有意思的,从别处看来的即可为己用--拿来主义 数据库:MS SQL 2000: drop table mytest go create table mytest (   sn      int,   code    varchar(8),   ins_no  varchar(6), ) go insert mytest values(1, '01', 'A') insert mytest values(1, '01', 'B') insert mytest values(2, '02', 'A'…

编程方式多种多样,解释这几种方式的原理,方便做后续的回答: 一.脱机 脱机的意思就是脱离PC机,有很多芯片必须连接PC才能烧录,比如某些FPGA芯片.MCU芯片.NAND Flash芯片等.脱机和在线是可以共存的,比如某些简单的MCU可以把程序下载到编程器里面,你可以带着编程器去任何地方,对芯片或者板子进行编程.比如P800-ISP,SmartPRO 5000U-PLUS等产品. 二.在线编程 在线编程准确的应该叫在板上编程,通过芯片的固定接口,对芯片进行程序更新.这种形式的编程都是由芯片调试端…

iOS_文件上传进度条的实现思路-AFNettworking //要上传的文件名,在这里我使用当前日期做为文件的名称 NSString * fileName =[NSString stringWithFormat:@"%ld", (long)[NSDatenew].timeIntervalSince1970]; //要上传的文件 NSData * data = [NSData dataWithContentsOfFile:[XXXXXXXX]]: //下面的dic就是一些其他的参数,没…

C#构造方法(函数)   一.概括 1.通常创建一个对象的方法如图: 通过  Student tom = new Student(); 创建tom对象,这种创建实例的形式被称为构造方法. 简述:用来初始化对象的,为类的成员赋值. 2.构造方法特点 a.方法名与类名相同: b.没有返回值类型: c.必须要通过new的形式调用: 3.语法 访问修饰符 类名([参数]) { 方法体 } 二. 无参构造方法 1.在默认情况下,系统将会给类分配一个无参构造方法,并且没有方法体. 通过反编译工具看出: 我们…

前言 移动端页面常见的一种效果:下拉刷新(pulldownrefresh)和上拉加载(pullupload),目的都是为了增强用户的体验效果,因此各种移动端滑动插件也是层出不穷,今天小编也在这里给大家推荐一个滑动插件:better-scroll. GitHub地址:better-scroll 利用better-scroll也很轻易的实现上述效果. vue创建项目 项目是基于vue-cli脚手架创建的,所以先必须创建项目(步骤略). 引入better-scroll插件 下载:npm install…

1.在微信小程序中,想到 下拉刷新 和 上拉加载,如果是整个页面都拖动的话,可以在页面配置中,配置 enablePullDownRefresh 和 onReachBottomDistance 然后在 .js 中 使用 Page.onPullDownRefresh 和 Page.onReachButton 这样来进行. 2.上面的做法是官方推荐我们做页面的 下拉刷新 和 上拉加载 所使用的方法.但某种情况比如头部是固定的,但使用上面的方法,整个页面都拉动,会显得很奇怪.这个时候,我们的滚动实际上是…

声明:本插件模仿自mescroll.js,随手所作,仅以注释提供思路,只实现了部分效果,且没有考虑兼容,有兴趣的朋友随意一看.api大家可参考mescroll.js API汇总一文. demo:点我下载实例 插件全部js原代码如下: //上拉加载插件 Mescroll = function(){ var that = this; that.mescrollCallBack;//回调函数,可拆分为上拉加载回调函数.下拉刷新回调函数,此处上拉加载.下拉刷新调用同一个回调函数 that.page =…

CUDA上的量化深度学习模型的自动化优化 深度学习已成功应用于各种任务.在诸如自动驾驶汽车推理之类的实时场景中,模型的推理速度至关重要.网络量化是加速深度学习模型的有效方法.在量化模型中,数据和模型参数都用诸如int8和的低精度数据类型表示float16.降低的数据带宽减少了推理时间和存储器/存储需求,以及功耗.同时,在适当的量化方案下,可以最小化量化模型的精度下降.量化模型特别适合研究人员和开发人员,使大型模型适合在各种设备(例如GPU,CPU和移动设备)上部署. 以前,通常通过手工微内核针对…

TVM在ARM GPU上优化移动深度学习 随着深度学习的巨大成功,将深度神经网络部署到移动设备的需求正在迅速增长.与在台式机平台上所做的类似,在移动设备中使用GPU可以提高推理速度和能源效率.但是,大多数现有的深度学习框架都不能很好地支持移动GPU.困难在于移动GPU架构和台式机GPU架构之间的差异.这意味着在移动GPU上进行优化需要付出特殊的努力.繁琐的额外工作最终导致大多数深度学习框架中对移动GPU的支持不佳. TVM通过引入统一的IR堆栈解决了部署不同硬件的困难,通过该IR堆栈可以轻松完成…

算是休息了这么长时间吧!准备学习下python文本处理了,哪位大大有好书推荐的说下!…