::after定位伪类实现的思路 transform 缩放实现的思路 border-image: linear-gradient 边框线性渐变的思路 答案...border-image: linear-gradient 边框线性渐变的答案 理解 box-shadow阴影实现的理解 ::after定位伪类实现的理解... transform 缩放实现的理解 border-image: linear-gradient 边框线性渐变的理解 总结 ---- 思路 ...border-image: linear-gradient 边框线性渐变的思路 同样设置任意大小的边框，通过渐变属性改变一部分边框的颜色效果，比如将一部分边框融入背景...，1px的边框也缩小了一半变成了0.5px border-image: linear-gradient 边框线性渐变的理解
概述 在做webgis的时候，会经常性的碰到地图覆盖物压盖的情况。本文讲述一种基于聚类思路的解决办法，实现使用的是openlayers4+。 效果 ?...默认展示第一个点(第一个点可根据一些业务逻辑进行处理，文中简单的做了处理，取了第一个点)，鼠标经过第一个点的时候再将其他压盖的点展示出来。 实现 1. htm { that.mapZoom = map.getView().getZoom(); }); }, // 创建新的聚类...map.getPixelFromCoordinate(p1.coords); const pixel2 = map.getPixelFromCoordinate(p2.coords); // 判断两个点的屏幕距离是否小于图标大小
本文是一篇图上对抗攻击的实操论文.来自图对抗攻击大佬Stephan. 作者: 雪的味道(清华大学) 编辑: Houye ?...图对抗攻击基础 见上一篇文章:「弱不禁风」的图神经网络 Abstract 本文核心是用meta-gradients去解决bilevel问题（投毒攻击需要在修改后的图上重训练，依然在测试集上结果下降，所以是一个...接着这一段符号太多，我还是截图上原文吧。 ?...作者实验发现，如果使用干净图训练得到的参数，那么即使在被攻击的图上测试，效果仅仅略有下降。而用被攻击的图训练的参数，即使在干净图上做预测，结果依然大幅度下降。...图上大部分是加边，少部分删边，加边大部分两个节点是不同的label，而删除的大多数是相同label。 Limited knowledge about graph struceture ?
热力图，是以特殊高亮的形式显示在地理区域的图示。通过颜色变化程度，可以直观反应出热点分布，区域聚集等数据信息。地图中的热力图就是把地图和热力图进行结合，实现在地图中进行热力图的显示。...热力图分析的本质——点数据分析。一般来说，点模式分析可以用来描述任何类型的事件数据, 因为每一事件都可以抽象化为空间上的一个位置点。通过点数据来分析隐藏在数据背后的规律。...热力图实现过程就是通过简单的数学变化，将离散的点信息映射到最终图像上的过程。从地图上看热力图，都是一个个离散点信息，引入地图组件脚本map，作为最终热力图像产生影响的区域。...离散点密度越高的地方，灰度图中像素点数值越高，即图像越亮。...FeatureLayer相同 //valueField代表用来生成热力图使用的权重字段,不传的话所有点的权重相同,如果传则从数据的properties中读取该字段的值作为权重值 function drawGeoHeatMap
先前基于情景元学习的方法已在少样本节点分类中显示出成功，但我们的发现表明，只有在有大量不同训练元任务的情况下才能实现最优性能。...为了应对基于元学习的少样本学习（FSL）的这一挑战，我们提出了一种新的方法，即任务等变图少样本学习（TEG）框架。...我们的TEG框架使模型能够使用有限数量的训练元任务来学习可转移的任务适应策略，从而获得大范围元任务的元知识。通过结合等变神经网络，TEG可以利用它们的强大泛化能力来学习高度适应的任务特定策略。...因此，即使在训练元任务有限的情况下，TEG也能够达到最新的性能。...我们在各种基准数据集上的实验显示出TEG在准确性和泛化能力方面的优势，即使在使用最小的元训练数据的情况下，也强调了我们提出的方法在应对基于元学习的少样本节点分类的挑战方面的有效性。
2.1 Naive Utilization 对于边上特征为scalar的情况，最简单直接的方式是使用带权的邻接矩阵描述，与之对应的，使用支持edge weight的模型学习即可。...对于存在多种类型边的图（边异构），常见处理方法是依照边的类型分别聚合信息。...本文的edge embeddings，为每层所学的边多维特征注意力权重。 在GAT基础上，单独处理每一维的特征。...2.5中使用诸如line graph等构建辅助图，把原图中的边变换为辅助图中的节点，从而可以利用已有GNN进行边嵌入的学习。但是，对于“边的邻居边”，是否同样满足节点与其邻居相近的假设？...如何评估边特征与节点的关系，边特征如何切实的帮助图表示学习？
在前端网页设计中，文本是重要的组成部分，那么在网络拓扑图中也是一样的，文本在网络拓扑图上最基本的显示功能之一，在不同的应用场景下，会有不同的需求。...HT for Web 为网络拓扑图上的节点提供了两个文本，也确实需要两个文本同时存在的情况，比如车站上面的站牌，就有汉字和拼音的组合，如果做一个公交站示意图的话，节点上的两个文本就都用得上了。...今天就模拟一个地铁站点和大家一起聊聊网络拓扑图上的文本应用。 今天拿来说明的 Demo 链接：http://www.hightopo.com/demo/label/index.html ?...在我们的风格手册中的 ht.Style 章节有描述 label 和 label2 的位置默认值，label.position 的默认值是 31，label2.position 的默认值是 34，在位置手册中找到两个...在这边需要注意的是，edge.points 属性是没有包含起点和终点的，所以，你可以看到上图中的代码，按照 edge.segments 属性计算出来的点个数和 edge.points 的数组个数是不一样的
阿厉 2019-5-24 13:52 问下，这个工作区域的边界线，在哪个设置里面可以设置，去掉 UMLChina潘加宇: 页面设置 不是工作区域，页面设小了。...阿厉: 设的A4，13的版本，我记得设置过，可以去掉，现在找不着地方了 阿厉: 找到了，在这个地方 Hide Page Borders 主题:
可调整的显示属性 ✳对于分割模块，在编辑标签界面中双击标签项，点击出现的‘···’按钮后弹出对应标签属性编辑界面 缺陷标注（常规/绘制/结果） 填充颜色/填充透明度/边框颜色/边框宽度/边框线型 辅助线...（常规） 边框颜色/边框宽度/边框线型 重点学习区域（常规/绘制） 填充颜色/填充透明度/边框颜色/边框宽度/边框线型 ROI（常规） 填充颜色/填充透明度/边框颜色/边框宽度/边框线型 单图掩模（常规.../绘制） 填充图案/填充透明度/边框颜色/边框宽度/边框线型 全图掩模（常规/绘制） 填充图案/填充透明度/边框颜色/边框宽度/边框线型 ✳对于ROI，填充颜色指矩形框外侧的区域 ✳类别文字的颜色与缺陷标注边框颜色相同...修改边框线型 展开属性面板，单击边框线型下拉框选择新的线型。 修改填充图案 展开属性面板（单图掩模或全图掩模），单击填充图案图示，选择新图案然后点击确定。 5.5.4....图片列表中图片左上角序号底色为绿色时，代表此图标注为OK图 5.8 导出数据 导出原图：在图片列表中选中图上右键导出原图。 导出标注数据：在图片列表中选中图上右键导出训练集测试集。
从中学开始，我就对地理很感兴趣，而最感兴趣的就是地图，面对一张地图，我能够好几小时一动不动地测算从一个地点到另一个地点的距离，并且想象着一路的山山水水风光无限。直到今天，收藏地图依然是我的癖好。...工作后经济条件允许了，我开始把自己的旅行梦想从地图上搬到现实中。从小在大自然中长大，每天都能够看到日出日落，星转斗移，因此对自己的方向感充满了自信，觉得走到任何地方都不太容易迷路。...因此只要有朋友一起出去，我都会承担指路的任务，或者干脆自己亲自把朋友们从一个地方带到另一个地方。我在朋友中认路的能力是出了名的，几乎总能找到我要到达的地方。...所以，在走向人生的目的地之前，先为自己设计一张人生地图就十分重要，在地图上要把起点标出来，把目的地标出来，把到达目的地的路径标出来，还必须要有足够的心理准备应付意外情况发生，一旦原定的路径走不通如何确定新的路径...人生不仅仅是为了走向一个结果，同样重要的是走向结果的路径选择。有人生的地图在手中，走在风中雨中你都不会迷失方向，你的一辈子就会比你想象的走得更远，到达的目的地更多，因此也就会有更多的精彩。
Stanford Jure大神的又一大作 作者: 雪的味道 (清华大学网研院) 编辑: Houye Abstract 本文主要提出了一个自监督学习的方法，用来做gnn的与训练，这个策略成功的关键是在单个节点和整个图的层次上预先训练一个到代表性的...而作者的策略能有效的避免这个反效果，并且在分子属性预测和蛋白质功能预测上，提高了9.4%的AUC。 Introduction 特定任务的标签是非常稀缺的。...同时表明，大尺度的特定领域数据集的预训练研究是至关重要的，现有的下游任务数据集太小，无法以统计上可靠的方式进行模型评估。...本文的策略与朴素的策略相比，最大的不同是朴素的策略要么只用在节点级别的表示，要么只捕获图级别的表示。...这里的预训练的目标是能够使得相似结构的节点的embedding相似。
最近在使用yii2开发一个表单页面的时候，有多图上传的需求，稍微找了找这方面的组件，基本都安利fileInput这个组件，于是就尝试着使用这个库来完成后端表单页面的多图上传功能。...使用的过程中发现还是有不少小细节需要注意的，于是记录一下使用的过程。 yii2-widget-fileinput这个库的github地址在这里，安装的部分就很常规了，按文档走就可以了。...')->widget(FileInput::classname(), [ 'options' => ['accept' => 'image/*'], ]); // 多图上传示例 echo '...，有个商品表，有着一对多关系的若干张图片，这时候就需要用到多图上传功能了。...} } } return json_encode($res); } } 到此，多图上传的工作我们也就完美的实现了
效果图： 实现效果图红色线包含部分的九宫格效果，并附带item点击时间。 ...文件中(参照前两篇小程序实践文章) 进行数据源的配置 数据源为一个数组，每个数组元素为一个对象，该对象包含name(item文字)，img(item示意图)，url(点击该item跳转目录...) 3、依据列表渲染的知识点进行home.wxml的编程 ①、从效果图上每个item都被细线包围，这是构建思路是，外部一个view，绘制顶部边框线 最外层view样式： ...②、外部view里面每一个item绘制右侧和下侧的边框线， 每个item的宽度设为33.33333% 意味着一行显示均分显示3个item。 ...：当前小程序内的跳转链接 ，指定点击该组件跳转的页面路径 完整代码： home.wxml文件 <block wx
---- 我们知道，ConcurrentHashmap(1.8)这个并发集合框架是线程安全的，当你看到源码的get操作时，会发现get操作全程是没有加任何锁的，这也是这篇博文讨论的问题——为什么它不需要加锁呢...，使得操作也更加清晰流畅，因为已经使用synchronized来进行同步，所以不需要分段锁的概念，也就不需要Segment这种数据结构了，由于粒度的降低，实现的复杂度也增加了 JDK1.8使用红黑树来优化链表...，基于长度很长的链表的遍历是一个很漫长的过程，而红黑树的遍历效率是很快的，代替一定阈值的链表，这样形成一个最佳拍档 ?...其实就是为了使得Node数组在扩容的时候对其他线程具有可见性而加的volatile 总结 在1.8中ConcurrentHashMap的get操作全程不需要加锁，这也是它比其他并发集合比如hashtable...get操作全程不需要加锁是因为Node的成员val是用volatile修饰的和数组用volatile修饰没有关系。 数组用volatile修饰主要是保证在数组扩容的时候保证可见性。
有时候，我们需要从地图上爬取用户对某些地点或商家的评价和评论，这样我们就可以分析用户对不同地区或行业的态度和偏好。但是，如何从地图上爬取用户评价和评论呢？...使用Puppeteer爬取地图上的用户评价和评论的基本思路是：首先，使用Puppeteer启动一个浏览器实例，并设置代理IP，以避免被目标网站识别和封禁。...最后，使用Puppeteer获取详情页面中的用户评价和评论，并保存到本地文件或数据库中。正文下面我们将详细介绍使用Puppeteer爬取地图上的用户评价和评论的具体步骤和代码。1....我们成功地从百度地图上爬取了北京饭店的用户评价和评论，并打印到了控制台中。我们可以根据自己的需要，将这些数据保存到本地文件或数据库中，以便后续分析和使用。...结语本文介绍了一种使用Puppeteer爬取地图上的用户评价和评论的方法，它可以帮助我们获取用户的反馈和意见，分析用户的需求和喜好。
题目 在视图上不能完成的操作是（） A、更新视图 B、查询 C、在视图上定义新的表 D、在视图上定义新的视图 答案 答案：C。...视图是由从数据库的基本表中选取出来的数据组成的逻辑窗口，它不同于基本表，它是一个虚拟表，其内容由查询定义。在数据库中，存放的只是视图的定义而已，而不存放数据，这些数据仍然存放在原来的基本表结构中。...只有在使用视图的时候，才会执行视图的定义，从基本表中查询数据。可以更新视图，也可以在视图上定义新的视图，但是不能在视图上定义新的表。所以，本题的答案为C。...About Me：小麦苗 ● 本文作者：小麦苗，只专注于数据库的技术，更注重技术的运用 ● 作者博客地址：http://blog.itpub.net/26736162/abstract/1/ ● 本系列题目来源于作者的学习笔记
迁移学习是指将知识或信息从相关的源领域转移到目标领域。然而，现有的大多数迁移学习理论和算法都集中在IID任务上，其中源/目标样本假设是独立的和同分布的。...对于非IID任务的知识可迁移性的理论研究很少，例如跨网络挖掘。为了弥合差距，在本文中，我们提出了严格的泛化边界和算法，用于从源图到目标图的跨网络迁移学习。...其关键思想是从Weisfeiler-Lehman图同构检验的角度表征跨网络知识可转移性。为此，我们提出了一种新的图子树差异来测量源图和目标图之间的图分布移位。...然后，可以根据源知识和跨域的图子树差异推导出跨网络迁移学习的泛化误差边界，包括跨网络节点分类和链路预测任务。...因此，这促使我们提出了一个通用图自适应网络(GRADE)，以最小化跨网络迁移学习源图和目标图之间的分布偏移。实验结果验证了GRADE框架在跨网络节点分类和跨域推荐任务上的有效性和效率。
最近我在工作中遇到了一个小的需求点，大概是需要在地图上展示出一堆点中的点密度最密集的位置。...最开始没想到好的方法，就使用了一个非常简单的策略——所有点的坐标求平均值，这个方法大部分的时候好用，因为大部分城市所有点位基本上都是围绕某个中心点向四周发散的。...首先就是当点位分布呈现出异形，比如哑铃型数据分布在两头，你们求平均值的方法就会找到中间数据密度最稀疏的地方，就比如我们在成都的数据上遇到的一样，下图中的红色点位就是按平均值求出来的中心点。 ...前人也是这么想的，于是就有了很多非线性核函数，而我最终使用了高斯核，调整好核函数的带宽后，其他点带来的密度值也会随着距离，以正态分布的方式衰减如下图，举例越远纵轴的坐标值越低，图中的sigma就是我们核函数的里的带宽...，初始缩放级别设为14 m = folium.Map(zoom_start=14) for i, s in data.iterrows(): # 在地图上添加一个点标记 folium.Marker
但是，正如在有需要时扩展资源一样，在不需要或者资源未被充分使用时也需要收缩资源，这两者是同等重要的。这就有助于降低公共云成本、加速系统打补丁和更新升级，以及提高安全性。...识别不需要的工作负载与资源 在一个生产环境中，将很可能需要确保云工作负载或应用程序在某级别上保持运行。...移除不需要的工作负载不仅需要自动化，仔细注意策略也是至关重要的。例如，一个测试实例可以与某种形式的生命周期管理服务相关联，后者能够在实例中设置一个过期日期，并在到期日提醒所有者。...在结算审查周期中，标记可有助于暴露那些不需要的或被遗忘的云资源。 使用云自动扩展及其他服务 对于很多公共云部署来说，自动扩展服务是一个关键服务，但它不是唯一的服务。...使用基于云可扩展服务的连接排空 当AWS自动扩展服务决定关闭不需要的实例时，那并不意味着这些实例不执行任何任务；他们可能只是没有被用到而已。
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