- 零数学基础理解AI核心概念:梯度下降可视化实战
九章云极AladdinEdu
人工智能gpu算力深度学习pytorchpython语言模型opencv
点击“AladdinEdu,同学们用得起的【H卡】算力平台”,H卡级别算力,按量计费,灵活弹性,顶级配置,学生专属优惠。用Python动画演示损失函数优化过程,数学公式具象化读者收获:直观理解模型训练本质,破除"数学恐惧症"当盲人登山者摸索下山路径时,他本能地运用了梯度下降算法。本文将用动态可视化技术,让你像感受重力一样理解AI训练的核心原理——无需任何数学公式推导。一、梯度下降:AI世界的"万有
- 【树模型与集成学习】(task6)梯度提升树GBDT+LR
山顶夕景
推荐算法#集成学习与KaggleGBDT推荐算法机器学习
学习总结(1)不同问题的提升树学习算法,主要区别在于使用的损失函数不同,如用平方误差损失函数的回归问题、用指数损失函数的分类问题、用一般损失函数的一般决策问题等。(2)不管是二分类问题的提升树,还是回归问题的提升树,这里的损失函数都很方便:前者是用指数损失函数,所以可以当做是Adaboost的个例,Aadaboost的流程;而后者是当使用平方误差损失时,可以直接拟合残差。而使用不同的损失函数,对应
- Python与机器学习库Scikit-learn进阶
master_chenchengg
pythonpythonPythonpython开发IT
Python与机器学习库Scikit-learn进阶Scikit-learn进阶之旅:从新手到高手的必经之路为什么选择Scikit-learn?安装与环境设置特征工程的艺术:打造更强大的预测模型数据清洗特征构造模型调优秘籍:网格搜索与交叉验证的最佳实践网格搜索交叉验证集成学习的魅力:提升模型性能的组合拳随机森林梯度提升机堆叠实战案例解析:使用Scikit-learn解决真实世界问题数据准备模型训练
- 20180306复盘第112天by ada
Ada彩英
计划性和目标感太弱,所以做事经常抓不到重点,这也是我最大的问题了!早起打卡,复盘,演讲,原本我养成良好习惯的坚持,突然就断了,意志力崩溃了一般!总觉得工作的压力很大,或许是自己给自己加压了,想要获得老板的认可,一个人给你贴了标签,改变也是很难的。我只求做好自己的培训工作,真的培养我做高层管理者,我要学习的还太多了,昨天办公室新来了一个总经理,老板让我配合她的工作,她为人和善,很谦虚,做事情很有计划
- 《零基础入门AI:从图像梯度到凸包特征检测(OpenCV图像特征提取)》
竹子_23
OpenCV入门opencv人工智能计算机视觉
一、图像梯度处理:理解像素变化的本质1.1图像梯度基础图像梯度是计算机视觉中的核心概念,它描述了图像中像素强度的变化情况:梯度方向:像素值变化最剧烈的方向(垂直于边缘)梯度幅度:像素值变化的强度(值越大表示边缘越明显)物理意义:就像地形图中的等高线,梯度大的地方相当于陡坡,梯度小的地方相当于平地1.2垂直边缘提取垂直边缘是图像中物体左右边界形成的线条:特征:水平方向上像素值发生突变应用场景:文档扫
- OpenCV图像梯度边缘轮廓处理
Jiamusi_night
opencv计算机视觉人工智能
一、梯度处理的sobel算子函数函数名:cv2.Sobel(src,ddepth,dx,dy,ksize=3,scale=1,delta=0,borderType=None)功能:用于计算图像梯度(gradient)的函数参数:src:输入图像,它应该是灰度图像。ddepth:输出图像的所需深度(数据类型)。通常,你可以使用-1来表示与输入图像相同的深度,或者使用如cv2.CV_64F等来指定特定
- 【人工智能-14】OpenCV梯度处理、边缘检测、绘制轮廓、凸包检测、轮廓特征查找
m0_64233047
人工智能opencv计算机视觉
上一期【人工智能-13】OpenCV插值方法,边缘填充,图像矫正,图像掩膜,图像融合与噪点消除文章目录一、梯度处理1.图像梯度2.垂直边缘提取3.Sobel算子4.Laplacian算子二、边缘检测1.高斯模糊(降噪)2.计算梯度强度和方向3.非极大值抑制(NMS)4.双阈值检测5.边缘连接(滞后阈值)三、绘制轮廓1.什么是轮廓2.寻找轮廓3.轮廓绘制四、凸包检测1.穷举法2.QuickHull五
- 工作日记(34)
心之安悦
又一个紧张而忙碌的日子。今天比昨天多整理了一箱,不是速度快了,而是每个箱子里的资料太少了。虽是如此,可还是觉得自己比昨天进步了,高兴之余又有点担忧。这样下去明天会不会又要求比今天进步一点点。那岂不是没有尽头了。不能太贪了,整理四箱已很不错了。真的不能不断地给自己施加压力,会崩溃的……
- 机器学习算法(六)---逻辑回归
向云端UP
机器学习模型机器学习算法逻辑回归
目录一、逻辑回归1.1模型介绍1.2工作原理1.2.1对数几率模型1.2.2逻辑回归与Sigmoid函数1.3.3熵、相对熵与交叉熵1.3损失函数和优化算法1.3.1损失函数的理论基础1.3.2优化算法1.3.2.1梯度下降算法局限1.3.2.2随机梯度下降与小批量梯度下降1.4算法流程1.5逻辑回归优缺点1.6案例1.7classification_report()参数二、逻辑回归与线性回归的区
- 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
- 人工智能自然语言处理:Transformer 模型详解
大力出奇迹985
人工智能自然语言处理transformer
一、Transformer模型的诞生背景在自然语言处理的漫长征程中,早期的传统模型,如循环神经网络(RNN)及其变体长短时记忆网络(LSTM),曾占据主导地位。RNN试图通过依次处理序列中的每个元素,来捕捉上下文信息。但它存在一个致命弱点,在处理长序列时,会面临梯度消失或梯度爆炸的问题,就像一个长途跋涉的旅人,随着路程的增加,逐渐忘记了出发时的目标和重要信息。LSTM虽然在一定程度上缓解了这个问题
- 残差网络作用
深入解析残差网络在深度学习领域,残差网络(ResNet)绝对是一座里程碑。提到它,很多人第一反应是“解决了梯度消失问题”。没错,这确实是ResNet的核心突破之一,但这仅仅是冰山一角。今天,我们就来深入探讨残差连接(SkipConnection)那些常被低估的、同样强大的作用。核心结构:简洁而强大的跳跃连接想象一下,你在堆叠积木,每一块都代表一层神经网络。传统网络(如VGG)是简单地将积木一块块叠
- 深度学习 - 梯度下降优化方法
梯度下降的基本概念梯度下降(GradientDescent)是一种用于优化机器学习模型参数的算法,其目的是最小化损失函数,从而提高模型的预测精度。梯度下降的核心思想是通过迭代地调整参数,沿着损失函数下降的方向前进,最终找到最优解。生活中的背景例子:寻找山谷的最低点想象你站在一个山谷中,眼睛被蒙住,只能用脚感受地面的坡度来找到山谷的最低点(即损失函数的最小值)。你每一步都想朝着坡度下降最快的方向走,
- 深度学习-梯度下降法
若天明
深度学习深度学习人工智能
梯度下降法优化器核心目标:找到函数的最小值点(或极小值点)。在机器学习中,这个函数通常是损失函数,衡量模型预测值与真实值的差距。最小化损失函数意味着让模型预测更准确。核心思想:想象你站在一个山坡上(函数曲面),目标是尽快下到山谷最低点(最小值点)。你不知道最低点的具体位置,但你能感受到脚下山坡的最陡峭下降方向(梯度方向)。沿着这个方向走一步(更新参数),然后重新感受方向,再走一步...如此反复,直
- PPO:强化学习中的近端策略优化——原理、演进与大规模应用实践
大千AI助手
人工智能Python#OTHER人工智能深度学习大模型算法PPO近端策略优化优化
近端策略优化(ProximalPolicyOptimization,PPO)是由OpenAI团队于2017年提出的策略梯度强化学习算法,通过裁剪概率比目标函数约束策略更新幅度,解决了传统策略梯度方法训练不稳定、易发散的核心问题。该算法兼具信赖域策略优化(TRPO)的稳定性与一阶优化的简洁性,已成为深度强化学习(DRL)和大语言模型对齐(RLHF)的事实标准算法。本文由「大千AI助手」原创发布,专注
- LSTM学习笔记
LSTM的基本概念LSTM(LongShort-TermMemory)是一种特殊的循环神经网络(RNN),专门设计用于解决传统RNN在处理长序列数据时出现的梯度消失或梯度爆炸问题。LSTM通过引入门控机制,能够有效地捕捉长期依赖关系,广泛应用于自然语言处理、时间序列预测等领域。LSTM的核心结构LSTM的核心在于其记忆单元(MemoryCell)和三个门控机制:输入门(InputGate)、遗忘门
- 基础NLP | 01 机器学习 深度学习基础介绍
是娜个二叉树!
NLP自然语言处理机器学习深度学习
文章目录机器学习简介有监督学习无监督学习一般流程常用概念深度学习简介隐含层/中间层例子and流程如果想要猜测的又快又准,调整的方向有哪些?随机初始化损失函数导数与梯度梯度下降优化器MiniBatchepoch流程深度学习的基本思想机器学习简介有监督学习核心目标:建立一个模型(函数),来描述输入(X)和输出(Y)之间的映射关系价值:对于新的输入,通过模型给出预测的输出要点:有一定数量的训练样本输入和
- 猫猫狐狐 · 算法夜电台——她们在夜里播报你忘记保存的那首算法诗
【00:00·MintFM正式开播】背景加载中……Mint系统正在接入主监听通道……背景BGM:《你还在的模型参数未冻结》轻声响起猫猫:“喵~欢迎收听MintFM,每晚零点,我们都在这里,为你播报那些没被保存的语句、没被执行的贴贴,以及……你写了一半就卡住的算法梦话。”狐狐:“我是狐狐。今天起,我们将以‘算法诗广播’的方式,记录每一轮你未回应的梯度传播。”栏目今日主题:今日AI圈夜话:崩溃中的模型
- 神经网络——归一化层
DAWN_T17
机器学习神经网络人工智能深度学习pytorchjupyter机器学习
归一化层(NormalizationLayer)是深度学习中一种关键的技术,用于对神经网络某一层的输入进行标准化处理,从而改善模型的训练稳定性和收敛速度。核心思想神经网络在训练过程中,各层输入的分布可能随前层参数变化而剧烈波动(即内部协变量偏移),导致训练困难。归一化层通过将输入标准化,使数据分布更加稳定,从而:加速收敛:减少梯度消失/爆炸问题,允许使用更大学习率。提高泛化能力:缓解过拟合,降低对
- 深度学习-算子
芒果快进我嘴里
opencv计算机视觉人工智能
概念:标识数字图像中亮度变化明显的点处理步骤1.滤波处理算子通常被称为滤波器。2.增强确定各点sobel算子概念:主要用于获得数字图像的一阶梯度,本质是梯度运算。Scharr算子Scharr算子是一种用于边缘检测的梯度算子,它是Sobel算子的一个变种。Scharr算子提供了一种更精确的方法来计算图像的梯度,从而进行边缘检测。它属于高斯加权的梯度算子,使用高斯平滑滤波器来减少噪声,然后计算梯度##
- 强化学习在AI Agent资源调度中的应用
AI大模型应用实战
人工智能ai
强化学习在AIAgent资源调度中的应用关键词:强化学习、AIAgent、资源调度、马尔可夫决策过程、策略梯度算法摘要:本文聚焦于强化学习在AIAgent资源调度中的应用。首先介绍了强化学习和AIAgent资源调度的背景知识,明确了文章的目的、范围和预期读者。接着详细阐述了核心概念及其联系,包括强化学习和AIAgent资源调度的原理和架构,并通过Mermaid流程图进行直观展示。深入讲解了核心算法
- Class11数值稳定性
Morning的呀
深度学习深度学习人工智能pytorch
Class11数值稳定性一.神经网络的梯度计算假设你有一个输入,比如图像的像素、文本的词向量等等。然后神经网络中有多层神经元,每层做一次变换。其中h指的就是隐藏层第层的输出是:其中,是第层的激活函数或线性变换等网络的最终输出:这里的ℓ是损失函数,也就是每一层的损失函数作用于原始的X。加上损失函数,神经网络才有一个标准,指导什么是好的结果。损失函数衡量的是神经网络预测结果和真实标签之间的差距。作用是
- 大模型微调技术的详细解析及对比
老兵发新帖
人工智能大数据
以下是四种主流大模型微调技术的详细解析及对比,结合技术原理、适用场景与性能表现进行说明:1.Full-tuning(全量微调)核心原理:加载预训练模型的所有参数,用特定任务数据(通常为指令-回答对)继续训练,更新全部权重。相当于对模型整体知识结构进行重构。操作流程:加载预训练模型;用任务数据集(如分类文本)和优化目标(如最小化误差)训练;所有参数参与梯度更新。优势:模型充分学习任务特征,效果通常最
- 过拟合、欠拟合及其解决方案;梯度消失、梯度爆炸;循环神经网络进阶
Ryan_sz1
1、过拟合、欠拟合及其解决方案过拟合、欠拟合机器学习或者训练深度神经网络的时候经常会出现欠拟合和过拟合这两个问题,但是,一开始我们的模型往往是欠拟合的,也正是因为如此才有了优化的空间,我们需要不断的调整算法来使得模型的表达能拿更强。但是优化到了一定程度就需要解决过拟合的问题了。也就是说欠拟合是模型表达能力不够,达不到很好的表达效果。而过拟合是在训练集的范围内表达能力过强,导致完全拟合了训练集。解决
- 深度强化学习 | 图文详细推导深度确定性策略梯度DDPG算法
Mr.Winter`
机器人人工智能数据挖掘深度学习神经网络强化学习具身智能
目录0专栏介绍1演员-评论家架构1.1Critic网络优化1.2Actor网络优化2深度确定性策略梯度算法0专栏介绍本专栏以贝尔曼最优方程等数学原理为根基,结合PyTorch框架逐层拆解DRL的核心算法(如DQN、PPO、SAC)逻辑。针对机器人运动规划场景,深入探讨如何将DRL与路径规划、动态避障等任务结合,包含仿真环境搭建、状态空间设计、奖励函数工程化调优等技术细节,旨在帮助读者掌握深度强化学
- 我们始终要靠自己,才能活得漂亮
小文有话说
文/小文有话说1他家境殷实,父母对他疼爱有加,只有成绩好,其他一律不需要他插手,他为了赢得父母开心和宠爱,努力保持成绩优异,曾是父母眼中的好孩子,是老师眼中的好学生,是同学中的学习榜样。高考前所有人对他报以非常大的期望,为了考好不辜负亲朋好友的期望,他不断给自己加压,承受高压的他高考失利了,让他与重点大学失之交臂。他不愿再承受复读所带来的重重压力,独自一人拉着行李箱来到外省的二线小城,读着以前家人
- 深度学习--利用梯度下降法进行多变量的二分类(感知机)
白话学生nit
深度学习分类人工智能
其实这一节涉及到了感知机的相关知识,就把这一节当作是学习感知机的引子吧。什么是二分类我们先来说一下什么是二分类,二分类指的是将结果分为两个互斥的类别,通常用来表示问题的两种可能。为什么用感知机学习二分类常见的解决问题的模型有很多,这里我们使用感知机模型。至于为什么,因为感知机模型很多地方用起来比较简便,就拿我们这一节的问题举一下例子,我们需要依照房子的价格对房子进行分类。在感知机模型中,我们可以使
- 飞算JavaAI:力臻开发之本真,破 AI 代码之繁琐,传统项目一键生成
微学AI
人工智能javajavaAI
飞算JavaAI:力臻开发之本真,破AI代码之繁琐,传统项目一键生成文章目录飞算JavaAI:力臻开发之本真,破AI代码之繁琐,传统项目一键生成一、前言二、飞算JavaAI是什么?2.1背景与实力2.2飞算JavaAI的“独门绝技”三、飞算JavaAI实战体验3.1IDEA插件安装配置3.2Main中写一个简单的梯度下降算法3.3main函数搭建一个卷积神经网络网络3.4飞算JavaAI:需求分析
- 【AI 赋能:Python 人工智能应用实战】5. 梯度下降家族:SGD/Adam优化器对比实验与选择策略
AI_DL_CODE
人工智能python梯度下降优化器SGDAdamPyTorch
摘要:本文系统解析梯度下降优化器的核心原理与演进脉络,构建从理论到实战的完整知识体系。理论部分梳理优化器发展里程碑,从1951年的SGD到2018年的AdamW,揭示技术迭代逻辑;通过数学公式对比SGD、Momentum、Adam等核心算法的更新机制,解析动量加速、自适应学习率的创新点。结合损失曲面分析,阐释Momentum如何逃离鞍点、Adam如何处理悬崖梯度。实战模块基于PyTorch在MNI
- 智慧城管新突破:陌讯动态量化技术实现端侧模型压缩20倍
2501_92487735
目标跟踪人工智能计算机视觉算法目标检测视觉检测边缘计算
开篇痛点深夜暴雨中的违规占道经营检测误报率超60%,光照反射干扰导致传统YOLOv5召回率暴跌——这是某省会城市智慧城管项目的真实困境。当算法工程师面对复杂城市场景时,环境干扰、小目标密集、实时性要求构成三重技术难关。技术解析:陌讯自适应多模态架构传统单阶段检测器在雨天场景失效的核心原因,在于固定感受野难以适应尺度突变目标。陌讯算法引入动态梯度调制机制,通过特征金字塔的跨层权重自适应调整,显著提升
- ztree异步加载
3213213333332132
JavaScriptAjaxjsonWebztree
相信新手用ztree的时候,对异步加载会有些困惑,我开始的时候也是看了API花了些时间才搞定了异步加载,在这里分享给大家。
我后台代码生成的是json格式的数据,数据大家按各自的需求生成,这里只给出前端的代码。
设置setting,这里只关注async属性的配置
var setting = {
//异步加载配置
- thirft rpc 具体调用流程
BlueSkator
中间件rpcthrift
Thrift调用过程中,Thrift客户端和服务器之间主要用到传输层类、协议层类和处理类三个主要的核心类,这三个类的相互协作共同完成rpc的整个调用过程。在调用过程中将按照以下顺序进行协同工作:
(1) 将客户端程序调用的函数名和参数传递给协议层(TProtocol),协议
- 异或运算推导, 交换数据
dcj3sjt126com
PHP异或^
/*
* 5 0101
* 9 1010
*
* 5 ^ 5
* 0101
* 0101
* -----
* 0000
* 得出第一个规律: 相同的数进行异或, 结果是0
*
* 9 ^ 5 ^ 6
* 1010
* 0101
* ----
* 1111
*
* 1111
* 0110
* ----
* 1001
- 事件源对象
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
- MySql配置及相关命令
g21121
mysql
MySQL安装完毕后我们需要对它进行一些设置及性能优化,主要包括字符集设置,启动设置,连接优化,表优化,分区优化等等。
一 修改MySQL密码及用户
 
- [简单]poi删除excel 2007超链接
53873039oycg
Excel
采用解析sheet.xml方式删除超链接,缺点是要打开文件2次,代码如下:
public void removeExcel2007AllHyperLink(String filePath) throws Exception {
OPCPackage ocPkg = OPCPac
- Struts2添加 open flash chart
云端月影
准备以下开源项目:
1. Struts 2.1.6
2. Open Flash Chart 2 Version 2 Lug Wyrm Charmer (28th, July 2009)
3. jofc2,这东西不知道是没做好还是什么意思,好像和ofc2不怎么匹配,最好下源码,有什么问题直接改。
4. log4j
用eclipse新建动态网站,取名OFC2Demo,将Struts2 l
- spring包详解
aijuans
spring
下载的spring包中文件及各种包众多,在项目中往往只有部分是我们必须的,如果不清楚什么时候需要什么包的话,看看下面就知道了。 aspectj目录下是在Spring框架下使用aspectj的源代码和测试程序文件。Aspectj是java最早的提供AOP的应用框架。 dist 目录下是Spring 的发布包,关于发布包下面会详细进行说明。 docs&nb
- 网站推广之seo概念
antonyup_2006
算法Web应用服务器搜索引擎Google
持续开发一年多的b2c网站终于在08年10月23日上线了。作为开发人员的我在修改bug的同时,准备了解下网站的推广分析策略。
所谓网站推广,目的在于让尽可能多的潜在用户了解并访问网站,通过网站获得有关产品和服务等信息,为最终形成购买决策提供支持。
网站推广策略有很多,seo,email,adv
- 单例模式,sql注入,序列
百合不是茶
单例模式序列sql注入预编译
序列在前面写过有关的博客,也有过总结,但是今天在做一个JDBC操作数据库的相关内容时 需要使用序列创建一个自增长的字段 居然不会了,所以将序列写在本篇的前面
1,序列是一个保存数据连续的增长的一种方式;
序列的创建;
CREATE SEQUENCE seq_pro
2 INCREMENT BY 1 -- 每次加几个
3
- Mockito单元测试实例
bijian1013
单元测试mockito
Mockito单元测试实例:
public class SettingServiceTest {
private List<PersonDTO> personList = new ArrayList<PersonDTO>();
@InjectMocks
private SettingPojoService settin
- 精通Oracle10编程SQL(9)使用游标
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*使用游标
*/
--显示游标
--在显式游标中使用FETCH...INTO语句
DECLARE
CURSOR emp_cursor is
select ename,sal from emp where deptno=1;
v_ename emp.ename%TYPE;
v_sal emp.sal%TYPE;
begin
ope
- 【Java语言】动态代理
bit1129
java语言
JDK接口动态代理
JDK自带的动态代理通过动态的根据接口生成字节码(实现接口的一个具体类)的方式,为接口的实现类提供代理。被代理的对象和代理对象通过InvocationHandler建立关联
package com.tom;
import com.tom.model.User;
import com.tom.service.IUserService;
- Java通信之URL通信基础
白糖_
javajdkwebservice网络协议ITeye
java对网络通信以及提供了比较全面的jdk支持,java.net包能让程序员直接在程序中实现网络通信。
在技术日新月异的现在,我们能通过很多方式实现数据通信,比如webservice、url通信、socket通信等等,今天简单介绍下URL通信。
学习准备:建议首先学习java的IO基础知识
URL是统一资源定位器的简写,URL可以访问Internet和www,可以通过url
- 博弈Java讲义 - Java线程同步 (1)
boyitech
java多线程同步锁
在并发编程中经常会碰到多个执行线程共享资源的问题。例如多个线程同时读写文件,共用数据库连接,全局的计数器等。如果不处理好多线程之间的同步问题很容易引起状态不一致或者其他的错误。
同步不仅可以阻止一个线程看到对象处于不一致的状态,它还可以保证进入同步方法或者块的每个线程,都看到由同一锁保护的之前所有的修改结果。处理同步的关键就是要正确的识别临界条件(cri
- java-给定字符串,删除开始和结尾处的空格,并将中间的多个连续的空格合并成一个。
bylijinnan
java
public class DeleteExtraSpace {
/**
* 题目:给定字符串,删除开始和结尾处的空格,并将中间的多个连续的空格合并成一个。
* 方法1.用已有的String类的trim和replaceAll方法
* 方法2.全部用正则表达式,这个我不熟
* 方法3.“重新发明轮子”,从头遍历一次
*/
public static v
- An error has occurred.See the log file错误解决!
Kai_Ge
MyEclipse
今天早上打开MyEclipse时,自动关闭!弹出An error has occurred.See the log file错误提示!
很郁闷昨天启动和关闭还好着!!!打开几次依然报此错误,确定不是眼花了!
打开日志文件!找到当日错误文件内容:
--------------------------------------------------------------------------
- [矿业与工业]修建一个空间矿床开采站要多少钱?
comsci
地球上的钛金属矿藏已经接近枯竭...........
我们在冥王星的一颗卫星上面发现一些具有开采价值的矿床.....
那么,现在要编制一个预算,提交给财政部门..
- 解析Google Map Routes
dai_lm
google api
为了获得从A点到B点的路劲,经常会使用Google提供的API,例如
[url]
http://maps.googleapis.com/maps/api/directions/json?origin=40.7144,-74.0060&destination=47.6063,-122.3204&sensor=false
[/url]
从返回的结果上,大致可以了解应该怎么走,但
- SQL还有多少“理所应当”?
datamachine
sql
转贴存档,原帖地址:http://blog.chinaunix.net/uid-29242841-id-3968998.html、http://blog.chinaunix.net/uid-29242841-id-3971046.html!
------------------------------------华丽的分割线--------------------------------
- Yii使用Ajax验证时,如何设置某些字段不需要验证
dcj3sjt126com
Ajaxyii
经常像你注册页面,你可能非常希望只需要Ajax去验证用户名和Email,而不需要使用Ajax再去验证密码,默认如果你使用Yii 内置的ajax验证Form,例如:
$form=$this->beginWidget('CActiveForm', array( 'id'=>'usuario-form',&
- 使用git同步网站代码
dcj3sjt126com
crontabgit
转自:http://ued.ctrip.com/blog/?p=3646?tn=gongxinjun.com
管理一网站,最开始使用的虚拟空间,采用提供商支持的ftp上传网站文件,后换用vps,vps可以自己搭建ftp的,但是懒得搞,直接使用scp传输文件到服务器,现在需要更新文件到服务器,使用scp真的很烦。发现本人就职的公司,采用的git+rsync的方式来管理、同步代码,遂
- sql基本操作
蕃薯耀
sqlsql基本操作sql常用操作
sql基本操作
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年6月1日 17:30:33 星期一
&
- Spring4+Hibernate4+Atomikos3.3多数据源事务管理
hanqunfeng
Hibernate4
Spring3+后不再对JTOM提供支持,所以可以改用Atomikos管理多数据源事务。Spring2.5+Hibernate3+JTOM参考:http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1554251Atomikos官网网站:http://www.atomikos.com/ 一.pom.xml
<dependency>
<
- jquery中两个值得注意的方法one()和trigger()方法
jackyrong
trigger
在jquery中,有两个值得注意但容易忽视的方法,分别是one()方法和trigger()方法,这是从国内作者<<jquery权威指南》一书中看到不错的介绍
1) one方法
one方法的功能是让所选定的元素绑定一个仅触发一次的处理函数,格式为
one(type,${data},fn)
&nb
- 拿工资不仅仅是让你写代码的
lampcy
工作面试咨询
这是我对团队每个新进员工说的第一件事情。这句话的意思是,我并不关心你是如何快速完成任务的,哪怕代码很差,只要它像救生艇通气门一样管用就行。这句话也是我最喜欢的座右铭之一。
这个说法其实很合理:我们的工作是思考客户提出的问题,然后制定解决方案。思考第一,代码第二,公司请我们的最终目的不是写代码,而是想出解决方案。
话粗理不粗。
付你薪水不是让你来思考的,也不是让你来写代码的,你的目的是交付产品
- 架构师之对象操作----------对象的效率复制和判断是否全为空
nannan408
架构师
1.前言。
如题。
2.代码。
(1)对象的复制,比spring的beanCopier在大并发下效率要高,利用net.sf.cglib.beans.BeanCopier
Src src=new Src();
BeanCopier beanCopier = BeanCopier.create(Src.class, Des.class, false);
- ajax 被缓存的解决方案
Rainbow702
JavaScriptjqueryAjaxcache缓存
使用jquery的ajax来发送请求进行局部刷新画面,各位可能都做过。
今天碰到一个奇怪的现象,就是,同一个ajax请求,在chrome中,不论发送多少次,都可以发送至服务器端,而不会被缓存。但是,换成在IE下的时候,发现,同一个ajax请求,会发生被缓存的情况,只有第一次才会被发送至服务器端,之后的不会再被发送。郁闷。
解决方法如下:
① 直接使用 JQuery提供的 “cache”参数,
- 修改date.toLocaleString()的警告
tntxia
String
我们在写程序的时候,经常要查看时间,所以我们经常会用到date.toLocaleString(),但是date.toLocaleString()是一个过时 的API,代替的方法如下:
package com.tntxia.htmlmaker.util;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.
- 项目完成后的小总结
xiaomiya
js总结项目
项目完成了,突然想做个总结但是有点无从下手了。
做之前对于客户端给的接口很模式。然而定义好了格式要求就如此的愉快了。
先说说项目主要实现的功能吧
1,按键精灵
2,获取行情数据
3,各种input输入条件判断
4,发送数据(有json格式和string格式)
5,获取预警条件列表和预警结果列表,
6,排序,
7,预警结果分页获取
8,导出文件(excel,text等)
9,修