Silverlight 4 Validation验证实例系列 Silverlight实例教程 - Validation数据验证开篇 Silverlight实例教程 - Validation数据验证基础属性和事件 Silverlight实例教程 - Validation数据验证DataAnnotation机制和调试技巧 Silverlight实例教程 - Validation客户端同步数据验证 Silverlight实例教程 - Validation服务器端异步数据验证 Silverlight实例…

本文将介绍form-create如何自定义布局,实现一行多个组件 form-create 是一个可以通过 JSON 生成具有动态渲染.数据收集.验证和提交功能的表单生成器.并且支持生成任何 Vue 组件.结合内置17种常用表单组件和自定义组件,再复杂的表单都可以轻松搞定. 如果对您有帮助,您可以在 GitHub 上给作者点个"Star" 支持一下 谢谢! 通过设置生成规则的col配置项可以实现组件的布局 示例1:  [ { type:'input', field:'test-1', t…

TVM图优化与算子融合 计算图的定义 Computational graphs: a common way to represent programs in deep learning frameworks 对于图优化来说,有很多种图优化手段: Operator Fusion Constant Parameter Path Pre-Computation Static Memory Reuse Analysis Data Layout Transformation AlterOpLayout S…

在HTML初级教程中我们教授了无序列表和有序列表,很不幸,很像Peter Cushing的博士Who,自定义列表很容易被忽略.可能是因为自定义列表需要比无序列表和有序列表更多的设置和似乎更少用.当遭遇一系列术语与解释的列表(比如术语表)时,自定义列表就会很有用了. dl元素像ul元素和ol元素一样确立列表.不同的是,自定义列表用dt(definition term,定义术语)元素来代替li元素,其后跟随dd(definition description,定义描述)元素. 不局限于一个dt跟着一个…

1,实现一个类型适配器(TypeAdapter) 自定义类型适配器需要实现两个接口: JsonSerializer<T> JsonDeserializer<T> 和两个方法: //序列化 public JsonElement serialize(T src, Type typeOfSrc, JsonSerializationContext context); //反序列化 public T deserialize(JsonElement json, Type typeOfT, Js…

自定义实体的实现 1 .       自定义实体... 3 1.1      说明... 3 1.2      类的类型信息... 3 1.3      worldDraw.. 4 1.4      getGripPoints 4 1.5      moveGripPointsAt 5 1.6      getGeomExtents 6 1.7      getOsnapPoints 6 1.8      explode. 7 1.9      dwgInFields 8 1.10    dwg…

一.分词器 Elasticsearch中,内置了很多分词器(analyzers),例如standard(标准分词器).english(英文分词)和chinese(中文分词),默认是standard. standard tokenizer:以单词边界进行切分 standard token filter:什么都不做 lowercase token filter:将所有字母转换为小写 stop token filer(默认被禁用):移除停用词,比如a the it等等 二.修改分词器设置 启用engl…

本文将介绍form-create如何给内置组件和自定义组件添加事件 form-create 是一个可以通过 JSON 生成具有动态渲染.数据收集.验证和提交功能的表单生成器.并且支持生成任何 Vue 组件.结合内置17种常用表单组件和自定义组件,再复杂的表单都可以轻松搞定. 如果对您有帮助,您可以在 GitHub 上给作者点个"Star" 支持一下 谢谢! 例如给i-input组件添加on-change事件 { type:'input', field: 'test', title: '…

将TVM集成到PyTorch 随着TVM不断展示出对深度学习执行效率的改进,很明显PyTorch将从直接利用编译器堆栈中受益.PyTorch的主要宗旨是提供无缝且强大的集成,而这不会妨碍用户.PyTorch现在具有基于TVM的官方后端torch_tvm. 用法很简单: import torch_tvm torch_tvm.enable() 就是这样!然后,PyTorch将尝试在其JIT编译过程中,将所有可能的算子转换为已知的Relay算子. 背景 与许多其它ML框架不同,PyTorch公开了一个…

TVM代码生成codegen 硬件后端提供程序(例如Intel,NVIDIA,ARM等),提供诸如cuBLAS或cuDNN之类的内核库以及许多常用的深度学习内核,或者提供框架例,如带有图形引擎的DNNL或TensorRT,使用户以某种方式描述模型,实现高性能.此外,新兴的深度学习加速器还具有自己的编译器,内核库或runtime框架. 当用户尝试在新的内核库或设备上工作时,必须学习新的编程接口.对统一编程接口的需求变得越来越重要,使所有用户和硬件后端提供程序都在同一页面上. 为了与广泛使用的深度学…