你会发现我使用相对单位 % 来设置位置，这是一种确保图像内容调整大小以适应包含 SVG 元素的简单方法。虽然这种方法在这种情况下有效，但有一个很大的缺点: 我们无法维护以这种方式定位的元素的长宽比。...为了使结果更易于访问，让我们将SVG包装在 元素中，并处理该级别上的单击。...当触发 click 事件时，我们只在 本身上切换 .is-active 类，而不是在层次结构中更深入地切换。...在本例中，我将其转换为 100 x 100 像素的 viewBox。 让我们确保图标居中并且大小合适。...我们将.mute__headphones类添加到 元素中，这样它就会影响耳机图标的所有三个部分。
如何准备数据、拿到正确格式的数据并导入后续的代码进行分析，是学习和应用过程中的第一个拦路虎。 为什么教程会习惯使用内置数据？...简单省事、便携可重复；这是内置数据的优势之一； 内置数据模式清晰，通常可以获得较好的结果；这是内置数据的优势之二； 别人用这个，我也用这个，这是一个偷懒的做法。 每个人常识不同。...我不太赞成教程里面用使用内置数据，原因是： 对不会读入数据的人不友好； 不利于探索这篇教程用于实际数据时可能会遇到的问题。示例数据无脑运行，自己的数据无显著差异。...示例数据中的整数代表什么意思？ 这个是比较难确定的部分，只有两个判断方法：1) 教程中作者能够提及（这是最准确的方法）；2）凭经验猜测。...这里涉及到另外一个经常会被问起的问题： 我这一步操作需要提供原始数据，还是标准化之后的数据？ 绝大多数情况下，我们需要提供的都是标准化之后的在不同样品之间可比的数据。
位于佛罗里达迈尔斯堡（Fort Myers）以东八英里的 Babcock Ranch 是一个正在发展中的新型可持续发展的智能小镇。...Alphabet 公司的人行道实验室（Sidewalk Labs）也要开始在大城市中实施「复兴计划（rejuvenation projects）」，而该计划主要涉及的就是智能和可持续发展技术。
firebox） 3是firefox在拖动的时候会打开一个新窗口 （firbox） 4是ie11不支持onclick属性方法 ； ie11 里元素对象的attributes的排序和其他浏览器不同, ie11 中...remove()方法不work (ie) 对于原因1的解决方案 其中IE11 压根就不支持path属性，firefox和Safari还勉强通过hack的方式获取到path，获取方式如下： const...addEventListener('click', function () {}) 如果你的业务代码里包含 获取对象attributes的值的代码，比如 event.target.attributes[n].xxx 在ie11中attributes...解决这个问题 ，我是通过遍历attributes 找到符合我要的代替之前的写死的attributes顺序 针对ie11 remove()不work的情况，可以用代码 parent.removeChild
出于本文的目的，我们将在Ubuntu 14.04上安装Docker Engine。 我们将安装当前稳定版的Docker for Ubuntu，即1.8.1。...没有服务器的同学可以在这里购买，不过我个人更推荐您使用免费的腾讯云开发者实验室进行试验，学会安装后再购买服务器。...uname -r 我们已经在下面添加了一个新的Ubuntu 14.04 腾讯云CVM的输出，超过了3.10，所以你不应该担心，除非你在旧的图像上运行它。...让我们在主目录中为我们的网站内容创建一个新目录，然后通过运行下面显示的命令移动到该目录。...想要了解更多关于在Docker容器中运行Nginx的相关教程，请前往腾讯云+社区学习更多知识。
环境需求 理论上任何版本的Ubuntu都可以，在社区中有hu487364在Ubuntu14 中成功 见帖：编译Tengine D1 出错 aldfaaa的Ubuntu20.04中，见贴：Ubuntu20.04...交叉编译OpenCV 4.5.2, 运行在Tina Linux hu487364 在虚拟机中，符合广大开发者开发环境及方法。...注意不是安装路径） 然后点击 此处务必选择SDK中交叉编译链路径 # Operating system ： Linux # process : riscv # C 选择 d1-tina-open...看个人需求 我自己是勾上的 这样在链接的时候好链接 文件更改 （1）/d1-tina-open/prebuilt/gcc/linux-x86/riscv/toolchain-thead-glibc...然后就可以使用adb 将其 发送至开发板中。
/ubuntu/ focal-updates main restricted universe multiverse deb-src https://mirrors.aliyun.com/ubuntu/...我安装的ubuntu20默认没有selinux这东西，因此不涉及关闭 关闭swap sudo swapoff -a # 临时 sudo sed -ri 's/....calico.yaml中CALICO_IPV4POOL_CIDR默认的配置如下： # - name: CALICO_IPV4POOL_CIDR # value: "192.168.0.0/16" 取消注释...刚才提到，在部署calico的过程中3台节点都需要拉取相关镜像，可以到其中1台Node上查看有没有镜像了： tantianran@test-b-k8s-node02:~$ sudo docker images...，验证系统状态，有些检查只会触发警告，有些检查会被视为错误并退出kubeadm，因此使用 --ignore-preflight-errors=all 忽略检查中的错误。
在Ubuntu中，从命令行启动eclipse之后(比如执行....今天终于解决了: 1、shell中启动eclipse时，加个& 参数: ..../eclipse & (注：&在Ubuntu中是后台运行的意思) 2、会出现如下图所示情况： ? 之后直接Ctrl+c就行了。
这时候，虚拟机就派上用场了，我们可以在虚拟机中同时运行Windows/Linux/macOS等系统，不必局限于一个系统，在Windows10中运行Windows7，也只是最简单的操作。...❸选择准备中需要安装的ISO镜像文件。 ? ❹如果下载了微软官方的系统镜像文件（即从课代表上面推荐的下载地址），一般一个镜像会包含几个版本，选择安装Ultimate（旗舰版）。 ?...❽自定义硬件中，网络适配器的网络连接模式有5种，课代表着重说明前两种，桥接模式是指安装好的系统将直接连接你的路由器，获取IP地址，虚拟机中的系统和你的电脑将作为同一个局域网下的两台设备并存，是平行关系。...NAT模式是指虚拟机中的系统直接走现有系统的网络，如果主机能够正常上网，那么虚拟机也能够直接上网，是所属关系。 如果没有特殊需求，请按照默认的NAT模式进行连接。 ?...鼠标单击屏幕中的系统，鼠标就会进入系统，操控里面的系统，按Ctrl+Alt可释放鼠标光标。 ? ⓫一台崭新的Windows7已经出现在屏幕中。 ?
我们看到，这个例子中第5第6行的条件语句里，用到了&&和||来进行and和or操作，请大家注意别把这个和&和|混淆，一个&和一个|是位操作（用的地方不多，所以这里不讲），而两个&&和两个||是布尔操作。
安全运行容器：安全容器组件提供小程序的运行环境，该组件采用原生 Web 渲染内核进行渲染，以确保该模块的业务处理逻辑和宿主完全隔离。...FinClip_DIR}) target_link_libraries(TARGET PRIVATE FinClipSDKWrapper)配置 SDK在配置 SDK 前还需要在 FinClip 的后台上架小程序，我上架了官方的示例小程序代码包...，也尝试了直接把微信小程序的代码包上传到 IDE 中的，发现也能兼容。...以下是我桌面端实际运行小程序的结果。图片如果做一定适配优化，小程序的展示尺寸还可以适配打开窗口大小，效果也不错。...好了以上就是我瞎折腾的全过程，欢迎各位大佬拍砖。
Windows 10 我是在 Windows 10 上用的，不过根据 这篇文章 应该在 Windows 7 和 8 上也是可以用的。...仅列出目录 tree D:\MasterFiles\MachineLearning\TensorFlow\TensorFlow-Examples\MyCode\cifar10-TensorFlow-tensorboard...Linux 由于我现在用的是 Windows 10，所以就先暂时用 Windows 10 自带的 Ubuntu 子系统测试了，回头再用真正的 Ubuntu 试试。...关于如何使用 Windows 10 自带的 Ubuntu 子系统我就不多说了，大家直接百度就好，教程很多。 列出目录及文件 tree cifar10-TensorFlow-tensorboard ?...只列出目录 tree cifar10-TensorFlow-tensorboard -d ?
我意识到我不会因为没能在研究中取得成功然后转回软件工程而后悔，但如果没有尝试ML研究我会非常后悔，因为我相信自己有能力可以取得成功。我的竞争好胜心又使我无法接受延迟晋升。...因此，我做了一个研究工程师的内部面试，包括一轮 ML 算法面试和一轮编码面试。 在这个过程中，我亲历了令人惊讶的学位偏见。...然后我再对这些研究项目进行总结，并以晋升文件的方式收集同行的反馈，以便申请调动。 大多数应用科学家都是外部聘用的，很少有工程师能在内部成功转型，特别是学位上还存在偏见，因此，机会对我来说是很难得的。...如果不工作更长时间，我很可能无法收集到足够的研究数据和同行的反馈意见，更不可能转为应用科学家。...当你可以在行业工作中获得经验和报酬时，以课堂为重点的硕士课程并不是对时间的有效利用方式。 是否要攻读博士学位是一个复杂的话题，但基本上我不认为博士学位对于行业研究中的职业发展是必要的。
这些现象在技术圈内屡见不鲜，并不稀奇，如碰到，算你倒霉，如没碰到，算你运气爆棚。 说到这有人说，我技术生涯十多年了，就从来没有出过事故，自己能力有问题，别总找客观因素。...的确，但有时 “客观因素” 却占据重要位置，即便再好的RP也有爆表一刻，再坚固不摧的技术风控也会遭遇百密一疏。...我的运气还算不错，在近二十年的技术生涯中，虽遭遇过多次“惊悚” 瞬间，但均有惊无险，至少没被老板炒了鱿鱼，也没对公司（或客户）造成太大的直接损失。...根据公司规定（甲乙方双），生产操作过程须两名以上人员在场（1人操作，1人监督），但由于与甲方技术关系较好，所以在升级过程中并未遵守，不仅如此，还边聊天边操作，注意力分散，最终误将生产库当成测试库，爽快的执行了一连串...跟顺丰事件的主人翁比起来，我算是幸运的，虽然每次都不同程度的受到物质或精神上的惩罚，但还是要谢谢几位老板当年的不 “杀” 之恩，毕竟没有让我瞬间丢了工作，还能继续偿还房贷。
在机器之心的问卷中，调查者反馈，虽然他们会使用其他编程语言，比如 R、C++，但实际运行程序的编写还是主要使用 Python，简单、开发速度快是很大的优势。...完善的功能和大量的支持文档（众多 TensorFlow 支持者提到的）是目前 TensorFlow 的强项，存在于 GitHub 中的大量实现更是不容忽视，可视化工具 TensorBoard 则为开发者提供了直观的引导...也许这样更节约时间和内存，我前面已经用过了其他版本，但现在的环境配置是比较优秀的。 创建一个 GCE 实例 ?...首先，创建防火墙规则，将 Jupyter（8888）和 Tensorboard（6006）添加到白名单中。...然后创建一个 GCE 实例，对于该案例： 使用的系统为 Ubuntu 16.04 LTS 分配 50GB 的启动盘 至少需要一个 K80 GPU 将 jupyter 和 tensorboard添加到你创建的防火墙规则中
准备好电脑 要运行这些示例，你需要Ubuntu 16.04系统和近期的nvidia显卡。...我使用只有2 GB内存的GeForce 940 M来训练一小部分的网络，推荐你用11 GB或更多内存的nvidia显卡。...你可以将STEPS_PER_EPOCH增加到750（训练样本总数），并且运行5次或更多以使模型做出更好的预测。 在训练期间或训练后，你可以用TensorBoard查看图表确认进展。...我们需要登录我们刚刚启动的Docker容器，然后在web浏览器中访问它之前运行TensorBoard。在终端运行docker ps，这样你就能看到所有运行中的容器。...现在我们已经在容器中了，运行tensorboard –logdir ~/data/shapes/logs –host 0.0.0.0，这样你就可以访问http://localhost:8877获取TensorBoard
只能在一个已经启动的会话的图中才能调用该 Tensor 值。 Feed TensorFlow 的一个概念：把一个 Tensor 直接连接到一个会话图表中的任意节点。...operation 在 TensorFlow 的运行时中，它是一种类似 add 或 matmul 或 concat的运算。可以用how to add an op中的方法来向运行时添加新的操作。...Run 在一个运行的图中执行某种操作的行为。要求图必须运行在会话中。 在 Python 的 API 中，它是 Session 类的一个方法tf.Session.run。...在一个运行的图(graph)中，它是一种流动在节点（node）之间的数据。 在 Python 中，Tensor 类表示添加到图的操作中的输入和输出，见tf.Tensor，这样的类不持有数据。...通过简单的改写，我就可以在上面的例子中使用TensorBoard了： Python import tensorflow as tf import numpy as np # 定义输入数据 X_data
在使用uniapp打包的时候，当前运行的基座不包含原生插件[UZK-Alibcsdk],请在manifest中配置该插件,重新制作。...解决方案 第一种情况： 先来看看错误信息： 从错误中，我们可以看到意思没有插件，但是manifets.json查看源码： 图片 有啊，为啥还是不行？...问题分析： 1：错误信息是：不包含原生插件【UZK-Ailibcsdk】 注意这个：UZK-Ailibcsdk是插件的名称，查看已经选中的插件发现，插件示例名字不是这个。...凯哥犯的错误如下： 1：插件用错了 2：项目中和示例项目少了libs 所以修改后： 反思： 以后再开发的过程中，如果有示例代码，一定要先下载下来，看看示例demo....步骤：【运行】-->【运行到手机或模拟器】-->【运行基座选择】-->【自定义调试基座】。如下图：
我研究的重点逐渐从超级计算架构与大数据负载运行时可执行中间件过渡到基于海量数据的机器学习平台。...TensorFlow的另外一个优势是它拥有一个虚拟的TensorBoard模块，该模块可以监控与显示算法如何运行。可以测量与显示算法的运行情况对于创建一个更好的模型十分有帮助。...Tensorboard中可察看不同类型的统计与图中任一部分的计算细节。...Tensorboard模块中显示的数据来源于TensorFlow的执行过程，计算过程中的状态信息被抽取保存到trace files中。...关于Tensorboard如何实现的详细细节，读者可查阅Tensorflow文档中的Tensorboard图形可视化小节。
全部代码和 TensorBoard 文件均在 我的 GitHub 上，你也可以从 百度网盘 下载，密码 t27f ，只不过如果以后内容更新，网盘中的内容不会更新。...然后在运行的时候使用 add_summary() 来将某一步的 summary 数据记录到文件中。...在代码中用 tf.summary.scalar() 来将其记录到文件中。对应于我的代码中，我是使用其记录了训练准确率和损失。...IMAGES 如果你的模型输入是图像（的像素值），然后你想看看模型每次的输入图像是什么样的，以保证每次输入的图像没有问题（因为你可能在模型中对图像做了某种变换，而这种变换是很容易出问题的），IMAGES...再下面大家应该都能看懂，我就不详细说每个功能的意思了。 ? 选择迭代步数 TensorBoard 默认是不会记录每个节点的用时、耗费的内存大小等这些信息的，那么如何才能在图上显示这些信息呢？
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