<template> <div> <p>FullName: {{person.fullname}}</p> <p>FirstName: <input type="text" v-model="person.firstname"></p> </div> </template> <script> export default { data(){ ret

Description Farmer John and Betsy are playing a game with N (1 <= N <= 30,000)identical cubes labeled 1 through N. They start with N stacks, each containing a single cube. Farmer John asks Betsy to perform P (1<= P <= 100,000) operation. There

1. Welcome 主要讲四部分内容: non-personized systems popularity: 基于流行度或者最大利益化的推荐. 缺点也明显:你可能在特殊地方有些特殊需求, 或者你本来就是大多数人不一样 Association: 找出订单里一起下单的物品的相关性,一般有Aproiri, FP 等算法 collaborative filtering matrix factorization (and its variant like probablistic matrix fact

ZOJ 2734 Exchange Cards 题目大意: 给定一个值N,以及一堆卡片,每种卡片有一个值value和数量number.求使用任意张卡片组成N的方式. 例如N = 10 ,cards(10,2)(7,2)(5,3)(2,2)(1,5),则10 = 10,10 =7+3+1,10=5+5… 思路分析: 由于之前做过1204,知道这题就是赤裸裸的搜索,直接用dfs暴力即可求得. 可做的优化处理就是——这个过程是贪心Greedy的,先从大到小这样取过来,所以,可以做一步降序排列的预处理.

相信很多前端初学者跟我一样也遇到过el-input的color修改无效问题 如下图:我想把el-input里面的文字改成蓝色,但是使用总是失败 修改方法:打开调试界面,找到el-input对应的style样式,找到style下面的color,对其进行颜色修改,看界面上的el-input颜色是否会发生改变,若是改变,那么就是这个类了, 步骤如下 修改调试器里面的color之前: 修改为蓝色之后: 那么我这里可以修改el-input的类就是color上面的.el-input.is-disabled

一般大家使用的是MediaPlayer来播放音频,它的创建和销毁都是非常消耗资源的,如果我们的需求是播放一些短促而且频繁播放的音频的话MediaPlayer就有些不合适了,我们来讲讲SoundPool来播放短促的音频: SoundPool结构如下 初始化SoundPool 初始化SoundPool 我们直接new SoundPool (int maxStreams, int streamType, int srcQuality)即可 参数解释: 参数 解释 maxStreams 最大的流的数量

1.在项目中修改ng-zorro组件默认样式的一些方法: 类名等 前加::ng-deep: 类名等 前加:root: 类名等 前加:host /deep/: 2.echarts横轴自定义时间粒度 两种解决方案, 第一:使用category为category作为xAxis,就可以调用xAxis中的xAxis.axisLabel.interval 第二:formatter的时候增加自己的判定,比如默认是yyyy-MM-dd格式,当满足一定条件后格式化为yyyy-MM-dd hh:mm 3.关于ech

1.computed 计算属性 计算属性将被混入到 Vue 实例中.所有 getter 和 setter 的 this 上下文自动地绑定为 Vue 1..aPlus: { get: function () { return this.a + 1 }, set: function (v) { this.a = v - 1 } }2.. aPlus(){ return this.$router.params } 这两种方法都可以,平时我们可以只写get,可以写成2形式,省略set方法,但是如果我们相

Vue 组件通讯 ——常见使用场景可以分为三类: 父子通信: 父向子传递数据是通过 props,子向父是通过 events($emit):通过父链 / 子链也可以通信($parent / $children):ref 也可以访问组件实例:provide / inject API:$attrs/$listeners 兄弟通信: Bus:Vuex 跨级通信: Bus:Vuex:provide / inject API.$attrs/$listeners 1.require.context() 1.场

https://www.jianshu.com/p/8b887c2aac06 在项目中修改ng-zorro组件默认样式的一些方法: 类名等 前加::ng-deep: 类名等 前加:root: 类名等 前加:host /deep/: ::ng-deep .ant-spin-dot i { background-color: #4c7bff; } :host ::ng-deep .ant-spin-dot i { background-color: #4c7bff; } :root .ant-sel

watch和computed是vue框架中很重要的特性. 那么,他们是怎么作用于对象数组的? 今天我们就来探究一下. 上代码. <template> <div class="hello"> {{ msg }} <div> <button @click="submit">plus</button> </div> <div>{{ testNum }}</div> </d

多种格式数据加载.处理与存储 实际的场景中,我们会在不同的地方遇到各种不同的数据格式(比如大家熟悉的csv与txt,比如网页HTML格式,比如XML格式),我们来一起看看python如何和这些格式的数据打交道. 2016-08 from __future__ import division from numpy.random import randn import numpy as np import os import sys import matplotlib.pyplot as plt n

最近在做一个分类的任务,输入为3通道车型图片,输出要求将这些图片对车型进行分类,最后分类类别总共是30个. 开始是试用了实验室师姐的方法采用了VGGNet的模型对车型进行分类,据之前得实验结果是训练后最高能达到92%的正确率,在采用了ImageNet训练过的DataLayer之后,可以达到97%的正确率,由于我没有进行长时间的运行测试,运行了十几个小时最高达到了92%的样子. 后来是尝试使用Deep Residual Learning的ImageNet(以后简称ResNet)的实现方法,十几个小

[源码下载] 速战速决 (5) - PHP: 动态地创建属性和方法, 对象的复制, 对象的比较, 加载指定的文件, 自动加载类文件, 命名空间 作者:webabcd 介绍速战速决 之 PHP 动态地创建属性和方法 对象的复制 对象的比较 加载指定的文件 自动加载类文件 命名空间 示例1.类的相关知识点 3(动态地创建属性和方法)class/class3.php <?php /** * 类的相关知识点 3(动态地创建属性和方法) */ // 用于演示如何动态地创建属性(这就是 php 中所谓的重载

http://m.blog.csdn.net/blog/wu010555688/24487301 本文整理了网上几位大牛的博客,详细地讲解了CNN的基础结构与核心思想,欢迎交流. [1]Deep learning简介 [2]Deep Learning训练过程 [3]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络推导和实现 [4]Deep Learning模型之:CNN的反向求导及练习 [5]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络(一)深度解析CNN [6]Deep Learn

Weilin Huang--[AAAI2016]Reading Scene Text in Deep Convolutional Sequences 目录 作者和相关链接 方法概括 创新点和贡献 方法细节 实验结果 问题讨论 总结与收获点 参考文献 作者和相关链接 论文下载 黄伟林主页 , 乔宇,汤晓欧 所有作者 方法概括 解决问题:单词识别 主要流程:maxout版的CNN提取特征,RNN(LSTM)进行分类,CTC对结果进行调整.整个流程端到端训练和测试,和白翔的CRNN(参考文献1)方法几

在该文章的两大创新点:一个是PReLU,一个是权值初始化的方法.下面我们分别一一来看. PReLU(paramter ReLU) 所谓的PRelu,即在 ReLU激活函数的基础上加入了一个参数,看一个图就明白了: 右边的图上多了一个参数吧,在负半轴上不再为0,而是一个可以学习的斜率.  很容易明白.实验结果显示该方法可以提高识别率. 权值初始化的方法: 对于文中的权值初始化问题:主要思想是跟随了"Xavier"的初始化的思想,研究了第一层layer的响应的 variance.下面的推导

理论知识:Optimization: Stochastic Gradient Descent和Convolutional Neural Network CNN卷积神经网络推导和实现.Deep learning:五十一(CNN的反向求导及练习) Deep Learning 学习随记(八)CNN(Convolutional neural network)理解 ufldl学习笔记与编程作业:Convolutional Neural Network(卷积神经网络) [UFLDL]Exercise: Co

CNN的发展史 上一篇回顾讲的是2006年Hinton他们的Science Paper,当时提到,2006年虽然Deep Learning的概念被提出来了,但是学术界的大家还是表示不服.当时有流传的段子是Hinton的学生在台上讲paper时,台下的机器学习大牛们不屑一顾,质问你们的东西有理论推导吗?有数学基础吗?搞得过SVM之类吗?回头来看,就算是真的,大牛们也确实不算无理取闹,是骡子是马拉出来遛遛,不要光提个概念. 时间终于到了2012年,Hinton的学生Alex Krizhevsky在寝

大家都清楚神经网络在上个世纪七八十年代是着实火过一回的,尤其是后向传播BP算法出来之后,但90年代后被SVM之类抢了风头,再后来大家更熟悉的是SVM.AdaBoost.随机森林.GBDT.LR.FTRL这些概念.究其原因,主要是神经网络很难解决训练的问题,比如梯度消失.当时的神经网络研究进入一个低潮期,不过Hinton老人家坚持下来了. 功夫不负有心人,2006年Hinton和学生发表了利用RBM编码的深层神经网络的Science Paper:Reducing the Dimensionalit

openseadragon.js 是一款用来做图像缩放的插件,它可以用来做图片展示,做展示的插件很多,也很优秀,但大多数都解决不了图片尺寸过大的问题. 艺术品图像展示就是最简单的例子,展示此类图片一般要求比较精细,所以图片尺寸很大,如果按照普通的方式直接将整个图片加载,要耗费巨大的带宽. openseadragon.js 即为此而生,它展示的图像,必须经过切割处理,当放大图像时,才去加载更大的尺寸,真正做到了按需加载. 值得一提的是,openseadragon.js是微软公司的一款开源产品,非常