我给DouWeather（后称DW）的定位是网页小组件，也是出于这个考虑，我参考了如iOS系统的小部件、新版MIUI系统小组件、鸿蒙系统小部件、win11小组件，发现都无一例外具有同一特征：扁平化，圆角，选用无衬线字体，元素风格简洁，并且四者都在或背景或图标中大量使用渐变，使小部件表现得较为灵动。其中win11小部件添加了浅阴影，可能是为了让小部件从亚克力背景中凸显出来。
遇到一个新的问题，总是离不开3W原则（What，Why，hoW），下面是对python代码静态检测工具pylint的学习：
本文是 基于Vite+AntDesignVue打造业务组件库[1] 专栏第 3 篇文章【实战案例：初探工程配置 & 图标组件热身】，我将从业务系统中最基础的图标组件入手，带着读者们练练手找找感觉，快速进入开发状态，顺便了解一些基本的前端工程配置。
机器之心整理 作者：Wan Zhen 参与：机器之心编辑部 吴恩达的 DeepLearning.ai 已经于 1 月 31 日发布了最后一门课程。近日，来自重庆大学的 Wan Zhen 制作了一份深度学习专项课程笔记，该笔记从神经网络与深度学习基础、提升深度神经网络性能和卷积神经网络三门课程出发详细解释了关键概念与作业代码。本文概括性地介绍了这三课的主要内容，并选择每个课程主题比较有意思的知识点进行介绍。 资源链接：https://pan.baidu.com/s/1oAqpmUe 提取密码（已失效） 在这份
大家可以叫我黄同学(博客名:Huang Supreme)，一个应用统计硕士，爱好写一些技术博客，志在用通俗易懂的写作风格，帮助大家学到知识，学好知识!
喜欢二次元的朋友一定对大名鼎鼎的live2d技术并不陌生，live2D是一种应用于电子游戏的绘图渲染技术，技术由日本Cybernoids公司开发，通过一系列的连续图像和人物建模来生成一种类似三维模型的二维图像。
版权声明：本文为博主原创文章，转载请标明出处。 https://blog.csdn.net/lyhhj/article/details/50582900
一直以来文本编辑器用了不少，一旦习惯了就不愿意轻易改动了。从emeditor,ultraeditor，notepad++这些工具用到如今，似乎已经习惯了ultraeditor的感觉，如果一定要在这些编辑器找到一个亮点，对我来说就是列编辑模式。 当然上面的工具大家很清楚，emditor,ultraeditor是要付费的，notepad++是免费的。实际上我们很多人用都似乎忽略了这个问题，好像本来就是免费的。 为什么会突然冒出来对于文本编辑器的想法呢，还是下午的时候调研web框架的时候，对于前端
Google Colab NoteBook可实现数据科学的民主化。允许所有人— AI研究人员，艺术家，数据科学家等。—在每台设备（甚至在智能手机）上享受机器和深度学习的功能。只需运行单元，更改参数，值和源，即可享受AI的多样性。
托盘图标，就是底部任务栏托盘，可以直接遍历，如果需要输出任务栏中的图片内容可使用如下方式。
本系列为吴恩达老师《深度学习专项课程(Deep Learning Specialization)》学习与总结整理所得，对应的课程视频可以在这里查看。
前言 大家好,前不久呢,我给大家推荐过很多的免费学习的网站,今天呢,我给大家推荐个绿色的免费下载的网站,省去大家在互联网上下载乱七八糟的软件而导致不必要的麻烦! 视频教程 1、网站首页 2、网站给我
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构造实体几何CSG全称Constructive solid geometry，是3D计算机图形学中构建模型的常用技术，可通过合并Union、相减Subtraction和相交Intersction的三种
本篇博客，菌哥为大家带来的是大数据实战【千亿级数仓】阶段三的内容。
一、Momentum 1. 计算dw、db. 2. 定义v_db、v_dw \[ v_{dw}=\beta v_{dw}+(1-\beta)dw \] \[ v_{db}=\beta v_{db}+(1-\beta)db \] 3. 更新dw、db \[ dw=w-\alpha v_{dw} \] \[ db=b-\alpha v_{db} \] 二、RMSprop 1. 计算dw、db. 2. 定义s_db、s_dw (这里的平方是元素级的) \[ s_{dw}=\beta s_{dw}+(1-\be
构造实体几何CSG全称Constructive solid geometry，是3D计算机图形学中构建模型的常用技术，可通过合并Union、相减Subtraction和相交Intersction的三种取集的逻辑运算，将立方体、圆柱体和棱柱等简单的基础模型，嵌套组合成更复杂三维模型。 CSG的算法这些年来已有各种语言平台版本实现，C++版主流的是 http://opencsg.org/ 已有众多基于该开源类库的应用案例，JavaScript语言较早版实现 http://evanw.github.io/csg.
在软件调试中，一种有效的方法是用打断点，这样可以实时看到堆栈，变量，寄存器的变化，那调试器是如何完成源代码和执行指令的关联呢？本篇来解答这个问题。
Adam refer to Adaptive Moment estimation.
基于FPGA的均值滤波（四） 之除法电路模块 假定求和结果为sum，计算后的均值为Average，则有 可以通过上式的计算误差为： 以5x5的窗口为例，将除法电路加上后得到的求均值电路如下图所示： r
RAC的一大优点就是可以跨节点进行并行计算，那么如何控制并行运算？这就是这篇文章要讨论的内容。
图像分割（五） 之基于FPGA的局部自适应分割 子模块设计 数据累加模块add_tree 数据累加模块负责将窗口内所有元素与均值之差的平方相加，这里还是采用以前的加法思路：每个加法器限制两个输入，这样
背景：在深度学习优化算法，如:Momentum、RMSprop、Adam中都涉及到指数加权平均这个概念。为了系统的理解上面提到的三种深度学习优化算法，先着重理解一下指数加权平均(exponentially weighted averages) 定义 指数移动平均（EMA）也称为指数加权移动平均（EWMA），是一种求平均数的方法，应用指数级降低的加权因子。 每个较旧数据的权重都呈指数下降，从未达到零。 m个数据的数据集\({[\theta_1,\theta_2,...,\theta_m]}\) ； 平均
方法是类或对象的行为特征的抽象，方法是类或对象最重要的组成部分， 但从功能上来看，方法完 全类似于传统结构化程序设计里的函数 值得指出的是， Java里的方法不能独立存在 ，所有的方法都必须定义在类里 ，方法在逻辑上要么属于类，要么属于对象。
-resource_sharing用于对算数运算（加法、减法和乘法）实现资源共享，以节约LUT资源，有3个值：auto、off和on，默认是auto。
本文是《维度建模》后续文章的基础。我们首先从宏观层面上考察数据仓库和商业智能（Data Warehousing and Business Intelligence，DW/BI）系统。DW/BI系统首先应该仔细考虑的问题是业务需求。《维度建模》系列文章将紧紧抓住业务需求这一要点，逐步深入探讨逻辑设计、物理设计以及采用有关技术和工具的决策等问题。
人体姿态识别是计算机视觉领域的重要研究课题之一，它对于人机交互、虚拟现实、体育分析等应用具有广泛的潜在价值。OpenPose是一种广为人知的开源人体姿态估计系统，它能够从图像或视频中准确地检测并估计人体的关键点位置。然而，为了进一步提升姿态估计的精度和稳定性，近期推出的OpenPose DW（Deep and Wide）架构在关键点识别方面取得了显著进展。
有道笔记-shell 读取文件行 最近通过Spark Streaming消费Kafka数据，消费的数据落到hdfs，一分钟一个小文件，昨天架构那边的同事告诉我要清理历史文件，但是目录太多，手动删比较慢，于是想到可以把文件目录都拿到，写入文本 path_to_clean.txt，通过shell循环读路径，并执行删除。
本文介绍了深度学习的可解释性和可视化工具，并提供了几种实现方式。通过这些工具，我们可以更好地理解模型的工作原理，从而更好地进行优化和调试。
深度学习难以在大数据领域发挥最大效果的一个原因是，在巨大的数据集基础上进行训练速度很慢。而优化算法能够帮助我们快速训练模型，提高计算效率。接下来我么就去看有哪些方法能够解决我们刚才遇到的问题或者类似的问题
值传递是指在调用函数或者方法时将实际参数复制一份传递到函数中，这样在函数中如果对参数进行修改，将不会影响到实际参数。
awk是一个处理文本的编程语言工具，能用简短的程序处理标准输入或文件、数据排序、计算以及生成报表等等。 在Linux系统下默认awk是gawk，它是awk的GNU版本。可以通过命令查看应用的版本：ls -l /bin/awk 基本的命令语法：awk option 'pattern {action}' file 其中pattern表示AWK在数据中查找的内容，而action是在找到匹配内容时所执行的一系列命令。花括号用于根据特定的模式对一系列指令进行分组。 awk处理的工作方式与数据库类似，支持对记录和字段处理，这也是grep和sed不能实现的。 在awk中，缺省的情况下将文本文件中的一行视为一个记录，逐行放到内存中处理，而将一行中的某一部分作为记录中的一个字段。用1,2,3...数字的方式顺序的表示行（记录）中的不同字段。用$后跟数字，引用对应的字段，以逗号分隔，0表示整个行。
本文介绍了 Zeppelin 是什么、能做什么，以及 Zeppelin 的特性、组件和扩展。主要内容包括：Zeppelin 是基于 Apache Spark 的开源大数据可视化分析平台，支持交互式查询、实时数据可视化和机器学习等功能。Zeppelin 的特性包括支持多种数据源、提供交互式查询、支持实时数据可视化、提供机器学习接口等。Zeppelin 的组件包括： Notebook：交互式查询工具，支持多种编程语言； Interpreter：解释器，支持多种编程语言； Notebook Server：服务端，支持交互式查询； Shell：命令行工具，支持交互式查询； Spark：基于 Spark 的数据科学平台，支持交互式查询； ML：机器学习平台，支持交互式查询； Gallery：数据可视化模块，支持数据可视化； Extensions：扩展模块，支持自定义功能。
本篇博客，博主为大家带来的是关于数据仓库中一个非常重要的知识点缓慢变化维的讲解!
由于80年代/ 90年代的普通反向传播算法收敛缓慢，Scott Fahlman发明了一种名为Quickprop[1]的学习算法，它大致基于牛顿法。他的简单想法在诸如“N-M-N编码器”任务这样的问题域中优于反向传播(有各种调整)，即训练一个具有N个输入、M个隐藏单位和N个输出的de-/ Encoder网络。Quickprop的方法之一是寻找特定领域的最佳学习率，或者更确切地说:适当地动态调整学习率的算法。
当然，输入的位宽可能会影响最终的解题思路和最终的实现可能性。但位宽在一定范围内，譬如8或者32，解题的方案应该都是一致的，只是会影响最终的频率。后文针对这一题目做具体分析。（题目没有说明重复元素如何处理，这里认为最大值和次大值可以是一样的，即计算重复元素）
在《基于FPGA的多级CIC滤波器实现四倍抽取一》和《基于FPGA的多级CIC滤波器实现四倍抽取二》中我们先来了解滑动平均滤波器、微分器、积分器以及梳状滤波器原理以及它们的幅频响应。此篇我们将用verilog实现基于FPGA的多级CIC滤波器实现四倍插值。
嗨，欢迎来到异星球，我是小怪同志。这篇文章主要讲解一下什么是Dreamweaver软件，以及软件下载和安装。请一起学习吧。
基于FPGA的Sobel算子（二） 之Sobel算子计算电路 为了尽量利用FPGA的并行性，可以考虑同时进行X方向和Y方向的计算。同时，由于，模板的数值为1和2或者-1，-2，我们考虑将负数和正数相加后再整体做减法。模板元素为2时直接进行移位操作则简单地多。 同时得到窗口内9个像素的值比较简单。两个行缓存加上当前行即可同时得到3行图像数据，将3行数据分别打两排即可得到一个窗口9个限售股数据。将9个数据命名如下表： Sobel(0)Sobel_r(0)Sobel_r2(0)Sobel(1)Sobel_r(1)
<?php /** * *函数：调整图片尺寸或生成缩略图 *返回：True/False *参数： * $Image 需要调整的图片(含路径) * $Dw=450 调整时最大宽
Pytorch的load方法和load_state_dict方法只能较为固定的读入参数文件，他们要求读入的state_dict的key和Model.state_dict()的key对应相等。
– 临时表1 create table public.member_tmp1 ( member_id varchar(64), phoneno varchar(20), dw_beg_date date, dw_end_date date, dtype char(1), dw_status char(1), dw_ins_date date )with(appendonly=true,compresslevel=5) – 压缩级别 distributed by (member_id)
然后我在讲课的时候发现同学们用的编辑器各不相同，有的同学用的是editplus，有的甚至用的是老掉牙的DW，这我就不能忍受了，今天晚上给大家推荐几款比较Ok的编辑器。
hdfs 增删查等基本操作 查看 hadoop fs -ls /user/hadoop/dw_realtime/config/ 删除文件 hadoop fs -rm /user/hadoop/dw_realtime/config/id.properties 删除目录及文件 hadoop fs -rmr /user/hadoop/dw_realtime/config/ # or hadoop fs -rm -r /user/hadoop/dw_realtime/config/ 创建目录 hadoop f
各类网站层出不穷，包括公司网站、企业网站以及交友网站和婚恋网站等，在网站开发团队和程序员的共同协作下，能够完成网站建设和网站内容填充工作，dw是一款功能丰富、性能强大的网页制作软件，dw网站建设css样式边框设置方法是怎样的？dw网站建设分为哪些步骤？
1. Mini-batch梯度下降法 介绍 假设我们的数据量非常多，达到了500万以上，那么此时如果按照传统的梯度下降算法，那么训练模型所花费的时间将非常巨大，所以我们对数据做如下处理： 如图所示，我
同使用动量的梯度下降一样，RMSprop的目的也是为了消除垂直方向的抖动，使梯度下降快速收敛。
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