- Spring AI与机器学习:智能应用开发新范式
tmjpz04412
人工智能spring机器学习
SpringAI与机器学习的整合SpringAI是一个基于Spring生态的AI开发框架,旨在简化智能应用的开发流程。通过SpringAI,开发者可以快速集成机器学习模型,构建高效的智能应用。SpringAI支持多种机器学习库和框架,如TensorFlow、PyTorch和Scikit-learn,提供统一的API接口。SpringAI的核心优势在于其模块化设计和自动化配置。开发者无需关心复杂的依
- 从零开始构建深度学习环境:基于Pytorch、CUDA与cuDNN的虚拟环境搭建与实践(适合初学者)
荣华富贵8
程序员的知识储备2程序员的知识储备3深度学习pytorch人工智能
摘要:深度学习正在引领人工智能技术的革新,而对于初学者来说,正确搭建深度学习环境是迈向AI研究与应用的第一步。本文将为读者提供一套详尽的教程,指导如何在本地环境中搭建Pytorch、CUDA与cuDNN,以及如何利用Anaconda和PyCharm进行高效开发。内容涵盖从环境配置、常见错误修正,到基础的深度学习模型构建及训练。我们旨在为深度学习零基础的入门者提供一个全面且易于理解的“保姆级”教程,
- 使用 PyTorch 和 Pandas 进行 Kaggle 房价预测
Clang's Blog
AIpytorchpandas人工智能
文章目录1、环境设置2、数据下载3、数据预处理4、模型构建5、训练和验证6、训练模型并生成预测结果7、完整代码在本篇博文中,我们将探索如何使用PyTorch和Pandas库,构建一个用于Kaggle房价预测的模型。我们将详细讨论数据加载、预处理、模型构建、训练、验证及最终预测的全过程。1、环境设置我们首先需要导入所需的库,包括用于数据处理的pandas和numpy,以及用于深度学习的torch。i
- PyTorch 使用指南
PyTorch是一个功能强大且灵活的Python开源机器学习库,以其动态计算图和直观的Pythonic接口而闻名。本指南将带您了解PyTorch的基础操作,包括张量创建、自动求导,以及如何构建、训练和优化神经网络模型。我们还将深入探讨其在图像分类(以CIFAR-10为例)和自然语言处理(以灾难推文分类为例)等特定领域的应用,并概述其在图像分割和强化学习等其他领域的应用。PyTorch使用指南1.P
- PyTorch武侠演义 第一卷:初入江湖 第7章:矿洞中的计算禁制
空中湖
pytorch武侠演绎pytorch人工智能python
第一卷:初入江湖第7章:矿洞中的计算禁制矿洞深处罗盘残件在接近矿洞时突然发热,指针疯狂旋转。"就是这里,"欧阳长老抚摸着洞壁上的计算图刻痕,“TensorFlow帮用静态图封印了矿脉。”林小码看到:幽蓝矿脉构成巨大的计算图结构水晶矿簇随呼吸节奏明灭(CUDA核心)矿道中流淌着数据光流(内存带宽)"小心!"大师突然拉回林小码。他刚才踩中的矿砖下陷,触发岩壁上的机关——数十道计算图锁链从四面八方射来!
- 数字人克隆中SyncTalk算法介绍与部署过程
优秘智能UMI
人工智能ubuntu
SyncTalk算法介绍SyncTalk合成同步的头部说话视频,采用三平面哈希表示来保持主体身份。它可以生成同步的嘴唇动作、面部表情和稳定的头部姿势,并恢复头发细节以创建高分辨率视频。部署在Linux中部署该项目,在Ubuntu18.04、Pytorch1.12.1和CUDA11.3上测试。gitclonehttps://github.com/ZiqiaoPeng/SyncTalk.gitcdSy
- 风格迁移(Style Transfer)
1.什么是风格迁移(StyleTransfer):简单介绍风格迁移的概念,指的是将一张图像的内容与另一张图像的艺术风格结合起来,从而生成一个新的图像。例如,将一张风景图像的内容与一幅著名艺术作品(如梵高的《星夜》)的风格结合。应用场景:风格迁移常用于图像生成、艺术创作和增强现实等领域。目标:本文将讲解如何使用PyTorch和VGG19模型实现风格迁移,并展示其核心代码。2.风格迁移的原理在这一部分
- 标签助手:基于LabelImg和YOLOv5的图像半自动标注工具
伏容一Julia
标签助手:基于LabelImg和YOLOv5的图像半自动标注工具项目基础介绍标签助手(labelGo-Yolov5AutoLabelImg)是一个图形化的半自动图像注解工具,它结合了广受欢迎的图像标注工具LabelImg的力量与先进的目标检测框架YOLOv5。这个开源项目旨在简化数据集的标注过程,利用现有YOLOv5PyTorch模型实现快速的半自动化标注,极大地提高了标注效率。项目主要采用Pyt
- 【MMCV】MMCV安装与踩坑
Elendill
Pyhtonpytorchpythonmmcv
确认MMCV版本首先确认项目所需MMCV的版本是多少mmcv2.0版本的代码相比较于=2.0.0安装方法新创建一个conda环境安装pytorch:condainstallpytorchtorchvisiontorchaudiopytorch-cuda=11.8-cpytorch-cnvidia安装mim,这是openmm官方推出的用于安装他们旗下mm系列产品的安装器:pipinstall-Uop
- 基于Jetson Nano与PyTorch的无人机实时目标跟踪系统搭建指南
引言:边缘计算赋能智能监控在AIoT时代,将深度学习模型部署到嵌入式设备已成为行业刚需。本文将手把手指导读者在NVIDIAJetsonNano(4GB版本)开发板上,构建基于YOLOv5+SORT算法的实时目标跟踪系统,集成无人机控制与地面站监控界面,最终打造低功耗智能监控设备。通过本项目,读者将掌握:嵌入式端模型优化与部署技巧;多目标跟踪算法工程化实现;无人机-地面站协同控制架构;边缘计算场景下
- 【语义分割专栏】4:deeplab系列实战篇(附上完整可运行的代码pytorch)
fouen
语义分割pytorch人工智能python计算机视觉深度学习
文章目录前言Deeplab系列全流程代码模型搭建(model)backbone的搭建Deeplabv1Deeplabv2Deeplabv3Deeplabv3+数据处理(dataloader)评价指标(metric)训练流程(train)模型测试(test)效果图结语前言Deeplab系列原理篇讲解:【语义分割专栏】4:deeplab系列原理篇_deeplab系列详解-CSDN博客代码地址,下载可复
- pytorch学习笔记-自定义卷积
墨染枫
深度学习pytorch学习笔记
未完结的草稿———!大概是准备整合一下常见的层,整合完感觉就可以进行搭建了(还没进行到这一步所以不太确定版)(ps我将在完结这一篇的时候删除上面的小字and二编一下整篇文章的结构,如果看到了这部分文字也是很有缘分了/doge这一部分感觉也没啥好说的==也就是reshape部分值得注意一下?剩下的感觉就是了解一下用法就可以importtorchimporttorch.nnasnnimporttorc
- PyTorch武侠演义 第一卷:初入江湖 第5章:玉如意的秘密
第一卷:初入江湖第5章:玉如意的秘密百年秘辛藏经阁最深处,大师掀开尘封的《门派大事记》,指向一幅泛黄的画卷:“看,这就是百年前的优化器长老——欧阳调参。”画中人手持玉如意,面前悬浮着九个水晶球。林小码凑近细看,发现如意上刻着「lr=0.001」。“当年TensorFlow帮为何要盗损失玉佩?”大师叹息:“因为这块玉佩,正是控制玉如意能量的钥匙…”突然,书架后传来机关转动的咔嗒声。一道暗门缓缓打开,
- 使用PyTorch实现目标检测与跟踪
认真写代码i
pytorch目标检测人工智能Python
目标检测与跟踪是计算机视觉领域中的重要任务,它可以帮助我们在图像或视频中准确地定位和跟踪特定物体。PyTorch是一个流行的深度学习框架,提供了强大的工具和库,可以用于目标检测与跟踪的实现。本文将详细介绍如何使用PyTorch实现目标检测与跟踪,并提供相应的源代码。安装PyTorch和相关依赖首先,我们需要安装PyTorch和其他必要的依赖项。你可以通过以下命令使用pip安装PyTorch:pip
- Pytorch 自定义损失函数
DeniuHe
Pytorch
自定义HingeLossclassMyHingeLoss(torch.nn.Module):#不要忘记继承Moduledef__init__(self):super(MyHingeLoss,self).__init__()defforward(self,output,target):"""output和target都是1-D张量,换句话说,每个样例的返回是一个标量."""hinge_loss=1-
- Pytorch实现目标检测
importosimportrandomimportpandasaspdimportnumpyasnpimportcv2fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimporttorchfromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.fun
- 解决TensorBoard报错“log_dir is not a directory“的完整指南
SEVEN是7
tensorflowpython深度学习
在使用PyTorch的TensorBoard进行训练可视化时,许多开发者会遇到FailedPreconditionError:./文件名isnotadirectory的错误。本文将深入分析这个问题的根源,并提供完整的解决方案,特别是针对中文路径这一常见但容易被忽视的问题。问题一(目录确实存在的情况下):路径中包含中文解决:更改文件名为正确的命名格式(注意:连模型的文件名也不要用中文,确保绝对路径全
- Pytorch混合精度训练最佳实践
贝塔西塔
工程经验pytorch人工智能深度学习混合精度模型加速
混合精度训练(MixedPrecisionTraining)是一种通过结合单精度(FP32)和半精度(FP16/FP8)计算来加速训练、减少显存占用的技术。它在保持模型精度的同时,通常能带来2-3倍的训练速度提升,并减少约50%的显存使用,是平衡训练效率与数值稳定性的核心技术,尤其在大模型训练中不可或缺。以下从GradScaler底层逻辑、避坑技巧(含NaN解决方案)、PyTorchLightni
- Pytorch自定义优化器最佳实践
在PyTorch中,自定义优化器需要遵循特定的规范以兼容PyTorch的训练流程。下面从核心方法、closure的作用,到Ranger优化器的实现,逐步展开说明。一、PyTorch自定义优化器的必要方法自定义优化器必须继承torch.optim.Optimizer,并实现以下核心方法:init(self,params,defaults)作用:初始化优化器,定义超参数(如学习率、动量等),并为参数组
- PytorchLightning最佳实践基础篇
贝塔西塔
工程经验pytorchLightning深度学习编程框架
PyTorchLightning(简称PL)是一个建立在PyTorch之上的高层框架,核心目标是剥离工程代码与研究逻辑,让研究者专注于模型设计和实验思路,而非训练循环、分布式配置、日志管理等重复性工程工作。本文从基础到进阶,全面介绍其功能、核心组件、封装逻辑及最佳实践。一、PyTorchLightning核心价值原生PyTorch训练代码中,大量精力被消耗在:手动编写训练/验证循环(epoch、b
- Linux指令&&ros学习&&python深度学习&&bug学习笔记
起个别名
LinuxROSPython
##这个文件是关于ros、linux指令,pytorch、python、onnx和相关problem的一些笔记###ROS&&linux**find:在当前路径或指定的路径下递归地搜索文件或目录,并可以根据不同的条件进行过滤和匹配。**```find-name*.pyfind/home/dai/bev_lane_det-main-namemodelsfind/home/dai/bev_lane_d
- 零基础完整版入门经典深度学习时间序列预测项目实战+最新前沿时间序列预测模型代码讲解学习整理(附完整可运行代码)
OverOnEarth
时间序列预测项目实战深度学习学习人工智能
专栏内容本专栏主要整理了作者在时间序列预测领域内的一些学习思路与代码整理,帮助大家在初进入此领域时,可以快速掌握代码进行实战操作,对代码的操作再结合论文阅读肯定是上升更快嘛,作者也愿意和大家一起讨论进步,下面的内容会逐步更新,作者主页的资源列也会放出一些可下载的资源供大家参考学习噢。一、LSTM时间序列预测完整代码示例学习分析(pytorch框架)精选试读文章二、LSTM多变量输入实现多步预测完整
- 第十四章:AI的数据“集装箱”:彻底搞懂Tensor的Batch与维度
爱分享的飘哥
AI新纪元:120日觉醒计划TensorPyTorchBatchSize数据处理AI基础深度学习教程
AI数据集中箱前言:为什么AI从不“零售”,总是“批发”?1:Batch(批次)——GPU的“灵魂伴侣”1.1单个处理vs.批量处理:CPU与GPU的思维差异1.2DataLoader:PyTorch的“自动化装箱员”2:维度的语言——破译[B,L,D]的含义2.1[L,D]:一个句子的“二维画像”2.2[B,L,D]:一批句子的“三维魔方”2.3用代码直观感受维度的增加3:追踪Tensor的“变
- PyTorch中实现早停机制(EarlyStopping)附代码
自信的小螺丝钉
AI知识pytorchpython人工智能AI深度学习
1.核心目的当模型在验证集上的性能不再提升时,提前终止训练防止过拟合,节省计算资源2.实现方法监控验证集指标(如损失、准确率),设置耐心值(Patience)3.代码:classEarlyStopping:def__init__(self,patience=10,delta=0):"""EarlystoppingArgs:patience:int,numberofepochstowaitbefor
- 【已解决】YOLO11模型转wts时报错:PytorchStreamReader failed reading zip archive
lxmyzzs
bug人工智能python计算机视觉目标检测神经网络深度学习
问题:在把训练好的新YOLO11s模型转wts文件时报错,具体信息如下图(PytorchStreamReaderfailedreadingziparchive:failedfindingcentraldirectory)解决:新老版本pytorch之间的兼容问题,改动一下生成wts文件即可。代码帖在下面。importsys#noqa:F401importargparseimportosimport
- Pytorch实现细节解析:Transformer模型的Encoder与Decoder逐行代码讲解
lazycatlove
pytorchtransformer人工智能
文章目录摘要一、Transformer1.1为什么要使用attention1.2Transformer的优点二、Transformer模型Encoder和Decoder原理讲解与其Pytorch逐行实现2.1wordembedding2.2单词索引构成源句子和目标句子2.3构建positionembedding2.4构造encoder的self-attentionmask2.5构造intra-at
- Transformer Masked loss原理精讲及其PyTorch逐行实现
MaskedLoss的核心原理是:在计算损失函数时,只考虑真实有意义的词元(token),而忽略掉为了数据对齐而填充的无意义的填充词元(paddingtoken)。这是重要的技术,可以确保模型专注于学习有意义的任务,并得到一个正确的性能评估。1.原理精讲为什么需要MaskedLoss?在训练神经网络时,我们通常会用一个批次(batch)的数据进行训练,而不是一次只用一个样本。对于自然语言处理任务,
- Transformer模型Decoder原理精讲及其PyTorch逐行实现
老鱼说AI
transformerpytorch深度学习人工智能学习python
原理:Decoder的核心是一个自回归(Auto-regressive)的生成器。它的任务是在给定源序列的编码表示(encoder_outputs)和已生成的目标序列部分(y_1,...,y_{t-1})的条件下,预测出下一个词y_t的概率分布。一个标准的DecoderLayer包含三个核心子层:1.带掩码的多头自注意力(MaskedMulti-HeadSelf-Attention):用于处理已生
- 2025暑期—07YOLO-YOLOV11
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人工智能图像处理YOLO深度学习人工智能
安装的环境包括YoloV11,torch2.32.4Clip1.0D2LOpenCV4.12等安装1Conda环境安装YOLOcondacreate--prefix=D:/YOLO11/yolo11_envpython=3.10condaactivateD:\YOLO11\yolo11_envPytorch网站确定condainstallpytorch==2.3.0torchvision==0.1
- PyTorch中的词嵌入层(nn.Embedding)详解与实践指南
慕婉0307
自然语言处理pytorchembedding人工智能
一、词嵌入(WordEmbedding)简介词嵌入是自然语言处理(NLP)中的一项核心技术,它将离散的词语映射到连续的向量空间中。通过词嵌入,语义相似的词语在向量空间中的位置也会相近。为什么需要词嵌入?解决维度灾难:传统one-hot编码维度等于词汇表大小,而词嵌入维度可自定义捕捉语义关系:通过向量空间中的距离反映词语间的语义关系迁移学习:预训练的词嵌入可以在不同任务间共享二、PyTorch中的n
- 开发者关心的那些事
圣子足道
ios游戏编程apple支付
我要在app里添加IAP,必须要注册自己的产品标识符(product identifiers)。产品标识符是什么?
产品标识符(Product Identifiers)是一串字符串,它用来识别你在应用内贩卖的每件商品。App Store用产品标识符来检索产品信息,标识符只能包含大小写字母(A-Z)、数字(0-9)、下划线(-)、以及圆点(.)。你可以任意排列这些元素,但我们建议你创建标识符时使用
- 负载均衡器技术Nginx和F5的优缺点对比
bijian1013
nginxF5
对于数据流量过大的网络中,往往单一设备无法承担,需要多台设备进行数据分流,而负载均衡器就是用来将数据分流到多台设备的一个转发器。
目前有许多不同的负载均衡技术用以满足不同的应用需求,如软/硬件负载均衡、本地/全局负载均衡、更高
- LeetCode[Math] - #9 Palindrome Number
Cwind
javaAlgorithm题解LeetCodeMath
原题链接:#9 Palindrome Number
要求:
判断一个整数是否是回文数,不要使用额外的存储空间
难度:简单
分析:
题目限制不允许使用额外的存储空间应指不允许使用O(n)的内存空间,O(1)的内存用于存储中间结果是可以接受的。于是考虑将该整型数反转,然后与原数字进行比较。
注:没有看到有关负数是否可以是回文数的明确结论,例如
- 画图板的基本实现
15700786134
画图板
要实现画图板的基本功能,除了在qq登陆界面中用到的组件和方法外,还需要添加鼠标监听器,和接口实现。
首先,需要显示一个JFrame界面:
public class DrameFrame extends JFrame { //显示
- linux的ps命令
被触发
linux
Linux中的ps命令是Process Status的缩写。ps命令用来列出系统中当前运行的那些进程。ps命令列出的是当前那些进程的快照,就是执行ps命令的那个时刻的那些进程,如果想要动态的显示进程信息,就可以使用top命令。
要对进程进行监测和控制,首先必须要了解当前进程的情况,也就是需要查看当前进程,而 ps 命令就是最基本同时也是非常强大的进程查看命令。使用该命令可以确定有哪些进程正在运行
- Android 音乐播放器 下一曲 连续跳几首歌
肆无忌惮_
android
最近在写安卓音乐播放器的时候遇到个问题。在MediaPlayer播放结束时会回调
player.setOnCompletionListener(new OnCompletionListener() {
@Override
public void onCompletion(MediaPlayer mp) {
mp.reset();
Log.i("H
- java导出txt文件的例子
知了ing
javaservlet
代码很简单就一个servlet,如下:
package com.eastcom.servlet;
import java.io.BufferedOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.net.URLEncoder;
import java.sql.Connection;
import java.sql.Resu
- Scala stack试玩, 提高第三方依赖下载速度
矮蛋蛋
scalasbt
原文地址:
http://segmentfault.com/a/1190000002894524
sbt下载速度实在是惨不忍睹, 需要做些配置优化
下载typesafe离线包, 保存为ivy本地库
wget http://downloads.typesafe.com/typesafe-activator/1.3.4/typesafe-activator-1.3.4.zip
解压r
- phantomjs安装(linux,附带环境变量设置) ,以及casperjs安装。
alleni123
linuxspider
1. 首先从官网
http://phantomjs.org/下载phantomjs压缩包,解压缩到/root/phantomjs文件夹。
2. 安装依赖
sudo yum install fontconfig freetype libfreetype.so.6 libfontconfig.so.1 libstdc++.so.6
3. 配置环境变量
vi /etc/profil
- JAVA IO FileInputStream和FileOutputStream,字节流的打包输出
百合不是茶
java核心思想JAVA IO操作字节流
在程序设计语言中,数据的保存是基本,如果某程序语言不能保存数据那么该语言是不可能存在的,JAVA是当今最流行的面向对象设计语言之一,在保存数据中也有自己独特的一面,字节流和字符流
1,字节流是由字节构成的,字符流是由字符构成的 字节流和字符流都是继承的InputStream和OutPutStream ,java中两种最基本的就是字节流和字符流
类 FileInputStream
- Spring基础实例(依赖注入和控制反转)
bijian1013
spring
前提条件:在http://www.springsource.org/download网站上下载Spring框架,并将spring.jar、log4j-1.2.15.jar、commons-logging.jar加载至工程1.武器接口
package com.bijian.spring.base3;
public interface Weapon {
void kil
- HR看重的十大技能
bijian1013
提升能力HR成长
一个人掌握何种技能取决于他的兴趣、能力和聪明程度,也取决于他所能支配的资源以及制定的事业目标,拥有过硬技能的人有更多的工作机会。但是,由于经济发展前景不确定,掌握对你的事业有所帮助的技能显得尤为重要。以下是最受雇主欢迎的十种技能。 一、解决问题的能力 每天,我们都要在生活和工作中解决一些综合性的问题。那些能够发现问题、解决问题并迅速作出有效决
- 【Thrift一】Thrift编译安装
bit1129
thrift
什么是Thrift
The Apache Thrift software framework, for scalable cross-language services development, combines a software stack with a code generation engine to build services that work efficiently and s
- 【Avro三】Hadoop MapReduce读写Avro文件
bit1129
mapreduce
Avro是Doug Cutting(此人绝对是神一般的存在)牵头开发的。 开发之初就是围绕着完善Hadoop生态系统的数据处理而开展的(使用Avro作为Hadoop MapReduce需要处理数据序列化和反序列化的场景),因此Hadoop MapReduce集成Avro也就是自然而然的事情。
这个例子是一个简单的Hadoop MapReduce读取Avro格式的源文件进行计数统计,然后将计算结果
- nginx定制500,502,503,504页面
ronin47
nginx 错误显示
server {
listen 80;
error_page 500/500.html;
error_page 502/502.html;
error_page 503/503.html;
error_page 504/504.html;
location /test {return502;}}
配置很简单,和配
- java-1.二叉查找树转为双向链表
bylijinnan
二叉查找树
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class BSTreeToLinkedList {
/*
把二元查找树转变成排序的双向链表
题目:
输入一棵二元查找树,将该二元查找树转换成一个排序的双向链表。
要求不能创建任何新的结点,只调整指针的指向。
10
/ \
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/ \
- Netty源码学习-HTTP-tunnel
bylijinnan
javanetty
Netty关于HTTP tunnel的说明:
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/channel/socket/http/package-summary.html#package_description
这个说明有点太简略了
一个完整的例子在这里:
https://github.com/bylijinnan
- JSONUtil.serialize(map)和JSON.toJSONString(map)的区别
coder_xpf
jqueryjsonmapval()
JSONUtil.serialize(map)和JSON.toJSONString(map)的区别
数据库查询出来的map有一个字段为空
通过System.out.println()输出 JSONUtil.serialize(map): {"one":"1","two":"nul
- Hibernate缓存总结
cuishikuan
开源sshjavawebhibernate缓存三大框架
一、为什么要用Hibernate缓存?
Hibernate是一个持久层框架,经常访问物理数据库。
为了降低应用程序对物理数据源访问的频次,从而提高应用程序的运行性能。
缓存内的数据是对物理数据源中的数据的复制,应用程序在运行时从缓存读写数据,在特定的时刻或事件会同步缓存和物理数据源的数据。
二、Hibernate缓存原理是怎样的?
Hibernate缓存包括两大类:Hib
- CentOs6
dalan_123
centos
首先su - 切换到root下面1、首先要先安装GCC GCC-C++ Openssl等以来模块:yum -y install make gcc gcc-c++ kernel-devel m4 ncurses-devel openssl-devel2、再安装ncurses模块yum -y install ncurses-develyum install ncurses-devel3、下载Erang
- 10款用 jquery 实现滚动条至页面底端自动加载数据效果
dcj3sjt126com
JavaScript
无限滚动自动翻页可以说是web2.0时代的一项堪称伟大的技术,它让我们在浏览页面的时候只需要把滚动条拉到网页底部就能自动显示下一页的结果,改变了一直以来只能通过点击下一页来翻页这种常规做法。
无限滚动自动翻页技术的鼻祖是微博的先驱:推特(twitter),后来必应图片搜索、谷歌图片搜索、google reader、箱包批发网等纷纷抄袭了这一项技术,于是靠滚动浏览器滚动条
- ImageButton去边框&Button或者ImageButton的背景透明
dcj3sjt126com
imagebutton
在ImageButton中载入图片后,很多人会觉得有图片周围的白边会影响到美观,其实解决这个问题有两种方法
一种方法是将ImageButton的背景改为所需要的图片。如:android:background="@drawable/XXX"
第二种方法就是将ImageButton背景改为透明,这个方法更常用
在XML里;
<ImageBut
- JSP之c:foreach
eksliang
jspforearch
原文出自:http://www.cnblogs.com/draem0507/archive/2012/09/24/2699745.html
<c:forEach>标签用于通用数据循环,它有以下属性 属 性 描 述 是否必须 缺省值 items 进行循环的项目 否 无 begin 开始条件 否 0 end 结束条件 否 集合中的最后一个项目 step 步长 否 1
- Android实现主动连接蓝牙耳机
gqdy365
android
在Android程序中可以实现自动扫描蓝牙、配对蓝牙、建立数据通道。蓝牙分不同类型,这篇文字只讨论如何与蓝牙耳机连接。
大致可以分三步:
一、扫描蓝牙设备:
1、注册并监听广播:
BluetoothAdapter.ACTION_DISCOVERY_STARTED
BluetoothDevice.ACTION_FOUND
BluetoothAdapter.ACTION_DIS
- android学习轨迹之四:org.json.JSONException: No value for
hyz301
json
org.json.JSONException: No value for items
在JSON解析中会遇到一种错误,很常见的错误
06-21 12:19:08.714 2098-2127/com.jikexueyuan.secret I/System.out﹕ Result:{"status":1,"page":1,&
- 干货分享:从零开始学编程 系列汇总
justjavac
编程
程序员总爱重新发明轮子,于是做了要给轮子汇总。
从零开始写个编译器吧系列 (知乎专栏)
从零开始写一个简单的操作系统 (伯乐在线)
从零开始写JavaScript框架 (图灵社区)
从零开始写jQuery框架 (蓝色理想 )
从零开始nodejs系列文章 (粉丝日志)
从零开始编写网络游戏 
- jquery-autocomplete 使用手册
macroli
jqueryAjax脚本
jquery-autocomplete学习
一、用前必备
官方网站:http://bassistance.de/jquery-plugins/jquery-plugin-autocomplete/
当前版本:1.1
需要JQuery版本:1.2.6
二、使用
<script src="./jquery-1.3.2.js" type="text/ja
- PLSQL-Developer或者Navicat等工具连接远程oracle数据库的详细配置以及数据库编码的修改
超声波
oracleplsql
在服务器上将Oracle安装好之后接下来要做的就是通过本地机器来远程连接服务器端的oracle数据库,常用的客户端连接工具就是PLSQL-Developer或者Navicat这些工具了。刚开始也是各种报错,什么TNS:no listener;TNS:lost connection;TNS:target hosts...花了一天的时间终于让PLSQL-Developer和Navicat等这些客户
- 数据仓库数据模型之:极限存储--历史拉链表
superlxw1234
极限存储数据仓库数据模型拉链历史表
在数据仓库的数据模型设计过程中,经常会遇到这样的需求:
1. 数据量比较大; 2. 表中的部分字段会被update,如用户的地址,产品的描述信息,订单的状态等等; 3. 需要查看某一个时间点或者时间段的历史快照信息,比如,查看某一个订单在历史某一个时间点的状态, 比如,查看某一个用户在过去某一段时间内,更新过几次等等; 4. 变化的比例和频率不是很大,比如,总共有10
- 10点睛Spring MVC4.1-全局异常处理
wiselyman
spring mvc
10.1 全局异常处理
使用@ControllerAdvice注解来实现全局异常处理;
使用@ControllerAdvice的属性缩小处理范围
10.2 演示
演示控制器
package com.wisely.web;
import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.spring