目前我用的 thinkphp 版本是  3.1.3 J-UI  dwz 版本好像是 1.4 现在 j-ui有 thinkphp的例子了,请尽量以他们原创为主,我这里都是一些自己搜集和自己钻研的土办法, 1 更改  Action.class.php 中 ajaxReturn函数 为 protected function ajaxReturn($data,$type='') { if(func_num_args()>2) {// 兼容3.0之前用法 $args = func_get_args();…

1.下载swagger-ui GitHub地址:https://github.com/swagger-api/swagger-ui 2.修改 ThinkPHP 的 build.php ,执行命令生成需要创建的模块 // 定义api模块的自动生成 (按照实际定义的文件名生成) 'api' => [ '__file__' => ['common.php'], '__dir__' => ['controller'], 'controller' => ['Passport'], 'mode…

从互相了解对方的代码思路然后确定用C++编写,到用win32写界面时变得摇摆不定的考虑着要不要改变语言,再到用QT写完界面后发现短信接口一般都不提供C++,最后到QT打包出来的可执行文件在别的设备上无法运行,可谓是道路坎坷,一路磨难. 在结对项目开始前,就已经和队友互相阐述并了解对方的代码逻辑和思维,在讨论后,一致认为使用首先生成题库然后再从题库中抽题的形式好,既保证了题目不会重复,又较运行时再生成题目的形式反应更快.而这份代码是用C++写的,因而一致决定继续使用C++作为编程语言去实现结对编程…

前言: 应部门急需,开发了一套基于Ansible Playbook的产品上线系统.由于时间很紧,UI直接套用了之前开发的一套perl cgi模板,后续计划用 django 重新编写. 个人感觉该系统的功能也可以用jenkins实现,只是自己开发的系统可以针对特殊需求进行定制. 1. 系统概述 本系统通过Web管理Ansible Playbook版本上线脚本,支持参数传递.动态显示.并发执行.日志管理. ... 4. 登录系统 用浏览器打开服务器IP的80端口,并用已创建的用户登录:…

题意:对于给定的$n \times m$矩阵$M$,定义$S(a,b)$为$M$的所有$a \times b$子矩阵的权重之和.一个矩阵的权重是指矩阵中所有马鞍点权值之和,在一个矩阵中某点是马鞍点当且仅当它在所在行是唯一一个最小的,同时在所在列中是唯一一个最大的.现在输入矩阵$M$,要求计算$W= \sum\sum{abS(a,b)}, 1 \leq a \leq n, 1 \leq b \leq m$.数据范围$1 \leq n, m \leq 1000, 0 \leq M(i, j) \le…

SVD分解(奇异值分解),本应是本科生就掌握的方法,然而却经常被忽视.实际上,SVD分解不但很直观,而且极其有用.SVD分解提供了一种方法将一个矩阵拆分成简单的,并且有意义的几块.它的几何解释可以看做将一个空间进行旋转,尺度拉伸,再旋转三步过程. 首先来看一个对角矩阵, 几何上, 我们将一个矩阵理解为对于点 (x, y) 从一个平面到另一个平面的映射: 下图显示了这个映射的效果: 平面被横向拉伸了3倍,纵向没有变化. 对于另一个矩阵 它的效果是 这样一个变化并不是很好描述,然而当我们将坐标系旋转…

http://www.bfcat.com/index.php/2012/03/svd-tutorial/ SVD分解(奇异值分解),本应是本科生就掌握的方法,然而却经常被忽视.实际上,SVD分解不但很直观,而且极其有用.SVD分解提供了一种方法将一个矩阵拆分成简单的,并且有意义的几块.它的几何解释可以看做将一个空间进行旋转,尺度拉伸,再旋转三步过程. 首先来看一个对角矩阵, 几何上, 我们将一个矩阵理解为对于点 (x, y) 从一个平面到另一个平面的映射: 下图显示了这个映射的效果: 平面被横向…

本文转载自他人: PS:一直以来对SVD分解似懂非懂,此文为译文,原文以细致的分析+大量的可视化图形演示了SVD的几何意义.能在有限的篇幅把这个问题讲解的如此清晰,实属不易.原文举了一个简单的图像处理问题,简单形象,真心希望路过的各路朋友能从不同的角度阐述下自己对SVD实际意义的理解,比如 个性化推荐中应用了SVD,文本以及Web挖掘的时候也经常会用到SVD. 原文:We recommend a singular value decomposition 关于线性变换部分的一些知识可以猛戳这里  …

奇异值分解(We Recommend a Singular Value Decomposition) 原文作者:David Austin原文链接: http://www.ams.org/samplings/feature-column/fcarc-svd译者:richardsun(孙振龙) 在这篇文章中,我们以几何的视角去观察矩阵奇异值分解的过程,并且列举一些奇异值分解的应用. 介绍 矩阵奇异值分解是本科数学课程中的必学部分,但往往被大家忽略.这个分解除了很直观,更重要的是非常具有实用价值.譬如…

We Recommend a Singular Value Decomposition Introduction The topic of this article, the singular value decomposition, is one that should be a part of the standard mathematics undergraduate curriculum but all too often slips between the cracks. Beside…