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betterScroll 上拉多次刷新的问题

最近项目使用了better-scroll这个插件,主要用到上拉加载数据。主要监听pullingUp事件来完成上拉功能,出现几个问题。

李穆熙·2023-02-04 17:45

将腔调变为英伦腔3方法（口语）

美式英语中，则在单词末尾发R音eg.better对于英国人发的是。uh这个音，它是一个中元音：bett-uh；美国人betterfolder。

上了海贼船跟海贼走·2023-02-04 16:28

YOLOv2(2017)论文笔记

YOLO9000:Better,Faster,Stronger简介论文提出了YOLOv2以及YOLO9000，YOLO9000是使用了联合训练方法，能够预测超过9000个目标类别借鉴了多种前人的提升方法

qq_40632955·2023-02-04 15:12

Better later than never

我脾气很差，有点完美主义，那种能在我的崩溃时刻继续陪我，不会走开，不会责怪我歇斯底里的人……其实已经很难找了。我这几年飞速成长，最大的体会是，我越来越不想麻烦别人了。我的崩溃时刻不可以见人，甚至那些不那么明丽的，不那么成果斐然的时刻，也不可以见人。我知道情绪太沉重了，所以不想让身边的朋友跟我一起背着，我没资格让他们这么做。即使他们主动做了，也会让我觉得我欠了他们点儿什么。有句话是，现代人的通病是害

一只草莓味的小脑斧·2023-02-04 15:44

Oliver Jiang - Know Better 伴奏高品质beat

请看上方联系进行试听↑↑↑↑↑↑伴奏：https://share.weiyun.com/5MsGaZx（请复制以上链接到浏览器地址栏打开）歌词：我想问自己还有没有机会在机场偷看你眼饱含泪水IknowmyselfbetterthanuBetterthanubetterthanuayy我听说身边朋友散了几对Oh现在终于不幸亲身体会IknowmyselfbetterthanuBetterthanubet

b4b575b0085c·2023-02-01 20:16

YOLO学习笔记——第二篇YOLOv2

YOLO(YouOnlyLookOnce)——第二篇YOLOv2论文地址：https://arxiv.org/abs/1612.08242（YOLO9000：Better,Faster,Stronger

isolatewind·2023-02-01 20:13

解决better-scroll使真机测试浏览器click事件失效问题

今天在使用安卓真机测试时发现点击事件不生效，后来找到原因是因为better-scroll默认会阻止浏览器的原生click事件。

二熊不是熊二·2023-02-01 19:55

再次遇见自己

是两个自己，相遇的故事，就是现在的自己，遇到从前的自己当我们再次遇见我们都有了改变当我们再次遇见有天也不再怀念When.I.see.you.again在最熟悉的街道遇见还是一样，一切都没变听说你找到了你的better.man

乾坤游荡·2023-02-01 17:52

CV——day69：YOLO9000: Better, Faster, Stronger（已完结）

YOLO9000:Better,Faster,StrongerYOLO9000:Better,Faster,Stronger1.Introduction2.BetterBatchNormalization.HighResolutionClassifier.ConvolutionalWithAnchorBoxes.DimensionClusters.Directlocationprediction

想太多!·2023-02-01 08:01

文献阅读：Language Models are Unsupervised Multitask Learners

LanguageModelsareUnsupervisedMultitaskLearners1.内容介绍2.模型介绍3.实验结果1.语言模型2.QA&常识推断3.生成任务4.总结&思考文献链接：https://cdn.openai.com/better-language-models

Espresso Macchiato·2023-01-30 20:46

2018Being a better me#Mavis11月健身记录

11月25日第五次锻炼背➕间歇热身10min1、高位下拉（宽）14kg12➕Bosu球交替跳30s×42、高位下拉（窄）14kg12➕Bosu球交替后跳30s×43、坐姿划船14kg12➕Bosu球进进出出30s×44、俯身哑铃单臂划船4kg12➕跳起12×45、罗马椅山羊挺身（下背）3×10-12有氧：椭圆机25min11月14日第四次锻炼小团体课核心图片发自App11月11日第三次锻炼下肢1、

想一个月瘦五斤的熊·2023-01-30 14:40

六月，Be better

June一个让我们可以回味六一的季节，一个曾经为高考挥洒泪水的人们回味高考的那段艰苦奋斗的时光，一个中考毕业生回味中考上考场的心情。图片发自App六月，带我们回到童年，去回味以往的童真。六月，让我们挥手告别曾经一起为各自梦想奋斗的我们。六月，让我们告别稚嫩，走向追求梦想的旅途。图片发自App六月，是一个欢快却又令人紧张的季节。它是告白季也是告别季。人生总有分离，恰巧六月都在教我们学会分离。一个六月

梦恋_39bf·2023-01-30 11:12

better and better

小冰箱今天也到了，终于不用每天七点起床做饭带饭了可以稍微舒服一点了，上周连续一周带饭有点累，这周的小冰箱可以缓解下了。虽然又是一通令人很丧，很无奈的电话，对于生活满满的希望也被那一通电话所打压，好似你根本不知道自己到底要为了什么而去工作。不想当着她的面说出自己心里的真实感受，是因为觉得她也很累，但不说出来就永远不会被理解，那你就按照自己的节奏去生活吧，别让自己一个人崩了。周群家的小哥曾说过，妹子，

人间小太阳·2023-01-30 06:02

Chemical Science | Img2Mol+： accurate SMILES recognition from molecular graphical depictions

GitHub-bayer-science-for-a-better-life/Img2Mol一、问题提出Img2Mol能够正确地将高达88%的分子描述转化为他们的SMILES表示。

羊飘·2023-01-29 12:02

better than theyesterday

20190828打卡。今天提前销假回去上班领导还挺诧异，实际上我只想早点开始我的学习计划，被自我感觉良好的状态窃喜一把。初级水平的内容今天的学习主要是在上下班路上听网课的内容。1.5倍速度听起来莫名其妙让我觉得紧张。按照时间计划给自己留的reviewtime我刷刷刷都能写下好多知识点，不过也可能是因为初级的经济学内容学了无数遍大概也能记得那么多的吧。这里想再说一下reviewtime，我是把我在路

my121·2023-01-28 12:35

something better than myself

我好像最近心态又变化了思考一下应该是几个节点1.老婆跟我说工资的问题2.换新能源车，想换特斯拉但是只能换北汽新能源，3.因为特斯拉员工可以便宜买车，想换工作这几个想法同时间出现在我脑袋里，让我心态变得浮躁还是要让自己平静下来。想好自己要的是什么用自己下一辈子（7年）来让自己成为更好的自己吧。车子就一个代步，好不好看无所谓。不要在意别人的眼光，低调做事低调成长才是王道。图片发自App

张峻铭·2023-01-27 04:23

[译]即时水清洗方法比商业方法好 "数百万倍

原文地址：https://www.cardiff.ac.uk/news/view/2530949-instant-water-cleaning-method-millions-of-times-better-than-commercial-approach

傍阳光·2023-01-27 01:02

Yolov2模型——pytorch实现

论文传送门：YOLO9000:Better,Faster,StrongerYolov2的改进：1.批标准化(BatchNormalization)：在conv后加入BN(conv不再使用bias)，改善模型的收敛性

CV_Peach·2023-01-26 10:33

Distance-IoU Loss_ Faster and Better Learning for Bounding Box Regression

IoUloss和GIoUlossIoU丢失只在边界盒有重叠时起作用，对于不重叠的情况不提供任何移动梯度。于是提出了GIoU。其中C是覆盖B和Bgt的最小bbox。由于引入惩罚项，在不重叠的情况下，预测框会向目标框移动。但在这种情况下GIoUloss会退化成IoUloss。由于严重依赖IoU项，GIoU经验上需要更多的迭代来收敛，特别是水平和垂直边界框。目前最先进的检测算法通常不能很好地收敛GIoU

名字不如叫摸鱼·2023-01-25 12:02

计算机视觉——day68：YOLO9000: Better, Faster, Stronger（未完结）

YOLO9000:Better,Faster,StrongerYOLO9000:Better,Faster,Stronger1.Introduction2.BetterBatchNormalization.HighResolutionClassifier.ConvolutionalWithAnchorBoxes.DimensionClusters.Directlocationprediction

想太多!·2023-01-24 15:08

吴恩达机器学习Day5

即使非常适合训练集但也因为太适合数据，因此是过拟合（高方差）；这个模型不具有泛化到新样本的能力；欠拟合（高偏差）；适中（泛化）；解决过拟合：①更多的训练数据；②是否可以使用更少的特征；③使用正则化来减小参数的大小（better

Tezzz·2023-01-23 19:25

YOLO v2主要看这些重点

来源：投稿作者：ΔU编辑：学姐往期内容：YOLOv1学习笔记论文《YOLO9000:Better,Faster,Stronger》JosephRedmon∗†,AliFarhadi∗†UniversityofWashington

深度之眼·2023-01-22 21:21

【个人记录 | 研二预答辩】

【张-骨盆检测】个人感觉：讲解要更加熟练，逻辑清晰；注意措辞（研究）；背景意义加强与DL的关联，医学部分不用太细简单罗列给人框架就可以；（图片Better文字）研究难点与挑战性，和后面的研究工作，要突出自己的工作

우 유·2023-01-19 06:14

Tools for better thinking

内容来自untools官网，感兴趣的可以去翻译一下，我只做下总结理解系统ConceptmapConnectioncirclesIcebergModelBalancingfeedbackloopReinforcingfeedbackloop做出决策CynefinframeworkSixThinkingHatsSecond-orderthinkingEisenhowerMatrixLadderofin

最上川·2023-01-17 09:37

RCNN、FastRCNN、FasterRCNN、YOLO、SSD网络结构通俗解读（三）:YOLO系列

YOLO系列前言YOLOv1LossFunction测试附：NMS实例YOLOv1总结YOLOv22.1Better更好2.1.1BatchNormalization:2.1.2Highresolutionclassifier2.1.3ConvolutionwithanchorboxesDimensionclusters2.1.5Directlocationprediction1

ZEERO~·2023-01-14 13:31

YOLO系列详细解读：YOLO V2/YOLO 9000

目录预测更准确（Better）batchnormalization（批归一化）使用高分辨率图像微调分类模型采用先验框（AnchorBoxes）聚类提取先验框尺度约束预测边框的位置passthrough层检测细粒度特征多尺度图像训练高分辨率图像的对象检测速度更快

坚硬果壳_·2023-01-14 13:29

【深度学习】：详解目标检测YOLO V2（YOLO9000: Better, Faster, Stronger）算法

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1612.08242.pdfYOLO的升级版有两种：YOLOv2和YOLO9000。作者采用了一系列的方法优化了YOLO的模型结构，产生了YOLOv2，在快速的同时准确率达到目前最好的结果（stateoftheart）。然后，作者提出了一种目标分类与检测的联合训练方法，通过WordTree来混合检测数据集与识别数据集之中的数据，同时在COCO和

Allen Chou·2023-01-14 13:27

字节跳动Dev Better技术沙龙成功举办，携手华泰分享Web研发效能提升经验

2022年6月25日，第一期字节跳动DevBetter技术沙龙活动如期在线上举行，近3000位开发者同学参与到交流与活动中，直播点赞量过万。字节跳动DevBetter技术沙龙是字节跳动基础架构-开发者服务团队发起的技术分享与交流的活动，意在为开发者们提供学习与交流的平台与机会。第一期活动携手华泰证券前端技术团队联合举办，主题为。本次活动邀请到了字节跳动研发工程师杨尚斌、华泰证券资深前端开发工程师田

·2023-01-12 09:33

YOLO v2网络结构分析

原论文网址：《YOLO9000:Better,Faster,Stronger》项目地址：http://pjreddie.com/darknet/yolo/1.Darknet-19模型结构2.YOLOv2

zhw864680355·2023-01-11 01:14

YOLO 系列：YOLO V2模型讲解

YOLO系列：YOLOV2论文标题：YOLO9000:Better，Faster，Stronger(CVPR2017)作者使用PascalVoc与ImageNet数据集进行一个联合训练，最终可检测类别超过

椰楠liu·2023-01-11 01:42

Self-Knowledge Distillation: A Simple Way for Better Generalization论文阅读

Self-KnowledgeDistillation:ASimpleWayforBetterGeneralization论文阅读这是一篇2020年6月挂载arxiv上的论文，目前还处于underreview。这篇论文从正则化方法可以提高网络的泛化能力这一点出发，提出了一个简单且有效的正则化方法——Self-KD，即自知识蒸馏。从作者所做的一系列实验可以看出来，Self-KD不仅在提高精度上面起到

PyBigStar·2023-01-10 11:19

《Deformable ConvNets v2: More Deformable, Better Results》

1.研究问题尽管可变形卷积网络在几何变化建模方面具有卓越的性能，但其空间支持远远超出了感兴趣的区域，导致特征受到无关图像内容的影响。2.研究方法提出了DeformableConvNets的重构DCNv2，通过增加建模能力和更强的训练来提高其专注于相关图像区域的能力。通过堆叠更多可变形卷积层，并通过引入可变形卷积模块中的调制机制（引入加权因子），以调制来自不同空间位置的输入特征幅度（权重），增强了建

爱钻研的小铭·2023-01-10 06:47

论文阅读——Deformable ConvNets v2: More Deformable, Better Results

可变形卷积DCNv2 fromMSRAAbstract可变形卷积的优越性能来自于其适应物体集合变化的能力。通过对可变形卷积的自适应变化的研究，本文观察到与常规卷积神经网络相比，虽然其对特征的空间支持更深，更符合对象的结构，但是可能会超出ROI区域，导致特征受到图像无关区域内容的影响。   为了抑制这一问题，本文提出可变形卷积的升级版本，通过增强DeformableConvNet的建模能力和改进训练

黄小米吖·2023-01-10 06:45

Deformable ConvNets v2: More Deformable, Better Results（CVPR2018）

论文源址：https://arxiv.org/abs/1811.11168摘要可变形卷积的一个亮点是对于不同几何变化的物体具有适应性。但也存在一些问题，虽然相比传统的卷积网络，其神经网络的空间形状更接近于目标物体的形状，但有时会超出ROI区域，从而引入不相关的图像信息进而对提取的特征造成影响。为此，本文提出了改造后的可变形卷积，通过增加建模及更强的训练来改善其聚焦图像相关区域的能力。通过在网路中引

Ziven1997·2023-01-10 06:42

LV-ViT：All Tokens Matter: Token Labeling for Training Better Vision Transformers

这篇文章是对ViT训练的一种增强方法LV-ViT。以往的VisionTransformer分类任务都只是应用classtoken聚集全局信息，用于最后的分类。作者提出将patchtoken也用作loss的计算。相当于将一张图像的分类问题，转换成了每个token的识别问题，每个token的分类标签是由机器生成的监督（supervision）。原文链接：AllTokensMatter:TokenLab

暖风️·2023-01-09 08:19

All Tokens Matter: Token Labeling for Training Better Vision Transformers

AllTokensMatter:TokenLabelingforTrainingBetterVisionTransformers[论文地址]([2104.10858]AllTokensMatter:TokenLabelingforTrainingBetterVisionTransformers(arxiv.org))[代码地址](zihangJiang/TokenLabeling:Pytorchi

歪歪_yy·2023-01-07 09:41

DetMatch: Two Teachers are Better Than One for Joint 2D and 3D Semi-Supervised Object Detection论文阅读

DetMatch:TwoTeachersareBetterThanOneforJoint2Dand3DSemi-SupervisedObjectDetection论文阅读Park,Jinhyung,ChenfengXu,YiyangZhou,MasayoshiTomizuka,andWeiZhan."DetMatch文章目录MotivationContributionOverviewWhat'sm

叶小侠·2023-01-06 15:20

YOLO神经网络

YOLO神经网络本文准备详细介绍一下用于目标检测的YOLO神经网络，主要是个人研读《YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection》与《YOLO9000:Better

鲸落于北·2023-01-05 14:20

yolo-v2

对yolo-v1（定位性能，recall，小目标和密集目标差）的改进：Better：1.加入BN层2.高分辨率分类器，先在224*224上训练，再在448*448上（因为没了FC层，加上了全局池化层，所以没有了图像的尺寸的限制

é«·2023-01-02 13:27

小物体检测的有监督特征级超分辨方法 | ICCV 2019 : Better to Follow, Follow to Be Better

BettertoFollow,FollowtoBeBetter:TowardsPreciseSupervisionofFeatureSuper-ResolutionforSmallObjectDetection论文地址：http://vision.snu.ac.kr/project_pages/iccv19_noh/data/iccv19_noh.pdf暂时没代码感受野：ARF、RRF、DRRF(

渐消散·2023-01-01 09:34

基于GAN的小目标检测算法总结（3）——《Better to Follow, Follow to Be Better: Towards Precise Supervision ......》

基于GAN的小目标检测算法总结（3）——《BettertoFollow,FollowtoBeBetter:TowardsPreciseSupervisionofFeatureSuper-Resolution》1.前言2.算法简介2.1核心idea2.1.1为什么使用feature-level的超分？2.1.2低分特征和高分目标特征的相对感受野匹配问题2.2网络组成2.2.1basedetector

ckq3·2023-01-01 09:57

Better to follow, follow to be better(2019 ICCV)

论文：Bettertofollow,followtobebetter：towardsprecisesupervisionoffeaturesuper-resolutionforsmallobjectdetection目录1.引言2.1相对感受野匹配2.2本文方法SRtargetextractorSRfeaturegeneratorSRfeaturediscriminatorSmallpredict

Maggieee1023·2023-01-01 09:52

喜获 Code for Better _ Hackathon 二等奖，简单复盘 & 礼物返图

2022年9月16日，以CODEFORBETTER_为主题，以2022Google开发者大会为契机举办的Hackathon大赛进行了线上颁奖仪式。多支优秀参赛队伍在赛程中展示了出色的开发能力，为心中所期待的美好生活，挑战开发潜能，探索代码塑造美好生活的多重可能，并最终获得一、二、三等奖及优秀奖，为本期Hackathon大赛画上圆满句号。roudan.io团队的“姆伊用药助手”基于Web、Chrom

·2022-12-29 13:29

vue 注册全局组件

在学习自定义封装better-scroll组件后，想对该主键其进行全局注册。

不负好时光_9c46·2022-12-28 17:27

Which is Better? Leaky ReLU or ReLU

使用ReLU激活函数与LReLU激活函数时模型性能是否存在明显差异?介绍作为数据科学家，我们不断寻求改进并为我们的机器学习(ML)模型找到最佳参数。我们将研究人们可能希望将两种不同的激活函数应用到他们的ML模型中，在今天的例子中是神经网络。选择正确的激活函数可以使模型在训练过程中具有更高的准确性、更低的损失并且更稳定。什么是激活函数？激活函数允许ML模型解决非线性问题。今天的模型可以采用许多不同的

小北的北·2022-12-26 15:46

uniapp使用scroll-view实现左右上下滑动功能

目录阐述实现左右滑动实现上下滑动去掉scroll-view的滚动条总结阐述我们在项目中往往都能遇到实现左右滑动跟上下滑动的需求，不需要安装better-scrolluniapp自带的scroll-view

·2022-12-26 15:39

【目标检测】YOLOV2详解

YOLOv2的论文全名为YOLO9000:Better,Faster,Stronger，它斩获了CVPR2017BestPaperHonorableMention。

Aliert·2022-12-25 07:20

目标检测学习--YOLOv2

论文地址：《YOLO9000：Better，Faster，Stronger》在这篇论文中，作者首先在YOLOv1的基础上提出了改进的YOLOv2，然后提出了一种检测与分类联合训练方法，使用这种联合训练方法在

胖虎记录学习·2022-12-23 08:41

目标检测综述——单阶段检测器

Defaultbox2.训练过程3.数据增强4.其他变体（1）DSSD（2）DSOD（3）FSSD（4）RSSD二、YOLO（YouOnlyLookOnce）1.YOLO_V12.YOLO_V2、YOLO9000（1）better

李明朔·2022-12-21 11:31

目标检测基础-YOLO系列

目录YOLOv1理论简单介绍：论文思想：YOLOv1的整个网络结构：损失函数部分：YOLOv1存在的一些问题：YOLOv2理论简单介绍：YOLOv2中的各种尝试（在原论文中的Better章节）举个例子来理解

Hzt_dreamer·2022-12-20 21:20

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