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webpack入口多出口的实现

css, 图片, js), 打包输出到一个js文件中, 然后让每个html与对应独立的js相关联就可以了 我在网上找了webpack配置的相关资料, html与js的对应关系都是, "一对一", "对一...", 但很少有""的实现 但经过一番折腾, 最终还是被我配置出来了,这里分享一下配置文件相关的语法 //entry入口文件支持json的形式 entry: { "static...article-details.js" }, output: { path: path.resolve(__dirname, ''), //filename前面我们可以使用一个变量...entry内,按照格式添加即可(对着抄就行) 小结: 对古老的网站进行维护, 短时间内用react或vue组件化重写全部页面不太现实,但用webpack做个打包, 还是可行性的, 配置好webpack入口多出口

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从视音角度模态学习的过去与未来

最后,为了纵观当前的视音学习领域,该综述从视音场景理解的角度重新回顾了近年的视音学习进展,并探讨了该领域潜在的发展方向。...人类的神经系统中一个被充分研究的通道感知区域是上丘。上丘的许多神经元具有感官特性,可以被来自视觉、听觉、甚至触觉的信息激活。这种感官反应往往比单一的反应更强。皮质中的颞上沟是另一个代表性区域。...更多的大脑区域,包括顶叶、额叶和海马体,都表现出类似的通道知觉现象。根据对于通道知觉现象的研究,我们可以观察到几个关键发现: 1)模态提升。...首先,视觉和音频模态从不同的角度描绘了所关注的事物。因此,视音数据的语义被认为是语义一致的。在视音学习中,语义一致性在大多数任务中起着重要作用。...为了从更宏观的角度回顾目前视音学习领域的发展,文章进一步提出了关于视音场景理解的新视角: 1)基础场景理解(Basic Scene Understanding)。

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docker入门总结,从使用角度谈起

学习和使用一种技术,不是因为其高大上,好多大公司都在用就盲目去跟风,去学,去用。虽然开卷有益,学习了解一点儿总是好的。但是,这样的效率不高,或者激不起学习的兴趣,或者太死板不能活学活用,学以致用。...最好站在使用角度去学习,实际操练一下,这是学习的一种方法。 上大学时学到傅里叶变换很枯燥。我站起来提问,问老师为啥要学习傅里叶变换?是为了考试通过吗?为了锻炼一下思维?...现在可以在Ubuntu的Docker容器中使用Bash Shell。如果希望停止/断开连接,可以使用组合键Ctrl-p + Ctrl-q,然后就会返回到早先的窗口。 每次配置容器的参数不生效?...导入快照使用docker import命令。...这里只是从我自身使用角度,用到了冰山一角。

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NumPy高效使用逻辑,11个角度理顺它!

1 Numpy更高效 使用Python的地方,就能看到Numpy,尤其是需要数值计算的地方,Numpy的高性能更是体现的淋漓尽致。...2 导入Numpy 只需要一行代码就能导入: from numpy import * 在numpy包中,描述向量,矩阵和更高维度的数据集使用的术语是array. 3 生成numpy数组 有许多方法能初始化一个新的...array是静态类型和同质的,当array被创建时,元素的类型就确定 Numpy的array更节省内存 由于是静态类型,一些数学函数实现起来会更快,例如array间的加减乘除能够用C和Fortran实现 使用...,axis=1) # 效果等于hstack Out[27]: array([[ 1, 2, 40], [ 3, 4, 12]]) 以上全部手码,利用两个周的课余时间整理出来,从十几个角度汇总...NumPy平时经常使用的函数,希望对大家有用。

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NumPy高效使用逻辑,11个角度理顺它!

1 Numpy更高效 使用Python的地方,就能看到Numpy,尤其是需要数值计算的地方,Numpy的高性能更是体现的淋漓尽致。...2 导入Numpy 只需要一行代码就能导入: from numpy import * 在numpy包中,描述向量,矩阵和更高维度的数据集使用的术语是array. 3 生成numpy数组 有许多方法能初始化一个新的...array是静态类型和同质的,当array被创建时,元素的类型就确定 Numpy的array更节省内存 由于是静态类型,一些数学函数实现起来会更快,例如array间的加减乘除能够用C和Fortran实现 使用...,axis=1) # 效果等于hstack Out[27]: array([[ 1, 2, 40], [ 3, 4, 12]]) 以上全部手码,利用两个周的课余时间整理出来,从十几个角度汇总...NumPy平时经常使用的函数,希望对大家有用。

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使用GPU训练模型

如果使用GPU训练模型,推荐使用内置fit方法,较为方便,仅需添加2行代码。 注:以下代码只能在Colab 上才能正确执行。...在Colab笔记本中:修改->笔记本设置->硬件加速器 中选择 GPU 可通过以下colab链接测试效果《tf_GPU》: https://colab.research.google.com/drive...__version__) from tensorflow.keras import * #此处在colab上使用1个GPU模拟出两个逻辑GPU进行GPU训练 gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices...('GPU') if gpus: # 设置两个逻辑GPU模拟GPU训练 try: tf.config.experimental.set_virtual_device_configuration...(镜像变量)分别计算自己所获得的部分数据的梯度; 使用分布式计算的 All-reduce 操作,在计算设备间高效交换梯度数据并进行求和,使得最终每个设备都有了所有设备的梯度之和; 使用梯度求和的结果更新本地变量

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签钱包的使用

签钱包,顾名思义,就是需要多个人去签名执行某个操作的钱包。使用签钱包进行转账,往往需要 >= 1 个人去签名发送交易之后,转账操作才真正完成。...使用签钱包时,我们可以指定 m/n 的签名模式,就是 n 个人里面有 m 个人签名即可完成操作。比如 2/3 签名模式,就是 3 个人里面有两个人签名就可以。...,使用 1/3 模式签名也可以,这样,如果一个设备丢了,可以立马把该设备的钱包地址从签钱包移出,保证资产安全。...这时使用签钱包来保存金库资产是再合适不过了。 签操作 在目前这个发展阶段,很多去中心化协议其实都是有个管理员权限的,这个管理员权限往往可以更改协议的某些关键参数。...submitTransaction 来提交签交易,使用 confirmTransaction 来确认交易。

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TensorflowGPU使用详解

磐创AI 专注分享原创AI技术文章 翻译 | fendouai 编辑 | 磐石 【磐创AI导读】:本文编译自tensorflow官方网站,详细介绍了Tensorflow中GPU的使用。...目录: 介绍 记录设备状态 手动分配状态 允许GPU内存增长 在GPU系统是使用单个GPU 使用多个 GPU 一. 介绍 在一个典型的系统中,有多个计算设备。...通过减少内存碎片,可以更有效地使用设备上宝贵的GPU内存资源。 在某些情况下,只需要分配可用内存的一个子集给进程,或者仅根据进程需要增加内存使用量。...在GPU系统上使用单个GPU 如果您的系统中有多个GPU,则默认情况下将选择具有最低ID的GPU。...使用多个 GPU 如果您想要在多个 GPU 上运行 TensorFlow ,则可以采用塔式方式构建模型,其中每个塔都分配有不同的 GPU。

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