https://echarts.apache.org/zh/tutorial.html 1.下载echarts.js到本地 2.然后在html文件中通过如下引入
本文是 基于Vite+AntDesignVue打造业务组件库[1] 专栏第 3 篇文章【实战案例：初探工程配置 & 图标组件热身】，我将从业务系统中最基础的图标组件入手，带着读者们练练手找找感觉，快速进入开发状态，顺便了解一些基本的前端工程配置。
喜欢二次元的朋友一定对大名鼎鼎的live2d技术并不陌生，live2D是一种应用于电子游戏的绘图渲染技术，技术由日本Cybernoids公司开发，通过一系列的连续图像和人物建模来生成一种类似三维模型的二维图像。
我给DouWeather（后称DW）的定位是网页小组件，也是出于这个考虑，我参考了如iOS系统的小部件、新版MIUI系统小组件、鸿蒙系统小部件、win11小组件，发现都无一例外具有同一特征：扁平化，圆角，选用无衬线字体，元素风格简洁，并且四者都在或背景或图标中大量使用渐变，使小部件表现得较为灵动。其中win11小部件添加了浅阴影，可能是为了让小部件从亚克力背景中凸显出来。
在线演示地址：https://haiyong.site/demo/duanwu
选择weblogs数据库，执行如下sql文件 https://download.csdn.net/download/m0_38139250/75208266 上述SQL文件内容如下
在开发Jeff的阳台目前正在使用的主题Geekwork 的时候，需要对向导那段js 代码进行只执行一次的设置，固然想到了利用cookie ，但对于js 层面的cookie 实在没辙；在WordPress 官方文档查询的时候偶然发现了老外的一段在WordPress 中设置与调用Cookie 的相关代码，使用起来十分简单，下面就分享一下。 下面是一个设置名称为dw_newvisitor 的cookie的例子，毫无疑问，加入到主题的functions.php 文件： //设置一个名为 的cookie functi
最近在努力脑补php和前端（当然个人还是精通php）,后端写的比较多，前端仿造了某人博客的设计，叫简介。
做网站开发的伙伴应该很清楚，一个网站从设计到开发完成，经过的步骤，除了需求功能这些不说以外，其余的就是展现给用户的视觉上的效果了。一般由美工或者说设计师设计出页面的效果图，然后再把这个设计稿通过网页的
导语 | Monorepo是一个“单仓多包”的代码管理策略，由于众多大型厂商和开源项目在其上的实践，Monorepo受到了越来越多的关注，和其他已有的代码库管理方案相比，有着自身独特的优势。本文仅讨论Monorepo在前端开发场景中的应用及实践，里面提到的概念和示例都会有所局限，可依据实际情况自行扩展阅读其他资料。 “代码（code）” 是程序员用开发工具所支持的语言写出来的源文件，用于实现或支持所有依托于计算机的程序及应用，因此，如何管理代码是开发人员在项目进程中非常重要的一环。 而“仓库（reposit
使用 HT for Web (以下简称 HT)开发HTML5网络拓扑图的开发者有 Chart 需求的项目的时候，感觉很痛苦，HT 集成的 Chart 组件中，并不包含有坐标，在展现方面不是很直观，但是
使用 HT for Web (以下简称 HT)开发HTML5网络拓扑图的开发有 Chart 需求的项目的时候，感觉很痛苦，HT 集成的 Chart 组件中，并不包含有坐标，在展现方面不是很直观，但是也
如何用JS实现一个类似搜索框的输入框呢，再填充完失去焦点时，自动填充配置项，最终效果如下图： 实现很简单，但是易用性会上升一大截，需要用到的有jquery-ui的autocomplete，jquery
规范目的 为提高团队协作效率, 便于后台人员添加功能及前端后期优化维护, 输出高质量的文档, 特制订此文档. 本规范文档一经确认, 前端开发人员必须按本文档规范进行前台页面开发. 本文档如有不对或者不合适的地方请及时提出, 经讨论决定后方可更改. 基本准则 符合web标准, 语义化html, 结构表现行为分离, 兼容性优良. 页面性能方面, 代码要求简洁明了有序, 尽可能的减小服务器负载, 保证最快的解析速度. 文件规范 1. html, css, js, images文件均归档至<系统开发规范>约定的目录
pnpm 是 performant npm（高性能的 npm），它是一款快速的，节省磁盘空间的包管理工具，同时，它也较好地支持了 workspace 和 monorepos，简化开发者在多包组件开发下的复杂度和开发流程。
人体姿态识别是计算机视觉领域的重要研究课题之一，它对于人机交互、虚拟现实、体育分析等应用具有广泛的潜在价值。OpenPose是一种广为人知的开源人体姿态估计系统，它能够从图像或视频中准确地检测并估计人体的关键点位置。然而，为了进一步提升姿态估计的精度和稳定性，近期推出的OpenPose DW（Deep and Wide）架构在关键点识别方面取得了显著进展。
如图所示，普通的梯度下降法如图中蓝色画线所示，它在接近最优值红点时，会上下摆动，导致不能很快的收敛到红点，而且如果摆动的幅度过大还会导致发散(紫色画线所示)，这也是为什么不能采用很大的learning_rate来加快学习速度。
WordPress 界中使用七牛云存储的博主可能都知道“我爱水煮鱼”开发的一个七牛镜像存储 WordPress 插件。该插件确实是为WordPress 博客使用七牛云存储提供了便利，但随着鱼叔的更新，感觉越发臃肿起来，遂将核心代码提取出来，将该插件代码化。 该插件目前已经提交到WordPress 官方了，这里是官方插件地址。 因为Jeff 只使用到其中主题静态文件的转存，所以Jeff 直接在主题的functions.php 文件中添加如下代码： //将主题自带的 CSS 和 JS 文件替换成七牛镜像存储 d
（1）首先是3-6K要求的， （2）然后是10-15K要求的， 差别： (1)、3-6K要求三年要求，10-15K的要求五年要求； 这个并不太重要，无非是简历上的一个数字而已，只要你的表达和技术能够
这个很简单 首先你要把html代码转成js代码 有这种转换工具的 搜下代码转换工具就可以 再把你转换好了的代码放到文本中 把后缀名改成点js就可以了 可以用txt文档改 js文件用记事本可以打开小编喝醉了酒，流入街头可怜的像条狗，哭着对你说别走，你义无反顾笑笑也不回头。
我已经谈到了构建属于你自己的数据仓库需要采取的前两个步骤（请参阅：如何在4周内构建数据仓库，第1部分）。选择架构和DBMS是需要完成的第一件事情。到目前为止，我们已经有了需要复制的数据的概念以及我们想要存储数据的数据库。缺失的部分就是复制的过程。我们如何存储复制的数据？我们如何转换数据？这些是我在这篇文章中所要回答的问题。
记得当时在做这个博客网站的时候，确实搞了很多花样。记得当时完live2d看板娘的时候就花了很多时间在这上面，毕竟是一步一步探索，都是从未知开始，今天我来分享总结一下Live2d的使用经历。
本文提出一种超简基线方案Baseline，它不仅计算高效同时性能优于之前SOTA方案；在所得Baseline基础上进一步简化得到了NAFNet：移除了非线性激活单元且性能进一步提升。所提方案在SIDD降噪与GoPro去模糊任务上均达到了新的SOTA性能，同时计算量大幅降低(可参考下图)。
「这里记录的是吴恩达Andrew Ng在深度学习课程中提到过的优化算法，以及其他受推荐的优化算法。以及日常感谢Andrew Ng的视频」
今天给大家分享一下如何利用CMS系统最快速度的模仿一个企业网站？这里着重点强调一下，是U快速模仿，不用什么专业基础就可以办到，只需要熟悉操作流程就可以。
在最简单的情况下，优化问题包括通过系统地从允许集合中选择输入值并计算函数值来最大化或最小化实函数。
💡💡💡创新点：轻量化之王MobileNetV4 开源 | Top-1 精度 87%，手机推理速度 3.8ms，原地起飞！
前言 前端的开发工具称为IDE不太准确，准确的说法应该是文本编辑器，因为HTML和CSS都只是解释性语言，javascript也是在运行时编译。但是随着前端技术的突飞猛进，传统的文本编辑器已经不再适合
https://github.com/open-mmlab/awesome-vit
内存中是分页的 , 如果要记录每一块内存的使用状况 , 需要占用很大的内存空间 , 为了方便系统中内存的使用与记录 , 首先将操作系统分页 , 只需要记录每个分页的使用情况即可 , 每个分页只有 使用 / 没有使用 两种状态 ; 如果有
在开发WordPress 主题的时候，为了丰富网页，常常使用到特色图像功能；这就要求主题使用者为每篇文章都要设置个特色图像，但总有一些用户不会乖乖按要求做；如此一来，主题的实际演示效果就大打折扣了。因
这个功能在网络上一搜是一大把代码，本来也不想在这里再累赘的，但为了丰富本站 DeveWord .com 的“无插件”系列，只得。。。面包屑导航不仅仅是给访客使用，同时也是给搜索引擎一个抓取的路线图。 小小介绍面包屑导航 使用谷歌搜索的可能知道，某些搜索结果中的地址不是单纯的url ，而是一个导航分类菜单。在谷歌搜索中，这个叫做“路径”，也是隶属结构化数据的一部分。Jeff 在本站DeveWord.com 部署这个面包屑导航也很久了，但是一直在搜索结果中不出现“路径”，即使是使用了微数据标注也是如此。一直很纳
然后剩下的层数才是神经网络的深度。参数的上标，在神经网络中若为方括号，如[1]，说明这来自神经网络的第一层，或与第一层相关。这主要是与圆括号表示样本序号区分的。参数的下标就是这一层的第几个参数。
导读：2022年4月，旷视研究院发表了一种基于图像恢复任务的全新网络结构，它在SIDD和GoPro数据集上进行训练和测试，该网络结构实现了在图像去噪任务和图像去模糊任务上的新SOTA。具体计算量与实验效果如下图所示：
本文是 基于Vite+AntDesignVue打造业务组件库[2] 专栏第 7 篇文章【在发布组件库之前，你需要先掌握构建和发布函数库】，聊聊怎么构建和发布一个函数库。
为了解决这些问题，本文将轻量化CNNs的4个重要组成部分从粗到细分解并重新设计：
引入到yolov8，Bottleneck与c2f结合，代替backbone中的所有c2f。
深度学习难以在大数据领域发挥最大效果的一个原因是，在巨大的数据集基础上进行训练速度很慢。而优化算法能够帮助我们快速训练模型，提高计算效率。接下来我么就去看有哪些方法能够解决我们刚才遇到的问题或者类似的问题
最近有很多大侠在交流群里讨论PCI总线，PCI作为高速接口之一，在当下的FPGA产品设计研发中，地位举足轻重，应用广泛，今天给大侠带来PCI Express 系列连载，今天带来第二十二篇，PCIe总线的事务层（存储器、I/O和配置读写请求TLP（存储器读写请求TLP））相关内容。希望对各位大侠的学习有参考价值，话不多说，上货。
来源：人工智能AI技术本文约2500字，建议阅读9分钟本文为你整理CNN网络结构发展史。 作者丨zzq来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/68411179 CNN基本部件介绍 1. 局部感受野 在图像中局部像素之间的联系较为紧密，而距离较远的像素联系相对较弱。因此，其实每个神经元没必要对图像全局进行感知，只需要感知局部信息，然后在更高层局部信息综合起来即可得到全局信息。卷积操作即是局部感受野的实现，并且卷积操作因为能够权值共享，所以也减少了参数量。 2. 池化 池化是将输入图像进
上节课我们主要对深度学习（Deep Learning）的概念做了简要的概述。我们先从房价预测的例子出发，建立了标准的神经网络（Neural Network）模型结构。然后从监督式学习入手，介绍了St
点击管理--设置--往下拉，会有一个申请js权限，你需要先申请js权限，注意好措辞呦，有人说申请权限挺艰难的。我当初申请时说的是我写了不少博客了，希望美化一下自己的博客界面，到头来也只给自己加了只猫。
由于浏览器的限制,注定了每个网页只能在一个进程程当中运行, 而且,js又只能运行在一个线程当中. 所以, 作为一名开发者来说, 对于这样的结果就只能呵呵了. 如果你想进行高复杂度的运算, 基本上就可以go die了(只要运行, 你网页基本上就崩掉了). 当然,聪明的W3C早就知道developer心里的小猫腻. 推出了web worker 这个概念. 我们接下来,来正式接触一下 web worker吧. 初入web worker web worker 既然是一个线程. 那必定会设计到线程间的通信. 这里,w
在图像中局部像素之间的联系较为紧密，而距离较远的像素联系相对较弱。因此，其实每个神经元没必要对图像全局进行感知，只需要感知局部信息，然后在更高层局部信息综合起来即可得到全局信息。卷积操作即是局部感受野的实现，并且卷积操作因为能够权值共享，所以也减少了参数量。
逻辑回归是一种广义线性的分类模型且其模型结构可以视为单层的神经网络，由一层输入层、一层仅带有一个sigmoid激活函数的神经元的输出层组成，而无隐藏层。其模型的功能可以简化成两步，“通过模型权重[w]对输入特征[x]线性求和+sigmoid激活输出概率”。
用dreamweaver制作图片切换效果_百度经验 https://jingyan.baidu.com/article/7c6fb4287f8b3580652c906d.html
在移动端场景中，目前有很多不错的轻量级网络可以选择，例如google的mobilenet系列，efficient lite系列，旷世的shufflenet系列，华为的ghostnet等。在这些模型中，我尤其喜欢shufflenetV2，因为它结构清晰，简洁（如下图所示为shufflenetv2 1.0x的结构图：红色标注为各个模块的flops），并且在设计之初就考虑了MAC（访存代价），使得在移动端部署的时候具有很低的延时。在多个数据集上的测试也验证了其较好的泛化性能。不过有时候为了实现在更低计算资源的嵌入式场景中使用shufflenet，或者在轻量级检测框架中使用shufflenet作为bakbone，那么仍然需要对shufflenet做一些优化。
魔方栈 这是利用js语言结合html开发的一个小游戏。内容比较简单。有浏览器就可以进行玩，不需要进行二次安装。魔方，又叫鲁比克方块，最早是由匈牙利布达佩斯建筑学院厄尔诺·鲁比克教授于1974年发明的机械益智玩具。魔方拥有竞速、盲拧、单拧等多种玩法，风靡程度至今未衰，每年都会举办大小赛事，是最受欢迎的智力游戏之一。 📷 功能介绍 物理键盘 按键表 1 2 3< 4> 5M 6M 7< 8> 9 0 Q z' W B E L' RLw' T x Y x U Rw I R O B' P
流的前端jQuery 图像裁剪插件有Jcrop和CropBox，前者是将原图和需要裁剪的参数（裁剪的各点坐标，旋转角度等）传到后台，然后由后台完成实际的裁剪和后续操作。 CropBox实现功能相对较少，但操作更简单，它的原理是： 将裁减后的图片通过base64编码，然后转化为blob格式发送到服务器，服务器完成解码即可，官网介绍可以看github上的说明和Demo 核心js函数只有两个： getDataURL 将裁剪后的图片简单以base64编码后的结果，用于实时预览，当然也可以将它直接传到服务器，然后解码为png格式 getBlob 上传图片为Blob格式
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