1 首先是el-autocomplete这个组件进行模糊查询时，要限制输入的是数字，并且限制输入的长度 <el-autocomplete v-model="phoneNumber" :fetch-suggestions="querySearch" :maxlength="length" placeholde
为了更方便在Ubuntu上做开发，此处博主建议安装DeepWine容器，从而完成对常用软件的配置。 由于阿里云镜像站删除了相关容器，此处提供新的容器下载地址：https://deepin-wine.i-m.dev/ 具体的安装方法可以参考如下博文：ubuntu20.04安装QQ、微信、钉钉
pthon 将目录按照树形结构打印出来，类似于tree命令 一、代码二、结果 一、代码 import os import os.path def dfs_showdir(path, depth): if depth == 0: print("root:[" + path + "]") for item in os.listdir(path): if '.git' not in item
2021.9.7 坑67（div、css、固定宽高比 ）：目标是使div元素在缩放时宽高比固定。因为 垂直方向上的内外边距使用百分比做单位时，是基于包含块的宽度来计算的。所以使用 padding-bottom实现宽高比固定的元素块。 实现：divBox实现固定宽高比，divContent则为其中内容，实现内容定位。
1、问题 使用 vue 时写发现某些样式不生效，怎么都不生效， 不过将style 中的 scoped 去掉后，居然生效了。但是一般都应该加上scoped，那该如何处理呢？ <template> <div class="app-container"> <heads /> <div class="login-body"> <el-steps :active=&quo
在用uniUi轮播图组件时想自定义下面的小圆点组件但是/deep/在h5有效到了小程序就失效了 各种办法都试过了 比如important、options:{stylexxxxxx} 都是只有h5/deep/生效而小程序失效 最后我选择使用uniUi另外一个组件 uni-swiper-dot 自定义小圆点 用swiper的chang事件来控制
Powered by:NEFU AB_IN 文章目录 树链剖分介绍前置知识主要思想代码解析例题题意思路代码 树链剖分 介绍 把“树”“剖分”成“链” 前置知识 线段树树的 d f
// 设置 1 /deep/ .el-table__header-wrapper { .gutter { display: none; } } // 设置 2 /deep/ .el-table__body-wrapper::-webkit-scrollbar { width: 4px; height: 4px; } /deep/ .el-table__body-wrapper::-webkit-scrollbar-thumb { backgrou
一、在项目中下载安装富文本编辑器 npm install vue-quill-editor --save 二、在项目中引入(我这里是在main.js中全局引用了) // 引入富文本组件 import QuillEditor from 'vue-quill-editor' // 引入富文本组件样式 import 'quill/dist/quill.core.css' import 'quill/dist
深度作用选择器简介 如果你希望 scoped 样式中的一个选择器能够作用得“更深”，例如影响子组件，你可以使用 >>> 操作符： 有些像 Sass 之类的预处理器无法正确解析 >>>。这种情况下你可以使用 /deep/ 或 ::v-deep 操作符取而代之——两者都是 >>> 的别名，同样可以正常工作。
聪聪与可可 题目大意 给你一张图，再给你两个位置，这两个位置上有两个人，分别是A和B。A知道B的位置且每次都是他先走，A每次能走两步(由于他知道位置，所以每次都是向离B更近的点走，若距离相同，走标号最小的点)，B每次随机走向下一个地点。求A和B到达同一个位置的期望。 解决方案 我们设\(f[i]
现有的图深度学习工具包： PyTorch Geometric (PyG) Deep Graph Library (DGL) DIG ： graph generation, self-supervised learning, explainability, and 3D graphs. Github:https://github.com/divelab/DIG
基于深度学习的特征匹配与位姿估计 1. Learning-based feature matching（基于学习的特征匹配）1.1. Motivation1.2. Feature matching pipeline1.3. Why deep learning?1.4. What is deep learning?1.5. How to use deep learning to solve feature matching?1.6. What is a d
#include<iostream> #include<cstring> #include<cstdio> using namespace std; char c[10][20]; int data[10][20],idx[10][20],k,score; struct Node{ int x,y,sum,mscore; char c; }move[100]; void print(){ int i,j; for(i=0;i<10
模型选择 训练误差和泛化误差 训练误差：模型在训练数据上的误差泛化误差：模型在新数据上的误差例子：根据模考成绩来预测未来考试分数 在过去的考试中表现很好(训练误差)不代表未来考试一定会好(泛化误差)学生A通过背书在模考中拿到了很好成绩学生B知道答案后面的原因 验证数
动机 Wide&Deep首先提出了分别用Wide部分来捕捉低阶特征交叉，用Deeo部分来捕捉高阶特征交叉。但是，Wide部分需要人工设计特征交叉的规则，不能完全交给网络训练。所以，DeepFM用FM(因子分解机)来取代Wide部分，让FM自动地学习低阶的特征交叉。 网络架构 DeepFM的网络架构如上图所示，
引入其它UI组件 例如引入elementUI，但是有时候原始样式不满足需求，需要改变样式，如果直接在浏览器中找到元素所属类去修改其CSS是不起作用的。 使用::v-deep修饰CSS ::v-deep .n-input .n-input__placeholder span { text-align: left !important; }
目录 2.1 Linear Regression in 1D prediction 1.linear regression 2.pytorch中：Linear类，如何通过nn.module自定义层 2.2 Linear Regression Training 1.训练Training 2.损失Loss ①梯度下降是什么 ②学习率learning rate选择的问题 ③何时停止梯度下降 ④Cost 2.1 Linear Regr
1、介绍 Wide & Deep模型的出发点是兼顾模型的记忆能力和泛化能力，下面解释一下这两者的含义。 记忆 （Memorization）：指的是模型记住商品共现性的能力。举个例子，一个父亲逛淘宝通常会同时买尿布和啤酒，这就体现了商品的共现性。购买的次数多了，当模型看到尿布，自然会给用户推荐啤酒，
话不多说，上代码 <el-table :data="propertyData" style="width: 100%" max-height="400px" :class="[isDologin ? 'scrollbarShow' : 'commonScrollbarTable']" @cell-mouse-enter="
广告召回现状 现有的广告召回模型一般会分两步： 1. 首先用一个双塔模型去学习user embedding 和 ad embedding 2. 然后对于每个user embedding，用诸如HNSW、ball tree等方法召回相似向量 缺点：模型训练和向量召回是分离的，召回无法反馈到训练 Deep Retrieval 算法介绍 模型结构
mixer_paths.xml 作用 音频通路配置 在qcom平台上， DSP 连接着 FE, 和 BE; 其中 FE对应着一个 PCM设备，可以看做是一个usecase； 其中 BE对应着一个DAI, DAI连接着具体的audio device； FE最终所对应audio device有很多个可选，具体的对应关系 需要通过配置 音频通路来配置； 简单理解：连接u
P4180 [BJWC2010]严格次小生成树 树上倍增记录最小生成树上最大次大 的边。 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define int long long #define ri register int #define N 400005 #define M 900005 #define inf 0x2fffffffffffffff struct node { int u, v, w, Next
题目描述： 设计一个算法，将给定的表达式（二叉树）转换为等价的中缀表达式（通过括号来反映计算的次序）并输出。 算法思想： 表达式树的中序序列（左根右）加上必要的括号就是等价的中缀表达式，该题可以基于二叉树的中序遍历来做。 表达式树中的分支结点所对应的子表达式的计算次序，由分支结点
