淘宝SUI Mobile框架 官网地址:http://m.sui.taobao.org/ SUI Mobile 是一套基于 Framework7 开发的UI库.它非常轻量.精美,只需要引入我们的CDN文件就可以使用,并且能兼容到 iOS 6.0+ 和 Android 4.0+,非常适合开发跨平台Web App. 轻量的UI库 SUI Mobile 非常轻量,核心库压缩Gzip后的JS.CSS网络传输体积总共只有52K,却提供了20+个常用的组件. 对于只有HTML&CSS的组件,你只需要复制HT

相对于深度学习,传统机器学习的流程往往由多个独立的模块组成,比如在一个典型的自然语言处理(Natural Language Processing)问题中,包括分词.词性标注.句法分析.语义分析等多个独立步骤,每个步骤是一个独立的任务,其结果的好坏会影响到下一步骤,从而影响整个训练的结果,这是非端到端的. 而深度学习模型在训练过程中,从输入端(输入数据)到输出端会得到一个预测结果,与真实结果相比较会得到一个误差,这个误差会在模型中的每一层传递(反向传播),每一层的表示都会根据这个误差来做调整,直到

前言: 一直想做一个移动端的阶段性学习总结,但是工作太忙总是加班.现在总算可以抽出一点时间来写一写,把知道的都写下来,这样就算忘掉了,也能很快想起来,不要太机智啊,哈哈哈! 一.移动端页面常识 1.常见操作系统:Android.IOS.Firefox.os 2.使用内核:webkit(Android.IOS), greasemonkey(Firefox.os) 3.在移动端上,要使用手势操作代替鼠标输入/输出事件 4.请务必使用响应式布局来设计移动端页面 5.用CSS3动画代替传统的DOM an

咳咳,终于迈出这一步了...这篇文章将是边学边写的真正笔记...用于mark下学习过程中的点滴~ 开篇先把我学习参考的文章来源给出,以表示对前人的尊敬: https://github.com/nswbmw/N-blog/wiki/_pages Step01 首先,先安装一堆东西,当然我默认的已经把 node 给装好了,接下来要安装的,是项目开发过程中用到的东东~ 至于下面装的是什么东东,不知道的自己百度去,这种概念性问题不在笔记之列. 全局安装 express install -g expres

HTML5 提供了很多新的功能,主要有: 新的 HTML 元素,例如 section, nav, header, footer, article 等 用于绘画的 Canvas 元素 用于多媒体播放的 video 和 audio 元素 用于定位的 Geolocation API 本地存储以及离线应用 Web Workers.Web WebSocket API 移动前端开发可分为: 手机网页开发.这部分跟web前端开发差别不大,使用的技术都是html+css+js.区别为手机浏览器是webkit的天

正在学习中,不断改错... 学习了一段时间nodejs,对其中的很多东西还不是很理解,在网上看过很多的例子,希望通过自己的一些总结让自己了解的更全面些,同时也作为学习笔记留存备忘. 准备工作 nodejs安装 相关资料 powerdesigner数据建模 运行环境 mac10.11.6 webStorm11 node4.2.2 服务端目的 1.数据接收:验证用户提交的数据是否正确. 2.数据验证:存储客户端提交的数据. 3.数据处理:根据用户提交的数据,以表关系方式存入数据库. 4.数据返回:处

所谓deque,是"double-ended queue"的缩写; 它是一种动态数组形式,可以向两端发展,在尾部和头部插入元素非常迅速; 在中间插入元素比较费时,因为需要移动其它元素;(No) 双端队列容器,在序列的两端放置和删除元素是高效的; 而vector只是在序列末尾插入才是高效的.  C++ Code  1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484

一  移动端事件的使用:           onTouchStartCapture        onTouchStart           onTouchMoveCapture       onTouchMove           onTouchEndCapture          onTouchEnd 有Capture的事件是捕获事件(事件由外向内被触发),没有的是冒泡事件(事件由内向外被触发).     事件绑定:通过这种方式给列表绑定事件,在移动端就可以判断用户触发的是点击屏幕还

1.通过下载稳定版本的方式下载cas的相关源码包,如下: 直接选择4.2.1的稳定代码即可 2.我们项目中的版本版本使用maven apereo远程库去下载 通过远程maven库下载cas-server-webapp的war包,步骤如下: (一)访问Maven地址: http://mvnrepository.com/,并搜索cas-server-webapp (二)点击cas-server-webapp链接地址,下载最新的版本     3.下载cas-client-core的jar包,如下: 4

使用智能指针解决多线程下 类的解析冲突问题 有这样一个场景 使用StockFactory记录Stock的信息  容器是map<string,smart_ptr>; 代码如下: #include <functional> #include <memory> #include <string> #include <map> #include <assert.h> #include <mutex> using std::stri

Node.js 前言: 2009年面世 nodejs.org 官网 https://www.npmjs.com/ 模块社区 github.com 仓库 stackoverflow.com  问答社区 基于chrome浏览器V8引擎.C++语言编写的,本质上是Js的运行环境: 可以解析js代码: 提供系统级别的api: 1.文件的读写 2.进程的管理 3.网络通信 安装: linux 上安装nodejs mac 上安装node: 升级到mac系统到最新: 下载安装 xcode 集成开发环境: xc

http://billie66.github.io/TLCL/book/ 1.Ubuntu && linux shell 命令 Ubuntu两个重要版本:12.04和14.04 在终端中:man <命令> 打开命令的手册:/ -a 找参数/ -,会车:查找下一处 n:推出用户手册 q: 终端命令扩展阅读:第二章.第六章 根目录root directory:/ pwd 打印用户当前目录 绝对路径 /开头 相对路径 . .. .代表当前工作目录: ..代表当前工作目录他爹 cd 命

机器学习策略-端到端学习 End-to-end deeplearning 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 2.9 什么是端到端学习-What is End-to-end deeplearning 以前有一些数据处理系统或者学习系统,它们需要多个阶段的处理. 端到端学习就是忽略中间的过程用单个神经网络代替它. Speech recognition example 你的目标是输入X,比如说一段音频,目标是将其映射到Y,就是这段音频的听写文本. 传统阶段上,语音识别需要很多阶段

Linux下的C Socket编程(三) server端的简单示例 经过前面的client端的学习,我们已经知道了如何创建socket,所以接下来就是去绑定他到具体的一个端口上面去. 绑定socket到一个端口上 bind()函数可以将socket绑定到一个端口上,client可以通过向这个端口发起请求,端口对应的socket便会与client端的socket连接. #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<sys/types

摘要 卷积网络在特征分层领域是非常强大的视觉模型.我们证明了经过端到端.像素到像素训练的卷积网络超过语义分割中最先进的技术.我们的核心观点是建立"全卷积"网络,输入任意尺寸,经过有效的推理和学习产生相应尺寸的输出.我们定义并指定全卷积网络的空间,解释它们在空间范围内dense prediction任务(预测每个像素所属的类别)和获取与先验模型联系的应用.我们改编当前的分类网络(AlexNet [22] ,the VGG net [34] , and GoogLeNet [35] )到完

又是好久没写博客了,最近把近半年的总结,全部总结到博客园吧.先写最近的一个移动端的学习笔记.毕竟移动端开发了一段时间,就写一写读<移动web手册>中,对我感触比较深的几个点—— 一.浏览器相关 1. 浏览器的类型——内置浏览器.可下载浏览器.代理浏览器以及webview.这里的代理浏览器是指服务端进行对页面的渲染,把结果发送给客户端进行显示,比较少见. 2. 内置浏览器的升级——大多数内置浏览器都被紧密集成到底层的操作系统中,也就是说,无法单独升级浏览器.因此,为了得到新的Safary版本,你

在cips2016出来之前,笔者也总结过种类繁多,类似词向量的内容,自然语言处理︱简述四大类文本分析中的"词向量"(文本词特征提取)事实证明,笔者当时所写的基本跟CIPS2016一章中总结的类似,当然由于入门较晚没有CIPS2016里面说法权威,于是把CIPS2016中的内容,做一个摘录. CIPS2016 中文信息处理报告<第五章 语言表示与深度学习研究进展.现状及趋势>第三节 技术方法和研究现状中有一些关于语言表示模型划分的内容P33-P35,其中: 语言表示方法大体上

Free and open source mobile deep learning framework, deploying by Baidu. This research aims at simply deploying CNN on mobile devices, with low complexity and high speed. It supports calculation on iOS GPU, and is already adopted by Baidu APP. Size:

Representation learning : 表征学习,端到端的学习 pre-specified  预先指定的 demonstrate  论证;证明,证实;显示,展示;演示,说明 attempt  vt.尝试;试图 n. 进攻;尝试,冲击 distilled  adj.由蒸馏得来的 v.蒸馏( distil的过去式和过去分词 );从…提取精华 relevant  adj.有关的,中肯的;相关联的;确切的;有重大意义[作用]的,实质性的 phrase structures  短语结构 for

本文译自<Deep learning for understanding faces: Machines may be just as good, or better, than humans>.为了方便,文中论文索引位置保持不变,方便直接去原文中找参考文献. 近些年深度卷积神经网络的发展将各种目标检测和识别问题大大的向前推进了不少.这同时也得益于大量的标注数据集和GPU的使用,这些方面的发展使得在无限制的图片和视频中理解人脸,自动执行诸如人脸检测,姿态估计,关键点定位和人脸识别成为了可能.本