1 scoped 目的: 如果vue中当前组件与子组件有同名class,修改会修改子组件,添加scoped会只在当前组件生效 原理: 1. 给当前组件所有dom节点添加data属性 ( 例如: data-v-5558831a, 只有属性名没有属性值 ) 来标识 2. data-v-5558831a是哈希值, 全局唯一的 3. 给当前组件所有css选
在node官网下载时官方会推荐16.x的版本，安装完对电脑上已有项目进行打包，会报webpack、node-sass、sass-loader等依赖版本冲突；根据node-sass官网的说法，不同的node版本需要安装不同的node-sass版本，并且node-sass已经废弃，推荐使用Dart Sasst替代，Dart Sass在npm中的包名就是sass; 1.卸
① >>>( 如果是css可以，scss等预处理器无法解析) .a >>> .b { /* ... */} ② /deep/ （版本不能太新否则报错）： 解决方法：npm uninstall sass-loader npm install sass-loader@7.0.0 npm install node-sass .a{ /deep/ .b { //内容 }}
//::v-deep 是 scss 的深度选择器，如果你用的是less 可以换成 /deep/ ::v-deep input::-webkit-input-placeholder { // color: red; font-size:3px; } ::v-deep input::-moz-input-placeholder { // color: red; font-size:3px; } ::v-deep input::-ms-in
element ui 的样式有些是公用的，但是在一个引用过程中可能会出现当前页面中的样式需要更改，为了避免冲突不会去根目录去改公共的样式。 第一种给组件加id / class，在style一面直接修改，注意style不要加scoped,vue可以有多个style。但是这种可能会造成其他页面中的样式冲突，不推荐
·阅读摘要： 本文提出结合CNN的XML-CNN模型来解决大规模的多标签文本分类问题。 [1] Deep Learning for Extreme Multi-label Text Classification [0] 摘要 极端多标签文本分类(extreme multi-label text classification (XMTC))是指从一个非常大的标签集合为
问题：使用Vue的第三方组件库（element-ui、antdv）时有时候需要进行局部样式调整，使用 /deep/ 进行全局样式调整很容易，那么局部样式调整如何实现呢？ Vue中使用scoped属性 1、在vue组件中，在style标签中添加scoped属性，这样在这里定义的css只作用于当前组件中的元素，可使组件之间的样式不会
第三章 线性神经网络 介绍神经⽹络的整个训练过程，包括：定义简单的神经⽹络架构、数据处理、指定损失函数和如何训练模型。 3.1 线性回归 回归regression是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的一类方法。回归经常用来表示输入和输出之间的关系，与预测任务有关 3.1.1 线
从本章开始将仅记录书中的重点内容翻译并记录，供日后复习使用 8. 参数化学习 本章的大部分灵感来自Andrej Karpathy在斯坦福cs231n课堂中出色的线性分类注释[74]。非常感谢卡帕西和其他的cs231n助教把这些可访问的笔记放在一起。 8.1线性分类简介 8.1.1参数化学习的四个组成部
//2021.12.16日下午15：:12开始学习 2.什么是深度学习？ 2.1 神经网络与深度学习简史 在许多应用中，CNN现在被认为是最强大的图像分类器，目前负责推动利用机器学习的计算机视觉子领域的最新发展。要更全面地回顾神经网络和深度学习的历史，请参考Goodfello等人[10]以及Jason Brownlee在
研究动机 近年来都在使用深度学习的语音增强。但是，做增强需要一个大的深度网络，但是大的网络就意味着更大的内存和计算量，这样的话，对硬件就会有更高的要求，不是很友好。所以这篇文章提出了两种压缩模型的方法，可以有效的减少模型的尺寸，减小模型尺寸用到了三种不同的技术：稀疏正则化、
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1912.00535.pdf 摘要 研究当前基于深度学习的可视化跟踪方法、基准数据集和评价指标。从9个关键方面总结了基于深度学习方法的基本特征、主要动机和贡献:网络架构、网络开发、视觉跟踪的网络训练、网络目标、网络输出、相关滤波器开发、鸟瞰跟踪
问题： 解决办法： Windows -> Perferences -> Team -> SVN -> Label Decorations -> Compute deep outgoing state for folders(disabling this will improve decorator performance) 去掉该选项的√， 点击apply -> ok。
力扣链接 111. 二叉树的最小深度 给定一个二叉树，找出其最小深度。 最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。 说明：叶子节点是指没有子节点的节点。 示例 1： 输入：root = [3,9,20,null,null,15,7] 输出：2 示例 2： 输入：root = [2,null,3,null,4,null,5,null,6]
什么是网络流？ 网络流是一种类比水流的解决问题方法。 可以这么理解，有一个水流网络，每一条边都有一个最大承载流量。 若源点拼命放水，求最终汇点能够获得多少水。 接下来我们通过几道例题来讲解网络流算法 P3376 【模板】网络最大流 我们以题目给的这张图为例： 我们先介绍比较简单的
你已经知道怎样定义神经网络，计算损失和更新网络权重。现在你可能会想， 那么，数据呢？ 通常，当你需要解决有关图像、文本或音频数据的问题，你可以使用python标准库加载数据并转换为numpy array。然后将其转换为 torch.Tensor。 对于图像，例如Pillow，OpenCV 对于音频，例如scipy和librosa 对
1 题目描述 给出每个节点的两个儿子节点，建立一棵二叉树（根节点为 11），如果是叶子节点，则输入0 0。建好树后希望知道这棵二叉树的深度。二叉树的深度是指从根节点到叶子结点时，最多经过了几层。 最多有 10^6106 个结点。 输入格式 无 输出格式 无 输入输出样例 输入 #1复制 7 2
论文：Zhao, Zixiang and Xu, Shuang and Zhang, Chunxia and Liu, Junmin and Zhang, Jiangshe and Li, Pengfei.DIDFuse: Deep Image Decomposition for Infrared and Visible Image Fusion.In IJCAI,pages970-976,2020 代码：https://github.com/Zhaozixiang1228/IVIF-DIDFuse
论文信息 Tittle：《Spectral Networks and Locally Connected Networks on Graphs》 Authors：Joan Bruna、Wojciech Zaremba、Arthur Szlam、Yann LeCun Source：2014, ICLR Paper：Download Code：Download Abstract Convolutional Neural Networks are extremely efficient a
目录 一、历史 二、步骤 Step1：神经网络(Neural network) 完全连接前馈神经网络(Fully Connected Feedforward Network) 矩阵计算(Matrix Operation) Step2：模型评估 损失示例 总体损失 Step3：选择最优函数 三、思考 隐藏层是否越多越好？ 普遍性定理 一、历史 1958: Perceptron (li
在之前的两篇博客中，我们已经介绍了关于color transfer在2015年之前的一些主流的研究思路，即在相应的颜色空间中，利用语义对应关系，实现语义一致的颜色迁移。博客链接： 图像颜色迁移专题介绍（一）：Global Color Transfer 图像颜色迁移专题介绍（二）：Correspondence 稍微对color transfer有些
最近我通过这本书Deep Learning with Python在学习，其中第一个例子是采用了kaggle上面的cats-vs-dogs 猫狗大战，根据书上的代码，第一次发生了过拟合现象，根据第二次通过数据增强之后，发现一直在提示run out of data，因此记录这一部分的学习过程。 第二部分为了解决过拟合采用数据增强
Junyuan Xie, Ross B. Girshick, Ali Farhadi2015, ICML1243 Citations, 45 ReferencesCode:DownloadPaper:Download Abstract 在本文中，我们提出了 Deep Embedded Clustering(DEC)，一种使用深度神经网络同时学习 feature representations 和 cluster assignments 的
这篇文章比较难，需要较多的概率论和信息论知识，论文中公式推导给的不是特别多，有些过程并没有做推导，因此不是太能理解，不过大概意思是能懂的。 论文提出了一种知识量计算方法，通过计算每个输入的知识量，来表征每个输入的重要程度 总的想法非常简单，就是对每个输入加一个可学习的扰
上一篇： vue3 watch监听函数 （ref篇）https://blog.csdn.net/qq_42543244/article/details/122203802?spm=1001.2014.3001.5501上篇说到的是监听ref声明的数据，今天记录监听reactive声明的数据，其实差别并不是不大，但是其中有一些坑，特此记录，请看代码（注释也要仔细看哦） <template> <h1>
