JS监听浏览器缩放比例 点击打开视频讲解更加详细 应用场景： 可在切换浏览器不同百分比时显示不同样式 可在切换浏览器不同百分比时控制不同的dom操作 。。。。。。。 完整案例： <template> <div id="home"> <h2 :class="text">浏览器缩放比例：{{ ratio }}</h2> </div> </te
001、方法1 root@PC1:/home/test# ls a.fasta test.py root@PC1:/home/test# head -n 5 a.fasta ## 参考基因组文件 >NC_056054.1 Ovis aries strain OAR_USU_Benz2616 breed Rambouillet chromosome 1, ARS-UI_Ramb_v2.0, whole genome shotgun sequence CCTGA
替换define，也就是“以编译器替换预处理器”。#define是C语言里的利器，但在C++里有很多取代它的理由。 define是预处理的一部分，而不是编译器的一部分，它在编译前就被替换掉，因此不会保留符号信息。 #define ASPECT_RATIO 1.653 //const double ASPECT_RATIO = 1.653; 假设后文里ASP
用户态fuse文件系统无响应导致系统宕机 fuse是内核用户态文件系统。 例如： fuse承载NFS（网络文件存储）是gluster服务，当gluster服务响应时间超过默认120s，导致内核hung死，触发echo 0 > /proc/sys/kernel/hung_task_timeout_secs disables this message。 目前，NFS集群建设初期，内核f
CSS aspect-ratio All In One <div class="row"> <div style="--ratio: 4 / 3;" class="item">4:3</div> <div style="--ratio: 2 / 3;" class="item">2:3</div> </div> .row {
解决神经网络过拟合问题—Dropout方法 一、what is Dropout？如何实现？ 二、使用和不使用Dropout的训练结果对比 一、what is Dropout？如何实现？ 如果网络模型复杂，L2范数权值衰减方法就难以对付过拟合。这种情况下，用Dropout方法。 Dropout是一种在学习过程中随机删除神
我想找到两个相似的字符串。在 示例： from fuzzywuzzy import fuzz string1 = 'Green apple' string2 = 'Apple, green' string3 = 'Green apples - grow on trees' #Test with Fuzzy Wuzzy print(fuzz.partial_ratio(string1, string2)) > 50 print(fuzz
从（A.2）到（A.5）： x =
1.device-width 定义：定义输出设备的屏幕可见宽度。 不管你的网页是在safari打开还是嵌在某个webview中，device-width都只跟你的设备有关，如果是同一个设备，那么他的值就不会变。 比如iphone6的device-width*device-height为375*667,而跟他的dpr等无关。 2.width 定义：定义输出设备中的
在解决canvas合成图片模糊的问题想必我们已经了解了 window.devicePixelRatio window接口的devicePixelRatio返回当前显示设备的物理像素分辨率与CSS像素分辨率之比。 此值也可以解释为像素大小的比率：一个CSS像素的大小与一个物理像素的大小。 简单来说，它告诉浏览器应使
准备工作： 导入数据库：webuse ccxmpl, clear 查看数据分布：list 1.方法一 请依次点击： 统计——流行病学及相关——流行病学家专用表——病例对照优势比——在“病例变量”中选择“case”，在“暴露变量”中输入“exp”——切换到“权重”选项卡——在“权重类型”下点选“频率权重
准备工作： 导入数据库：webuse csxmpl, clear 查看数据分布：list 1.方法一 请依次点击： 统计——流行病学及相关——流行病学家专用表——队列研究（风险比等）——在“病例变量”中选择“case”，在“暴露变量”中输入“exp”——切换到“权重”选项卡——在“权重类型”下点选“频率权
在IDEA内新建项目，在项目中新建一个lib目录将jar包放到此处，右键lib文件点击Add as Library添加依赖。 ![image.png](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/b2cad4b4f959ba0ed353d094c1d46a7b.png#clientId=u58c1fc97-14ba-4&crop=0&crop=0&crop=1&crop=1&from=paste&heigh
本讲是Android Camera专题系列的第39讲，我们介绍Android Camera2 API专题的通过Zoom Ratio控制Zoom缩放，包括如下内容： 为什么要在API Level 30引入Zoom Ratio来控制Zoom通过Zoom Ratio控制Zoom Zoom Ratio与Crop Region同时使用说明Zoom Ratio对3A Region的影响Zoom Ratio对Phy
Linux系统出现系统没有响应。 在/var/log/message日志中出现大量的 “echo 0 > /proc/sys/kernel/hung_task_timeout_secs" disables this message.” 和“blocked for more than 120 seconds”错误。 问题原因： 默认情况下， Linux会最多使用40%的可用内存作为文件系统缓
BYTE r, g, b; data = NULL; data = malloc(w * h * 3); tmpdata = data; int j = 0, i = 0; int color; for (i = 0; i < h; i++) { for (j = 0; j < w; j++) { color = *((int *) pixelscolor); r = ((color & 0x00FF0000) >> 16); g = ((color & 0x000
读取照片信息，以及根据经纬度通过百度地图API获取位置 import exifread import json import urllib.request Open image file for reading (binary mode) f=open(‘001.jpg’, ‘rb’) Return Exif tags tags=exifreadcess_file(f) ‘’’
DNA序列 描述 一个 DNA 序列由 A/C/G/T 四个字母的排列组合组成。 G 和 C 的比例（定义为 GC-Ratio ）是序列中 G 和 C 两个字母的总的出现次数除以总的字母数目（也就是序列长度）。在基因工程中，这个比例非常重要。因为高的 GC-Ratio 可能是基因的起始点。 给定一个很长的 DNA 序列，
过去一年，谷歌提出的VIT成为最火的模型，说明全部由Self-attention组成的模型会超越CNN。但最近学者又在反思，问题的本质是什么？ 2021年5月，谷歌挖坑 MLP-Mixer ，说明保持VIT的图像序列化输入，使用全连接网络，就可以取得非常好的性能 2021年10月，ICLR2022的一个投稿论文《Patches are al
Levenshtein距离 莱文斯坦距离，又称Levenshtein距离，是编辑距离的一种。 指两个字串之間，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。 允许的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，刪除一个字符。 GitHub 提供了计算莱文斯坦距离的包。 安装方法： pip install python-Lev
vm.overcommit_memory 表示内核在分配内存时候做检查的方式。 这个变量可以取到0,1,2三个值。对取不同的值时的处理方式都定义在内核源码 mm/mmap.c 的 __vm_enough_memory 函数中。 取 1 的时候：此时宏为 OVERCOMMIT_ALWAYS，函数直接 return 0，分配成功。 取 2 的时候：此时宏为 O
Because mammalian 28S and 18S rRNAs are approximately 5 kb and 2 kb in size, the theoretical 28S:18S ratio is approximately 2.7:1; but a 2:1 ratio has long been considered the benchmark for intact RNA. While crisp 28S and 18S rRNA bands are indicative of
通过下面查询可以计算缓存命中率，应该非常接近1,否则应该调整shared_buffers的配置，低于99%，可以尝试调大它的值 postgres=# select blks_hit::float/(blks_read + blks_hit) as cache_hit_ratio from pg_stat_database where datname=current_database(); cache_hit_ratio ------
工作类型和收取的曲线图 barplot(Int.l.P_churn,col = cols, beside = TRUE) title(main = an, xlab = "calss", ylab =an) Int.l.P_churn_ratio=round(prop.table(Int.l.P_churn,margin=2),4)*100 Int.l.P_churn_ratio cols <- terrain.colors(3)barplot(Int.l.P_churn_rat
因子数据处理 – 市值中性化 1. 中性化意义 防止选到的股票集中在固定的某些股票当中 市值影响，默认大部分因子都包含了市值的影响，去除其它因子存在的市值影响。 去除市值影响 市值 <==> 某因子 去除相关性 回归法去除 建立回归方程： x(特征：市值) * w + b = y(某因子) 回归
