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  • 用代码成就浪漫之iOS动画学习

    动画效果设计一直是iOS平台的优势,良好的动效设计可以很好地提升用户体验,丰富app的展示,而动画则是动效的基础支撑。今天就来看一下简单的动画学习。 概念性的东西我就不做介绍了,我就直接上代码(简单暴力,呵呵) 1.简单的缩放代码 - (CAAnimation *)SetupScaleAnimation{ CABasicAnimation *scaleAnimation = [CABasicAnimation animationWithKeyP

  • CSS第六天学习总结

    框(display) div、h1 或 p 元素常常被称为块级元素。这意味着这些元素显示为一块内容,即“块框”。 与之相反,span 和 strong 等元素称为“行内元素”,这是因为它们的内容显示在行中,即“行内框”。 可以使用 display 属性改变生成的框的类型。 display 属性规定元素应该生成的框的类型。 属性值: no

  • 【Bootstrap】Bootstrap框架认识和使用

    【Bootstrap】Bootstrap框架认识和使用 Bootstrap是一个Web开发的框架 百度百科: Bootstrap是美国Twitter公司的设计师Mark Otto和Jacob Thornton合作基于HTML、CSS、

  • 第六天学习总结

    #include<stdio.h> #include<stdlib.h> // rand #include<assert.h> #include<string.h> #include<iostream> using namespace std; // vs 2019 #include"MyStack.h" typedef struct { int row; int col; }PosType; typedef struct { int ord; PosType seat; int di; //

  • 前端全栈学习第六天-css

    不是所有布局都需要清除浮动,谁影响布局,我们清除谁 1:清除浮动的本质 清除浮动主要为了解决父级元素因为子级浮动引起内部高度为0 的问题 其实的本质叫闭合浮动会更好一些。清除浮动就是把浮动的盒子圈到里面,父盒子闭合出口和入口,不让他们出来影响其他元素。 2:清除浮动的方法 额外标签法 父级添加overflow属性方法 使用after伪元素清除浮动

  • 学习前端web之css第六天

    CSS动画 动画定义 @keyframes 动画名称{ from { } to{ } } @keyframes 动画名称{ 10% { } 20%{ } ... 100%{ } } 动画应用

  • CSS第六天学习总结—— 定位

    一、为什么使用定位? 场景1: 某个元素可以自由的在一个盒子内移动位置,并且压住其他盒子. 场景2:当我们滚动窗

  • 前端学习第六天

    今天是学习前端的第六天,主要学习内容为:圆角边框、盒子阴影以及浮动。 圆角边框:我们可以使用border-radius属性来设置元素的外边框圆角,其语法为:border-radius:length;参数可以为数值或是百分比的形式,该语法为复写形式,其后可跟一个值(四个圆角相同)、两个值(左上角和右下角为第一个值,右上角和左下角是第二个值)、三个值(左上角为第一个值,右上角和左下角为第二个值,右下角为第三个值)或是四个值(左上角、右上角、左下角、右下角)。也可以四个角分开写,但对顺序有要求,需先上下后左右,例如:b

  • 前端学习第六天

    前端学习第六天 旋转变形 将transform属性的值设置为rotate(),即可实现旋转变形,角度为正,则顺时针方向旋转,否则逆时针方向旋转 /* 旋转45度 */ transform:rotate(45deg); transform-origin属性可以设置自己的自定义变换原点

  • 【CSS】基础笔记——第六天

    ▊ CSS布局的三种机制 普通流(标准流)浮动 定位   ▊ 为什么使用定位? 我们需要一个压在所有元素之上且能

  • 前端开发学习笔记第六天

    1、企业开发中,垂直布局一般使用标准流布局,水平布局一般使用浮动流布局。 2、练习步骤(本练习为网页布局的超级精华,理解了这个布局,就理解了网页布局的精髓!!!) 2.1 清除默认边距(使用企业开发方式,不要使用*选择器) 2.2 布局网页原则,从上到下,从外向内布局 2.3从上到下分为三个布局类名分别为header、content、footer 2.4分别给这三个布局设置宽高、相对于浏览器的对齐以及背景颜色 2.4在header内部设置三个布局,分别是logo(标识)

  • 学习HTML第六天

    一、常见数据类型 js常用数据类型:数字类型、字符串、布尔、数组 1.数字类型(Number) - 所有数字对应的类型 1)typeof(数据) - 获取指定数据对应的类型 2)数学对象(Math) a.小数转整数 console.log(Math.ceil(5.8)) // 6 console.log(Math.f

  • 深度学习【3】BP神经网络

    文章目录 一.BP神经网络简介1.发展背景

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  • 深度学习【3】BP神经网络

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  • 基础 | 深度学习与神经网络-介绍

    点击上方“小白学视觉”,选择加"星标"或“置顶” 重磅干货,第一时间送达 本文转自|深度学习自然语言处理 导读 深度学习 深度学习改变了搜索、广告等传统互联网业务,使更多产品以不同方式来帮助人们。AI的兴起犹如百年前电

  • 深度学习【3】BP神经网络

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  • 深度学习【3】BP神经网络

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  • 深度学习【3】BP神经网络

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  • 深度学习之TensorFlow实战9

  • 深度学习【3】BP神经网络

    文章目录 一.BP神经网络简介1.发展背景

  • 深度学习【3】BP神经网络

    文章目录 一.BP神经网络简介1.发展背景

  • 深度学习之TensorFlow实战2

    TensorFlow基本概念 图(Graph):图描述了计算的过程,TensorFlow使用图来表示计算任务。 张量(Tensor):TensorFlow使用tensor表示数据。每个Tensor是一个类型化的多维数组。 操作(op):图中的节点被称为op(opearation的缩写),一个op获得0个或多个Tensor,执行计算,产生0个或多个Tensor。 会话(Session):图必须在称之为“会话”的上下文中执行。会话将图的op分发到诸如CPU或GPU之类的设备上执行。 变量(

  • 深度学习【3】BP神经网络

    文章目录 一.BP神经网络简介1.发展背景

  • echarts绘制折线图

    前段时间接到一个任务,做大数据的大屏展示,又把放了很久的echarts给捞了出来,数据展示中用到了折线图,饼图,环形图,柱状图以及中国地图等,会在下面的几篇文章为大家一一介绍。 折线图---html <div id="confidence"></div> 折线图JS文件---当然还需要你引入echart的js文件 var confidence = echarts.init(document.getElemen

  • 深度学习之TensorFlow实战3

    使用前面两节已介绍的相关TensorFlow相关知识点,实现以下三个功能(变量更新) 实现一个累加器,并且每一步均输出累加器的结果值。编写一段代码,实现动态的更新变量的维度数目实现一个求解阶乘的代码 TensorFlow案例一 TensorFlow控制依赖 我们可以通过Variable和assign完成变量的定义和更新,但是如果在更新变量之前需要更新其它变量,那么会导致一个比较严重的问题:也就是需要多次调用sess.run方法

  • 折线图_Excel高阶折线图

    1、概述 本图来自《The Economist—JANUARY 7TH-13TH 2017》。 该图有如下特点: ❶ 纵坐标轴的刻度值不是从 0 开始的,且轴标签位于图表右侧; ❷ 三条折线的起点相同,并用黑色大圆点表示; ❸ 带有红色参考线; ❹ 横坐标轴的刻度线长短不一,并且轴标

  • 【深度学习_TensorFlow】数据统计

    写在前面 最近学习的时候,经常会遇到函数里面的参数附带轴参数(axis),一直分不清axis=0和axis=1,如果再出现一个3维的张量,出现了axis=2,那就更看不懂了,为此就查询了相关的资料,重新理解了轴的相关概念。 二维数据拥有两个轴:第0轴沿着行的垂直往下,第1轴沿着列的方向水平延伸。换句话说,第0轴是纵轴,代表往跨行(down),而第1轴是横轴,代表跨列(across)。我们也可以理解为,axis=0表示从上往下这个方向,axis=1表示从左到右这个方向 举例一个简单的2

  • 【深度学习_TensorFlow】梯度下降

    写在前面 一直不太理解梯度下降算法是什么意思,今天我们就解开它神秘的面纱 写在中间 线性回归方程 如果要求出一条直线,我们只需知道直线上的两个不重合的点,就可以通过解方程组来求出直线 但是,如果我们选取的这两个点不在直线上,而是存在误差(暂且称作观测误差),这样求出的直线就会和原直线相差很大,我们应该怎样做呢?首先肯定不能只通过两个点,就武断地求出这条直线。

  • TensorFlow深度学习(2)深度学习中文书推荐《TensorFlow深度学习》

          《TensorFlow深度学习》是龙龙老师(新加坡国立大学老师)在2019年10月份在GitHub开源的一本中文教程,基于最新的TensorFlow2.0进行算法和实际案例讲解。近几个月趁工作之余学习了该书,从神经网络的发展到最新的论文算法,结合TensorFlow2点源代码讲解,由浅入深,通俗易懂。非常适合IT从业人员学习,以下是此书的目录。 

  • 深度学习 卷积神经网络(CNN)基础

    文章目录 1. CNN网络的构成2. 卷积层

  • TensorFlow深度学习1--线性模型实战

    本节我们通过实战训练单输入神经元线性模型。首先我们需要采样自真实模型的多组数据,我们直接自从指定的w=1.477,b=0.089的真实模型中直接采样: y = 1.477x+0.089 1、 采样数据 为了能够很好地模拟真实样本的观测误差,我们给模型添加误差自变量ε,它采样自均值为0,标准差为0.1 的高斯分布: y=1.477x+0.089+ε, ε~N(0,0.1^2) 通过随机采样n = 1000 次,我们获得n个样本的训练数据集。代码如下:

  • bp神经网络预测模型实例,bp神经网络模型的建立

    如何建立bp神经网络预测 模型 。 建立BP神经网络预测模型,可按下列步骤进行:1、提供原始数据2、训练数据预测数据提取及归一化3、BP网络训练4、BP网络预测5、结果分析现用一个

  • echarts绘制折线图

    昨天接到的任务就是使用echarts来绘制 (http://www.buguzixun.com/trend/list.htm)这样的曲线图。因为是第一次接触这个新知识,于是,我和小伙伴一起研究了一天,终于才有了这样的效果,或许可以帮助到初次接触echarts的你。 源代码附上: <!DOCTYPE h

  • 【深度学习_TensorFlow】激活函数

    写在前面 上篇文章我们了解到感知机使用的阶跃函数和符号函数,它们都是非连续,导数为0的函数: 建议回顾

  • 深度学习之TensorFlow实战1

    Tensorflow介绍 Tensorflow安装 Tensorflow基础 TensorFlow介绍 Tagline:An open-source software library for Machine Intelligence. Definition:TensorFlowTM is an open source software library for numerical computation using data

  • 深度学习【3】BP神经网络

    文章目录 一.BP神经网络简介1.发展背景

  • android折线图圆点的动画,android – 如何在折线图中的高亮点上绘制圆圈?

    使用MpChart库时,库包含一个MarkerView类,可帮助我们插入标记以在图表中显示所选值.我们可以使用此MarkerView类显示所选图表数据的任何类型的视图. 因此,对于dot我创建了一个新的ChartMarker类和扩展的MarkerView类.然后在构造函数中,我传递了包含图像视图的布局,其中点作为src到super. public ChartMarker(Context context) { //the super will take care of displaying the layout supe

  • 深度学习【3】BP神经网络

    文章目录 一.BP神经网络简介1.发展背景

  • CALayer绘制折线图

    calyer现在逐渐熟练,折线图的绘制有好几种,最常见的是CGContextRef和CALayer。 CGContextRef跟CALayer流程差不多,今天就简单把折线图的流程总结下。 第一步:画出坐标轴(没有箭头)。效果图如下:

  • bp神经网络数字识别,bp神经网络模式识别

    1、优化初始权值及阈值为什么可以提高bp神经网络识别率 bp的学习过程就是不断的网络训练工程,而训练的就是利用权值和阈值的激活函数计算输出的。权值与输入相乘,经过激活函数计算出的值与阈值比较,达

  • python 折线图_python绘制按条件填充折线图

    效果展示

  • 神经网络——前馈网络、BP网络、BP算法

    前馈网络和BP网络的区别 1.前馈神经网络 一种单向多层的网络结构,信息从输入层开始,逐层向一个方向传递,一直到输出层结束。前馈是指输出入方向是前向,此过程不调整权值。神经元之间不存在跨层连接、同层连接,输入层用于数据的输入,隐含层与输出层神经元对数据进行加工。 2.反向传播算法 (英语:Backpropagation,缩写为BP)是“误差

  • 跟姥爷深度学习5 浅用卷积网络做mnist数字识别

    一、前言 前面用TensorFlow浅做了一个温度预测,使用的是全连接网络,同时我们还对网上的示例做了调试和修改,使得预测结果还能看。本篇我们更进一步使用CNN(卷积)网络,不过再预测温度就有点大材小用,所以本篇是做手写数字的识别。 手写数字识别是非常经典的分类问题,是入门必备的,门槛又比猫狗识别低很多(猫狗图片太大需要的计算资源太大)。 二、数据准备 手写数字识别由于过于经典,所以TensorFlow已经自带了mnist数据集,所以也不用我们自己去找数据来训练。