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  • layui 各种弹出框2021-10-19 15:02:54

    layui 各种弹出框   第一步:引用文件 第二步:写脚本 <script> //iframe窗//layer.open({// type: 2,// title: false,// closeBtn: 0, //不显示关闭按钮// shade: [0],// area: ['340px', '215px'],// offset: 'rb', //右下角弹出// time: 2000, //2秒后自动关闭// anim: 2,

  • PTYCHNET : CNN BASED FOURIER PTYCHOGRAPHY 论文理解2021-10-16 17:02:25

    当重叠部分减小时,迭代算法的效果变差,考虑用网络。文章【通过实验】证明了如果没有overlapping frequency band,网络能够得到更好的效果;如果频域有重叠,用网络能够减少计算时间。【最后还说可以先用网络得到一个初始解,用这个初始解去套迭代的做法,迭代次数就能很少很少】 三个卷积层,

  • 2.2 DDD Layers & Clean Architecture DDD分层和简洁架构2021-10-15 10:35:43

    DDD Layers & Clean Architecture DDD分层和简洁架构 There are four fundamental layers of a Domain Driven Based Solution; 一个基于领域驱动的解决方案有四层,如下图所示:   Business Logic places into two layers, the Domain layer and the Application Layer, while they

  • PostgreSQL数据库事务系统Upper Layer——BeginImplicitTransactionBlock2021-10-14 13:02:33

    BeginImplicitTransactionBlock函数启动一个隐含事务块,和BeginTransactionBlock不一样,BeginImplicitTransactionBlock是从postgres.c的main loop直接调用的而不是通过Portal。所以我们仅改变事务状态块,也不期望调用者调用CommitTransactionCommand/StartTransactionCommand。

  • 区块链技术分6层:数据层、网络层、共识层、激励层、合约层、 应用层2021-10-09 09:31:47

    数据层(Data Layer)相当于区块链四大核心技术中的数据结构,即“区块+链”的结构。从还没有记录交易信息的创世区块起,直到现在仍一直在新添加的区块,构成的链式结构,里面包含了哈希值、随机数、认证交易的时间戳、交易信息数据、公钥和私钥等,是整个区块链技术中最底层的数据结构。

  • Layui图标选择器,Layui下拉选择图标2021-10-07 22:02:53

    layui下拉图标 效果图 组件下载 gitee下载:https://gitee.com/layui-exts/icon-selected API参考:https://layui-exts.gitee.io/icon-selected/#/?id=api 或者 网盘下载,链接: https://pan.baidu.com/s/1FR7WEcJkzQlEHaK8sNnDlw 提取码: d731 使用方式 JS引入组件 layui.config

  • [源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (5)--计算依赖2021-10-07 11:05:16

    [源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (5)–计算依赖 文章目录 [源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (5)--计算依赖0x00 摘要0x01 前文回顾0x02 计算依赖0x03 反向传播依赖2.1 解析2.2 基础功能2.2.1 Function2.2.2 Fork2.2.3 Join2.2.4 Phony2.2.5 detach 2.3 使用 0x03 正向

  • [源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (5)--计算依赖2021-10-07 11:01:12

    [源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (5)--计算依赖 目录[源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (5)--计算依赖0x00 摘要0x01 前文回顾0x02 计算依赖0x03 反向传播依赖2.1 解析2.2 基础功能2.2.1 Function2.2.2 Fork2.2.3 Join2.2.4 Phony2.2.5 detach2.3 使用0x03 正向传播依赖3.1 分

  • iOS - fps 60 优化2021-10-06 17:01:09

    https://www.cnblogs.com/baitongtong/p/13403849.html   fps 60 https://blog.ibireme.com/2015/11/12/smooth_user_interfaces_for_ios/ 影响流畅度的主要原因: 1、文本宽高计算、视图布局计算2、文本渲染、图片解码、图形绘制3、对象创建、对象调整、对象销毁     CPU资

  • 【元数据】元数据存储系统管理演变升级2021-10-04 10:01:12

    0.前言 我们知道在一个存储系统中,不光光只有它所存储的数据文件重要,它的存储系统的元数据管理同样十分的重要。因为涉及到存储系统数据访问操作时,会经过存储系统元数据的查询或更新操作,如果元数据这边的操作出现性能瓶颈,同样会导致用户访问数据的行为出现缓慢的情况。本文我们来

  • NLP中的Layer Normalization2021-10-02 21:32:28

            最近在学习pytorch的模型训练过程,注意到了module模块中train和eval两个函数。train函数用在模型训练之前,表示进入训练模式,如果模型中有BN层和Dropout层,则启动;eval用在模型测试和验证时,表示评估模式,不启动模型中的BN层和Dropout层。这两个函数还是比较好理解的,Dr

  • 5.2 瓦片图层2021-10-02 12:31:15

    5.2 Tile Layers 此页面列出所有被GeoWebCache管理的图层。看上去很像Layer Preview(2.1.5节)界面,实事上,它们确实有很多相同的功能和设置。 表格中列出可切片图层的类型、名称、磁盘配额、已使用磁盘大小(只有启用了磁盘配额才会更新数据)、是否启用切片缓存等,该界面有如下操作:

  • K-BERT:BERT+知识图谱2021-10-01 10:32:02

    1 简介 本文根据2019年《K-BERT:Enabling Language Representation with Knowledge Graph》翻译总结的。如标题所述就是BERT+知识图谱。 本文贡献如下: 1) 我们介绍了一个知识集成的语言表达模型,取名K-BERT。其兼容BERT,同时可以融合专有领域知识。解决了Heterogeneous Embedding

  • 基于CocoStudio的《进击的小怪物》变色模式舱门制作教程2021-09-30 21:03:13

     《进击的小怪物》是一款让人爱不释手的全新三消游戏,超萌外星小怪物,华丽梦幻的消除特效,强力炫酷的道具,让您和可爱的小怪物们一起体验星际大冒险。作为一款全新的三消类游戏,目前在各大应用商店均有不错的表现,可是你是知道它的各种萌死人的动作时怎么做出来的么?如果你还不知道的

  • 深度学习基础------前向传播与反向传播2021-09-29 16:04:42

    当前,深度学习已经应用到很多领域:无人驾驶汽车,黑科技以及图像分类等等,这些前沿的科技也面临许多挑战,如无人驾驶汽车需要进行物体的检测、行人的检测、标志的识别以及速度识别等等;图像分类已经成为一项重要技术,它是计算机视觉的核心任务,其困难之处在于图像中物体形状的改变、部分

  • konvajs-性能优化-使用缓存2021-09-28 21:03:51

    大幅提高复杂Konva图形绘制性能的一种方法是将它们缓存为图像。 这可以通过使用cache()方法将节点转换为图像对象来实现。 本教程将绘制10个缓存的星星,而不是单独绘制10个 Stars的绘图性能提升了4倍。缓存可以应用于任何节点, 包括舞台、层、组和形状。 注意:cache()方法要求

  • Android之SurfaceFlinger服务2021-09-27 21:00:47

    一、SurfaceFlinger是什么?   SurfaceFlinger接受缓冲区,对图形数据进行合成,然后发送到屏幕渲染。   WindowManager与SurfaceFlinger关系   WindowManager为SurfaceFlinger提供缓冲区和窗口元数据,SurfaceFlinger可使用这些信息将Surface合成到屏幕上。 二、SurfaceFlinger做了

  • #阅读#FiLM: Visual Reasoning with a General Conditioning Layer2021-09-27 13:33:06

      前言:为了记录方便本文FiLM均用FM记录 单层CNN的FM。这个点表示一个阿达玛乘积<1>。γ和β的各种组合可以以各种方式调节单个特征图。     FM学习函数 f 和 h 输出 γ 和 β ,函数输入假设为x,f h可以是任意函数,对于CNN来说f和h根据不可知的空间位置,调节激活每个特征图分布。

  • 鼠标悬浮放大2021-09-27 10:00:28

    // 功能介绍弹出提示 $('#wxDesc').hover(function(){ openMSG() }, function(){ layer.close(subtips) }) function openMSG(){ var content = document.getElementById('wxDesc').innerText subtips = layer.tips(content, '#wxDesc'

  • PostgreSQL数据库事务系统Upper Layer——BeginTransactionBlock2021-09-26 12:58:14

    BeginTransactionBlock执行BEGIN命令,执行该函数后事务状态可以有如下改变: 未处于事务块中进入常规事务块 TBLOCK_STARTED–>TBLOCK_BEGIN处于隐含事务块转换为常规事务块 TBLOCK_IMPLICIT_INPROGRESS–>TBLOCK_BEGIN void BeginTransactionBlock(void) { TransactionState

  • 吴恩达--神经网络-week1-hw42021-09-26 11:36:07

    # Ref: https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79767169 import numpy as np import testCases import h5py import matplotlib.pyplot as plt from dnn_utils import sigmoid, sigmoid_backward, relu, relu_backward import lr_utils import traceback np.ran

  • 最新版的破解字体加密方法!学会了就没有你不能爬的网站!2021-09-25 11:01:16

    前言       最近看到一些博主在讲解加密字体的破解方式,大体的解决方式是分析网页源代码,通过请求查看自定义字体,然后经过数据抓取完成需求。 这个方法确实很不错,但是对于我这种不太会爬虫的小白来说就与一些超纲了。另外这种爬虫在一定程度上可能会造成律师函警告,为此本次将向

  • 十、docker镜像的分层2021-09-24 18:31:06

    镜像分层的好处:节省磁盘空间,相同的内容只需要加载一份到内存。 实验: 1、导出一个已经有的镜像     2、将导出的文件传到新的主机上     3、在新的主机上导入刚传过来的镜像   注意:导入的信息里有layer的概念 4、查看镜像的构建历史     让信息显示完整使用 --no-trunc

  • 使用$.ajax时报错:Uncaught ReferenceError: $ is not defined2021-09-23 21:33:06

    是因为我们没用定义$ var $ = layui.$; var data = obj.data; var $ = layui.$; //console.log(obj) if (obj.event === 'del') { layer.confirm('真的删除数据吗', function (index) { obj.del(); console.log(data.id); layer.close(index); $.ajax({ url: '

  • 关于app打开白屏问题2021-09-23 18:59:58

    在style.xml里面写样式,如下 <style name="SplashTheme" parent="AppTheme"> <!--不在意变形的话直接用图片就是--> <item name="android:windowBackground">@mipmap/first</item> <!--全屏--> <item

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