根据去哪儿（http://www.qunar.com/）输入框点击按钮而写 实现功能效果： 1、点击按钮，相应层显示，点击层以外的部分层隐藏; 2、重复点击按钮时，按钮附属层显示时变隐藏，反之亦然; 3...、如果一个页面上有两个以上这种效果，层会有互斥效果; Porschev----鼠标点击层以外的地方层隐藏...var divName = showDiv.attr('name'); //得到这个层的name if (showDiv.is(":...} }); $("div[name='cont']").click(function() { //点击显示部分不隐藏
要想实现弹窗的效果，首先应该创建一个覆盖层maskLayer，以及一个显示层presentLayer。...其次，每次弹窗时（除首次弹窗外），maskLayer的显示以及隐藏不应该导致文档流的reflow，但是repaint不可避免。...所以对于maskLayer，用以display:absolute; 最为关键的就是显示层的定位居中显示，根据maskLayer的高度和宽度计算出显示层的位置。...另外，为了多样性的支持弹窗的内容，该实现也提供了ajax抓取的相应功能，但具体并未测试，仓促做出的简单测试也并不完美。 为了节约空间大小，直接将该页面呈现。 <!...100,5,1) : that.load(scontent,sisAjax,swidth,sheight,sauto); }else{ // 先隐藏
AI100 已经引入 Hugo Larochelle 教授的深度学习课程，会每天在公众号中推送一到两节课，并且对视频中的 PPT 进行讲解。课后，我们会设计一系列的问题来巩固课程中的知识。...本节课是 Hugo Larochelle 教授深度学习第二章节的第四节课。 课程主要内容 回顾上一节课的内容，主要讲解了随机梯度下降法。（P2） 链式法则的介绍。（P4） 隐藏层的偏导数和梯度设计。...（P5 - P6） 未激活时，隐藏层的偏导数和梯度设计。（P7 - P8） ? PPT 解释如下： P1. 首页 ? P2. 内容回顾，主要讲解了随机梯度下降法的设计。 ? P3....隐藏层的损失梯度。 ? P4. 链式法则的介绍。 ? P5. 隐藏层损失梯度的偏导数设计。 ? P6. 隐藏层损失梯度的梯度设计。 ? P7. 未激活隐藏层损失梯度的偏导数设计。 ? P8....未激活隐藏层损失梯度的梯度设计。 ? 课程作业 自己手动推导一下PPT里面的数学公式。
引言 本文将讨论如何针对 Spring Boot 程序的 Web 层进行测试的，借助 MockMvc API 以及常见的测试库实现 Web 层方法的测试覆盖，以及如何定制 MockMvc。...Bean 都会被创建到这个应用上下文中，比如 Controller 类所依赖的一些 Service 组件或者配置组件。...MockMvc 进阶 前面我们使用到的 MockMvc 是由 Spring 帮我们注入的，如果我们想要自定义 MockMvc，又该如何做呢？...总结 好了，以上就是本文关于 Spring Boot 程序如何做好 Web 层的测试的全部介绍，可以看出对 Web 层的测试并不是很复杂，相关 API 的可读性也很高，不过需要注意一点的是，利用 MockMvc...对 Web 层进行测试底层并不是真正地走网络请求进行接口访问，也没有启动 Web 容器，底层实际只是对 Servlet API 的 Mock 实现，因此跟传统的端到端集成测试还是有很大的区别的，如果只是正对自己编写
简要教程 pushbar.js是一款带模糊效果的js隐藏滑动侧边栏插件。pushbar.js能制作上下左右四个方向的滑动侧边栏效果，并且在侧边栏菜单显示的时候，主页面会带有炫酷的模糊特效。...link href="dist/css/pushbar.css" rel="stylesheet"> HTML结构 该js隐藏滑动侧边栏菜单的...span> Bottom js带模糊效果的隐藏滑动侧边栏插件...var pushbar = new Pushbar({ blur:true, overlay:true, }); 配置参数 该js隐藏滑动侧边栏菜单的可用配置参数如下： blur：是否在打开侧边栏时主页面带模糊效果...overlay：是否在打开侧边栏时主页面带遮罩层。
AI 科技评论按：在自然语言处理任务中，循环神经网络是一种常见的方法，但近来，一种只依赖于注意力机制的特定神经网络模型已被证明它对于常见的自然语言处理任务的效果甚至优于循环神经网络模型，这个模型被称为变换器...通过这些关键词，以及一些关键术语所给到的句子上下文，解码器就可以识别出句子的重要部分，因此这些新的关键字就能够帮助解码器更容易的进行翻译。...我们看到模块主要由多头注意力机制（Multi-Head Attention）和前馈层组成。因为不能直接使用字符串，所以我们首先将输入和输出（目标句子）嵌入到 n 维空间中。...该元素将被填充到我们的解码器输入序列的第二个位置，该序列现在具有句子的开头标记和其中的第一个字（字符）。 将编码器序列和新的解码器序列输入到模型中，取输出的第二个元素并将其放入解码器输入序列。...第 3 部分：用于时间序列预测的变换器 我们已经看到了变换器的架构，并且从论文《Attention Is All You Need》 及它的作者那里知道该模型在语言任务中表现非常出色，现在我们在一个实例中来测试变换器的效果
// 以下两个与enter相关的方法只会在元素由隐藏变为显示的时候才会执行 // el:指的是当前调用这个方法的元素对象 // done:用来决定是否要执行后续的代码如果不执行这个方法，那么将来执行完before...el.offsetHeight; el.style = "padding-left: 0px"; //done(); }, //用不到可以不写 afterEnter: function (el) {}, //显示到隐藏...当只用 JavaScript 过渡的时候，在 enter 和 leave 中必须使用 done 进行回调。否则，它们将被同步调用，过渡会立即完成。...推荐对于仅使用 JavaScript 过渡的元素添加 v-bind:css=“false”，Vue 会跳过 CSS 的检测。这也可以避免过渡过程中 CSS 的影响。
项目中用到一个Android的ProgressDialog显示操作的进度条，机器要求是屏蔽或隐藏掉导航栏和虚拟按键的显示。...但是试了好多方法，也参考了网上的很多做法，隐藏安卓底部导航栏之后 弹出dialog或者popupwindow后，导航栏会再次显示出来,虽然可以设置在dialog的onStart中再次隐藏导航栏,但是会出现一个导航栏显示出来又马上隐藏掉的一个效果...这样会很影响体验，会闪一下虚拟栏再隐藏，或者隐藏了再显示回来。 经过一连串的尝试摸索，找到了个目前认为是见到过的最优解的方法。 如果谁有更好更简单的实现，欢迎留言，共同学习学习。...，加上一个状态栏变化的响应处理，在把它隐藏掉。...出来才可以再设置，不然就没效果了，因为只有当界面显示出来后才可以获得它的屏幕尺寸及参数等一些信息 View v = mProgressDialog.getWindow().getDecorView
但我经过尝试，发现想用它实现一个鼠标悬停事件并不是什么难事，比如网页设计中很常见的鼠标悬停时菜单下拉的效果，只要换个思路，利用Mockplus的状态交互功能，就能轻松实现。...第二步：移动矩形 将蓝色矩形移动到不可见矩形的位置，并在右侧参数面板中将蓝色矩形下移一层，此时依然可以看到蓝色矩形，因为上层的形状是不可见的。 ?...第三步：利用状态交互，实现鼠标悬停时菜单下拉的效果。 在界面右侧的参数面板上，将透明度设置为0，并点击“透明度”前的小闪电。选择“鼠标经过时”，透明度设置为100。 ?...这样，一个简单的鼠标悬停下拉菜单就做好了。 点击界面上方的“预览”，即可查看效果： ? 这就是原型设计的奇妙之处：用有限的条件创造出无限的效果。正如弹钢琴，琴键有限，音乐却是无限的。...对于一个优秀的设计者来说，原型工具本身具备的功能并不是最重要的。功能越多，操作难度就越大，也越不容易上手。Mockplus是简单易用的原型工具，让设计师在简单而不受限的平台进行设计。
二、隐藏层的层数 如何确定隐藏层的层数是一个至关重要的问题。首先需要注意一点： 在神经网络中，当且仅当数据非线性分离时才需要隐藏层！...隐藏层的层数与神经网络的效果/用途，可以用如下表格概括： 简要概括一下—— 没有隐藏层：仅能够表示线性可分函数或决策 隐藏层数=1：可以拟合任何“包含从一个有限空间到另一个有限空间的连续映射”的函数 隐藏层数...尝试迁移和微调已有的预训练模型，能取得事半功倍的效果。...即使训练数据包含的信息量足够，隐藏层中过多的神经元会增加训练时间，从而难以达到预期的效果。显然，选择一个合适的隐藏层神经元数量是至关重要的。...总而言之，隐藏层神经元是最佳数量需要自己通过不断试验获得，建议从一个较小数值比如1到5层和1到100个神经元开始，如果欠拟合然后慢慢添加更多的层和神经元，如果过拟合就减小层数和神经元。
AI100 已经引入 Hugo Larochelle 教授的深度学习课程，会在公众号中推送，并且对视频中的 PPT 进行讲解。课后，我们会设计一系列的问题来巩固课程中的知识。...本节课是 Hugo Larochelle 教授深度学习第六章节的第五节课。 课程主要内容 回顾上一节的内容，介绍自编码器中的编码器和解码器。（P2） 讨论：当隐藏层神经元个数小于输入层个数时的情况。...（P3） 讨论：当隐藏层神经元个数大于输入层个数时的情况。（P4） ? PPT 解释如下： P1. 首页 ? P2. 回顾上一节的内容，介绍自编码器中的编码器和解码器。 ? P3....讨论：当隐藏层神经元个数小于输入层个数时的情况。 ? P4. 讨论：当隐藏层神经元个数大于输入层个数时的情况。 ?...目前 Hugo Larochelle 教授是 Google Brain 的研究科学家。他在 Youtube 上面的神经网络课程视频讲的深入浅出，非常适合从零开始学习。
“课后作业”第二题如何用一个只有一层隐藏层的神经网络分类Planar data，来自吴恩达deeplearning.ai。注：本文所列代码都不是完整答案，请根据注释思路自行填空。...在这个任务中，我们需要从头开始训练一个单隐藏层神经网络，并和另一个由logistic算法训练的分类器对比差异。...我们的目标是： 实现一个只有一层隐藏层的二分类神经网络； 使用非线性激活函数，如tanh； 计算交叉熵损失； 实现前向传播和反向传播。...神经网络模型 由于Logistic回归效果不佳，所以我们要用python numpy从头搭建并训练一个只有一层隐藏层的神经网络。...调整隐藏层大小 之前我们示例的都是包含4个节点的隐藏层，让我们调整节点数量，具体看看模型的分类表现。
另一个你可能在无监督学习中看到这种技巧，在无监督学习中，你训练一个自动编码器来将输入向量“压缩”到隐藏层，然后将它“解压”到的原始输出层。...在训练完它后，你舍去输出层（解压步骤），只使用隐藏层的数据——这是一个不需要标记训练数据就能学习好图像特征的技巧。...隐藏层 假如，我们要学习有关词向量的300个特征（比如词性，语义等等），那么隐藏层结构将会表示为一个权重矩阵：10000行（代表着词汇表中的每个单词）和300列（代表每一个隐层的神经单元）。...这就意味着模型中的隐藏层其实运作为一个单词查找表，隐藏层的输出为输入单词的“词向量”。...输出层 隐藏层产生的1×300的词向量将会传送到输出层，这个输出层是一个softmax regressio分类器，其要领就是每一个输出神经单元将会产生一个介于0到1的输出，并且所有输出值的和为1。
用户的密码是极为隐私的，用户在输入时不希望密码被别人看到，所以几乎所有需要输入密码的场景下都会把密码隐藏起来，显示成一串的黑点。今天我们就来看下如何实现这个能动态显示密码和隐藏密码的效果。...要实现的功能如下： 界面上提供一个密码输入框和一个多选框 勾选多选框，显示密码；反勾选多选框，隐藏密码 该效果的关键两点： 函数 setTransformationMethod：用于设置 EditText...细心的你会注意到，每次显示密码或隐藏密码后，光标自动移动到最开始的位置了。...往期推荐 【Android初级】如何实现一个具有选择功能的对话框效果 【Android初级】如何实现一个“模拟后台下载”的加载效果 【Android初级】如何动态添加菜单项（附源码+避坑） 分享一个口语中可以替代...“deceive”的地道表达 使用TypeFace设置TextView的文字字体（附源码） 利用startActivityForResult返回数据到前一个Activity（附源码+解析） “Old school
升级或者改动网络架构带来的风险和成本是巨大的，因此在架设数据中心初始，网络架构的选择和设计尤其需要谨慎。 那么，从过去的传统数据中心，到如今的云计算时代数据中心，中间经历了怎样的变迁呢？...三层网络结构是采用层次化架构的三层网络，有三个层次：核心层(网络的高速交换主干)、汇聚层(提供基于策略的连接)、接入层(将工作站接入网络)，这个模型如下： 接入层(Access Layer) ：接入交换机通常位于机架顶部...如上图所示，当采用全网STP二层设计时，STP将阻塞大多数链路，使接入到汇聚间带宽降至1/4，汇聚至核心间带宽降至1/8。这种缺陷造成越接近树根的交换机，端口拥塞越严重，造成的带宽资源浪费就越可观。...南北向流量：数据中心之外的客户端到数据中心服务器之间的流量，或者数据中心服务器访问互联网的流量。 东西向流量：数据中心内的服务器之间的流量。...而到大二层网络架构，无论是L2还是L3流量，都需要经过核心交换机，这也对核心交换机的性能提出了新的挑战。 05 总结 传统三层网络架构已经存在几十年，并且现在有些数据中心中仍然使用这种架构。
目录 第一部分：Adobe Animate软件介绍 第二部分：Adobe animate如何做叠加效果的图 第三部分：Adobe Animate最新版安装步骤 题外话：生活不是用来妥协的，你退缩得越多，...Animate可用于设计矢量图形和动画，并发布到电视节目，网上视频，网站，网络应用程序，大型互联网应用程序和电子游戏中。...第二部分：Adobe animate如何做叠加效果的图 打开软件，新建AS3文档。...在工具栏找到文本工具 设置好文字颜色后在舞台上放置一个静态文本 选择文本右键选择分离或使用快捷键ctrl+b将文本分离一次，注意是一次 全选所有的文字，右键选择分散到图层，这样每个文字都会自动分布到不同的图层...区域创建传统补间动画 最终就得到了文字叠加出现的效果了 第三部分：Adobe Animate最新版安装步骤 点击输入图片描述（最多30字） 点击输入图片描述（最多30字） 点击输入图片描述（最多30字）
ScrollView 嵌套 地址栏 和 WebView 手指滑屏向下滚动（网页向上），如果网页有滚动条，首先把 地址栏 滚动到消失，然后 WebView 才开始滚动； 手指滑屏向上滚动（网页向下），如果地址栏隐藏...实现方案 根据 View 的 onInterceptTouchEvent 和 onTouchEvent 原理。...把 ScrollView 设置为 WebView 的一个变量，在 WebView的 onInterceptTouchEvent 方法里检测到 MotionEvent.ACTION_DOWN 事件后中断事件...类似UC浏览器的效果：向上滑动地址栏隐藏功能，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。...在此也非常感谢大家对ZaLou.Cn网站的支持！
这回可以了吧，数据层里面是可以写SQL语句的。也是三层了，三个项目了呀，一层一层往下调用。 但是回过头来看看，页面里调用一个类，得到了DataTable，这个是简洁了，但是业务逻辑层呢？...不是说做了三个项目，把原来放在一起的代码分别放在了三个地方就是三层了。恩，我也觉得不是。三层怎么可能是这样？ 但是真正的三层又是什么样子呢？真的很是不清楚。 ...更换数据库 三层的一个目的是要应对数据库的变化，如果数据库变更了，那么只需要修改（或者是改一下标记）数据层就可以了，其他的地方不用改。...另外从整体的角度来说，一个项目、一个产品，甚至一个公司，都应该有一个统一的方式，不能一个页面一层，另一个页面三层，这样不就乱了吗？你让新人怎么看？...请问，针对这个具体的问题要如何解决？一层？三层？还是其他的什么方式？ 也许是不能孤立的看问题，要从整体来看？从整体看才可以？
加载渲染链路优化之道 从访问 URL 到页面呈现，整个链路可以做优化的思路。 ?...幸运的是，W3C推荐的Navigation Timing标准中所定义的核心的页面性能数据，它包含了从上个页面销毁到跳转到当前页面加载完成每个阶段所消耗的时间。...在Navigation Timing标准中介绍到这个API主要包含两个接口：PerformanceTiming和PerformanceNavigation，这两个接口由浏览器进行实现和维护，当浏览器创建页面的时候就会把接口定义的相关数据挂载到...DNS时间：主要是根据请求域名查询到对应主机IP的时间。这个和DNS服务器有关系，也可能和本地缓存有关，如果这个很慢，可以找服务商排查下问题。 TCP时间：TCP 是承接 HTTP 协议的下层协议。...主要是路由到主机 IP，并建立 TCP 链接的时间。这个时间反应了服务器到用户客户端之间链路是否通畅，网络是否通畅。
去年年底，来自北京大学、华为诺亚方舟实验室、鹏城实验室的研究人员将这一想法付诸实践，他们提出了一种只用加法的神经网络AdderNet（加法器网络）。一作是华为诺亚方舟实习生，正在北大读博三。 ?...有兴趣的同学不妨前往一试究竟。 加法器网络简介 加法器网络的核心在于：用L1距离代替欧氏距离。 L1距离是求两点之间坐标差值的绝对值之和，因此全程不涉及乘法。 ?...在加法器网络的新定义下，AdderNet的特征可视化以及特征向量的空间分布也和CNN有很大的不同。 ? 那么AdderNet的实际效果如何呢？ ? ?...先按照PyTorch的官方文档准备ImageNet数据集，运行程序评估它在验证集上的效果： python test.py —data_dir 'path/to/imagenet_root/' AdderNet...或者将CIFAR-10数据集下载到本地，测试一下它在CIFAR-10上的效果： python test.py —dataset cifar10 —model_dir models/ResNet20-AdderNet.pth
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
