记录一个异常检测库

数据分析领域中AI人工智能的发展前景展望 AI大模型应用工坊 AI大模型开发实战数据分析人工智能数据挖掘 ai
数据分析领域中AI人工智能的发展前景展望关键词：数据分析、人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘、预测分析、自动化摘要：本文深入探讨了人工智能在数据分析领域的发展现状和未来趋势。我们将从核心技术原理出发，分析AI如何改变传统数据分析范式，详细讲解机器学习算法在数据分析中的应用，并通过实际案例展示AI驱动的数据分析解决方案。文章还将探讨行业应用场景、工具生态以及未来发展面临的挑战和机遇，为数据分析师
深入理解卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（RNN） CodeJourney. cnn rnn 人工智能
在当今的人工智能领域，神经网络无疑是最为璀璨的明珠之一。而卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）和循环神经网络（RecurrentNeuralNetworks，RNN）作为神经网络家族中的重要成员，各自有着独特的架构和强大的功能，广泛应用于众多领域。本文将深入探讨这两种神经网络的原理、特点以及应用场景，为对深度学习感兴趣的读者提供全面的知识讲解。一、卷积神经
时序预测 | MATLAB实现贝叶斯优化CNN-GRU时间序列预测(股票价格预测) Matlab机器学习之心 matlab cnn gru
✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知，期刊达人。内容介绍股票价格预测一直是金融领域一个极具挑战性的课题。其内在的非线性、随机性和复杂性使得传统的预测方法难以取得令人满意的效果。近年来，深度学习技术，特别是卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)的结合，为时
时序预测 | MATLAB实现BO-CNN-GRU贝叶斯优化卷积门控循环单元时间序列预测 Matlab算法改进和仿真定制工程师 matlab cnn gru
✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。内容介绍时间序列预测在各个领域都具有重要的应用价值，例如金融市场预测、气象预报、交通流量预测等。准确地预测未来趋势对于决策制定至关重要。近年来，深度学习技术在时间序列预测领域取得了显著进展，其中卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)由于其强
Python Gradio：实现交互式图像编辑 PythonAI编程架构实战家 Python编程之道 python 开发语言 ai
PythonGradio：实现交互式图像编辑关键词：Python,Gradio,交互式图像编辑,计算机视觉,深度学习,图像处理,Web应用摘要：本文将深入探讨如何使用Python的Gradio库构建交互式图像编辑应用。我们将从基础概念开始，逐步介绍Gradio的核心功能，并通过实际代码示例展示如何实现各种图像处理功能。文章将涵盖图像滤镜应用、对象检测、风格迁移等高级功能，同时提供完整的项目实战案例
如何运用深度学习打造高效AI人工智能系统 AI智能探索者 AI Agent 智能体开发实战人工智能深度学习 ai
如何运用深度学习打造高效AI人工智能系统关键词：深度学习、AI系统、神经网络、模型优化、实战开发摘要：本文将从深度学习的核心概念出发，结合生活实例和代码实战，系统讲解如何构建高效AI系统。我们会拆解数据准备、模型设计、训练优化、部署落地的全流程，揭秘“数据-模型-训练-推理”的协同机制，并通过具体案例演示从0到1开发AI系统的关键技巧，帮助开发者掌握打造高效AI系统的底层逻辑。背景介绍目的和范围在
基于深度学习的目标检测算法综述：从RCNN到YOLOv13，一文看懂十年演进！人工智能教程深度学习目标检测算法人工智能自动驾驶 YOLO 机器学习
一、引言：目标检测的十年巨变2012年AlexNet拉开深度学习序幕，2014年RCNN横空出世，目标检测从此进入“深度时代”。十年间，算法从两阶段到单阶段，从Anchor-base到Anchor-free，从CNN到Transformer，从2D到3D，从监督学习到自监督学习，迭代速度之快令人目不暇接。本文将系统梳理基于深度学习的目标检测算法，带你全面了解技术演进、核心思想、代表算法、工业落地与
Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现不同水果的检测识别（C#代码，UI界面版）
Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现不同水果的检测识别（C#代码，UI界面版））工业相机使用YoloV8模型实现不同水果的检测识别工业相机通过YoloV8模型实现不同水果的检测识别的技术背景在相机SDK中获取图像转换图像的代码分析工业相机图像转换Bitmap图像格式和Mat图像重要核心代码本地文件图像转换Bitmap图像格式和Mat图像重要核心代码Mat图像导入Yo
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，
人工智能概念之九：深度学习概述
文章目录相关文章一、深度学习的定位：AI时代的基石技术1.1技术生态全景图1.2技术革命的催化剂二、深度学习的双面性：性能优势与技术挑战2.1技术优势全景扫描2.2技术挑战深度剖析三、技术演进时间轴：70年的厚积薄发四、主流框架生态对比五、未来演进方向相关文章人工智能概念之二：人工智能核心概念：网页链接一、深度学习的定位：AI时代的基石技术1.1技术生态全景图深度学习处于人工智能（AI）技术金字塔
学苑教育杂志《学苑教育》杂志社学苑教育编辑部2025年第21期目录 QQ296078736 人工智能
专题研究推进“教-学-评”一体化，打造小学语文高效课堂刘月兰;4-6教育管理新高考制度下普通高中生涯教育课程设计的研究霍亚贞;马玲;7-9课堂教学核心素养下小学数学深度学习课堂的构建策略康贵景;10-12“双减”背景下初中英语教学的课堂模式高燕;13-15小学低年级数学说理课堂构建策略玉洁;16-18基于法治观念培育的道法课项目式教学策略许静;19-21“双师课堂”在初中语文写作教学中的实践孙巧玲
使用 PyTorch 和 Pandas 进行 Kaggle 房价预测 Clang's Blog AI pytorch pandas 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
使用中转API在Python中调用大型语言模型 (LLM) 的实践** qq_37836323 python 语言模型开发语言
**在人工智能技术中，大型语言模型(LLM)已成为自然语言处理(NLP)和生成任务的重要工具。然而，由于网络限制，直接访问OpenAI的API在中国可能面临挑战。因此，本文将介绍如何使用中转API地址http://api.wlai.vip来调用LLM，并提供相关的demo代码。什么是大型语言模型(LLM)？大型语言模型是一种深度学习模型，训练于大量文本数据上，能够生成、总结、翻译和回答问题等。Op
【免费下载】探索PlantVillage-Dataset：深度学习在植物病害检测中的革命性突破
探索PlantVillage-Dataset：深度学习在植物病害检测中的革命性突破在这个数字化时代，人工智能正逐步改变我们的生活，其中深度学习在农业领域的应用尤其引人注目。PlantVillage-Dataset是一个开放源代码的项目，它提供了一个庞大的植物病害识别数据集，旨在帮助开发人员和研究者利用机器学习技术改善农作物健康状况的监测。本文将深入探讨该项目的技术细节、应用价值及其独特之处。项目简
Python爬虫【五十八章】Python数据清洗与分析全攻略：从Pandas到深度学习的异常检测进阶程序员_CLUB Python入门到进阶 python 爬虫 pandas
目录背景与需求分析第一章：结构化数据清洗实战（Pandas核心技法）1.1数据去重策略矩阵1.2智能缺失值处理体系第二章：深度学习异常检测进阶2.1自动编码器异常检测（时序数据）2.2图神经网络异常检测（关系型数据）第三章：综合案例实战案例1：金融交易反欺诈系统案例2：工业传感器异常检测第四章：性能优化与工程实践4.1大数据处理加速技巧4.2模型部署方案第五章：方法论总结与展望5.1方法论框架5.
大模型【进阶】（一）MoE（mixture of experts）混合专家结构 ReinaXue 人工智能笔记语言模型神经网络
什么是MoE结构？MoE（MixtureofExperts，专家混合模型）是一种深度学习模型架构，通常用于处理大规模模型和计算资源效率的挑战。在MoE结构中，模型由多个“专家”组成，每个专家处理不同的任务或输入数据的不同部分，而不是让所有专家都参与每次计算。这种方式提高了计算效率，并在某些情况下有助于增强模型的表现。MoE结构的核心思想专家：在MoE模型中，专家通常指的是网络中的子模型，每个专家具
【三维目标检测】Complex-Yolov4详解（二）：模型结构 Coding的叶子 Python三维点云实战宝典 Complex-Yolo Complex-Yolov4 三维目标检测目标检测 python
本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。本文为专栏《python三维点云从基础到深度学习》系列文章，地址为“https://blog.csdn.net/suiyingy/article/details/124017716”。Complex-Yolo网络模型的核心思想是用鸟瞰图BEV替换Yolo网络输入的RGB图像。因此，在完成BEV处理之后，模型的训练和推理过程基本和Yolo完全一致。Yolov
基于深度学习的图像分类：使用ShuffleNet实现高效分类 Blossom.118 机器学习与人工智能深度学习分类人工智能机器学习数据挖掘 python 目标检测
前言图像分类是计算机视觉领域中的一个基础任务，其目标是将输入的图像分配到预定义的类别中。近年来，深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN），在图像分类任务中取得了显著的进展。ShuffleNet是一种轻量级的深度学习架构，专为移动和嵌入式设备设计，能够在保持较高分类精度的同时，显著减少计算量和模型大小。本文将详细介绍如何使用ShuffleNet实现高效的图像分类，从理论基础到代码实现，带你一步步掌
AI人工智能领域深度学习的在线学习方法 AI智能探索者 AI Agent 智能体开发实战人工智能深度学习学习方法 ai
AI人工智能领域深度学习的在线学习方法关键词：深度学习、在线学习、AI教育、实战项目、知识体系摘要：本文为想系统学习深度学习的初学者/转行者量身打造，通过拆解深度学习的核心概念、梳理在线学习的科学路径、提供可落地的实战案例与资源清单，帮你用“游戏通关”的思路高效掌握这门技术。无论你是学生、程序员还是跨行者，都能找到适合自己的学习节奏，避免“看视频就会，动手就废”的陷阱。背景介绍目的和范围深度学习是
AI人工智能深度学习的模型评估与选择 AI大模型应用之禅人工智能深度学习 ai
AI人工智能深度学习的模型评估与选择关键词：AI、人工智能、深度学习、模型评估、模型选择摘要：本文聚焦于AI人工智能深度学习中的模型评估与选择。在深度学习迅猛发展的当下，构建一个有效的模型并非易事，而准确评估和恰当选择模型对于模型性能的发挥和应用效果至关重要。文章将详细介绍模型评估与选择的相关背景知识，深入剖析核心概念与联系，阐述核心算法原理及具体操作步骤，运用数学模型和公式进行详细讲解并举例说明
深度学习中，定量分析和定性分析是什么？要体现什么？ seasonsyy 深度学习小知识深度学习人工智能定量分析定性分析
深度学习中，定量分析和定性分析是什么？要体现什么？在深度学习和一般的数据分析中，定量分析（QuantitativeAnalysis）和定性分析（QualitativeAnalysis）是两种主要的研究方法，它们分别关注数据的数量特征和质的特征。定量分析（QuantitativeAnalysis）定性分析（QualitativeAnalysis）关注方面定量分析涉及可量化的数据，即那些可以通过数字来
Python金融分析：情感分析在量化价值投资中的完整实现 AI量化价值投资入门到精通 python 金融开发语言 ai
Python金融分析：情感分析在量化价值投资中的完整实现关键词：Python金融分析、情感分析、量化投资、价值投资、自然语言处理、机器学习、金融文本挖掘摘要：本文系统解析如何将情感分析技术深度整合到量化价值投资体系中，通过Python实现从金融文本数据采集、预处理、情感建模到策略回测的完整流程。详细阐述基于规则引擎、机器学习和深度学习的多维度情感分析方法，结合财务指标构建复合投资模型，并通过实战案
开源深度学习新宠：Burn框架助您无忧高效建模
在日新月异的人工智能世界里，各类深度学习框架如雨后春笋般涌现，而Burn，作为新一代的深度学习框架，以其不妥协的灵活性、高效性和可移植性崭露头角。本文将深入探讨Burn的核心功能、应用场景及具体使用方法，帮助您更好地了解这款值得关注的开源项目。性能和优化：超越速度的追求Burn框架将高效性作为其核心支柱之一，通过一系列优化技术确保模型能够快速可靠地运行。以下是Burn在性能方面的几个显著特色：自动
使用 Dart 库轻松进行时间序列预测 - 立即执行多元预测 krishnaik06 深度学习 AI写作 python AI作画神经网络
这个视频介绍了名为Darts的Python库，它可以简化时间序列数据处理和预测。主要内容：解决时间序列预测难题：Darts库提供了多种模型，包括经典的ARIMA、SARIMAX，以及深度学习模型，可以轻松处理单变量和多变量时间序列预测。简化操作：Darts库使用统一的fit和predict函数，类似于scikit-learn，让用户可以轻松地使用各种模型。支持多种模型：Darts库包含ARIMA、
图像处理全栈指南：从传统算法到深度学习，再到FPGA移植阿牛的药铺图像算法区图像处理算法深度学习
图像处理全栈指南：从传统算法到深度学习，再到FPGA移植一、引言：图像处理是光学类产品的“大脑”光学类产品（可见光摄像头、红外热成像、光谱仪）的核心价值，在于将光信号转化为可理解的图像信息。而图像处理算法，就是解读这些信息的“大脑”——从传统的边缘检测到深度学习的目标识别，从实时降噪到高维光谱分割，每一步都决定了产品的性能（如分辨率、帧率、功耗）。对于算法移植工程师（科研助理1）岗位而言，需要掌握
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
gis怎么提取水系_深度学习在GIS中的应用 weixin_36214932 gis怎么提取水系
近年来，人工智能（AI）飞速发展，在诸如图像识别，图像分割和目标智能提取等任务上，达到甚至在某些方面超过了人工的准确度。人工智能在图像识别方面的优势，为AI和GIS的结合提供了前所未有的契机。人工智能，机器学习和深度学习正在帮助我们认识世界、改善世界。AI是计算机科学的一个重要分支，在某种程度上具有类似人类工作的执行能力，能以一种新的与人类相似的方式做出智能的反应，机器学习利用数据驱动算法从数据中
每天五分钟深度学习：数学中常见函数中的导数每天五分钟玩转人工智能每天五分钟玩转深度学习算法深度学习人工智能导数机器学习
本文重点导数是微积分学中的一个核心概念，它描述了函数在某一点附近的变化率。在物理学、工程学、经济学等众多领域中，导数都发挥着极其重要的作用。本文旨在详细介绍数学中常见函数的导数，以期为读者提供一个全面而深入的理解。数学中常见的导数常数函数的导数对于常数函数f(x)=C（C为常数），其导数为f'(x)=0。这是因为常数函数在任何点的切线斜率都是0，即函数值不随x的变化而变化。多项式函数的导数多项式函
无人机正摄影像自动识别与矢量提取系统 pk_xz123456 算法 python 无人机算法数据挖掘深度学习网络媒体
无人机正摄影像自动识别与矢量提取系统1.项目概述本项目旨在开发一个基于Python的自动化系统，能够从TIFF格式的无人机正摄影像中识别并提取多种地物要素，包括水边线、道路、桥梁、植被图斑、房屋、趸船和护岸。系统将采用深度学习与计算机视觉技术相结合的方法，实现高精度（95%以上）的自动识别，并将结果以带有相同坐标信息的矢量DWG/DXF格式保存。2.系统架构设计2.1总体架构系统采用模块化设计，主
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
ztree异步加载 3213213333332132 JavaScript Ajax json Web ztree
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 rpc thrift
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
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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
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精通Oracle10编程SQL(9)使用游标 bijian1013 oracle 数据库 plsql
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【Java语言】动态代理 bit1129 java语言
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Java通信之URL通信基础白糖_ java jdk webservice 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..
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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
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Yii使用Ajax验证时，如何设置某些字段不需要验证 dcj3sjt126com Ajax yii
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sql基本操作蕃薯耀 sql sql基本操作 sql常用操作
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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);
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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.
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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

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