Dear，大家好，我是“前端小鑫同学”，😇长期从事前端开发，安卓开发，热衷技术，在编程路上越走越远～ Electron是一个使用 JavaScript、HTML 和 CSS 构建桌面应用程序的框架。 嵌入 Chromium 和 Node.js 到 二进制的 Electron 允许您保持一个 JavaScript 代码代码库并创建 在Windows上运行的跨平台应用 macOS和Linux——不需要本地开发 经验。 背景说明： 窗口指的就是我们在电脑端经常使用的软件时候显示Logo，标题和操作最小化，最大化
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1680176.html
BrowserWindow模块是用于创建和管理图形用户界面的窗口。它提供了一种在桌面应用程序中创建原生窗口的方式，类似于浏览器中的窗口。
在WPF开发中经常用到Window和Page两种界面，标准窗体分两个部分：非客户区和客户区。
针对119.0.x的版本驱动需要在 https://googlechromelabs.github.io/chrome-for-testing/ 中下载
3.这里可以修改scrollTop 的值，来定位右侧滚动条的位置，0是最上面，10000是最底部。
发布于 2018-07-12 07:57 更新于 2018-09-05 05:46
WPF 自定义窗口样式有多种方式，不过基本核心实现都是在修改 Win32 窗口样式。然而，Windows 上的应用就应该有 Windows 应用的样子嘛，在保证自定义的同时也能与其他窗口样式保持一致当然能最大程度保证 Windows 操作系统上的体验一致性。
期望最大化（EM）算法是用于找到最大似然的或在统计模型参数，其中该模型依赖于未观察到的潜变量最大后验（MAP）估计的迭代方法。期望最大化（EM）可能是无监督学习最常用的算法。
用好快捷键不但能提高工作效率，而且还能让他人对你刮目相看。如何学好快捷键呢？电脑学习小编认为，只需要在实践中多加练习即可。接下来就看看今天小编给大家准备的这10个快捷键，相信很多小伙伴从来没有用过。
回顾下二分查找的思想，若序列呈升序，我们求出中间值mid，并判断是否满足条件。满足条件输出答案，若不满足将正确答案与mid进行大小的判断，如果比mid大，说明答案在右侧，更新查找区间的最小范围；如果比mid小，说明答案在左侧，更新查找区间的最大范围。
选自arXiv 机器之心编译 参与：Panda 深度卷积神经网络 (CNN) 已经推动人脸识别实现了革命性的进展。人脸识别的核心任务包括人脸验证和人脸辨识。然而，在传统意义上的深度卷积神经网络的 softmax 代价函数的监督下，所学习的模型通常缺乏足够的判别性。为了解决这一问题，近期一系列损失函数被提出来，如 Center Loss、L-Softmax、A-Softmax。所有这些改进算法都基于一个核心思想： 增强类间差异并且减小类内差异。腾讯 AI Lab 的一篇 CVPR 2018 论文从一个新的角度
当页面上的元素超过一屏后，想操作屏幕下方的元素，是不能直接定位到，会报元素不可见的。这时候需要借助滚动条来拖动屏幕，使被操作的元素显示在当前的屏幕上。滚动条是无法直接用定位工具来定位的。selenium 里面也没有直接的方法去控制滚动条，这时候只能借助 J 了，还好 selenium 提供了一个操作 js 的方法:execute_script()，可以直接执行 js 的脚本
最近做课程表的项目，找了好多个插件感觉都不好用，无意间看到了fullcalendar，还挺简单的，很方便，先贴一张项目页面
近些年的顶会，出现了一部分利用互信息取得很好效果的工作，它们横跨NLP、CV以及graph等领域。笔者最近也在浸淫（meng bi）这一方向，在这里和大家简要分享一些看法，如有雷同，不胜荣幸。
使用图模型解决问题时，面对实际环境中来源多样、形式复杂的数据，怎样将多种信息进行合理融合是一个值得关注的问题。本文将介绍两篇发表于KDD 2020的与图模型信息融合相关的工作。
from selenium import webdriver import time import urllib
GAN的思想就是：这是一个两人的零和博弈游戏，博弈双方的利益之和是一个常数，比如两个人掰手腕，假设总的空间是一定的，你的力气大一点，那你就得到的空间多一点，相应的我的空间就少一点，相反我力气大我就得到的多一点，但有一点是确定的就是，我两的总空间是一定的，这就是二人博弈，但是呢总利益是一定的。
HTML一键打包EXE工具(HTML封装EXE,桌件)能把任意HTML项目(网址)一键打包为单个EXE文件，可以脱离浏览器和服务器，直接双击即可运行。支持KRPano全景VR项目,WebGL游戏项目(Egret游戏打包,Cocos游戏打包,RPG MV Maker游戏打包),课件打包,网址打包等.
找了个时间看了下EasyUI插件。对它的插件感觉是非常舒服，特地把Easy UI的大部分功能属性做了一下汇总。
https://cloud.tencent.com/developer/article/2144479
Window需要依存于以下的三个组件： * 可拖放(Draggable) * 调整大小(Resizable) * 面板(panel)
实践证明，基于梯度的元学习在学习模型初始化、表示形式和更新规则方面非常有效，该模型允许从少量样本中进行快速适应。这些方法背后的核心思想是使用快速适应和泛化（两个二阶指标）作为元训练数据集上的训练信号。但是，其他可能的二阶指标很少被关注。在本文中，研究者提出了一种不同的训练信号——对灾难性干扰的鲁棒性。与仅通过快速适应性最大化学习的表示相比，通过引导干扰最小化学习的表示更有利于增量学习。
Ext.js 系列课程笔记「组件」更多精彩文章请关注公众号『Pythonnote』或者『全栈技术精选』
自定义Window有可能是设计或功能上的要求，可以是非必要的，而自定义RibbonWindow则不一样：
selenium并不是万能的，有时候页面上操作无法实现的，这时候就需要借助JS来完成了。
selenium 是一个可以模拟浏览器操作的工具，据我所知，不仅仅是 Python，还有其他的编程语言也有支持的 selenium 库，可以作为爬虫或者自动化测试。当然，还有今天要说的，可以使用 selenium 来作为全网页截图工具。
过去一年，我参与了大大小小若干个后台系统的开发。在开发过程中，也发现了一些传统后台框架无法解决的一些体验上的痛点，如：
最近用python的wx模块写了一些窗口，其中wx.Frame是一个最重要的窗口框架，上网上查找了一些材料，其常用的属性用法如下：
变分自编码器（VAE）是当下最流行的生成模型系列之一，它可以被用来刻画数据的分布。经典的期望最大化（EM）算法旨在学习具有隐变量的模型。本质上，VAE 和 EM 都会迭代式地优化证据下界（ELBO），从而最大化观测数据的似然。本文旨在为 VAE 和 EM 提供一种统一的视角，让具有机器学习应用经验但缺乏统计学背景的读者最快地理解 EM 和 VAE。 论文链接（已收录于AI open）：https://www.aminer.cn/pub/6180f4ee6750f8536d09ba5b 1 引言 我们往往
目前网上有好多关于electron相关的文章，但是本人在开发的时候发现，网上大部分文章可以说是千篇一律，没有真正的痛点解析啥的很无语 ，好多的问题都需要自己去找、去试，这无异于加大了开发成本与学习成本，所以本篇博客会从electron 的api 到 electron +vue 组合式开发到 打包 及开发过程中遇见的问题分门别类的进行说明， 当然在最后的文末我会将我写的 electron + vue全家桶的git开源项目附上，需要的话就去git 吧
一、功能特点 整体总共分三级界面，一级界面是整体布局，二级界面是单个功能模块，三级界面是单个控件。 子控件包括饼图+圆环图+曲线图+柱状图+柱状分组图+横向柱状图+横向柱状分组图+合格率控件+百分比控件+进度控件+设备状态面板+表格数据+地图控件(包括动态闪烁点+迁徙图等)+视频控件+其他控件等。 二级界面可以自由拖动悬浮，支持最小化最大化关闭，响应双击自定义标题栏。 数据源支持数据库采集（默认）、网络通信、网络请求等，可自由设定每个子界面的采集间隔即数据刷新频率。 采用纯QWidget编写，支持Qt4.6
网页可见区域宽：document.body.offsetWidth (包括边线的宽)
近期，谷歌 AI 与 UC 伯克利大学合作研发了一种新的强化学习算法 Soft Actor-Critic（SAC）。这是一种稳定、高效的深度强化学习算法，它高度符合机器人实验的需求，也就非常适合真实世界中的机器人技能学习。重点是，SAC 的学习效率足够高，可以在数个小时内学会解决真实世界的机器人问题，而且同一套超参数可以在多种不同的环境中工作。
Generative Adversarial Network，就是大家耳熟能详的 GAN，由 Ian Goodfellow 首先提出，在这两年更是深度学习中最热门的东西，仿佛什么东西都能由 GAN 做出来。我最近刚入门 GAN，看了些资料，做一些笔记。 1.Generation 什么是生成（generation）？就是模型通过学习一些数据，然后生成类似的数据。让机器看一些动物图片，然后自己来产生动物的图片，这就是生成。 以前就有很多可以用来生成的技术了，比如 auto-encoder（自编码器），结构如
考试大纲.png 一、领域1——敏捷准则和理念 任务1：倡导敏捷的准则和价值观，在整个团队乃至客户与团队之间形成一种共同的理念 任务2：推动并确保每个人对敏捷价值观、准组、敏捷实践和术语达成共同的理解，从而有效工作 任务3：通过对组织的教育和对过程、人员和行为的影响，支持系统或者组织层面的变革，从而让组织更高效 任务4：进行可视化管理，维护高度可视化的信息发射，显示团队真实的进展和绩效，从而增强透明度与信任度 任务5：营造一个安全、信任的团队氛围，允许每个人犯错，因为这样能够让他们从中学习并不断改
今天给大家介绍来自美国加州大学团队发表在ICML2022上的文章。该论文提出了一种能够加快分子生成速度的LIMO模型。LIMO采用了变异自动编码器生成分子的的潜在表示，并且通过网络进行分子的属性预测，以实现更快的基于梯度的分子属性反向优化。综合实验表明，LIMO在基准任务上表现出竞争性，在生成具有高结合力的类药化合物的新任务上明显优于当前最先进的技术，并对两个蛋白质目标的结合力达到纳摩尔范围。作者利用更精确的基于分子动力学的绝对结合自由能计算，展示了生成的分子基于对接的结果，并表明模型生成的一个类药物化合物对人类雌激素受体的预测K D值（结合亲和力的度量值）远超过了早期的典型候选药物和大多数FDA批准的药物对其各自目标的亲和力。
机器之心原创 作者：蒋思源 本文是机器之心第二个 GitHub 实现项目，上一个 GitHub 实现项目为从头开始构建卷积神经网络。在本文中，我们将从原论文出发，借助 Goodfellow 在 NIPS 2016 的演讲和台大李弘毅的解释，完成原 GAN 的推导、证明与实现。 本文主要分四部分，第一部分描述 GAN 的直观概念，第二部分描述概念与优化的形式化表达，第三部分将对 GAN 进行详细的理论推导与分析，最后我们将实现前面的理论分析。 GitHub项目地址：https://github.com/jiq
生物有机体会处理信息，目的是为了实现交互并适应周围环境，以寻找食物、交配、避害等。这些有机体的环境结构可以诱导对环境线索和刺激的适应性反应，并产生深远影响。具备专业优化策略的适应性集体行为在自然界中无处不在。
作者：Rachel Zhang 百度深度学习实验室RD，关注计算机视觉，机器学习，算法研究，人工智能， 移动互联网等学科和产业. 在聚类中我们经常用到EM算法（i.e. Expectation - Maximization）进行参数估计, 在该算法中我们通过函数的凹/凸性，在expectation 和maximization两步中迭代地进行参数估计，并保证可以算法收敛，达到局部最优解。 由于公式实在太多，这里我就手写了……主要讲了以下几个部分： 1. 凸集，凸函数，凹集，凹函数的概念 2.
上传图片/视频/文件是我们经常会遇到的问题，但是一旦图片过大就会导致不好的操作体验。图片上传是前端中常见的的业务场景。无论是前台还是后台，适当的对图片进行压缩处理， 可以显著的提升用户体验。而在后台管理系统中，图片压缩不仅仅能够提升后台管理员操作体验，更是可以防止后台设置过大的图片导致前台图片加载过久，从而影响用户体验。
昨天有给大家分享一个vue3.0 mobile端弹框组件v3popup，今天再来分享一个最新开发的vue3.0 pc桌面版弹窗组件v3layer。功能效果有些类似layer.js，支持流畅拖拽、缩放、最大化及全屏等功能。
3、用户名和密码的验证，应该是用服务器验证，而不单单是在客户端用javascript验证
窗体浮动的场景也比较多，用途也比较大，比如视频监控模块，有时候需要调整大小和位置，而不是作为dock嵌入到布局中，一旦嵌入到布局中，大小和位置都被布局接管了，只能任由布局使唤，按在地上摩擦的那种。所以窗体浮动独立出来以后，就可以当做单独的窗体使用了，八个方位任意调整大小，（做到这里，是不是想起来，很多人写的无边框窗体类，自己写代码实现边框的拉伸调整大小？原来Qt也内置类无边框调整大小的位置哈！）同时窗体可以拖动到任意位置，比如可以拖动到中间部位占领一个位置，能够调整到最佳的16:9的大小效果。此时的视频看起来就很爽了，这个效果其实是Qt内置的，我在自定义的标题栏中增加了双击浮动，再次双击最大化显示的功能而已。
在Web自动化的操作中，我们通常需要使用一些方法来操作浏览器，今天就来学习一下。这一篇宏哥主要是介绍一下，在自动化测试的时候，我们常见的一些浏览器操作有哪些，宏哥将会一一介绍和讲解。
有模型就要定义损失函数(又叫目标函数)，没有损失函数，模型就失去了优化的方向。大家往往接触的损失函数比较少，比如回归就是MSE，MAE，分类就是log loss，交叉熵。在各个模型中，目标函数往往都是不一样的，如下所示：
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首先打开另一个小网站 -- https://www.hwtelcloud.com/products/rpa,下载【设计器】，并进行使用激活；下载【执行器】，让程序自己动；此外还需下载浏览器驱动和安装浏览器插件。关于软件的下载安装等此处就不进行讲解，相信您能搞定！
我都好久没更新了！ 遇到一个效果，之前没有考虑清楚，设置了固定高度，到了后边，产品要加长，我就觉得设计得从新弄张长点的背景图！这不多余么？ 其实分析原图还是可以再切分，再细化到不用改设计图，让我们前端
说明：Merger是一个使用JavaScript实现大部分功能的付款二维码合并程序，界面使用了渐变色，看上去很美观，你可以使用Merger生成一张二维码，或者直接把你的Merger链接发送给对方。Merger会通过User Agent识别对方的客户端，随即展示相应的内容。部署起来也是很方便的，只需要做下简单的配置，再丢到任何一个能够托管静态网页的服务里即可，这样我们可以用来搭建一个属于自己的支付(打赏)页面。
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