小蚂蚁说: 2018 年 AntV 品牌日以知新.知心为主题,旨在让产品一直「知新」,与用户一直「知心」.AntV 是蚂蚁金服全新一代数据可视化解决方案,致力于提供一套简单方便.专业可靠.无限可能的数据可视化最佳实践.在过去一年,有 46 位开发者为AntV 贡献代码. 本文小蚂蚁将为大家简单介绍 AntV 的进化成果,了解详情记得点击下方链接哦~ AntV 是蚂蚁金服全新一代数据可视化解决方案,主要包含「数据驱动的高交互可视化图形语法」G2.专注解决流程与关系分析的图表库 G6.适于对性能.体

手机端照片预览组件 可怜的我用着华为3C手机,用别人现成的组件都好卡,为了适应我这种屌丝,于是自己简化写了一版的照片预览效果,暂时无缩放功能,以后可能有空再加吧,你也可以自己加下,这是个github上的开源项目.它的github地址是:https://github.com/tianxiangbing/mobile-photo-preview 下面是预览图,它的完整demo请点击这里手机端照片预览组件demo 使用方法案例: var photoPreview = new MobilePhotoPr

[TOC] Sublime写MarkDown实时预览 Sublime作为神器,实至名归. 首先 1.安装Sublime,并安装Package Control,这里不多说. 2.安装MarkDown Preview插件,此插件可以生成HTML文件.预览功能(不实时预览). 拷贝HTML代码等功能. 自定义快捷键 在Preferences选择Key Bindings User然后输入一下代码 { "keys": ["alt+m"], "command"

图片预览组件PhotoView PhotoView是一款图片预览组件,广泛应用于大图的查看.该组件支持图片手势缩放.旋转等功能.它可以很好的和ViewPager.Picasso等组件结合,实现各种复杂的功能.

前面做了一件非常愚蠢的事情,由于不会预览数据.我都是直接发布到webi去查看的.可以想象一下了.真是太年轻了.为自己感到十分的汗颜. 在数据基础层做好连接之后,可以查看数据基础 .会显示相应的join 以及tables.更改基数方式(1:1,1:n.....,)之类的. 发布到业务层之后,有个查询属性.按自己需求进行调整. 点击下方的查询,选择相应的字段即可进行查询了.这是合成后的表查询.单标查询更简单了.直接放在表上面,显示表值就好. 查看脚本,会显示它内在表关系.有时候还是比较有用的. 大体

public class PrintListView : ListView { /// <summary> /// 指示是否进行打印预览,默认值为 true /// </summary> private bool m_bIsPreview; /// <summary> /// 指示是否总是打印标题,默认值为 true /// </summary> private bool m_bIsAlwaysPrintHeader; /// <summary>

在cognos开发利用transform建模的过程中导入iqd数据源预览乱码问题,下面先描述一下环境 操作系统版本: [root@enfo212 ~]# cat /proc/version Linux version 2.6.39-200.24.1.el6uek.i686 (mockbuild@ca-build44.us.oracle.com) (gcc version 4.4.6 20110731 (Red Hat 4.4.6-3) (GCC) ) #1 SMP Sat Jun 23 02:3

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组件示例图 组件代码 upload_img.vue <div id="uploadImg"> <div class="upload_image_box" v-show="show1"> <div class="upload_image"> <div class="photo_box" @click="actionSheet()"> <

spring-boot中有很多第三方包,都封装成starter组件,在maven中引用后,启动springBoot项目时会自动装配到spring ioc容器中. 思考: 为什么我们springBoot中maven引用starter组件,就可以直接去ioc容易中拿到? 猜想是不是springBoot启动去加载这些starter组件? 那么具体是怎么实现呢? 猜想是不是所有的starter组件包都是按照一定的格式约束存在于某个文件夹下,然后springBoot启动就会去自动装配呢? 如果了解了spr

一.前言 本文主要尝试将自己的数据集制作成lmdb格式,送进lenet作训练和测试,参考了http://blog.csdn.net/liuweizj12/article/details/52149743和http://blog.csdn.net/xiaoxiao_huitailang/article/details/51361036这两篇博文 二.从训练模型到使用模型预测图片分类 (1)自己准备的图像数据 由于主要是使用lenet模型训练自己的图片数据,我的图像数据共有10个类别,分别是0-9,

import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 定义函数转化变量类型. def _int64_feature(value): return tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[value])) def _bytes_feature(value): return tf.

import os import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data os.environ[' batch_size = 128 # batch容量 display_step = 1 # 展示间隔 learning_rate = 0.01 # 学习率 training_epochs = 20 # 训练轮数,1轮等于n_samples/batch_size example_to_sh

import os import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data os.environ[' learning_rate = 0.01 # 学习率 training_epochs = 20 # 训练轮数,1轮等于n_samples/batch_size batch_size =

import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 读取文件. filename_queue = tf.train.string_input_producer(["F:\\output.tfrecords"]) reader = tf.TFRecordReader() _,serialized_example = reader.re

父组件: <template> <div> <h4>基于Vue.2X的html5上传图片组件</h4> <div style="width: 502px;"> <uploader :src="'/api/imgsupload'"></uploader> </div> </div> </template> <script> import

目录 一.感慨一下 二.效果展示 三.搜索编辑框 1.编辑框 2.预览框 四.相关文章 原文链接:Qt之股票组件-股票检索--支持预览框.鼠标.键盘操作 一.感慨一下 之前做过一款炒股软件,个人觉着是我职业生涯里做过的效果最好的一款产品,而且速度也不慢,效果可以参考财联社-产品展示这篇文章,当然这篇文章只能显示有限的内容,其中整个代码的结构.一些好的方法和设计模式是没有机会展示的. 最近听到一个不好的消息,我们的产品夭折了.刚听到这个消息时心理还挺不是滋味的,毕竟这个产品我是从头参与到尾,后来因

构建自托管的笔记系统 这两年各种笔记系统快速井喷,好像谁都能来掺一脚,app store随便搜索一个关键字就会有一大堆的结果,从老牌的印象笔记,Bear,MWeb,有道云笔记再到新星专注笔记之类,从买断制到订阅制,从全平台到iOS独占,什么样的都有,如果你是一个相对包容的人,那么大牌的笔记软件就足以满足需求,代价是承受不菲的订阅费用以及陈旧的笔记客户端? 我坚信订阅制对软件开发而言是一件有促进作用的好事,能够督促开发者在软件的生命周期里修复问题,并提供更好的在线服务以及售后帮助,但也不能不承认,

上一节,我们已经学会了基于PyTorch深度学习框架高效,快捷的搭建一个神经网络,并对模型进行训练和对参数进行优化的方法,接下来让我们牛刀小试,基于PyTorch框架使用神经网络来解决一个关于手写数字识别的计算机视觉问题,评价我们搭建的模型的标准是它是否能准确的对手写数字图片进行识别. 其具体的过程是:先使用已经提供的训练数据对搭建好的神经网络模型进行训练并完成参数优化,然后使用优化好的模型对测试数据进行预测,对比预测值和真实值之间的损失值,同时计算出结果预测的准确率.在将要搭建的模型中会使用到

项目介绍   本文将介绍笔者的一个项目,主要是利用tornado实现表格文件的预览,能够浏览的表格文件支持CSV以及Excel文件.预览的界面如下:   下面我们将看到这个功能是如何通过tornado来实现的. 代码   该项目的代码结构如下图所示:   其中主要分为四个部分: files static templates py代码 其中,files文件夹为上传的表格文件的存放路径,static为前端的静态文件,后续将不用给出介绍,读者可以从该项目的github中下载(下载地址详见后面),tem

原文地址:http://blog.csdn.net/yanzi1225627/article/details/8605061# 很多时候,android摄像头模块不仅预览,拍照这么简单,而是需要在预览视频的时候,能够做出一些检测,比如最常见的人脸检测.在未按下拍照按钮前,就检测出人脸然后矩形框标示出来,再按拍照.那么如何获得预览帧视频么? 只需要在Activity里继承PreviewCallback这个接口就行了.示例如下: public class RectPhoto extends Acti