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停用TinyMCE,改用xhEditor在线HTML编辑器

我的网页开发生涯中,一直离不开跟各种各样的在线Html编辑器(所见即所得)打交道,从最初的简易UBB编辑器,到购买正版的eWebEditor,再到免费版的TinyMCE,在综合比较了一些类似的编辑器之后 ,终于走到今天,准备启用xhEditor附上一些知名Html所见即所得在线编辑器KindEditorTQEditor淘宝KISSY Editor百度UEditorCKEditorFreetextboxxhEditor 简介xhEditor是一个基于jQuery开发的简单迷你并且高效的在线HTML编辑器,基于网络访问并且兼容IE 6.0+,Firefox 3.0+,Opera 9.6+,Chrome 1.0+,Safari 若js和css文件进行gzip压缩传输,以进一步缩减为24k左右。使用简单:简单的调用方式,加一个class属性就能将您的textarea立马变成一个功能丰富的编辑器。 UBB编辑:提供完美的UBB编辑解决方案,在您获得安全高效代码存储的同时,又能享受编辑的便捷。

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【WPSJS开发】使用Winform拖拉控件的方式html页面布局

但来到网页开发中,面对的是一堆纯代码文本html,一下子感觉十分头痛,过去的知识完全不适用了。笔者前面文章也分享到,网页开发中,很多需要使用框架来完成,不用框架,纯原生html的效率是非常低的。 直到再慢慢地摸索中,发现了一个网站工具magicalcoder,以在线布局html页面和控件,其网址为:http:lowcode.magicalcoder.commagicalcoderindex-layui.html 这个拖拉控件,有点接近我们winform的控件拖拉,但需要做出自己想要的效果,也是需要慢慢摸索一下。给大家提供一个方向学习。 以快速地使用官方录制的频学习一下整个操作,官方教程比较坑的是讲了好多让程序内置这个布局器的吓人内容,完全看不懂,结果发现只有几个频是讲到如何拖拉这个布局器的内容,大家直接筛选以下几个频观看即 把它的拖拉部分用透就差不多了,以很方便我们不用手写html和css就拿到自己想要的效果,有点类似Excel录制宏的效果,出来的html代码再自己小改一下,即完工。

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    Day3.数据-- 基础

    主要是以图像来展示数据间的关系,常见的图形种类有折线图,散点图,条形图,直方图,饼图。此外在接下来课程中还会用到箱线图,热力图,蜘蛛图,表示二元变量分布和成对关系的图。 学好,不仅要会画图,更要梳理数据见的关系,以合适的方式将数据通过图形表达出来。今天我们要来了解折线图,散点图,条形图,直方图,饼图和器特点。 常见图像折线图:以折线的上升或下降来表示统计数量的增减变的统计图特点:能够显示数据的变趋势,反映事物的变情况。(变)? 第一天我们介绍过Matplotlib,它是一个Python 2D绘图库,它以在各种平台上以各种硬拷贝格式和交互式环境生成出具有出版品质的图形。只需几行代码即生成绘图,直方图,条形图,散点图等。 通过模块font_manager使用中文字体以解决。以表示两个小时内心脏每分钟跳动变为例,x轴需要加上标题“时间”,y轴“次数”,图像标题“每分钟跳动次数”,如下图所示:?

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    TensorFlow:TensorBoard

    机器学习】:排名第二【Python】:排名第三【算法】:排名第四我们会再接再厉成为全网优质的技术类公众号在学习深度网络框架的过程中,我们发现一个问题,就是如何输出各层网络参数,用于更好地理解,调试和优网络 针对这个问题,TensorFlow开发了一个特别有用的工具包:TensorBoard,既以显示网络结构,又以显示训练和测试过程中各层参数的变情况。 TensorBoard读的summary data有scalar,images,audio,histogram和graph。 tf.gfile.MakeDirs(FLAGS.summaries_dir) train()if __name__ == __main__: tf.app.run()运行上述代码之后调用TensorBoard运行结果 EVENTS是训练参数统计显示,以看到整个训练过程中,各个参数的变换情况?GRAPH网络结构显示?HISTOGRAM训练过程参数分布情况显示?

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    PCL

    (visualization)是利用计算机图形学和图像处理技术,将数据转换图像在屏幕上显示出来,并进行交互处理的的理论,方法和技术,pcl_visualization库建立了能够快速建立原型的目的和算法对三维点云数据操作的结果 (3)一个直方图模块(pclhistogramvisualizer)的二维图;?(4)大量的几何和颜色处理pcl::PointCloud datasets? (5)a pcl::RangeImage 模块?. 1. class pcl::visualization::CloudViewer 类CloudViewer实现创建点云的窗口,以及相关的功能 Public Member FunctionsCloudViewer ColorCloud::ConstPtr &cloud, const std::string &cloudname=cloud)窗口显示cloud对应的点云,考虑到多个点云用键值cloudname

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    PLA

    PLA0.说在前面1.实现2.作者的话0.说在前面之前Perceptron Learning Algorithm这篇文章详细讲了感知机PLA算法。 前两天买了本统计学习方法,今天早上看了两章,其中第二章就是这个PLA,跟李老师的课程讲的基本一致,本节主要通过python实现这个感知机算法,并通过matlibplot图形,以及终端打印出下图结果 【导包】分别用于矩阵,表格数据打印,数据。 import numpy as npfrom prettytable import PrettyTablefrom matplotlib import pyplot as plt【初始】# 原始数据data , ]# shape=(3,2)X = np.array(data)print(X)# shape=(3,1)y = np.array()# 设a=1,b=0,w为shape=(2,1)a=1# 初始

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    tSNE

    t-SNE是一种用于探索高维数据的非线性降维算法,非常适合将高维数据降到二维或者三维,在使用散点图等基本图表进行。 2)SNE在低维空间构建这些点的概率分布,使得这两个概率之间尽能的相似。t-SNE的不足之处1)t-SNE倾向于保存局部特征,对于维度很高的数据集是不能完全映射到二维和三维空间的。 绘制t-SNE图R中Rtsne包Rtsne()函数能够实现对数据降维,结合geom_point()实现library(Rtsne) # Load packagelibrary(ggplot2)library

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    tensorboardX

    tensorboardX是基于tensorboard所做的一个用于pytorch数据的一款工具。以支持标量、图像、音频、文本、pytorch中搭建的网络结构等等。 以看到这是我们创建的a和b的标量。

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    pyecharts

    pyecharts中的常用工具。 opts.TitleOpts( title=effect_scatter2, subtitle=副标题 )) effect_scatter.render() funnel = Funnel()funnel.add( 用户转

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    TensorBoard

    我们将主要介绍Pytorch的如下中阶API数据管道模型层损失函数TensorBoard如果把模型比作一个房子,那么中阶API就是【模型之墙】。本节我们介绍TensorBoard模型结构:writer.add_graph指标变:writer.add_scalar参数分布:writer.add_histogram原始图像:writer.add_image 注意,writer.add_scalar仅能对标量的值的变进行。因此它一般用于对loss和metric的变进行分析。 三,参数分布 如果需要对模型的参数(一般非标量)在训练过程中的变进行以使用 writer.add_histogram。它能够观测张量值分布的直方图随训练步骤的变趋势。 四,原始图像 如果我们做图像相关的任务,也以将原始的图片在tensorboard中进行展示。如果只写入一张图片信息,以使用writer.add_image。

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    Kafka

    Kafka是开源事件流软件,允许您构建事件驱动系统。虽然有其他指南,但我希望专注于Kafka背后的主要概念。这样,当你阅读其他指南时,你会感到更自信。 有那个,让我们开始! > A service listening to messages and consuming them◆ 主题 Topic主题是生产者以发送消息的地址。其他服务以倾听这些主题。? 您仍然以为每个订购用户消息。? > Zookeeper maintaining a set of nodes如果我们有两个主题,每个主题都有两个分区,这是我们之前能以前的。请注意,分区与现在的主题相同。? 希望这些能帮助您询问哪些问题,以便询问。本文中的每个原则上都有令人难以置信的指南。

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    Python | 风玫瑰图示例

    風速分佈爲16個方向theta = np.linspace(0, 2*np.pi, N, endpoint=False) # 獲取16個方向的角度值width = np.pi N # 繪製扇型的寬度,以自行調整

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    Python | 三维地图实例

    ,即matplotlib中的plot、matplotlib中的polygon、地图geometry(几何图形)是以相互转的,他们本质上是横纵坐标下的点线面。 下面就是如何将shp文件中的geometry转成polygon的问题了。cartopy有没有这个功能呢,打开官网文档,以查到这么一条:? 而在matplotlib中,path是以转成patch的,而polygon就是patch的一种。但是显然,上述只是一个简单的解释为什么这几样之间以相互转。 限制绘图范围即。这个办法读取的地图已经是polygon格式而不是geomtery格式的了。通言之,在平面图中也是以读取并放置的: ax.add_collection(lc)? 而且,我们还以引入cartopy中的经纬度格式器来格式3d地图中的经纬度。

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    技能之Matplotlib(下)|系列02

    在本系列的上篇文章里,我们从Matplotlib的基础框架开始,逐步画出折线图、柱状图等基础图表,通过对坐标轴标签、标题文本等的精细调节画出信息更明确丰富的图,也实践了双轴图及子图,最后看了下极坐标系下绘图的效果 本篇继续探索Matplotlib的强悍能力。 Matplotlib动态计算机及通信技术的发展极大丰富了多媒体内容的发展,文不如图、图不如动图;BI近些年也逐渐发展,人们已不满足于看静态的图表。短频的火热也给了动态图更多的发展空间。 动态图和交互图表能更生动地表现数据变、展现数据关联,传达更多的信息。插入排序的动态展现生动的动画有助于我们理解算法。 我们通常的做法就是从左到右或从右到左扫描以找到当前牌的位置,初始时我们以新建一个数组作为始终有序的结果集,也以直接用原来的数组空间进行交换操作,整体时间复杂度是O(n^2)。

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    技能之Matplotlib(上)|系列01

    Matplotlib是基础而非常强大的库,Seaborn等好用的库是在前者的基础上进行的封装。 基础图表绘制数据从目的来说,是为了更直观展示数据或数据之间的对比、分布或关联关系。散点图、折线图、柱状图、条形图、饼图、直方图是非常常用而基础的图。 个人认为通过画这几种基础图并调细节是很好的学实践。? 折线图基础绘制效果回看上一部分基础框架。 三维及科学三维和科学是Matplotlib特别擅长的领域,人类作为三维生物,对三维的图像有一定的偏好,扁平和三维各有优势,各有不同的应用场合,能画好二维图也该会画三维的图表,且一些场景用好三维有奇效

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    Pandas-25.

    Pandas-25.用matplotlib库的plot()方法实现简单的df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,4),index=pd.date_range 默认绘图日期类的索引,以用gct.autofmt_xdate()来格式x轴用x和y关键字来绘制一列和另一列默认折线图,以用kind参数指定以下图形: bar或者barh - 条形图`hist -

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    数据

    今天我们来聊一波有趣的数据。首先,我们先讲一下我们今天要用到的数据。是来自于http:www.stat.ubc.ca~rickwgapminderDataFiveYear.txt的世界经济数据。 我们打开前6行以看到以下部分:Xhead(X)? 我们以看到一些位置样本分布比较密集,所以我们以采用log函数来做一次均匀。顺带依据年份进行区分。 对于这种干扰,我们以进一步采用靠的线性模型,重新对数据进行拟合。 此外,如果我们还以将箱线图中的数据散点并绘制出如下的结果。qplot(year.fac, lifeExp, data=X,color=I(red), geom=jitter)?

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    PCLVisualizer

    PCLVisualizer类是PCL中功能最全的类,与CloudViewer类相比,PCLVisualizer使用起来更为复杂,但该类具有更全面的功能,如显示法线、绘制多种形状和多个口 本小节将通过示例代码演示PCLVisualizer类的功能,从显示单个点云开始。 ************************************************************************************* PCL visualizer类允许用户在窗中绘制一般图元 ,这个类常用于显示点云处理算法的结果,例如 通过球体 包围聚类得到的点云集以显示聚类结果,shapesVis函数用于实现添加形状到窗中,添加了四种形状:从点云中的一个点到最后一个点 之间的连线 :PCL visealizer类允许用户通过不同的窗口(Viewport)绘制多个点云这样方便对点云比较viewportsVis函数演示如何用多角来显示点云计算法线的方法结果对比* boost:

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    tensorboard(二)

    tensorboard(二)1.导包import tensorflow as tfimport numpy as np 2.make up some datax_data = np.linspace x_input) # 为ys指定名称y_input ys = tf.placeholder(tf.float32, ,name=y_input) 4.在 layer 中为 Weights, biases 设置变图表 6.设置loss的变图# loss是在tesnorBorad 的event下面的, 这是由于我们使用的是tf.scalar_summary() 方法.with tf.name_scope(loss): tf.name_scope(train): train_step=tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1).minimize(loss) # 0.1表示学习效率 # 初始sess

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    Tensorboard(一)

    Tensorboard(一) 1.搭建图纸input层开始# 将xs和ys包含进来,形成一个大的图层,图层名字叫做inputswith tf.name_scope(inputs): # 为xs指定名称 out_size,activation_function=None): # 定义大框架名字为layer with tf.name_scope(layes): # 框架里面的小部件Weights定义,同时也以在 定义 with tf.name_scope(Wx_plus_b): Wx_plus_b=tf.matmul(inputs,Weights)+biases activation_function 的话,以暂时忽略 tf.summary.FileWriter(logs,sess.graph) PyCharm Terminal直接进入项目根目录,运行tensorboard --logdir=logs,复制相应的链接至谷歌浏览器即! 2.问题如果不出来,浏览器输入localhost:你的dos下的端口号,进去了没有图片,请检查运行命令,tensorboard --logdir=logs这个运行命令中logs没有单引号!!

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