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ExtJs学习笔记(11)_Absolute布局和Accordion布局

div+css来进行页面布局(不过经测试,在最新的Firefox3下,部分功能好象有点问题),今天我们来学习二种最基本的布局 1.Absolute 布局:这种最容易理解,直接用x,y值来绝对定位组件 2.Accordion...布局:Accordion意为"手风琴",即最终效果可以象手风琴那样拉来拉去,说白了,就是类似QQ面板的功能 下面通过示例代码观察一下效果: <!...                    frame: true                 })             ]         })         win.show(); //layout:Accordion...(类似QQ面板的布局) var win2 = new Ext.Window({             title: "Accordion Layout",             height...width: 200,             x: 420,             y:10,             plain: true,             layout: 'accordion

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    NIPS 2024 | 眼动引导的多模态对齐用于医学表示学习

    在这项工作中,作者提出了眼动引导的多模态对齐(EGMA)框架,利用眼动数据来更好地对齐医学视觉和文本特征。...由于眼动数据紧密连接了文本和局部视觉信息,在从部分B获取辅助信息后,作者引入了眼动引导的精炼对齐训练策略,如图2的C和D部分所示。...眼动引导的细粒度对齐 对比学习的核心思想是将相关样本的特征拉近,同时将不相关样本的特征推远。...因此,作者将二值化,将非零区域设置为1,得到眼动引导标签矩阵。在此步骤之后,作者计算和的多标签交叉熵(MLCE)损失,完成正样本对之间的细粒度对齐优化,如下所示: 其中,是多标签交叉熵损失。...随后,作者计算细粒度特征和。然后,作者将替换为更新后的,并在公式1中计算细粒度图像到文本损失和文本到图像损失。作者的眼动引导细粒度(EGF)对齐损失公式如下: IV.

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    数据存储和内存对齐

    区是从A1开始的:第1区就是A1,第2区就是A2…第N区就是(A0+N)H 位也是从A1开始的:第1个字就是A1,第2个字就是A2…第N个字就是(A0+N)H 区位码就是区和位拼接。...也就是说: 小端存储的时候,数据的表示和存储顺序是相反的。也就是低位在前。 大端存储的时候,数据的表示和存储顺序是相同的。也就是高位在前。 上面的例子给人的感觉不是很直观:0x123456。...内存对齐 创建一个结构体,在里面定义各种变量,变量的定义顺序会影响结构体最终占用的空间。...结构体内嵌套结构体,占用空间不变:结构体本身已经进行了内存对齐 考虑内存对齐,只需要考虑基本数据类型的对齐。...选中占用空间最大的变量对齐。

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    人脸检测和对齐算法MTCNN

    在MTCNN算法中,主要有三点的创新: MTCNN的整体框架是一个多任务的级联框架,同步对人脸检测和人脸对齐两个项目学习; 在级联的框架中使用了三个卷积网络,并将这三个网络级联起来; 在训练的过程中使用到了在线困难样本挖掘的方法...; 这三个方面的设计都是为了能够提升最终的检测和对齐的效果。...训练目标 在上述的三个网络中,都包含了三个目标,分别为face classification,bounding box regression和facial landmark localization。...\beta _i^j 是两个超参,但是在[1]中,给出了固定的值,其中 \beta _i^j\in \left \{ 0,1 \right \} , \alpha _j 的值为: P-Net和R-Net...回顾MTCNN算法,整体的框架是一个多任务的级联框架,同步对人脸检测和人脸对齐两个项目学习,并且在级联的框架中使用了三个卷积网络,并将这三个网络级联起来,一步一步对结果精修,使得能够得到最终理想的效果,

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    人脸检测和对齐算法MTCNN

    在MTCNN算法中,主要有三点的创新:MTCNN的整体框架是一个多任务的级联框架,同步对人脸检测和人脸对齐两个项目学习;在级联的框架中使用了三个卷积网络,并将这三个网络级联起来;在训练的过程中使用到了在线困难样本挖掘的方法...;这三个方面的设计都是为了能够提升最终的检测和对齐的效果。...训练目标在上述的三个网络中,都包含了三个目标,分别为face classification,bounding box regression和facial landmark localization。...i^{box} 是模型产出的结果,y_i^{box}\in \mathbb{R}^4 表示的是标注的bounding box,其中每一个bounding box是由四维数据组成,分别为:左上点坐标,长和宽...回顾MTCNN算法,整体的框架是一个多任务的级联框架,同步对人脸检测和人脸对齐两个项目学习,并且在级联的框架中使用了三个卷积网络,并将这三个网络级联起来,一步一步对结果精修,使得能够得到最终理想的效果,

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    H2 数据库入门和基本使用

    一、H2数据库安装 1、H2官方下载 H2官网:http://h2database.com/html/main.html H2教程一:https://www.ctolib.com/docs/sfile...3、登录H2数据库 选择安装版的好处是安装之后有 H2 Console 图标,点击图标可以直接启动H2并使用默认浏览器访问H2登录页面 ? ?...2、./ 读取的路径在%H2%/bin,如果用默认的 ./ 创建数据库,则在%H2%/bin下创建数据库 xx.mv.db 文件 ? ?...: + 数据库路径 + 数据库名称 (2) jdbc:h2:tcp://localhost/ + 数据库路径 + 数据库名称 jdbc:h2:file:D:/Program Files (x86)/H2...\H2\hello_world.csv'); 三、中文乱码解决 H2数据库导出CSV数据默认字符编码虽然是UTF-8,但是分隔符是 逗号 在导入的时候会中文乱码,解决办法是导出和导入时指定分隔符为

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    C语言:--位域和内存对齐

    这节写点什么,就写位域和内存对齐吧。 位域 位域是指信息在保存时,并不需要占用一个完整的字节,而只需要占几个或一个二进制位。为了节省空间,C语言提供了一种数据结构,叫“位域”或“位段”。...位域的使用和结构成员的使用相同,其一般形式为:位域 变量名.位域名 位域允许用各种格式输出。 1. 在C中,位域可以写成这样(注:位域的数据类型一律用无符号的,纪律性)。...实现内存对齐可以提高CPU的性能,比如处理器能一次取出8个字节,这个时候必须要求数据地址要8字节对齐,这个是和CPU和储存器的外围电路决定的,在内存对齐的情况下,CPU从储存器取出这8个字节只需要一个时钟周期...必须4字节对齐,对于double,必须8字节对齐),这很大程度上提高了储存器和CPU的工作性能,但是对存储空间的浪费比较严重;对于Linux,惯例是8字节数对齐4字节边界(比如double可以4字节对齐...明天和后天将更新C的debug调试篇,主要是gcc和vs2017调试

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