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自适应SVM
CSS3中的网格(grid)布局
利用网格布局实现的一个左右300px中间
自适应
的布局grid布局html*{padding:0;margin:0;}/*重要:设置容器为网格布局,宽度为100%*/.layout.grid.left-center-right
Tell℡
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2023-10-18 20:51
css3
前端
html
前端 解决笔记本屏幕显示缩放比例125% 150%对页面布局的影响
win10默认设置150%,对页面布局的影响靠单纯的
自适应
是没办法解决的问题出在device-pixel-ratio解决方案一css解决(复制粘贴放在样式文件中,确保被加载)@mediaalland(-
superTiger_y
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2023-10-18 18:22
工作日常
前端
vue-esign插件实现手写电子签名
vue-esign插件实现手写电子签名本文转载出处https://www.jianshu.com/p/cfb9d5998cd6功能兼容PC和Mobile;画布
自适应
屏幕大小变化(窗口缩放、屏幕旋转时画布无需重置
沉默寡言的绅士
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2023-10-18 17:57
前端
vue
vue使用canvas实现手写电子签名;vue使用vue-esign插件实现手写电子签名;H5使用画布签名
功能:1.兼容PC和Mobile;2.画布
自适应
屏幕大小变化(窗口缩放、屏幕旋转时画布无需重置,自动校正坐标偏移);3.自定义画布尺寸(导出图尺寸),画笔粗细、颜色,画布背景色;4.支持裁剪(针对需求:
i_am_a_div_日积月累_
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2023-10-18 17:53
canvas
canvas实现手写电子签名
H5使用画布签名
vue-esign手写电子签名
vue实现手写电子签名
使用Python+PCA+
SVM
算法实现人脸识别模型
首先,让我们了解PCA和
SVM
是什么:主成分分析:主成分分析(PCA)是一种机器学习算法,广泛应用于探索性数据分析和建立预测模型,它通常用于降维,通过将每个数据点投影到前几个主成分上,以获得低维数据,同时尽可能保留数据的变化
woshicver
·
2023-10-18 17:23
算法
人脸识别
python
机器学习
人工智能
基于
SVM
+Webdriver的智能NBA常规赛与季后赛结果预测系统——机器学习算法应用(含python、ipynb工程源码)+所有数据集(三)
1.数据预处理2.特征提取3.模型训练及评估1)常规赛预测模型2)季后赛模型创建4.模型训练准确率相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目使用了从NBA官方网站获得的数据,并运用了支持向量机(
SVM
小胡说人工智能
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2023-10-18 17:45
机器学习
大数据分析
学习路线
机器学习
支持向量机
人工智能
python
matlab
算法
数据分析
基于
SVM
+Webdriver的智能NBA常规赛与季后赛结果预测系统——机器学习算法应用(含python、ipynb工程源码)+所有数据集(一)
JupyterNotebook环境PyCharm环境MATLAB环境模块实现1.数据预处理1)常规赛数据处理2)季后赛数据处理相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目使用了从NBA官方网站获得的数据,并运用了支持向量机(
SVM
小胡说人工智能
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2023-10-18 17:15
机器学习
学习路线
大数据分析
机器学习
支持向量机
人工智能
python
scikit-learn
决策树
随机森林
基于
SVM
+Webdriver的智能NBA常规赛与季后赛结果预测系统——机器学习算法应用(含python、ipynb工程源码)+所有数据集(二)
2.特征提取1)常规赛特征提取2)季后赛特征提取(1)常规赛球队得分(2)球员、教练数据及数据整合相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目使用了从NBA官方网站获得的数据,并运用了支持向量机(
SVM
小胡说人工智能
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2023-10-18 17:15
机器学习
学习路线
大数据分析
机器学习
支持向量机
svm
人工智能
python
scikit-learn
数据分析
基于机器学习的车牌识别系统(Python实现基于
SVM
支持向量机的车牌分类)
基于机器学习的车牌识别系统(Python实现基于
SVM
支持向量机的车牌分类)一、数据集说明训练样本来自于github上的EasyPR的c++版本,包含一万三千多张数字及大写字母的图片以及三千多张中文字符图片
creampang
·
2023-10-18 17:42
机器学习
机器学习
支持向量机
算法
基于
SVM
+Webdriver的智能NBA常规赛与季后赛结果预测系统——机器学习算法应用(含python、ipynb工程源码)+所有数据集(四)
模型训练及评估4.模型训练准确率系统测试1.测试效果1)常规赛预测效果2)季后赛预测效果2.模型应用相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目使用了从NBA官方网站获得的数据,并运用了支持向量机(
SVM
小胡说人工智能
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2023-10-18 17:08
机器学习
大数据分析
学习路线
机器学习
支持向量机
svm
数据分析
大数据
python
人工智能
KD06丨超级趋势线第4版大升级
大家好,今天我们来分享可达鸭策略最后一期——超级趋势线第4版,进出场
自适应
大升级。从2021年开始,我开始分享超级趋势线系列策略。
松鼠宽客
·
2023-10-18 15:59
KD系列
量化交易
量化研究
交易策略
GP06丨弱式有效永不失效的小市值
目前我们利用
SVM
进行预测,指导多因子策略仓位管理方面的应用,已取
松鼠宽客
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2023-10-18 15:28
股票
量化研究
量化交易
策略研究
交易策略
股票
通用策略04丨ORB魔改框架+
自适应
动量过滤模板
量化策略开发,高质量社群,交易思路分享等相关内容大家好,今天我们分享2023年度第4期通用策略——ORB魔改框架+
自适应
动量过滤模板。本期策略是2023年通用系列第4篇。
松鼠宽客
·
2023-10-18 15:28
通用策略
量化研究
量化交易
策略研究
交易策略
期货
期货交易
MDNN
SVM
介绍hv,l^{v,l}v,l=σ\sigmaσ((Wv,l)T^{v,l})^Tv,l)Thv,l−1^{v,l-1}v,l−1+bv,l^{v,l}v,l)h1^11=σ\sigmaσ(∑v=1V\sum_{v=1}^V∑v=1VWv,L+1)T^{v,L+1})^Tv,L+1)Thv,L^{v,L}v,L+bv,L+1^{v,L+1}v,L+1)h1^11是融合DNN的第一层作者未公布代码
宇来风满楼
·
2023-10-18 14:20
诊断
人工智能
深度学习
机器学习
计算机视觉
pytorch代码实现之动态蛇形卷积模块DySnakeConv
首先,我们提出了一种动态蛇卷积,通过
自适应
地关注细长和曲折的局部结构来准确捕获
我悟了-
·
2023-10-18 12:34
Pytorch实现各种卷积模块
pytorch
人工智能
python
目标检测
计算机视觉
深度学习
算法
什么牌子的台灯对孩子的视力好?高品质的五款护眼台灯
推荐一:南卡护眼台灯L1南卡是目前使用体验感最好的护眼学习灯品牌,独立研发的PE
自适应
Ai调光技术,与独创面光源、微米级导光技术结合,让光源99.
爱瞳小tips
·
2023-10-18 11:11
学习台灯
大数据
学习
错误 C2665 “outtextxy”: 没有重载函数可以转换所有参数类型 or 错误 C2665“settextstyle ”: 没有重载函数可以转换所有参数类型
错误C2665“outtextxy”:没有重载函数可以转换所有参数类型or错误C2665“settextstyle”:没有重载函数可以转换所有参数类型一、解决办法方法一:字符串加上_T(“”)(
自适应
转换
怒码少年
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2023-10-18 10:20
EasyX
c++
开发语言
图形渲染
c语言
windows
瀑布流布局(multi-column多列布局)
列宽固定,图片根据自身高度
自适应
交错排列。
iaz999
·
2023-10-18 10:08
大师之路——每日一练
前端
go-zero高可用-
自适应
熔断器
为什么需要熔断器微服务集群中,每个应用基本都会依赖一定数量的外部服务。有可能随时都会遇到网络连接缓慢,超时,依赖服务过载,服务不可用的情况,在高并发场景下如果此时调用方不做任何处理,继续持续请求故障服务的话很容易引起整个微服务集群雪崩。比如高并发场景的用户订单服务,一般需要依赖一下服务:商品服务账户服务库存服务image假如此时账户服务过载,订单服务持续请求账户服务只能被动的等待账户服务报错或者请
ouyangan
·
2023-10-18 10:36
公式trick备忘录
增大不同classfeature之间的距离用hingeloss相关,similaritylearning,
svm
https://www.youtube.com/watch?
seamanj
·
2023-10-18 10:08
算法
iOS键盘高度适应
背景部分视图存在随键盘高度变化而
自适应
位置。所以需要监听键盘的高度变化。这里做个结合RxSwift做个简单封装。
霸哥终结者
·
2023-10-18 09:45
深入理解 synchronized 的锁升级
这道面试题的目的是为了考察JDK1.6后对锁的优化(增加了
自适应
自旋锁、锁消除、锁粗化、偏向锁、轻量级锁)。
肥肥技术宅
·
2023-10-18 08:02
java
java
jvm
面试
机器学习聚类算法——BIRCH算法、DBSCAN算法、OPTICS算法
系列文章目录机器学习——随机森林算法、极端随机树和单颗决策树分类器对手写数字数据进行对比分析_极端随机森林算法机器学习集成学习——Adaboost分离器算法机器学习之
SVM
分类器介绍——核函数、
SVM
分类器的使用机器学习集成学习
张小鱼༒
·
2023-10-18 08:29
python
机器学习
BIRCH
OPTICS
DBSCAN
基于五折交叉验证的支持向量机SVR回归预测研究(Matlab代码实现)
本文目录如下:目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码及数据1概述基于五折交叉验证的支持向量机(SupportVectorMachine,
SVM
)回归预测研究是一种用于进行预测的方法。
程序猿鑫
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2023-10-18 06:05
支持向量机
回归
matlab
计算机视觉开源代码汇总
【目标检测:域
自适应
】2PCNet:Two-PhaseConsist
不忘初心t
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2023-10-18 06:34
计算机视觉
深度学习
人工智能
从0开始编写BP,
自适应
学习率的BP神经网络,不使用MATLAB工具箱,纯手写matlab代码,以BP分类为例...
这里采用
自适应
学习率,实现纯手写BP神经网络。编程时,激活函数选择Sigmoid函数,使用者也可以根据需要自行更改!以经典的红酒数据分类为例,红酒数据大小为178*14,最后一列为标签列。
今天吃饺子
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2023-10-18 06:51
学习
神经网络
matlab
分类
人工智能
ehcarts图表修改
ehcarts图表滑动条样式修改//echarts清空历史数据;echart.setOption(option,true);//echarts图表
自适应
e_resize(echart){window.addEventListener
解忧杂货铺_bba2
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2023-10-18 06:43
全新
自适应
导航网模板 导航网系统源码 网址导航系统源码 网址目录网系统源码
7.5版增加了一键获取会员中心网站信息权重,小程序提交发布,增加了新的
自适应
模板;2.访客可以提交,访客提交手动审核,会员提交不审核,会员提交手动审核,VIP会员免审核,不同会员群提交不审核或审核;3、
软希源码
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2023-10-18 05:47
软希网源码下载
导航网系统源码
el-table设置高度
自适应
,动态设置height
前提:当遇到不同浏览器不同屏幕尺寸时,想让el-table有个
自适应
的高度。只需三个步骤即可实现。
天道酬勤_鹿
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2023-10-18 04:51
前端
elementui
vue.js
javascript
uni-App手撸瀑布流+列表无限加载
可以保持一致的图片或者div展示区域的宽度,
自适应
其高度,显示元素的顺序从左到右,自上而下排列。显示效果极好,空间利用率高。列表无限加载
www.cqz21.top
·
2023-10-18 03:18
vue
javascript
小程序
uni-APP
小程序
瀑布流布局
H5中消除浮动的方法
在网页开发中通常希望容器的高度
自适应
(不设置高度),让子元素把容器的高度撑开,当子元素设置浮动后容器的高度撑不开了,就会发生塌陷问题。
解勾股
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2023-10-18 03:54
基于keras搭建CNN网络实现水质图像检测
视频讲解:基于卷积CNN、MLP、
SVM
的水质检测图像分类_哔哩哔哩_bilibili数据展示:完整代码:#加载函数库importnumpyasnpimportpandasaspdfromPILimportImageimportmatplotlib.pyplotaspltimportosimportitertools
程序员奇奇
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2023-10-18 02:08
深度学习机器学习实战
keras
CNN网络
水质图像检测
图像分类
图像检测
问题记录2 域名解析问题
上线部署时遇到内网域名解析问题:内网域名为xxx.cn,在ip为yyy的服务器上,ping:xxx.cn首先在服务器:yyy/etc/hosts查找缓存记录cat/etc/hosts127.0.0.1VM-4-2-cento
sVM
让时间来沉淀吧
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2023-10-18 01:02
问题记录
golang
vue项目使用rem让页面字体fontsize
自适应
页面字体fontsize
自适应
(在页app.vue页面添加)将css里面的html和body的font-size都设置成62.5%然后10px=1rem这样写页面constrootHeight=940;
WFF的赵本山
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2023-10-18 01:39
html
css
css3
vue项目中字体
自适应
屏幕(使用px2rem插件)
1.为什么使用rem做适配?答:当你使用px做单位的时候,在不通分辨率的手机型号,他显示的大小就是设定的多少px,当手机尺寸大时,那么元素就会显得很小,当手机分辨率过小时,元素就会显得很大,因为我们引入rem单位,根据不通分辨率来做px适配,这样使元素大小更加合适。2.使用px2rem插件将px转为rem,书写的时候直接写px就可以,编译的时候会将px单位自动转换为对应的rem单位第一步:安装po
是小橙丶
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2023-10-18 01:38
Vue
vue.js
javascript
前端
vue中使用rem布局解析+大屏
自适应
首先项目中,做过移动端的适配,也有现在的大屏需求,中间都离不开不一个单位rem,
自适应
看起来就很麻烦,不过无惧困难,困难才会看到你说,哟,厉害了,我闪~,下面慢慢聊来。
短暂又灿烂的
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2023-10-18 01:38
前端
html
el-table表格动态设置最大高度 高度根据窗口可视高度大小改变
自适应
由于表格内容过多,如果不给高度限制,每页100条数据的情况下,去操作底部的分页或者其他功能都需要划到数据最底部操作,用户体验性较差。解决方法是让表格一屏展示,超出部分滚动展示。1.效果及思路图:思路是:屏幕可视区域-最大盒子的上下内边距-搜索部分-按钮部分-分页部分因为表格是项目公用表格每个项目需求不同根据实际需求去减去表格以外的部分2.代码查询新建可视化审批exportdefault{data(
橙色日落
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2023-10-18 01:05
vue.js
前端
javascript
elementui
用户体验
【记录】vue中实现界面rem
自适应
1.下包2.配置用到的是vue框架,webpack已经封装好了,需要在根目录新建文件具体内容//postcss.config.jsmodule.exports={presets:['@vue/cli-plugin-babel/preset']}3.根据屏幕变化调整比例//rem.js//基准大小constbaseSize=16;//设置rem函数functionsetRem(){//当前页面宽度相
清风自徐来i
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2023-10-18 01:05
其他
vue.js
javascript
前端
vue echarts图表
自适应
屏幕变化
在Vue中使用ECharts图表实现
自适应
屏幕变化,可以按照以下步骤进行操作:安装ECharts和vue-echarts库。
无妄的罪
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2023-10-18 01:04
vue.js
echarts
前端
vue中rem实现
自适应
启航基于现有的项目都需要做
自适应
适配多端了,在此需要知道如何实现
自适应
,这里带来rem适配方案已测试(ok)安装插件并使用借助插件将px转remlib-flexible用于设置rem基准值postcss-pxtorem
碰磕
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2023-10-18 01:04
Vue
vue.js
javascript
前端
vue2项目中实现字体
自适应
(使用px2rem插件将px转rem)
1、安装px2rem插件npmaddpostcss-px2rem2、配置(1)在src下的utils目录中新建px2rem.js文件(没有utils就新建一个)px2rem.js//基准大小constbaseSize=16//设置rem函数functionsetRem(){//当前页面宽度相对于750宽的缩放比例,可根据自己需要修改。constscale=document.documentElem
Jiang_JY
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2023-10-18 01:34
前端
vue
vue
前端
元素均匀排列多行之grid布局(解决常规margin-right)
遇到这种布局的时候,一开始总是不知道如何下手因为需要考虑到各移动端的
自适应
问题最初的思路是给每个元素一个margin-right,和margin-bottom.后发现最右端的不好处理有的屏幕智能放得下4
Rebar_0131
·
2023-10-18 00:44
vue项目中,使用echarts完成 折线+多柱状图 (附完整代码)
结果展示:分析:(1)在echarts里面的series里面写三种柱状+一种折线图(2)该图谱也实现了
自适应
大小,缩小放大浏览器界面,柱状折线图也会随着变化,核心代码如下:setTimeout(function
柠檬不萌只是酸i
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2023-10-18 00:03
前端
echarts
echarts
vue.js
Arxiv网络科学论文摘要7篇(2021-04-28)
持久消息传递;美国COVID-19爆发期间人类活动和社会人口统计学的时空影响;交通网络中沿途选路的
自适应
策略;跨学科研究人员在资金筹措方面取得了更好的成绩;趋势警报:跨平台组织如何在印度大选中操纵Twitter
ComplexLY
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2023-10-18 00:24
机器学习算法综述——有监督学习
机器学习算法综述——有监督学习一、决策树家族1.ID3、C4.5、CART之间的区别二、线性模型家族1.线性回归(岭回归和LASSO回归)2.线性分类(线性判别分析LDA和感知器算法)1.支持向量机
SVM
2
weixin_39687788
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2023-10-17 22:22
机器学习
机器学习
集成学习
分类
回归
boosting
使用dasviewer加载osgb模型,不显示纹理,黑乎乎的怎么解决?
DasViewer是由大势智慧自主研发的免费的实景三维模型浏览器,采用多细节层次模型逐步
自适应
加载技术,让用户在极低的电脑配置下,也能流畅的加载较大规模实景三维模型,提供方便快捷的数据浏览操作。
大势智慧
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2023-10-17 21:54
人工智能
实景三维
三维重建
三维建模
大数据
为什么大势浏览器打开文件点进去都是一些分解的模型,没有一整块的模型?
答:选择Data文件夹,然后整体拖入Dasviewer,就可以整体查看了DasViewer是由大势智慧自主研发的免费的实景三维模型浏览器,采用多细节层次模型逐步
自适应
加载技术,让用户在极低的电脑配置下,
大势智慧
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2023-10-17 21:46
人工智能
大数据
实景三维
云计算
Shared library memory footprints on AIX 5L
Thisarticleexamineshowsharedlibrariesoccupymemoryon32-bitAIX5L™(5.3),demonstratingthefollowingcommands:ps
svm
onslibcleanproclddprocmapgenkl
mydriverc2
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2023-10-17 20:10
语言基础
Linux/Unix
机器学习算法的分类
1.按学习方式分类1)监督学习应用场景:分类、回归、排序常见算法:分类,Logistic回归/
SVM
/NN回归,线性回归排序,GBDT2)非监督学习应用场景:聚类、降维、关联规则的学习常见算法:聚类,K-Means
奔跑的何小鹿
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2023-10-17 19:53
pytorch里cat、stack、unsqueeze、squeeze、自带网络
自适应
输入大小方法、初始化一个输入获取最后一层特征向量的维度大小,empty、random_初始化Tensor。
1、其中cat是用于拼接矩阵数据:参考:pytorch中的cat、stack、tranpose、permute、unsqeeze#把数据1跟数据2进行按行拼接,其中0,表示按行,如果1则表示按列outputssum=torch.cat((outputs1,outputs2),0)outputssum=torch.cat((outputssum,outputs3),0)#返回矩阵中最大值跟其inde
yangdeshun888
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2023-10-17 18:05
python
深度学习
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