- 机器学习必备数学与编程指南:从入门到精通
a小胡哦
机器学习基础机器学习人工智能
一、机器学习核心数学基础1.线性代数(神经网络的基础)必须掌握:矩阵运算(乘法、转置、逆)向量空间与线性变换特征值分解与奇异值分解(SVD)为什么重要:神经网络本质就是矩阵运算学习技巧:用NumPy实际操作矩阵运算2.概率与统计(模型评估的关键)核心概念:条件概率与贝叶斯定理概率分布(正态、泊松、伯努利)假设检验与p值应用场景:朴素贝叶斯、A/B测试3.微积分(优化算法的基础)重点掌握:导数与偏导
- 【大模型微调实战】4. P-Tuning爆款文案生成:让模型学会小红书“爽感”写作,转化率提升300%
AI_DL_CODE
大模型微调P-Tuning小红书文案爆款生成情绪强化自然语言生成提示工程
摘要:在内容营销竞争白热化的当下,普通文案已难以突破流量壁垒。本文聚焦P-Tuning技术在小红书爆款文案生成中的落地应用,通过参数化提示向量优化,将抽象的“爽感”写作转化为可量化、可训练的技术指标。文中提出“六步成文法”,从情绪化数据集构建到爆款元素复刻,完整拆解如何用RTX3060级显卡实现0.1%参数量微调,使文案点击率从2.1%提升至8.7%,爆文率提高5倍,单条文案带货超8万元。核心创新
- Spring AI Alibaba 快速入门指南(适合初学者)
会飞的架狗师
AIspring人工智能java
如果你是刚接触AI开发或Spring框架的初学者,不用担心,本指南会用简单易懂的语言带你一步步了解并使用SpringAIAlibaba。一、什么是SpringAIAlibaba(小白也能懂)简单来说,SpringAIAlibaba就是一个“工具包”,它把阿里巴巴的AI技术(比如通义千问大模型、向量数据库等)和大家常用的Spring框架“打包”到了一起。**打个比方:**就像你想做蛋糕(开发AI应用
- 企业级RAG的数据方案选择 - 向量数据库、图数据库和知识图谱
南七小僧
AI技术产品经理网站开发人工智能数据库知识图谱人工智能
如何为企业RAG选择合适的数据存储方式摘要:本文讨论了矢量数据库、图数据库和知识图谱在解决信息检索挑战方面的重要性,特别是针对企业规模的检索增强生成(RAG)。看看海外人工智能企业Writer是如何利用知识图谱增强企业级RAG。要点概要:矢量数据库高效存储数据,但缺乏上下文和关联信息。图数据库优先考虑数据点之间的关系,受益于关系结构。知识图谱在语义存储方面表现出色,由于其能够编码丰富的上下文信息,
- OpenGL里相机的运动控制
qq_42987967
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相机的核心构造一个是glm::lookAt函数,一个是glm::perspective函数,本文相机的一切运动都在于如何构建相应的参数传入上述两个函数里。glm::mat4glm::lookAt(glm::vec3const&eye,//相机所在位置glm::vec3const¢er,//要凝视的点glm::vec3const&up//相机上向量);glm::mat4perspective
- BGE-M3模型结合Milvus向量数据库强强联合实现混合检索
在基于生成式人工智能的应用开发中,通过关键词或语义匹配的方式对用户提问意图进行识别是一个很重要的步骤,因为识别的精准与否会影响后续大语言模型能否检索出合适的内容作为推理的上下文信息(或选择合适的工具)以给出用户最符合预期的回答。在本篇文章中,我将尽可能详细地介绍想达成准确识别用户提问意图的解决方案之一,即基于功能强大的BGE-M3模型和Milvus向量数据库实现混合检索(稠密向量densevect
- Milvus 实战全流程
学习路径总览1.Milvus基础知识什么是向量数据库?Milvus的核心概念(collection、field、index、partition、segment)Milvus和Faiss、Annoy、HNSW的区别2.安装与部署Docker快速部署Milvus(推荐)本地开发环境安装使用MilvusLite本地测试3.数据建模与管理创建Collection与Schema定义(包含向量字段和元数据字段
- 基于Milvus和BGE-VL模型实现以图搜图
时间的痕迹01
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背景最近再做项目的时候,里面有个AI检索的功能,其中一个点就是要实现以图搜图,也就是用户上传一张图,要找出相似度比较高的图,比如下面这样,第一张是原图,第二张是图中的一部分,用户上传第二张图,要能检索到第一张完整的图实现思路整个实现的核心就是用向量检索,也就是在运营端上传第一张图片的时候,先把整个图片转换为向量,存储到向量数据库中,然后用户在检索的时候,把第二张图再转换为向量,与第一张图的向量进行
- 数据挖掘算法:KNN、SVM、决策树详解
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数据挖掘算法支持向量机
本文将详细解析数据挖掘领域中常用的三种经典算法:KNN(K近邻算法)、SVM(支持向量机)和决策树。首先分别阐述每种算法的核心原理、实现步骤,再分析它们的优缺点及适用场景,最后对这三种算法进行综合对比与总结。通过本文,读者能全面了解这三种算法的特性,为实际数据挖掘任务中算法的选择提供参考,助力提升数据处理与分析的效率和准确性。在当今信息爆炸的时代,数据挖掘技术在各行各业发挥着至关重要的作用,而算法
- YOLOv4详细介绍
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YOLOv4是一种目标检测算法,是YOLO(YouOnlyLookOnce)系列的最新版本,由AlexeyBochkovskiy、Chien-YaoWang和Hong-YuanMarkLiao共同提出。相比于之前的版本,YOLOv4在速度和精度方面都有了显著的提升。下面是YOLOv4的一些详细介绍:模型结构YOLOv4采用了一种新的模型结构,称为CSPDarknet。这个结构类似于ResNet的残
- 声纹识别系统(MFCC特征+DTW/SVM分类)
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支持向量机分类算法梅尔频率倒谱系数动态时间规整
摘要本毕业设计实现了一个完整的声纹识别系统,采用梅尔频率倒谱系数(MFCC)作为声学特征提取方法,结合动态时间规整(DTW)和支持向量机(SVM)两种分类算法进行说话人识别。系统包含语音预处理、特征提取、模型训练和识别测试等完整流程,并通过实验对比两种分类算法的性能。第一章绪论1.1研究背景与意义声纹识别(SpeakerRecognition)是生物特征识别技术的一种,通过分析语音信号中包含的说话
- 表征学习:机器认知世界的核心能力与前沿突破
大千AI助手
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一、定义与背景:从特征工程到自动化学习表征学习(RepresentationLearning),又称特征学习(FeatureLearning),是机器学习的核心技术领域,其核心目标是通过算法自动学习数据的内在特征表示,将复杂多变的原始数据(如图像、文本、语音)转化为低维、富含语义信息的向量形式,从而提升下游任务(如分类、回归、聚类)的效率和精度。与传统依赖人工设计特征的特征工程(FeatureEn
- CIRL:因果启发的表征学习框架——从域泛化到奖励分解的因果革命
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人工智能Python#OTHER学习深度学习人工智能机器学习表征学习因果推断域泛化
CIRL(因果启发的表征学习)是由国内顶尖AI研究团队于CVPR2022提出的创新框架,最初用于解决域泛化(DomainGeneralization,DG)问题,其核心思想是通过结构因果模型(SCM)分离数据中的因果与非因果因素,构建鲁棒表征。后续研究(如GRD、Diaster算法)将其扩展至强化学习的奖励分解领域,通过因果充分性、稀疏性与正交性约束,解决延迟奖励与奖励黑客问题。原始论文发表于CV
- Java中的模型API、RAG与向量数据库:构建智能应用的新范式
张道宁
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引言在当今人工智能迅猛发展的时代,Java开发者如何利用最新的AI技术构建智能应用?本文将深入探讨模型API、检索增强生成(RAG)和向量数据库这三种关键技术,以及它们如何协同工作来提升Java应用的智能化水平。一、模型API:Java中的AI能力接入1.1什么是模型API模型API是大型语言模型(LLM)提供的编程接口,允许开发者通过HTTP请求与AI模型交互。在Java生态中,我们可以通过多种
- 打造专属知识库:手把手教你构建RAG系统
RAG通常指的是"Retrieval-AugmentedGeneration",即“检索增强的生成”。这是一种结合了检索(Retrieval)和生成(Generation)的机器学习模型,通常用于自然语言处理任务,如文本生成、问答系统等。我们通过一下几个步骤来完成一个基于京东云官网文档的RAG系统数据收集建立知识库向量检索提示词与模型数据收集数据的收集再整个RAG实施过程中无疑是最耗人工的,涉及到
- 线性代数(6)——向量空间
Irene_hong
1、向量空间(VectorSpace)对于向量空间的维度:Example:=all2-dimrealvectors,如,,相当于一个x-y平面;=allvectorswith3components;=allcolumnvectorswithnrealcomponents;1.1子向量空间(Sub-spaceofVectorSpace)在乘法/加法运算下,子向量空间必须是封闭的,不能超出原向量空间;
- HTML5+JavaScript动画基础 完整版 中文pdf扫描版
不一样的女孩6
《HTML5+JavaScript动画基础》包括了基础知识、基础动画、高级动画、3D动画和其他技术5大部分,分别介绍了动画的基本概念、动画的JavaScript基础、动画中的三角学、渲染技术、速度向量和加速度、边界与摩擦力、用户交互:移动物体、缓动与弹动、碰撞检测、坐标旋转与斜面反弹、撞球物理、粒子与万有引力、正向运动学:让事物行走、反向运动学:拖曳与伸出、三维基础、三维线条与填充、背面剔除与三维
- Java:实现找到R2中两个向量夹角中较小的那个算法(附带源码)
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目录项目背景详细介绍项目需求详细介绍相关技术详细介绍实现思路详细介绍完整实现代码代码详细解读项目详细总结项目常见问题及解答扩展方向与性能优化1.项目背景详细介绍在计算机图形学、机器人导航、物理模拟和数据分析中,常需要计算二维平面(R2\mathbb{R}^2)中两个向量之间的夹角。夹角度量能帮助我们判断方向差异、进行路径规划、控制转向和计算投影等操作。具体场景包括:图形旋转与动画:根据两帧之间的方
- 孕23周+6天
班洛洛呀
图片发自App图中是从李先生那拔的4根白头发,他还没到30,可是已经稀稀疏疏长了好几根白头发。当时的情形是在公交车站台后面,我挺个大肚子,他低伸着头弯着腰让我拔白头发,那一刻有些心疼和心酸,心疼他比我只是大两岁却比我承受更多,心酸我们现在的生活境况,他每天都在看书立志要考过CPA,也许这是他觉得的唯一可以快速增加收入的方法。他去年一下报了5门,过了三门,今年还有三门要考,压力很大,也许这更让他增添
- 绘本《大卫,不可以》:不是熊孩子秘籍,而是打开亲子关系的钥匙
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今天,青青老师给大家推荐亲子共读绘本——《大卫,不可以》之前跟一个妈妈聊孩子读书的问题。她有个小男孩4岁了,调皮得让人头疼。她说,她从来不让孩子看《大卫,不可以》,故事里的大卫全是坏习惯,孩子要是看了,就更没法管了。后来,多次听到不同的宝妈,对这本书,都有着一致的担忧,不禁在想:妈妈们对这本书,到底害怕的是什么呢?【1】大卫,圆球一样的脑袋,三角形的鼻子,向前翻起的鼻孔,稀疏不齐的小尖牙,一张嘴仿
- 向量的长度
大龙10
书名:代码本色:用编程模拟自然系统作者:DanielShiffman译者:周晗彬ISBN:978-7-115-36947-5目录1.5向量的长度一、向量长度的计算原理向量本身和它的两个分量(x分量和y分量)围成了一个直角三角形。三角形的直角边是它的两个分量,斜边是它本身。一个向量的长度:在PVector中,我们这么实现它:floatmag(){returnsqrt(x*x+y*y);}二、示例,向
- 《小白入门:无人机电调 ESC 的 PWM 接口特性、主流协议与使用指南》
无人装备硬件开发爱好者
无人机
一、电调ESC的核心作用:连接飞控与电机的“翻译官”在无人机系统中,电调(ElectronicSpeedController,电子调速器)是连接飞控与电机的关键部件,相当于“翻译官”:它接收飞控发出的控制信号(如“加速”“减速”),将电池的直流电转换为三相交流电驱动无刷电机,并实时调节电机转速。没有电调,飞控的指令无法传递给电机,无人机就无法实现姿态控制和飞行。对于小白来说,理解电调的核心功能可以
- 博客摘录「 yolo 11从原理、创新点、训练到部署(yolov11代码+教程)」2025年4月28日
G.547
笔记
2.1新的Backbone设计YOLOv11引入了一个改进的Backbone网络架构,采用了CSPNet(CrossStagePartialNetwork)的升级版。CSPNet的引入使得YOLOv11在计算量相对较低的情况下能够更有效地提取深度特征,从而提高模型的表达能力。具体来说,CSPNet通过将特征图进行部分跨层连接,减少了冗余梯度信息,提高了模型的学习效率和泛化能力。2.2SPPF(Sp
- 玩转 Milvus(一):解锁向量数据库的秘密,拥抱Milvus
不学无术の码农
玩转Milvus:向量搜索与AI实践milvus向量数据库
引言:向量数据库,AI时代的“超级引擎”想象一下,你上传一张猫咪照片,系统瞬间从百万张图片中挑出最相似的几张;或者在购物APP中点开一件T恤,推荐栏立刻展示你心动的搭配。这些智能体验的背后,藏着一个秘密武器——高维向量。通过深度学习模型,文本、图像、音频被转化为一串数字,捕捉它们的“灵魂”。但如何在海量向量中快速找到“最像”的那一个?传统数据库如MySQL或MongoDB束手无策,而向量数据库横空
- 玩转 Milvus(二):在 Ubuntu 22.04(WSL2)上安装 Milvus
不学无术の码农
玩转Milvus:向量搜索与AI实践milvus向量数据库
玩转Milvus(二):在Ubuntu22.04(WSL2)上安装Milvus引言:让Milvus在你的笔记本上“起飞”在《玩转Milvus(一)》中,我们揭开了向量数据库的神秘面纱,认识了Milvus作为AI时代的“超级引擎”,如何驱动智能搜索、推荐系统和多模态应用。现在,是时候让Milvus在你的电脑上“落地生根”了!本篇博客将带你在Ubuntu22.04(WSL2)环境下安装Milvus,聚
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1.当提到神经网络中的卷积时,我们通常是指由多个并行卷积组成的运算。(因为单个核只能特区一种类型的特征,我们usually希望可以在多个位置提取多个特征)2.输入也不仅仅是实值的网格,而是由一系列观测数据的向量构成的网格。我们有的时候会希望跳出核中的一些位置来降低计算的开销(相应的代价是提取特征没有先前那么好了)我们就把这个过程看作对全卷积函数输出的下采样(downsampling).如果只是在输
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黑猴子的家
广播变量用来高效分发较大的对象。向所有工作节点发送一个较大的只读值,以供一个或多个Spark操作使用。比如,如果你的应用需要向所有节点发送一个较大的只读查询表,甚至是机器学习算法中的一个很大的特征向量,广播变量用起来都很顺手。传统方式下,Spark会自动把闭包中所有引用到的变量发送到工作节点上。虽然这很方便,但也很低效。原因有二:首先,默认的任务发射机制是专门为小任务进行优化的;其次,事实上你可能
- svm支持向量机实例--线性非线性实例代码可运行
fromsklearnimportsvmimportnumpyasnpimportsklearn#因为Python中的sklearn库也集成了SVM算法,所以在Python中一样可以使用支持向量机做分类#取数据集path=r'D:\svm\iris.data'#Iris.data的数据格式如下:共5列,前4列为样本特征,第5列为类别,分别有三种类别Iris-setosa,Iris-versicol
- 实验七 SVM支持向量机
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支持向量机机器学习人工智能
目录一、SVM定义二、SVM基本概念及其优缺点1、间隔2、SVM核心3、支持向量4、支持向量机的基本思想5、优缺点三、损失函数四、代码实现1、算法实现基本流程2、代码解析3、整体代码五、结果截图及解释1、结果截图2、结果解释六、实验总结一、SVM定义支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是一种经典的监督学习算法,用于解决二分类和多分类问题。其核心思想是通过在特征空间中找到一
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KENYCHEN奉孝
支持向量机算法机器学习
基于Java的SVM(支持向量机)实例合集以下是一个基于Java的SVM(支持向量机)实例合集,包含核心代码示例和应用场景说明。这些例子基于流行的机器学习库(如LIBSVM、Weka、JSAT)实现。数据准备与加载使用LIBSVM格式加载数据集://加载LIBSVM格式数据svm_problemprob=newsvm_problem();prob.l=dataSize;//样本数量prob.x=n
- log4j对象改变日志级别
3213213333332132
javalog4jlevellog4j对象名称日志级别
log4j对象改变日志级别可批量的改变所有级别,或是根据条件改变日志级别。
log4j配置文件:
log4j.rootLogger=ERROR,FILE,CONSOLE,EXECPTION
#log4j.appender.FILE=org.apache.log4j.RollingFileAppender
log4j.appender.FILE=org.apache.l
- elk+redis 搭建nginx日志分析平台
ronin47
elasticsearchkibanalogstash
elk+redis 搭建nginx日志分析平台
logstash,elasticsearch,kibana 怎么进行nginx的日志分析呢?首先,架构方面,nginx是有日志文件的,它的每个请求的状态等都有日志文件进行记录。其次,需要有个队 列,redis的l
- Yii2设置时区
dcj3sjt126com
PHPtimezoneyii2
时区这东西,在开发的时候,你说重要吧,也还好,毕竟没它也能正常运行,你说不重要吧,那就纠结了。特别是linux系统,都TMD差上几小时,你能不痛苦吗?win还好一点。有一些常规方法,是大家目前都在采用的1、php.ini中的设置,这个就不谈了,2、程序中公用文件里设置,date_default_timezone_set一下时区3、或者。。。自己写时间处理函数,在遇到时间的时候,用这个函数处理(比较
- js实现前台动态添加文本框,后台获取文本框内容
171815164
文本框
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://w
- 持续集成工具
g21121
持续集成
持续集成是什么?我们为什么需要持续集成?持续集成带来的好处是什么?什么样的项目需要持续集成?... 持续集成(Continuous integration ,简称CI),所谓集成可以理解为将互相依赖的工程或模块合并成一个能单独运行
- 数据结构哈希表(hash)总结
永夜-极光
数据结构
1.什么是hash
来源于百度百科:
Hash,一般翻译做“散列”,也有直接音译为“哈希”的,就是把任意长度的输入,通过散列算法,变换成固定长度的输出,该输出就是散列值。这种转换是一种压缩映射,也就是,散列值的空间通常远小于输入的空间,不同的输入可能会散列成相同的输出,所以不可能从散列值来唯一的确定输入值。简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。
- 乱七八糟
程序员是怎么炼成的
eclipse中的jvm字节码查看插件地址:
http://andrei.gmxhome.de/eclipse/
安装该地址的outline 插件 后重启,打开window下的view下的bytecode视图
http://andrei.gmxhome.de/eclipse/
jvm博客:
http://yunshen0909.iteye.com/blog/2
- 职场人伤害了“上司” 怎样弥补
aijuans
职场
由于工作中的失误,或者平时不注意自己的言行“伤害”、“得罪”了自己的上司,怎么办呢?
在职业生涯中这种问题尽量不要发生。下面提供了一些解决问题的建议:
一、利用一些轻松的场合表示对他的尊重
即使是开明的上司也很注重自己的权威,都希望得到下属的尊重,所以当你与上司冲突后,最好让不愉快成为过去,你不妨在一些轻松的场合,比如会餐、联谊活动等,向上司问个好,敬下酒,表示你对对方的尊重,
- 深入浅出url编码
antonyup_2006
应用服务器浏览器servletweblogicIE
出处:http://blog.csdn.net/yzhz 杨争
http://blog.csdn.net/yzhz/archive/2007/07/03/1676796.aspx
一、问题:
编码问题是JAVA初学者在web开发过程中经常会遇到问题,网上也有大量相关的
- 建表后创建表的约束关系和增加表的字段
百合不是茶
标的约束关系增加表的字段
下面所有的操作都是在表建立后操作的,主要目的就是熟悉sql的约束,约束语句的万能公式
1,增加字段(student表中增加 姓名字段)
alter table 增加字段的表名 add 增加的字段名 增加字段的数据类型
alter table student add name varchar2(10);
&nb
- Uploadify 3.2 参数属性、事件、方法函数详解
bijian1013
JavaScriptuploadify
一.属性
属性名称
默认值
说明
auto
true
设置为true当选择文件后就直接上传了,为false需要点击上传按钮才上传。
buttonClass
”
按钮样式
buttonCursor
‘hand’
鼠标指针悬停在按钮上的样子
buttonImage
null
浏览按钮的图片的路
- 精通Oracle10编程SQL(16)使用LOB对象
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*使用LOB对象
*/
--LOB(Large Object)是专门用于处理大对象的一种数据类型,其所存放的数据长度可以达到4G字节
--CLOB/NCLOB用于存储大批量字符数据,BLOB用于存储大批量二进制数据,而BFILE则存储着指向OS文件的指针
/*
*综合实例
*/
--建立表空间
--#指定区尺寸为128k,如不指定,区尺寸默认为64k
CR
- 【Resin一】Resin服务器部署web应用
bit1129
resin
工作中,在Resin服务器上部署web应用,通常有如下三种方式:
配置多个web-app
配置多个http id
为每个应用配置一个propeties、xml以及sh脚本文件
配置多个web-app
在resin.xml中,可以为一个host配置多个web-app
<cluster id="app&q
- red5简介及基础知识
白糖_
基础
简介
Red5的主要功能和Macromedia公司的FMS类似,提供基于Flash的流媒体服务的一款基于Java的开源流媒体服务器。它由Java语言编写,使用RTMP作为流媒体传输协议,这与FMS完全兼容。它具有流化FLV、MP3文件,实时录制客户端流为FLV文件,共享对象,实时视频播放、Remoting等功能。用Red5替换FMS后,客户端不用更改可正
- angular.fromJson
boyitech
AngularJSAngularJS 官方APIAngularJS API
angular.fromJson 描述: 把Json字符串转为对象 使用方法: angular.fromJson(json); 参数详解: Param Type Details json
string
JSON 字符串 返回值: 对象, 数组, 字符串 或者是一个数字 示例:
<!DOCTYPE HTML>
<h
- java-颠倒一个句子中的词的顺序。比如: I am a student颠倒后变成:student a am I
bylijinnan
java
public class ReverseWords {
/**
* 题目:颠倒一个句子中的词的顺序。比如: I am a student颠倒后变成:student a am I.词以空格分隔。
* 要求:
* 1.实现速度最快,移动最少
* 2.不能使用String的方法如split,indexOf等等。
* 解答:两次翻转。
*/
publ
- web实时通讯
Chen.H
Web浏览器socket脚本
关于web实时通讯,做一些监控软件。
由web服务器组件从消息服务器订阅实时数据,并建立消息服务器到所述web服务器之间的连接,web浏览器利用从所述web服务器下载到web页面的客户端代理与web服务器组件之间的socket连接,建立web浏览器与web服务器之间的持久连接;利用所述客户端代理与web浏览器页面之间的信息交互实现页面本地更新,建立一条从消息服务器到web浏览器页面之间的消息通路
- [基因与生物]远古生物的基因可以嫁接到现代生物基因组中吗?
comsci
生物
大家仅仅把我说的事情当作一个IT行业的笑话来听吧..没有其它更多的意思
如果我们把大自然看成是一位伟大的程序员,专门为地球上的生态系统编制基因代码,并创造出各种不同的生物来,那么6500万年前的程序员开发的代码,是否兼容现代派的程序员的代码和架构呢?
- oracle 外部表
daizj
oracle外部表external tables
oracle外部表是只允许只读访问,不能进行DML操作,不能创建索引,可以对外部表进行的查询,连接,排序,创建视图和创建同义词操作。
you can select, join, or sort external table data. You can also create views and synonyms for external tables. Ho
- aop相关的概念及配置
daysinsun
AOP
切面(Aspect):
通常在目标方法执行前后需要执行的方法(如事务、日志、权限),这些方法我们封装到一个类里面,这个类就叫切面。
连接点(joinpoint)
spring里面的连接点指需要切入的方法,通常这个joinpoint可以作为一个参数传入到切面的方法里面(非常有用的一个东西)。
通知(Advice)
通知就是切面里面方法的具体实现,分为前置、后置、最终、异常环
- 初一上学期难记忆单词背诵第二课
dcj3sjt126com
englishword
middle 中间的,中级的
well 喔,那么;好吧
phone 电话,电话机
policeman 警察
ask 问
take 拿到;带到
address 地址
glad 高兴的,乐意的
why 为什么
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grandfather (外)祖父
wife 妻子
husband 丈夫
da
- Linux日志分析常用命令
dcj3sjt126com
linuxlog
1.查看文件内容
cat
-n 显示行号 2.分页显示
more
Enter 显示下一行
空格 显示下一页
F 显示下一屏
B 显示上一屏
less
/get 查询"get"字符串并高亮显示 3.显示文件尾
tail
-f 不退出持续显示
-n 显示文件最后n行 4.显示头文件
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-n 显示文件开始n行 5.内容排序
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-n 按照
- JSONP 原理分析
fantasy2005
JavaScriptjsonpjsonp 跨域
转自 http://www.nowamagic.net/librarys/veda/detail/224
JavaScript是一种在Web开发中经常使用的前端动态脚本技术。在JavaScript中,有一个很重要的安全性限制,被称为“Same-Origin Policy”(同源策略)。这一策略对于JavaScript代码能够访问的页面内容做了很重要的限制,即JavaScript只能访问与包含它的
- 使用connect by进行级联查询
234390216
oracle查询父子Connect by级联
使用connect by进行级联查询
connect by可以用于级联查询,常用于对具有树状结构的记录查询某一节点的所有子孙节点或所有祖辈节点。
来看一个示例,现假设我们拥有一个菜单表t_menu,其中只有三个字段:
- 一个不错的能将HTML表格导出为excel,pdf等的jquery插件
jackyrong
jquery插件
发现一个老外写的不错的jquery插件,可以实现将HTML
表格导出为excel,pdf等格式,
地址在:
https://github.com/kayalshri/
下面看个例子,实现导出表格到excel,pdf
<html>
<head>
<title>Export html table to excel an
- UI设计中我们为什么需要设计动效
lampcy
UIUI设计
关于Unity3D中的Shader的知识
首先先解释下Unity3D的Shader,Unity里面的Shaders是使用一种叫ShaderLab的语言编写的,它同微软的FX文件或者NVIDIA的CgFX有些类似。传统意义上的vertex shader和pixel shader还是使用标准的Cg/HLSL 编程语言编写的。因此Unity文档里面的Shader,都是指用ShaderLab编写的代码,
- 如何禁止页面缓存
nannan408
htmljspcache
禁止页面使用缓存~
------------------------------------------------
jsp:页面no cache:
response.setHeader("Pragma","No-cache");
response.setHeader("Cache-Control","no-cach
- 以代码的方式管理quartz定时任务的暂停、重启、删除、添加等
Everyday都不同
定时任务管理spring-quartz
【前言】在项目的管理功能中,对定时任务的管理有时会很常见。因为我们不能指望只在配置文件中配置好定时任务就行了,因为如果要控制定时任务的 “暂停” 呢?暂停之后又要在某个时间点 “重启” 该定时任务呢?或者说直接 “删除” 该定时任务呢?要改变某定时任务的触发时间呢? “添加” 一个定时任务对于系统的使用者而言,是不太现实的,因为一个定时任务的处理逻辑他是不
- EXT实例
tntxia
ext
(1) 增加一个按钮
JSP:
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%>
<%
String path = request.getContextPath();
Stri
- 数学学习在计算机研究领域的作用和重要性
xjnine
Math
最近一直有师弟师妹和朋友问我数学和研究的关系,研一要去学什么数学课。毕竟在清华,衡量一个研究生最重要的指标之一就是paper,而没有数学,是肯定上不了世界顶级的期刊和会议的,这在计算机学界尤其重要!你会发现,不论哪个领域有价值的东西,都一定离不开数学!在这样一个信息时代,当google已经让世界没有秘密的时候,一种卓越的数学思维,绝对可以成为你的核心竞争力. 无奈本人实在见地