分辨率 刷新率 深度 是由
uniapp---下拉刷新上拉加载
在用uniapp做APP的时候，下拉刷新，上拉加载是常见的功能需求，现在整理一下： 第一步：设置下拉和上拉属性 找到【pages.json】设置： "enablePullDownRefresh": true, "onReachBottomDistance": 100, 示例： 第二步：页面新增下拉和 ......
windows 命令行调整分辨率
windows 命令行调整分辨率 下载：qres_v1.1 https://abcker.lanzouq.com/i1uzA1a5uo8j 解压出来，如：D:\Soft\QRes 先用命令行查看下本机支持的分辨率。 qres.exe /L 支持的： 1680x1050, 32 bits @ 59 H ......
小程序开发：完善步骤条的上滑、下拉刷新操作
上文说到，我们完善了数据接入以及对笔记的删除、编辑功能，还有将页面顶部的写一条按钮放到了右下角悬浮。样式如下： 原有的下拉刷新和上拉加载函数如下： 因为刚开始用的是uniapp的unicloud-db组件： 其实自己写一个查询会比用这个更灵活，而且是云函数，这样改动云函数也不需要将小程序重新提审。也 ......
GIS融合之路（二）CesiumJS和ThreeJS深度缓冲区整合
在这篇文章开始前再次重申一下，山海鲸并没有使用ThreeJS引擎。但由于ThreeJS引擎使用广泛，下文中直接用ThreeJS同CesiumJS的整合方案代替山海鲸中3D引擎和CesiumJS整合。 系列传送门： 山海鲸可视化：GIS融合之路（一）技术选型CesiumJS/loaders.gl/iT ......
短视频系统源码，如何限制视频分辨率？
导言： 在短视频系统源码的许多场景下，我们需要确保用户上传的视频满足一定的分辨率要求，以保证在后续的处理中能够获得良好的视觉效果。在短视频系统源码开发时需要对用户上传的视频分辨率进行限制，以确保页面加载和播放的性能。 技术实现步骤： 1、创建视频元素和 Canvas： const video = d ......
2024-01-13 antd的tabel组件业务问题之勾选了table中的一项，然后弹出弹窗，接着关闭弹窗，刷新table，但是table选中的一项还是显示被勾选中的状态 ==》你没有改变所选中的数据（selectedRowKeys）
如图： 问题：table显示的勾选状态的数据无法被改变。 原因：你没有改变到勾选数据，你只是在勾选时把选中的值赋值给了一个变量，然后以为自己清空了变量，以为自然而然地就取消勾选状态了，实际上就是你代码没写全！ 解决方案： 原来写法： rowSelection: { onChange: handleC ......
数据库 - 已成功与服务器建立连接，但在登录过程中发生错误。（提供程序：SSL提供程序，错误：0-证书链是由不受信任的颁发机构颁发的。)”asp.net core:8.0
asp.net core:8.0，本地开发一切正常，发布线上docker后出现如下错误： Microsoft.Data.SqlClient.SqlException (0x80131904): A connection was successfully established with the se ......
backbone、head、neck等深度学习中的术语解释
我们在阅读文章的时候，经常看到backbone head neck 这一类的术语，但是我们可能并不知道是什么意思，这篇文章就是对这些术语进行解释： backbone： 翻译为主干网络的意思，既然说是主干网络，就代表其是网络的一部分，那么是哪部分呢？这个主干网络大多时候指的是提取特征的网络，其作用就是 ......
提升源代码安全性的C#和Java深度混淆工具——IpaGuard
提升源代码安全性的C#和Java深度混淆工具——IpaGuard 摘要 Ipa Guard是一款功能强大的IPA混淆工具，通过对iOS IPA文件进行混淆加密，保护其代码、资源和配置文件，降低破解反编译难度。本文将介绍Ipa Guard的深度混淆技术，包括逻辑混淆、名称混淆以及处理特殊情况的方法，帮 ......
转载：深度学习：蒸馏Distill
转载，写的比较好了，可以参考：https://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/117257414 Distilling the knowledge in a neural networkHinton 在论文中提出方法很简单，就是让学生模型的预测分布，来 ......
代码随想录 day16 N 叉树的最大深度 完全二叉树的节点个数
N 叉树的最大深度 这题昨天做过二叉版本 n叉区别不大 完全二叉树的节点个数 层级遍历 入que的数量就是节点个数 ......
深度学习之机器学习理论
（一）机器学习（Machine Learning）：就是让计算机具备从大量数据中学习的能力之一系列方法。机器学习使用很多统计方法，统计学家也称之为统计学习，但本质上起源于计算机科学的人工智能。 （二）机器学习的分类：机器学习主要分为两类，即监督学习(supervised learning)与非监督学 ......
dremio 反射刷新时间的一些简单说明
dremio 的反射是可以创建的view 以及table （datasource 中的表) 上的，默认物化反射的调度频率最小是1小时，view 上的反射频率是不能调整的（只能创建，不能配置频率），物理表可以进行配置调整，以下是一些测试说明 几个方便观测反射效果的sql 以下是提供的几个系统表可以方便 ......
Vue-Router: 如何使用history模式来实现无刷新路由？
Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
QMap深度拷贝
QMap深度拷贝 #include <QMap> #include <QPair> #include <QDebug> QMap<int, QString> deepCopyQMap(const QMap<int, QString>& source) { QMap<int, QString> tar ......
【专题】2023年保险合伙人白皮书及优增深度洞察报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=34800 原文出处：拓端数据部落公众号 2023年，中国经济从高速向高质量转型，众多保险公司将队伍转型视为寿险行业供给侧改革的关键。以招募和培养专业、职业绩优人才为核心的策略，成为代理人队伍转型的重要方向。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末 ......
深度学习模型部署TensorRT为何如此优秀？
一、前言 PyTorch模型的高性能部署问题，主要关注两个方面：高度优化的算子和高效运行计算图的架构和runtime。python有快速开发以及验证的优点，但是相比C++来说速度较慢而且比较费内存，一般高性能场景都是使用C++去部署，尽量避免使用python环境。 TensorRT为什么那么快，因为 ......
配置分辨率数组，自动获取当前窗口界面的截图
var Nightmare = require("nightmare"); const fs = require("fs"); const screenshotSelector = require('nightmare-screenshot-selector'); Nightmare.action( ......
什么是刷新缓存机制
Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
pymysql的cursor游标查询出现数据不刷新的情况
游标不断查询数据库的数据，并用frechone方法得到数据，当数据库的数据存在更新时，游标查询的数据却没有变化： import pymysql import time db = pymysql.connect(host='192.168.11.111','root','123abc','test') ......
深度估计之SCDepth系列
SC-Depth系列。 SCDepthV1 之前的单目深度估计网络的重投影损失，更多的是利用前后帧的颜色误差进行约束，得到了比较精确的结果。但它们基本上都有一个共性问题：深度值不连续！连续几张图像之间的深度值不连续！也就是说，在不同的帧上产生尺度不一致的预测，因为它们承受了每帧图像的尺度不确定性。这 ......
如何使用Vue实现下拉刷新功能
Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
CUDA驱动深度学习发展 - 技术全解与实战
全面介绍CUDA与pytorch cuda实战 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人 一、CUDA：定义与演进 CUDA（ ......
深度可分离卷积
深度可分离卷积，使用了一些 trick 极大减少卷积所需参数量和计算量。 理解深度可分离卷积 若需要对 12×12×3 的输入使用卷积，获得 8×8×256 的输出，直接的卷积方法是使用 256 个 5×5×3 的卷积核（无 padding、步长为 1，下同）。此时卷积层的参数量为 19200，卷积 ......
深度学习图像复原之去雨：常用数据集介绍
可能有帮助的链接：https://paperswithcode.com/task/single-image-deraining 合成数据集 Rain100H 出自 CVPR 2017 论文 Deep Joint Rain Detection and Removal from a Single Ima ......
CHAT GPT全称及其发展历程深度剖析
CHAT GPT全称为Conversational Generative Pre-trained Transformer，是一种由OpenAI开发的自然语言处理模型。该模型旨在生成流畅且连贯的对话回复，从而在聊天机器人应用中表现出卓越的性能。 CHAT GPT的发展起始于OpenAI提出的GPT架构 ......
控制台界面刷新（C/C++版）
1.界面整体刷新 应用：界面间相互切换的时候 例如：登录界面场景，切换为主操作界面场景（根据不同角色，提供不同操作界面） #include<windows.h> #include<stdio.h> void main(){ /* * 渲染界面一 */ printf("hello world!!"); ......
动手学深度学习v2：数据操作+数据预处理
数据操作 import torch x=torch.arange(12) # x的output为 tensor([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11]) # 可以通过张量的shape属性来访问张量的形状和张量中元素的总数 x.shape # output: torch.Size([1 ......
机器学习周刊03:如何学习深度学习？2024 年学习生成式 AI 路线图、如何构建高效的RAG系统、苹果 腾讯最新论文、阿里DreaMoving
腾讯推出的 AppAgent，是一个多模态智能体，通过识别当前手机的界面和用户指令直接操作手机界面，能像真实用户一样操作手机！ 机器学习周刊：关注Python、机器学习、深度学习、大模型等硬核技术 1、如何学习深度学习？ 最近X上有推友重提这篇文章，是网友看过 Jeremy 教授的 fast.ai ......