本人在学习完制作双波源干涉现象的的二维Contour Plots图像之后，发现 plotly 还有3D 图像制作，也就是3D Surface Plots，这个更能展示双波源干涉现象的结果，果然学之。中间有些地方要说明一下，3D Surface Plots图表默认的底部是正方形，所以我采用了100*100的干涉图，然后加上一层透明的图标，让图像压扁，不然图标的上下限就是波动位置，看起来非常不雅观。
在使用PPT制作演示文稿时，往往想给自己的内容加上一些特殊效果以吸引人的眼球，比如想对文字进行“探照灯式”的扫描，灯光扫描到的文字在光柱下显示，没有扫描到的的文字漆黑一片看不到。这种效果在现有PPT自定义动画效果中是不存在的，无法用现成的效果调用来实现特效。虽然说用Flash制作那是非常简单的事，但不会用Flash的人还要从头学习，这太费时费力了。
导语 Keras是Python中以CNTK、Tensorflow或者Theano为计算后台的一个深度学习建模环境。相对于其他深度学习的框架，如Tensorflow、Theano、Caffe等，Keras在实际应用中有一些显著的优点，其中最主要的优点就是Keras已经高度模块化了，支持现有的常见模型（CNN、RNN等），更重要的是建模过程相当方便快速，加快了开发速度。 笔者使用的是基于Tensorflow为计算后台。接下来将介绍一些建模过程的常用层、搭建模型和训练过程，而Keras中的文字、序列和图像数据预处
注意，具有相同名称和字段的namedtuple总是被认为具有相同的浅结构(即使check_types=True)。例如，这段代码将打印True:
德国某海洋科学研究机构通过计算机模拟，计算出当日本把核污水排放到太平洋后，污染半个太平洋需要57天。
cdr中制作透视效果很方便，想要制作一个圆管透视效果，该怎么制作这个立体效果呢？下面我们就来看看详细的教程
我们将上一篇文章中写的应用程序再次运行起来，然后将屏幕横过来，我们会发现空气曲棍球的桌子被压扁了。这之所以会发生，是因为我们没有考虑屏幕的宽高比，直接将坐标传递给了OpenGL。在这片文章中，我们会弄清楚为什么桌子被压扁了，以及如何使用投影解决这个问题。
在一个有序二维数组里面查找元素，同【LeetCode热题100】【矩阵】搜索二维矩阵 II-CSDN博客
原文：A tale of two viewports — part two 译者：nzbin 在这个迷你系列中，我将解释 viewports 和各种重要元素的宽度是如何工作的，比如说 <html> 元素，窗口以及屏幕。 我们将在本页讨论移动浏览器。如果你是刚刚接触移动端，我建议你首先阅读关于桌面浏览器的第一部分。这会让你在熟悉的环境中循序渐进。 移动浏览器的问题 手机浏览器与桌面浏览器的最大不同就是屏幕尺寸。对于一个基于桌面优化的网站，移动浏览器的显示效果明显不如桌面浏览器，要么缩小后
给定一个正整数和负整数组成的 N × M 矩阵，编写代码找出元素总和最大的子矩阵。
先公布一下答案：z-index不一定会生效，生效了也不一定是值大的在上面，主要取决于层叠上下文；给父元素设置一个很大的z-index不能实现覆盖子元素，但是把子元素的z-index设置成负数却可以满足要求。
可能与三元组相关的标签（一个数据集可能有多个标签）的总计数为 51，不算特别多，所以我打算把每个数集看一下，看看有没有 满足大小在 1G-10G
你肯定想到了使用递归来解决这个问题，那么你可以试一试，看看你的递归函数有多少行代码。
//创建一个List val list0 = List(1,7,9,8,0,3,5,4,6,2) //将list0中每个元素乘以10后生成一个新的集合 //将list0中的偶数取出来生成一个新的集合 //将list0排序后生成一个新的集合 //反转顺序 //将list0中的元素4个一组,类型为Iterator[List[Int]] //将Iterator转换成List //将多个list压扁成一个List val
今天做了一个登录注册页，iOS 端毫无 bug，Android 端却出现了问题。当软键盘弹出后，Android 端的 tabs 移到了软键盘的上面，再仔细一看，整个界面都被压扁了，输入框也不知道去哪儿了。
RDD中的函数有很多，不同业务需求使用不同函数进行数据处理分析，下面仅仅展示出比较常用的函数使用，更多函数在实际中使用体会，多加练习理解。
“物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层和应用层”，今天我们的目标就是把这些个玩意，翻译成“人话”，保证你一看就懂，一学就废~
检查一个 ndarray 数据的维度和大小，分别用 ndim 和 shape 属性。
给定一个非空二维矩阵 matrix 和一个整数 k，找到这个矩阵内部不大于 k 的最大矩形和。
我一贯坚持一个观点：一图胜千言，晦涩冗长的技术文字可以用精致的图片完美地展现。据说人脑对图像的加工记忆能力大约是文字的1000倍，甭管它是真是假，我们对图片的敏感度和好感确实是远大于文字的，我们的脑袋可以长久地记住图片所包含的内容，却对大片的文字读过即忘。
//val lst2=for(e <- lst0 if e%2==0) yield e*1
用 R 画图的时候，如果 y 轴存在个别非常大或非常小的值，或者当中的数值存在非常大差异的时候，画出的图很容易产生误导效果，使人忽略当中某一部分信息。
从右上角开始搜索，如果当前元素比目标小，那么说明目标只能存在下面矩阵，搜索范围往下压扁，如果当前元素比目标大，说明目标只能存在左边的矩阵里，搜索范围往左压窄
为了演示一种制造兼容、可控机器人结构体的全新方法，研究人员构建了一个能够自主折叠的兔子、金枪鱼和海星的3D模型。这些构造物浸泡在热水之后，会从平面形式上折叠起来。在过去的几年时间里，越来越多人开始关注
http://blog.csdn.net/liyuanjinglyj/article/details/46624901
Args： 顺序：{‘C’，’F’，’A’，’K’}，可选。 “C” 意思是以行大（C形）的顺序变平。 “F” 表示按列主要（Fortran风格）顺序变平。 如果a是Fortran在内存中连续的，那么”A” 意味着以列主要顺序变平，否则按行排序。 “K” 意思是按照元素在内存中出现的顺序来压扁a。 默认值是’C’。
def flatten(inputs, outputs_collections=None, scope=None): """Flattens the input while maintaining the batch_size. Assumes that the first dimension represents the batch. Args: inputs: A tensor of size [batch_size, ...]. outputs_collections: Coll
pygame.draw中函数的第一个参数总是一个surface，然后是颜色，再后会是一系列的坐标等。稍有些计算机绘图经验的人就会知道，计算机里的坐标，(0，0)代表左上角。而返回值是一个Rect对象，包含了绘制的领域，这样你就可以很方便的更新那个部分了。
【导读】10月26日，深度学习元老Geoffrey Hinton和他的团队NIPS2017 Capsule论文《Dynamic Routing Between Capsules》在arxiv上发表，介
1411.4038：Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation
从【DL笔记1】到【DL笔记N】，是我学习深度学习一路上的点点滴滴的记录，是从Coursera网课、各大博客、论文的学习以及自己的实践中总结而来。从基本的概念、原理、公式，到用生动形象的例子去理解，到动手做实验去感知，到著名案例的学习，到用所学来实现自己的小而有趣的想法......我相信，一路看下来，我们可以感受到深度学习的无穷的乐趣，并有兴趣和激情继续钻研学习。 正所谓 Learning by teaching，写下一篇篇笔记的同时，我也收获了更多深刻的体会，希望大家可以和我一同进步，共同享受AI无穷的乐趣。
这是一个 WPF 项目，用于创作及收集一些好玩的设计和动画。目前已有数十个 Demo，部分 Demo 有相关博客介绍详细的实现步骤和原理：
安装PyTorch应该不用我多说，他们的官网很人性化地给出了各种环境应该怎么安装，网址：https://pytorch.org/get-started/locally/
整个 flink 程序一共有五步，分别是：创建 Flink 执行环境、创建或加载数据、对数据集进行转换操作、指定计算结果输出位置、调用execute方法触发执行。
一般情况下，0 < dim(mask) = K <= dim(张量)，而mask的形状必须与张量形状的第一个K维匹配。然后我们有:boolean_mask(张量，掩码)[i, j1，…,jd] =张量(i1,…,反向,j - 1,…其中(i1，…，iK)是mask (row-major order)的第i个真实条目。轴可以与遮罩一起使用，以指示要遮罩的轴。在这种情况下，轴+ dim(掩模)<= dim(张量)和掩模形状必须匹配张量形状的第一个轴+ dim(掩模)维数。还请参见:tf.ragged.boolean_mask，它可以应用于稠密张量和不规则张量，如果需要保留张量的掩码维(而不是像tf.boolean_mask那样将它们压扁)，可以使用它。
忽一日於驴上吟得：‘鸟宿池中树，僧敲月下门。’初欲著‘推’字，或欲著‘敲’字，炼之未定，遂于驴上作‘推’字手势，又作‘敲’字手势。 － 《鉴戒录·贾忤旨》 两句三年得，一吟双泪流。知音如不赏，归卧故山丘。 － 贾岛·《题诗后》 起名（或者遣词造句）并非一件容易的事，想想你家宝宝出生，你挠破头皮，绞尽脑汁，翻遍字典，抓破诗词古籍的便秘场景，你就该知道多痛苦了。不幸的是，程序员每天打交道最多的就是命名。如果一个程序员读的书少，又不知引经据典（别人的代码），那么多半命名的时候会无所适从，进而随手起上狗蛋，二愣，三
网红遥控器值不值得买——多亲AI助手体验小记由来“多亲AI助手”到手，来自一位朋友，过两天还要还回去，并非全新，所以没有开箱图。恰到的契机么，当然是我眼尖。看到朋友在显摆，这精致的小身板，骚气的全面屏UI，自然是勾的我口水直流。于是忍不住强取豪夺，恰过来玩耍。要怪，就怪他本事大，听说还在众筹，并没有开卖，po想不通他是怎么拿到的。也怪他力气小minimiku|赞18评论56收藏21查看详情
蟑螂这种生物在我们普通人看来，全是坏处，毫无优点，且不说它身上携带的各种数不清的细菌会传染疾病、引起过敏反应，光是它的长相就足以让人倒胃，而且生命力极强，似乎怎么踩也踩不死，实属讨人厌一类。然而在科学家眼里，蟑螂可是一种神奇的生物，拥有很多动物不具备的优点，非常适合应用到机器人设计上，如果研发技术纯熟，在军用和紧急施救领域发挥的作用将不可估量。 蟑螂行动很迅速敏捷，而且生命力极强几乎坚不可摧，这也就是为什么工程师喜欢研究它们。 但凡你能列举的事物，蟑螂看上去也没有比他们更有意思一些，比如人类、恐龙或是四轴飞
前言：当我们使用 Git 时，有时会遇到刚提交推送完一次修改，发现漏了该某处，只好又提交推送一次，这样在提交记录中就会产生冗余信息。那么有没有方法能合并提交记录（推送过的）呢？答案自然是有的。不过，网上的方法几乎都是使用 Git 命令的方式来进行，各种 Rebase 什么的。由于本人平时都是直接使用 Git 图形界面工具（推荐 GitExtensions）来执行各种 Git 操作的，所以就想着这个操作应该也能在图形界面完成，经过实践，形成本文。
前文用 单调栈解决三道算法问题 介绍了单调栈这种特殊数据结构，本文写一个类似的数据结构「单调队列」。
交通是产生温室气体排放的主要来源之一，而本期作为（在模仿中精进数据可视化）系列的第二期，将带大家以纯Python的方式对加拿大米西索加城市温室气体排放研究报告中的如图1所示的可视化作品进行复刻，它对温室气体排放来源中，交通方面的各排放源排放比例进行可视化：
核心：不想滚动条随网页的滚动而滚动就设置background-attachment: fixed;，默认值scroll;
交通是产生温室气体排放的主要来源之一，而本期作为*（在模仿中精进数据可视化）*系列的第二期，将带大家以纯Python的方式对加拿大米西索加城市温室气体排放研究报告中的如图1所示的可视化作品进行复刻，它对温室气体排放来源中，交通方面的各排放源排放比例进行可视化：
注意一下,rgba代表了红色 绿色 蓝色 透明哈(0-1),0代表完全透明,1代表原本模样.
在这段最新的视频中，Atlas非常优雅、流畅地用他的整个身体——腿、手臂、躯干——执行了一系列动作，简直像一套优雅的体操！包括几个翻跟头、一个短距离倒立、一个360度旋转跳跃，甚至还来了一个芭蕾舞式的开腿跳跃！
圆柱形进度条不难实现，不过有趣的是它完全由代表矩形的 Rectangle 组成，这稍微有点反直觉。
假如有一天，你老板给你一些帅气照片，他希望发布在公司自己网站上面，且希望能兼容其它端。 但2个月后，他在手机上打开网站，看到他的帅气图像被压成一个小盒子，或者图像被不成比例地压扁，他略微生气跟你(前端)说，给你半天的时间，立马解决。如果解决不了，那在给你半天的时间。
有些时候，你只想渲染屏幕的一部分，比如最小地图。使用视口你可以控制你在屏幕上的渲染位置。
如果你擅长云文件存储方面的工作，你可能非常想进入谷歌、微软以及 Dropbox 等公司。但是他们都是硅谷中最受欢迎的科技公司，非常难以进入。美国主流网络媒体 BI 在求职网站 Glassdoor 上找到科技巨头提出的 11 个古怪面试问题，并给出提示答案。这将有助于你更好地应对科技公司的求职面试。
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