好久没写了,最近没怎么学到新东西,倒是犯了一个很常见的错误,那就是试图在content editor webpart中添加位于_layouts下面的一个txt文件,虽然这个txt中只是几行简单的html代码,并没有后台代码,但还是引起页面报错:不能解析_layouts下面的路径. 其实道理很简单,因为安全原因,SharePoint不知道位于_layouts下面的文件是否会调用一些后台的代码,如果贸然加载的话,势必会影响SharePoint的安全.也许有的人就会问了,那webpart中user c…

JSOM是SharePoint 提供的一种clientAPI.开发者仅仅须要使用Javescript.就能够实现和SharePoint的交互.很方便. 首先依照 (Content Editor Webpart(一)引用JQuery) 中的说明,引入JQuery.然后在Content Editor中加入代码. 比方要获取site的title 和description. function retrieveWebSite(siteUrl) { var clientContext = new SP.Cl…

SharePoint里面自带了一个Content Editor Webpart, 使用这个webpart.能够方便的往页面上加入随意的内容(HTML,css, JS).以此来达到往页面加入自己定义内容的目的. 当然,讲到这里.JQuery 也是不可缺少的了.那么怎样在Content Editor Webpart里加入JQuery呢? 1.      首先在Style Library里,上传JQuery 2.      然后打开一个页面.编辑页面,增加一个Content Editor Webpar…

目录 1.conftest.py文件介绍 2.conftest.py的注意事项 3.conftest.py的使用 4.不同位置conftest.py文件的优先级 5.conftest.py中Fixture(夹具)的作用域 6.总结 1.conftest.py文件介绍 conftest.py文件是Pytest框架里面一个很重要的东西,它可以在这个文件里面编写Fixture函数,这个Fixture函数的作用,就相当于Unittest框架里面的setup()前置函数和teardown()后置函数,虽然…

  var map; var s;//经度 var w;//纬度 $(document).ready(function(){ $(".mune").load("jsp/common.jsp"); map = new BMap.Map("container"); var point = new BMap.Point(121.577382, 29.874545); //++江东区中心的坐标 map.centerAndZoom(point, 15);…

转载:http://www.cnblogs.com/kivenhou/archive/2013/02/22/2921954.html 操作List前请设置SPWeb的allowUnsafeUpdate = true; var site = new SPSite("http://stormwind:10000").RootWeb; site.AllowUnsafeUpdates = true; 添加sharepoint list数据 ===========================…

一.问题描述 Python中的垃圾回收是以引用计数为主,分代收集为辅,引用计数的缺陷是循环引用的问题.在Python中,如果一个对象的引用数为0,Python虚拟机就会回收这个对象的内存. sys.getrefcount(a)可以查看a对象的引用计数,但是比正常计数大1,因为调用函数的时候传入a,这会让a的引用计数+1 导致引用计数+1的情况: 对象被创建,例如a=23 对象被引用,例如b=a 对象被作为参数,传入到一个函数中,例如func(a) 对象作为一个元素,存储在容器中,例如list1=…

#include <iostream> #include <string> #include <regex> using namespace std; //提前声明类 class A; class B; //进行正式类定义 class A{ public: string Name; B* BPtr; }; class B{ public: string Name; A* APtr; }; int main(){ A* a =new A(); B* b =new B();…

原文 『WPF』DataGrid的使用 几点说明 这里主要是参考了MSDN中关于DataGrid的说明 这里只会简单说明在WPF中,DataGird最简单的使用方法 对于MSDN中的翻译不会很详细,也不会每一句都翻译. 来自MSDN的内容 Type Name Description Constructors DataGrid Initializes a new instance of the System.Windows.Controls.DataGrid class. Property Ite…

『cs231n』卷积神经网络的可视化应用 文件目录 vgg16.py import os import numpy as np import tensorflow as tf from download import exist_or_download model_url = 'https://s3.amazonaws.com/cadl/models/vgg16.tfmodel' model_dir = 'vgg16/' model_name = 'vgg16.tfmodel' def mode…

关于『HTML』:第二弹 建议缩放90%食用 第二弹! 它来了! 它来了! 我竟然没有拖更,对了,你们昨天用草稿纸了么 开始正文之前提一个问题:大家知道"%%%"是什么意思吗?就这个↓↓↓ 求大家答疑解惑啊,拜托了 感觉自己看不懂人话了 废话少说,开始正文   又要为大家带来(过时的)HTML了呢~   正文开始 如果第一次看建议搭配"关于『HTML』:第一弹"一起食用 一. HTML 链接 (干货开始了) HTML 链接是通过标签 <a> 来定义的 代…

JS 中继承其实是种委托,而不是传统面向对象中的复制父类到子类,只是通过原型链将要做的事委托给父类. 下面介绍通过对象关联来实现『继承』的方法: Foo = { // 需要提供一个 init 方法来初始化参数,而不能通过构造函数来初始化参数了 init: function(who) { this.me = who; }, identify: function() { return "I am " + this.me; } }; Bar = Object.create(Foo); //…

『转载』Debussy快速上手(Verdi相似) Debussy 是NOVAS Software, Inc(思源科技)发展的HDL Debug & Analysis tool,这套软体主要不是用来跑模拟或看波形,它最强大的功能是:能够在HDL source code.schematic diagram.waveform.state bubble diagram之间,即时做trace,协助工程师debug. 可能您会觉的:只要有simulator如ModelSim就可以做debug了,我何必再学这…

TensorFlow:官方文档 TensorFlow:项目地址 本篇列出文章对于全零新手不太合适,可以尝试TensorFlow入门系列博客,搭配其他资料进行学习. Keras使用tf.Session训练方法教程 一.API介绍 基础操作列表 『TensorFlow』0.x_&_1.x版本框架改动汇总 『TensorFlow』函数查询列表_数值计算 『TensorFlow』函数查询列表_张量属性调整 『TensorFlow』简单的数学计算 『TensorFlow』变量初始化 常用基础操作 『Ten…

在计算机中,没有任何数据类型是固定的,完全取决于如何看待这片数据的内存区域. 在numpy.ndarray.view中,提供对内存区域不同的切割方式,来完成数据类型的转换,而无须要对数据进行额外的copy,可以节约内存空间,我们可以将view看做对内存的展示方式. 如: import numpy as np x = np.arange(10, dtype=np.int) print('An integer array:', x) print ('An float array:', x.view(…

滑动平均会为目标变量维护一个影子变量,影子变量不影响原变量的更新维护,但是在测试或者实际预测过程中(非训练时),使用影子变量代替原变量. 1.滑动平均求解对象初始化 ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(decay,num_updates) 参数decay `shadow_variable = decay * shadow_variable + (1 - decay) * variable` 参数num_updates `min(decay, (1 +…

『PyTorch』第六弹_最小二乘法对比PyTorch和TensorFlow TensorFlow 控制流程操作 TensorFlow 提供了几个操作和类,您可以使用它们来控制操作的执行并向图中添加条件依赖关系. tf.identity 『TensorFlow』流程控制之tf.identity tf.tuple tf.group 创建一个操作,该操作可以对 TensorFlow 的多个操作进行分组,输入需要进行分组的零个或多个张量. tf.no_op tf.count_up_to tf.cond…

『教程』Batch Normalization 层介绍 基础知识 下面有莫凡的对于批处理的解释: fc_mean,fc_var = tf.nn.moments( Wx_plus_b, axes=[0], # 想要 normalize 的维度, [0] 代表 batch 维度 # 如果是图像数据, 可以传入 [0, 1, 2], 相当于求[batch, height, width] 的均值/方差, 注意不要加入 channel 维度 ) scale = tf.Variable(tf.ones([o…

一.TFRecord文件书写效率对比(单线程和多线程对比) 1.准备工作 # Author : Hellcat # Time : 18-1-15 ''' import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="-1" ''' import os import glob import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt np.set_…

线程控制器类 线程控制器原理: 监视tensorflow所有后台线程,有异常出现(主要是越界,资源循环完了)时,其should_stop方法就会返回True,而它的request_stop方法则用于要求各个线程安全退出.需要使用local变量,初始化时注意. coord = tf.train.Coordinator() # 线程控制器 threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) # 启动队列 try: while not coord.s…

下图Github地址:Mask_RCNN       Mask_RCNN_KeyPoints『计算机视觉』Mask-RCNN_论文学习『计算机视觉』Mask-RCNN_项目文档翻译『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其一:总览『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其二:基于ReNet101的FPN共享网络『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其三:RPN锚框处理和Proposal生成『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其四:FPN和ROIAlign的耦合『计算机视觉』Mask…

一.项目简介 手动实现mini深度学习框架,主要精力不放在运算优化上,仅体会原理. 地址见:miniDeepFrame 相关博客 『TensorFlow』卷积层.池化层详解 『科学计算』全连接层.均方误差.激活函数实现 文件介绍 Layer.py 层 class,已实现:全连接层,卷积层,平均池化层 Loss.py 损失函数 class,已实现:均方误差损失函数 Activate.py 激活函数 class,已实现:sigmoid.tanh.relu test.py 训练测试代码 主流框架对于卷…

Github地址:Mask_RCNN 『计算机视觉』Mask-RCNN_论文学习 『计算机视觉』Mask-RCNN_项目文档翻译 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其一:总览 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其二:基于ReNet101的FPN共享网络 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其三:RPN锚框处理和Proposal生成 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其四:FPN和ROIAlign的耦合 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其五:目标检测结果精炼…

Github地址:Mask_RCNN 『计算机视觉』Mask-RCNN_论文学习 『计算机视觉』Mask-RCNN_项目文档翻译 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其一:总览 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其二:基于ReNet101的FPN共享网络 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其三:RPN锚框处理和Proposal生成 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其四:FPN和ROIAlign的耦合 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其五:目标检测结果精炼…

承前 接上节代码『TensotFlow』RNN中文文本_上, import numpy as np import tensorflow as tf from collections import Counter poetry_file = 'poetry.txt' poetrys = [] with open(poetry_file, 'r', encoding='utf-8') as f: for line in f: try: title, content = line.strip().sp…

中文文字预处理流程 文本处理 读取+去除特殊符号 按照字段长度排序 辅助数据结构生成 生成 {字符:出现次数} 字典 生成按出现次数排序好的字符list 生成 {字符:序号} 字典 生成序号list 文本预处理生成字典是需要去重的,一般的思路是使用set数据结构来达成,不过这里使用的是collection.Counter,可以去重还能计数 这里的文本以全唐诗为例,一般一行为1首,目的是去掉作者,生成为“[诗主体]”的格式作为RNN输入,为了保证等长,引入字符“_”在后续处理中为长度不够的诗句补齐…

一.detect和build 前面多节中我们花了大量笔墨介绍build方法的inference分支,这节我们看看它是如何被调用的. 在dimo.ipynb中,涉及model的操作我们简单进行一下汇总,首先创建图并载入预训练权重, 然后规范了类别序列, 实际开始检测的代码块如下, 经由model.detect方法,调用model.build方法(也就是我们前面多节在讲解的方法)构建图,实施预测. 二.detect方法 首先看看detect方法的前几行(和build一样,同见model.py), d…

一.RPN锚框信息生成 上文的最后,我们生成了用于计算锚框信息的特征(源代码在inference模式中不进行锚框生成,而是外部生成好feed进网络,training模式下在向前传播时直接生成锚框,不过实际上没什么区别,锚框生成的讲解见『计算机视觉』Mask-RCNN_锚框生成): rpn_feature_maps = [P2, P3, P4, P5, P6] 接下来,我们基于上述特征首先生成锚框的信息,包含每个锚框的前景/背景得分信息及每个锚框的坐标修正信息. 接前文主函数,我们初始化rpn m…

一.Mask-RCNN流程 Mask R-CNN是一个实例分割(Instance segmentation)算法,通过增加不同的分支,可以完成目标分类.目标检测.语义分割.实例分割.人体姿势识别等多种任务,灵活而强大. Mask R-CNN进行目标检测与实例分割 Mask R-CNN进行人体姿态识别 其抽象架构如下: 首先,输入一幅你想处理的图片,然后进行对应的预处理操作,或者预处理后的图片: 然后,将其输入到一个预训练好的神经网络中(ResNeXt等)获得对应的feature map: 接着,…

『教程』Batch Normalization 层介绍 知乎:详解深度学习中的Normalization,BN/LN/WN 一.两个概念 独立同分布(independent and identically distributed) 独立同分布的数据可以简化常规机器学习模型的训练.提升机器学习模型的预测能力 白化(whitening) 去除特征之间的相关性 —> 独立: 使得所有特征具有相同的均值和方差 —> 同分布. 二.问题 1.抽象程度高的层难以训练 深度神经网络涉及到很多层的叠加,而每一…