:GA优化初始参数后,再通过B
- Matlab绘图(一)——设置坐标轴标签指定中英文字体和字体大小
加点油。。。。
Matlab绘图matlabmatplotlib
❤️代码1%设置x轴和y轴标签,分别指定中文和英文的字体xlabel(['\fontname{宋体}数据1\fontname{TimesNewRoman}(Data1)'],...'FontSize',10.5,'Interpreter','tex');ylabel(['\fontname{宋体}数据2\fontname{TimesNewRoman}(%)'],...'FontSize',10.5
- 深度学习框架PyTorch——从入门到精通(5)自动微分
Fansv587
深度学习pytorch人工智能
使用torch.autograd自动微分张量、函数和计算图计算梯度禁用梯度追踪关于计算图的更多信息张量梯度和雅可比乘积在训练神经网络时,最常用的算法是反向传播。在该算法中,参数(模型权重)根据损失函数的梯度相对于给定参数进行调整。为了计算这些梯度,PyTorch有一个内置的微分引擎,名为torch.autograd。它支持为任何计算图自动计算梯度。考虑最简单的一层神经网络,具有输入x、参数w和b以
- 基于MATLAB的齿轮箱振动信号分析
代码编织匠人
matlab开发语言数学建模
基于MATLAB的齿轮箱振动信号分析齿轮传动是工业生产中常见的机械传动方式,但是在长期运转过程中会产生振动现象,这种振动会影响齿轮传动的精度、寿命以及稳定性。因此,对齿轮箱振动信号的分析就显得非常重要。MATLAB是一款功能强大的数学软件,可以用于对齿轮箱振动信号进行分析和处理。本文就将介绍如何利用MATLAB对齿轮箱振动信号进行分析。一、齿轮箱振动信号获取首先,我们需要获取齿轮箱振动信号。通常可
- MATLAB 控制系统设计与仿真 - 28
东雁西飞
MATLAB控制系统设计与仿真matlab算法开发语言机器人自动控制AI算法
MATLAB状态空间控制系统分析-极点配置就受控系统的控制律的设计而言,由状态反馈极点配置和输出反馈极点配置。状态反馈极点配置问题就是:通过状态反馈矩阵K的选取,使闭环系统的极点,即(A-BK)的特征值恰好处于所希望的一组给定闭环极点的位置。另外,线性定常系统可以用状态反馈任意配置极点的充分必要条件是:该系统必须是完全能控的。所以,在实现极点的任意配置前,必须判别受控系统的能控性。下面结合例子介绍
- 深度学习中的Channel,通道数是什么?
%KT%
深度学习深度学习人工智能
参考文章:直观理解深度学习的卷积操作,超赞!-CSDN博客如何理解卷积神经网络中的通道(channel)_神经网络通道数-CSDN博客深度学习-卷积神经网络—卷积操作详细介绍_深度卷积的作用-CSDN博客正文:在跑深度学习代码的过程中,经常遇到的一个报错是:模型尺寸不匹配的问题。一般pytorch中尺寸/张量的表现方式是:torch.size([16,3,24,24])。这四个参数的含义如下:16
- AI人工智能深度学习算法:搭建可拓展的深度学习模型架构
AI大模型应用之禅
DeepSeekR1&AI大模型与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
深度学习、模型架构、可拓展性、神经网络、机器学习1.背景介绍深度学习作为人工智能领域最前沿的技术之一,在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性的进展。深度学习模型的成功离不开其强大的学习能力和可拓展性。本文将深入探讨深度学习算法的原理、模型架构设计以及可拓展性的关键要素,并通过代码实例和实际应用场景,帮助读者理解如何搭建可拓展的深度学习模型架构。2.核心概念与联系深度学习的核心概念是人
- 基于改进ISODATA算法的负荷场景曲线聚类(matlab代码)
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目录1主要内容聚类中心选取步骤核方法2部分代码3程序结果4程序链接1主要内容程序复现文献《基于机器学习的短期电力负荷预测和负荷曲线聚类研究》第三章《基于改进ISODATA算法的负荷场景曲线聚类》模型,该方法不止适用于负荷聚类,同样适用于风光等可再生能源聚类,只需要改变聚类的数据即可,该方法的通用性和可创新性强。该代码实现一种基于改进ISODATA算法的负荷场景曲线聚类方法,代码中,主要做了四种聚类
- 理解深度学习1-简介
shangjg3
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人工智能(AI)旨在打造模仿智能行为的系统。它覆盖了众多方法,涵盖了基于逻辑、搜索和概率推理的技术。机器学习是AI的一个分支,它通过对观测数据进行数学模型拟合来学习决策制定。这个领域近年来迅猛发展,现在几乎(虽不完全准确)与AI同义。深度神经网络是一类机器学习模型,将其应用到数据上的过程称为深度学习。目前,深度网络是最强大和最实用的机器学习模型之一,常见于日常生活中。我们常常用自然语言处理(Nat
- 如何计算一个7B的模型训练需要的参数量以及训练时需要的计算资源
yxx122345
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计算理论过程见:transformer中多头注意力机制的参数量是多少?1.模型参数量的计算7B参数模型的总参数量是70亿(7billion)。这些参数主要分布在以下几个部分:Transformer层:多头注意力机制(Multi-HeadAttention)前馈神经网络(Feed-ForwardNetwork)嵌入层(EmbeddingLayer):词嵌入(TokenEmbeddings)位置编码(
- 最新NPU芯片详解及应用场景
美好的事情总会发生
AI嵌入式硬件硬件工程linux人工智能ai
近年来,NPU(神经网络处理器)技术快速发展,各大厂商推出多款高性能AI加速芯片,覆盖从端侧设备到云端数据中心的多样化需求。以下是NPU芯片及其核心特点与应用场景的详细说明:1.苹果M3系列芯片(M3/M3Pro/M3Max)NPU架构:第二代16核神经网络引擎,采用台积电3nm工艺。算力:18TOPS(每秒万亿次操作),较M2提升40%。技术亮点:支持混合精度计算(FP16/INT8),动态分配
- 【pytorch(cuda)】基于DQN算法的无人机三维城市空间航线规划(Python代码实现)
wlz249
pythonpytorch算法
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、DQN算法概述三、基于DQN的无人机三维航线规划方法1.环境建模2.状态与动作定义3.奖励函数设计4.深度神经网络训练5.航线规划四、研究挑战与展望2运行结果3参考文献4Python代码实现⛳️赠与读者做科研,涉及到一个深在的
- 注意力机制+多尺度卷积
一只小小的土拨鼠
解构前沿:文献精读深度学习python人工智能YOLO深度学习
多尺度卷积先提供丰富的特征信息,注意力机制再从中筛选出关键信息,这样结合起来,不仅可以进一步提高模型的识别精度和效率,显著提升模型性能,还可以增强模型的可解释性。MPARN:multi-scalepathattentionresidualnetworkforfaultdiagnosisofrotatingmachines方法:论文介绍了一种用于旋转机械故障诊断的多尺度卷积神经网络结构,称为多尺度路
- Matlab 汽车半主动悬架振动模糊pid控制
studyer_爱啃鸡爪的小米
Matlab系列案例汽车
1、内容简介Matlab178-汽车半主动悬架振动模糊pid控制可以交流、咨询、答疑2、内容说明略摘要:以某微型客车悬架的液压减振器为研究对象,依据汽车动力学理论建立了1/4汽车半主动悬架控制系统的动力学模型,并应用MATLAB/Simulink软件及模糊控制理论模拟仿真了客车在C级路面以不同速度行驶时的振动特性。研究结果表明:模糊控制器可以进一步提高客车的乘坐舒适性和操纵稳定性,同时验证了其具有
- 论文笔记:Deep Algorithm Unrolling for Blind Image Deblurring
爱学习的小菜鸡
论文笔记去模糊图像处理神经网络
这是一篇CVPR2020的去模糊论文,主要是通过传统与深度相结合,将迭代次数变成神经网络的层数,使网络结构的网络结构更加具有解释性。主要贡献:DeepUnrollingforBlindImageDeblurring(DUBLID):提出一种可解释的神经网络结构叫做DUBLID,首先提出一种迭代算法,该算法被认为是梯度域中传统的广义全变分正则方法(generalizedTV-regularizeda
- 锂电池剩余寿命预测 | 基于CNN-BiLSTM的锂电池剩余寿命预测研究附Matlab参考代码
默默科研仔
锂电池寿命预测cnnmatlab人工智能
基于CNN-BiLSTM的锂电池剩余寿命预测研究附Matlab参考代码一、引言1.1、研究背景和意义锂电池因其高能量密度和长循环寿命,在移动设备、电动汽车和储能系统等领域得到广泛应用。准确预测锂电池的剩余寿命(RemainingUsefulLife,RUL)对于优化电池使用、维护和管理具有重要意义,可以有效减少运营成本,提高设备的安全性和可靠性。随着锂电池应用领域的扩展,对其性能和寿命的预测需求日
- 人工智能技术篇*卷(三)
code_stream
#人工智能人工智能
接下来,我们在神经网络方面继续展开神经网络多层感知机(MLP)解决问题:多层感知机是一种基本的前馈神经网络,可用于解决分类和回归问题。它通过多个神经元层的非线性变换,能够学习复杂的非线性关系,对数据进行分类或预测连续值。例如,在手写数字识别中,它可以从数字图像的像素数据中学习到特征模式,从而判断该数字是0-9中的哪一个;在房价预测中,根据房屋的面积、房间数量等特征预测房价。案例:以手写数字识别为例
- 神经网络模型压缩&实例教程—非结构化剪枝
程序先锋
《python深度学习》笔记神经网络剪枝深度学习
目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要剪枝的模块3.模块剪枝(核心)3.1随机剪枝weight3.2L1范数剪枝bias4.总结最先进的深度学习技术依赖于难以部署的过度参数化模型。相反,已知生物神经网络使用高效的稀疏连接。为了在不牺牲准确性的情况下减少内存、电池和硬件消耗,通过减少模型中的参数数量来确定压缩模型的最佳技术是很重要的。这反过来又允许您在设备上部署轻量级模型,并通过设备上的私
- 深入解析Quantum-GABP:量子神经网络的实现与应用
m0_57781768
神经网络量子计算人工智能
深入解析Quantum-GABP:量子神经网络的实现与应用引言在现代科技飞速发展的今天,量子计算与神经网络的结合成为了研究热点。量子神经网络(QuantumNeuralNetworks,QNN)凭借其巨大的计算潜力和独特的量子特性,逐渐吸引了研究者的关注。其中,Quantum-GABP(量子广义反向传播算法)作为一种高效的量子神经网络训练算法,展现出极大的应用前景。本文将深入探讨Quantum-G
- 量子神经网络(Quantum Neural Network):结合量子计算的 AI 新探索
盼达思文体科创
人工智能和深度学习量子计算人工智能神经网络
一、引言在当今科技飞速发展的时代,人工智能(AI)和量子计算成为了两个备受关注的领域。量子神经网络(QuantumNeuralNetwork,QNN)作为这两个领域的交叉点,正吸引着越来越多的研究兴趣。QNN试图将量子计算的强大能力与传统神经网络的学习能力相结合,为解决复杂的人工智能问题提供新的思路和方法。二、量子计算基础(一)量子比特(Qubit)量子比特是量子计算的基本信息单位,与传统的比特不
- Pytorch 小记 第八回:GoogleNet卷积神经网络模型代码
Start_Present
pytorchcnn神经网络分类python深度学习
本次小记,提供了一份基于pytorch的GoogleNet卷积神经网络模型的代码。除此之外,对代码中不容易理解的部分进行了讲解。本代码的平台是PyCharm2024.1.3,python版本3.11numpy版本是1.26.4,pytorch版本2.0.0+cu118,d2l的版本是1.0.3importnumpyasnpimporttorchfromtorchimportnnfromtorchv
- pytorch的使用:卷积神经网络模块
樱花的浪漫
pytorchcnnpytorch深度学习计算机视觉
1.读取数据分别构建训练集和测试集(验证集)DataLoader来迭代取数据使用transforms将数据转换为tensor格式#定义超参数input_size=28#图像的总尺寸28*28num_classes=10#标签的种类数num_epochs=3#训练的总循环周期batch_size=64#一个撮(批次)的大小,64张图片#训练集train_dataset=datasets.MNIST(
- 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