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
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。
作者：tobynzhang 腾讯PCG算法工程师 |导语 关于各类损失函数的由来，很多地方，如简书、知乎都有相关文章。但是很少看到统一成一个体系的阐述，基本都是对一些公式的讲解。实际上这一系列的损失函数都是有一整套数学体系的，可以互相推导互相转化的。作者特地做了一些整理，水平有限，方便读者查阅。水平有限，大佬勿喷，感激不尽~ 一、概述 各类有监督算法的本质其实都是在于：用样本观察值去估计随机事件的实际分布。举个例子，推荐算法，其实就是使用观察到的用户行为，如点击行为，去估计用户点击这个随机事件的实际
不知看过多少次极大似然估计与最大后验概率估计的区别，但还是傻傻分不清楚。或是当时道行太浅，或是当时积累不够。
主成分分析(PCA)是一种降维算法，通常用于高维数据降维减少计算量以及数据的降维可视化。在本文中，我将从机器学习的角度来探讨主成分分析的基本思想。本次只涉及简单的PCA，不包括PCA的变体，如概率PCA和内核PCA。
生成对抗网络（GAN）通过两个无监督神经网络学习建模数据分布，这两个神经网络互相拉锯，每一个都试图最小化对方试图最大化的目标函数。最近 LSTM 之父 Jürgen Schmidhuber 在一篇综述论文中，将 GAN 这一博弈策略与应用无监督极小极大博弈的早期神经网络关联起来。而这篇论文中提到的早期神经网络 Adversarial Curiosity、PM 模型均出自 Jürgen Schmidhuber。
是一个非常复杂的分布，那么使用这种方式难以获得一个比较理想的模型。这种强制性的约束会带来各种限制，而我们则是希望
今天我们来实现自定义标题栏的实现，这里面用到了布局，鼠标事件重写等知识点，首先还是自定义标题栏的创作，像下面这样，可放大，可缩小，并且随着窗体大小的改变，控件做自适应调整。有没有感觉狗子的界面做的越来越好看，哈哈，其实只是想告诉大家，孰能生巧，第一次可能很丑，慢慢来嘛，我第一次也被人喷过。废话不多说，看实现。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1680176.html
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
场景：在mid加载子窗体的时候如果指定WindowState为Maximized，加载完成后主窗体会显示最大化、最小化、关闭的按钮图标。
但是如果其他程序也置顶，后来的置顶就会覆盖之前的置顶，所以我们要保证我们的窗口永远置顶就要做如下设置。
文章背景：用户窗体是Excel中的UserForm对象。在使用UserForm时，曾经目前遇到过两个问题。
这是专栏《AI初识境》的第11篇文章。所谓初识，就是对相关技术有基本了解，掌握了基本的使用方法。
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：
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 电脑上的快捷键有很多，那么你知道怎么才能快速最小化窗口吗?下面由学习啦小编为你整理了电脑按哪个键可以使窗口最小化的相关方法，希望对你有帮助! 电脑最小化窗口的
http://blog.csdn.net/hmsiwtv/article/details/7562015
通过以上的管理动作，团队通常都能正常运转起来：输入目标->目标对齐->项目/团队管理->目标达成。但是对于管理者主要的工作内容其实还是执行，并没有深入参与目标的制定与输出。
一种方法是可以在窗体的属性面板将窗体的 ControlBox属性设置为false，或者在窗体的构造函数中这样写：
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。
原文链接：http://blog.csdn.net/humanking7/article/details/52598085
事件监听器 与 事件是一一对应的 , 只需要将事件的 Event 改成 Listener 即可 ;
生成对抗网络(GANs)近年来在人工智能领域，尤其是计算机视觉领域非常受欢迎。随着论文“Generative Adversarial Nets” [1]的引入，这种强大生成策略出现了，许多研究和研究项目从那时起兴起并发展成了新的应用，我们现在看到的最新的DALL-E 2[2]或GLIDE[3](这两个应用都是使用扩散模型开发的，这是生成模型的最新范式。然而但是GAN今天仍然是一个广泛使用的模型)
来源：DeepHub IMBA 本文约2300字，建议阅读5分钟 本文详细解释了GAN优化函数中的最小最大博弈和总损失函数是如何得到的。 生成对抗网络(GANs)近年来在人工智能领域，尤其是计算机视觉领域非常受欢迎。随着论文“Generative Adversarial Nets” [1]的引入，这种强大生成策略出现了，许多研究和研究项目从那时起兴起并发展成了新的应用，我们现在看到的最新的DALL-E 2[2]或GLIDE[3](这两个应用都是使用扩散模型开发的，这是生成模型的最新范式。然而但是GAN今天仍
引言 短短三年时间，变分编码器VAE（Variational Auto-encoder）同GAN一样，成为无监督复杂概率分布学习的最流行的方法。VAE之所以流行，是因为它建立在标准函数逼近单元，即神经网络，此外它可以利用随机梯度下降进行优化。本文将解释重点介绍VAE背后的哲学思想和直观认识及其数学原理。 VAE的最大特点是模仿自动编码机的学习预测机制，在可测函数之间进行编码、解码。同GAN类似，其最重要的idea是基于一个令人惊叹的数学事实：对于一个目标概率分布，给定任何一种概率分布，总存在一个可微的可测
据了解，三星天津工厂现有员工约2600名，每年的智能手机产能在3600万部左右。而有关员工的后续安排，三星方面表示，和此前关闭的深圳工厂不同，因为天津工厂人数较多，所以三星无法提供同等的经济补偿。所以天津工厂员工有两个选择：一是转移到另外的三星企业里，二是离职。
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)
在我刚开始学机器学习的时候也是闹不懂这三者的区别，当然，嘿嘿，初学者的你们是不是也有那么一丢丢迷茫呢？那么今天咱们就把这样的问题解决了！
方法有两个参数：第一个参数lpCmdLine为路径+程序、第二个参数nCmdShow为展示方式。
Windows窗体是Microsoft .NET Framework中提供的一种可视化用户界面（GUI）组件，它提供了一个容器，可以在其中添加其他控件，例如按钮、文本框、标签等，以便用户与应用程序交互。通过向窗体添加控件，并使用事件处理程序来响应用户交互，可以创建功能强大的Windows桌面应用程序。
Window控件是一个基础，它是其它控件的容器，我们可以通过修改其中的一些属性来设置窗体的显示效果，下面说一些最常用的属性：
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。
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
3.可能会出现的错误 子弹窗获取不到父页面的json 我在父页面的成功事件里重置了json，之前用着没事，但是我把子弹窗页面放在了static文件夹，父页面放在了template文件夹里，这时候子弹窗还没渲染json就被重置了，导致取不到数据。
我们从统计物理学的第一原则和有机体必须维持其存在的核心要求开始——也就是说，避免令人惊讶的状态——然后引入自由能的最小化作为这个问题的计算上易处理的解决方案。本章揭示了近似贝叶斯推理中变分自由能的最小化和模型证据(或自证)的最大化之间的形式等价，揭示了自由能和自适应系统的贝叶斯观点之间的联系。
主动推理是一种建模生物和人工智能代理行为的概率框架，源于最小化自由能的原则。近年来，该框架已成功应用于多种旨在最大化奖励的情境中，提供了与替代方法相媲美甚至有时更好的性能。在本文中，我们通过展示主动推理代理如何以及何时执行最大化奖励的最优操作，澄清了奖励最大化与主动推理之间的联系。确切地说，我们展示了在何种条件下主动推理产生贝尔曼方程的最优解，该方程是模型驱动的强化学习和控制的几种方法的基础。在部分观察到的马尔可夫决策过程中，标准的主动推理方案可以产生规划时域为1时的贝尔曼最优操作，但不能超越。相反，最近开发的递归主动推理方案（精细推理）可以在任何有限的时间范围内产生贝尔曼最优操作。我们通过讨论主动推理与强化学习之间更广泛的关系，补充了这一分析。
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。
在现代生活中，电脑已经普及到方方面面。无论是休闲娱乐，还是上班办公，它都陪在我们身边，成为我们生活中不可分割的一部分。
我们展示了如何将一个诺贝尔经济学奖获奖理论应用于股票市场，并使用简单的Python编程解决由此产生的优化问题。
今天在PD Lib和DL斗智斗勇时，突然想起了自己非常想学的GAN，机缘巧合下便百度了，得到了以下两篇文章：
# FindWindow(lpClassName=None, lpWindowName=None) 窗口类名 窗口标题名
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
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
贝叶斯决策论是概率框架下实施决策的基本方法。朴素贝叶斯属于生成式模型，即先对联合分布P(x,c)建模，然后再由此获得后验概率P(c|x)，朴素贝叶斯分类的是所有属性之间的依赖关系在不同类别上的分布。
easyui1.3.2版本,window的弹出不会居中了。而dialog是会居中的,我们必须为为window的open事件做扩展 代码如下：只要加入以下代码即可.如果你是看了MVC项目系列的，把他放到jquery.easyui.plus.js里面就可以了 //让window居中 var easyuiPanelOnOpen = function (left, top) { var iframeWidth = $(this).parent().parent().width(); var
在之前的博客中写的 AWT 界面程序 , 右上角有三个按钮 , 分别是 最小化 , 最大化 , 关闭 按钮 ,
全局优化与局部优化的理念完全不同（全局优化求解器通常被称为随机求解器，试图避免局部最优点）。
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是大多数 AI 从业者比较熟悉的概念。它是一种在分类与回归分析中分析数据的监督式学习模型与相关的学习算法。给定一组训练实例，每个训练实例被标记为属于两个类别中的一个或另一个，SVM 训练算法创建一个将新的实例分配给两个类别之一的模型，使其成为非概率二元线性分类器。SVM 模型将实例表示为空间中的点，这样映射就使得单独类别的实例被尽可能宽的明显的间隔分开。然后，将新的实例映射到同一空间，并基于它们落在间隔的哪一侧来预测所属类别。
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