动态加载 ExtJS 类库 ExtJS 是一个非常优秀的 JS 框架， 由于 ExtJS 自身非常庞大， 用于开发测试的 ext-all-debug.js 文件达到了 3.24M ， 如果是再加载带注释的...ext-all-debug-w-comments.js 则更是达到了 6M ， 可以说是非常庞大了， 因此动态加载 ExtJS 是很有必要的， 接下来就介绍如何对 ExtJS 做动态加载。...配置 Ext.Loader 启用动态加载 ExtJS 中的动态加载是由 Ext.Loader 来完成的， 默认不启用动态加载， 所以接下来需要做的事配置 Ext.Loader 启用动态加载， 在上面模板的...从图中可以看出， 现在只加载了css和少量的脚本， 并没有加载 ExtJS 额外的组件。...结论 从上面的测试可以看出， 动态加载 ExtJS 是可以的， 但是文件有点儿多， 仅仅创建一个简单的窗口就需要加载 100 多个文件， 所以最终的建议是将所需要的 ExtJS 组件单独编译成一个文件或者直接使用
. // 如果是远端查询模式,则设置store remoteFilter=true,此项将影响store应用过滤时是否重新加载数据 if (isRemote) { store.setRemoteFilter...filters.endUpdate(); ... }, AbstractStore.js onFilterEndUpdate: function() { ... // 如果是远端过滤,则需要重新加载数据...suppressNext) { // 加载数据 me.load(); } } ... }
按ID删除 mongoTemplate.remove(Query.query( Criteria.where("_id").is("documentId")), MyDocument.class);...按其他字段删除 mongoTemplate.remove(Query.query(Criteria.where("fieldName").is("fieldValue")), MyDocument.class...通过 Query 对象和 Criteria 条件，指定要删除的文档的 _id 值或其他字段的值。...总结 MongoDB 的删除操作本质上是根据 _id 字段进行的，但可以通过查询条件来删除符合条件的多个文档。
根据除 _id 以外的字段进行删除，可以使用自定义的查询方法来实现。可以在自定义的查询方法中使用 MongoDB 的查询语法来指定删除条件，从而根据其他字段进行删除。...总结 MongoRepository 默认的删除方法是根据 _id 字段进行删除的，根据除 _id 以外的字段进行删除，可以使用自定义的查询方法来实现。
例如：id="btn-order-detail" onclick="loadOrderDetail()">查看订单详情这样，在用户点击按钮时，便会调用loadOrderDetail...在extjs文件中定义loadOrderDetail()函数，并在该函数中向后端程序发送请求，获取订单详细信息。...例如：function loadOrderDetail() { var orderId = document.getElementById("order-id").value; // 获取选中订单的编号...在extjs文件中定义renderOrderDetail()函数，并在该函数中将获取到的订单详细信息渲染到页面上。...总之，通过以上几个步骤，我们就能够实现在用户点击按钮时加载新页面的功能了。当然，具体的实现方式还需要根据具体业务需求进行调整。
Extjs的窗口是可以加载自己的HTML的，但这样两个页面就相当独立了，传参是个问题 ，网上也没有很好的解答清楚，猫猫今天就说清楚这个模式的传参要点。...一、传参 窗口定义: var win3 = new Ext.Window({ id: 'win3', width: 800, height: 500...id=1', 子窗口内的html怎么取得参数呢？...getUrlParam可以获取url传参 var id = getUrlParam('id'); //得到传过来的ID console.log(id) function getUrlParam...params[param] : params; } 也可以用win3的属性传参,首先要点是要把父页面的窗口id传过来，比如 id是 win3 id='openwin' src='Hrproduct_sel.html
WordPress怎么按分类ID为页面添加相应的class？...这段代码通过判断WordPress分类ID，自动在分类页面和文章页面的 标签中添加“cat-6-id”例如： id”> 1、其中数字为该分类的ID号，前提是主题模板必须使用函数： cat_ID ....'-id'; return $classes;}add_filter('post_class', 'category_id_class');add_filter('body_class', 'category_id_class
net.load vs saver.restore .load() 只能加载.npy文件，.restore() 只能加载 ckpt（checkpoint）文件。
infowindow.close(); }); } id...="result"> id="map_canvas" style="width:100%; height:100%"> function
前面提到保存模型时候的变量参数是依附在计算图的结构上的，但此时我们仅仅将保存模型的变量参数加载进来，并没有加载模型的计算图，所以如果我们想要正常的加载保存模型的变量参数的话，就需要定义一个和保存模型时候一模一样的计算图结构...也就是说保存模型的时候，已经对变量进行初始化了，所以不需要在加载模型的时候进行全局变量的初始化操作了。...下面交换显示的全局初始化变量与加载模型代码交换： ?...仅加载模型中保存的变量 前面说了很多关于加载变量，下面说一说如何加载模型。如果不希望在加载模型的时候重复定义计算图，可以直接加载已经持久化的图。...对于加载模型的操作TensorFlow也提供了很方便的函数调用，我们还记得保存模型时候将计算图保存到.meta后缀的文件中。那此时只需要加载这个文件即可： ?
前言 大部分的webgl框架，比如threejs和babylon等，都可以加载obj和gltf模型。...我们的引擎，基于three封装，同样有加载模型的loader，因此加载obj和gltf模型也是很简单就可以实现的。 不过加载文件都是在线的文件，也就是通过url的形式进行加载。...团队开发的三维可视化平台框架，需要能够上传obj和gltf等格式的模型，在上传前，需要先对模型预览，这就涉及到如何加载本地模型的问题了。 加载本地模型 本文以gltf为例，进行说明。...加载本地模型的思路是这样的： 既然引擎可以通过url的机制，加载模型。 那么如果有一种机制，可以把本地文件及其关联的资源（比如贴图）等转换成url的形式，就可以进行使用loader进行访问了。...加载本地模型 有了上述基础知识，大致的思路就出来了： 首先 加载本地文件，读取file对象（可能是多个File对象，因为一个模型可能包括多个资源文件）。
本次将一个使用Pytorch的一个实战项目，记录流程：自定义数据集->数据加载->搭建神经网络->迁移学习->保存模型->加载模型->测试模型 自定义数据集 参考我的上一篇博客：自定义数据集处理 数据加载...shape) optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=lr) criteon = nn.CrossEntropyLoss() 保存、加载模型...pytorch保存模型的方式有两种： 第一种：将整个网络都都保存下来 第二种：仅保存和加载模型参数（推荐使用这样的方法） # 保存和加载整个模型 torch.save(model_object..., 'model.pkl') model = torch.load('model.pkl') # 仅保存和加载模型参数(推荐使用) torch.save(model_object.state_dict(...model.pkl则是第一种方法保存的 [在这里插入图片描述] 测试模型 这里是训练时的情况 [在这里插入图片描述] 看这个数据准确率还是不错的，但是还是需要实际的测试这个模型，看它到底学到东西了没有
map.put("result", result); } return map; } /**部署流程定义(根据ui.modeler的 modelId部署) * @param modelId 模型...ID * @return 部署ID fhadmin.org */ protected String deploymentProcessDefinitionFromUIModelId(String....addBpmnModel(model.getKey() + ".bpmn", bpmnModel).deploy(); return deployment.getId(); //部署ID
存储自动加载users.json这个url中的User模型实体的集合。...排序；它会被过滤为仅包含name为‘ED’的用户，并且数据会根据年龄按降序分组排列。...首先，貌似每一个使用这个User模型的Store都将需要用同样的方式加载它们的数据，因此我们避免了为每一个Store都重新定义代理。第二，我们现在可以不用Store就加载和保存模型数据了。...配置你模型的代理在任何地方加载数据是很容易的，并且他们的阅读器可以处理任何回应（response）形式。使用ExtJS 3，模型和存储在框架的许多的组件如Grid，Tree和Form被用到。...验证（Validations） 随着对数据的验证支持，ExtJS 4模型功能变得更加丰富。为了展示这个功能，我们将构建一个我们在上面为了关联使用过的例子。首先，让我们向User模型添加一些验证。
需要注意的几点： 1.调试环境下进行的资源加载方式到打包出来后不一定能够使用。.../RuntimeActor/RuntimeCameraBP.RuntimeCameraBP_C"; 2>使用UE4编辑器的Copy Reference即可，除了蓝图类要加 _C 其他的资源应该都可以加载...关于动态资源生成的几种方式 资源加载远不止我列出这几种方式，会有更多。 1>代码方式如何Spawn蓝图类？...1 如何非构造函数方式加载一个uasset(直接代码写中文以及中文图片的命名方式的习惯不好，不要学我) //静态方法, 加载uasset的资源，比如UI贴图等。...//.h中声明一下 加载一个蓝图类 UPROPERTY() TSubclassOf BP_1; //构造函数中实现, 加载一个蓝图类 BP_1 = LoadClass<AActor
[阿里DIN] 模型保存，加载和使用 0x00 摘要 Deep Interest Network（DIN）是阿里妈妈精准定向检索及基础算法团队在2017年6月提出的。...本文是系列第 12 篇 ：介绍DIN模型的保存，加载和使用。 0x01 TensorFlow模型 1.1 模型文件 TensorFlow模型会保存在checkpoint相关文件中。...当某个保存的TensorFlow模型文件被删除时，这个模型所对应的文件名也会从checkpoint文件中删除。...它先加载模型文件； 提供checkpoint文件地址后，它从checkpoint文件读取权重数据初始化到模型里的权重变量； 将权重变量转换成权重常量 （因为常量能随模型一起保存在同一个文件里）； 再通过指定的输出节点将没用于输出推理的...，我们在加载之后，打印出图中对应节点： graph = load_graph('.
一、 类加载器 ClassLoader即常说的类加载器，其功能是用于从Class文件加载所需的类，主要场景用于热部署、代码热替换等场景。...throw new Error(oops); } } } sclSet = true; } } 二、双亲委派模型...ClassLoader的双亲委派模型中，各个ClassLoader之间的关系是通过组合关系来复用父加载器。...类加载器的层级查找顺序依次为：启动类加载器，扩展类加载器，系统类加载器。系统类加载器是默认的应用程序类加载器。...这样的好处是不同层次的类加载器具有不同优先级，比如所有Java对象的超级父类java.lang.Object，位于rt.jar，无论哪个类加载器加载该类，最终都是由启动类加载器进行加载，保证安全。
方法一(推荐)：第一种方法也是官方推荐的方法，只保存和恢复模型中的参数。...the_model = TheModelClass(*args, **kwargs)the_model.load_state_dict(torch.load(PATH))使用这种方法，我们需要自己导入模型的结构信息...方法二：使用这种方法，将会保存模型的参数和结构信息。...state_dict'])print("=> loaded checkpoint '{}' (epoch {})".format(args.evaluate, checkpoint['epoch']))获取模型中某些层的参数对于恢复的模型
PyTorch提供了两种主要的方法来保存和加载模型，分别是直接序列化模型对象和存储模型的网络参数。...这种方法可以方便地保存和加载整个模型，包括其结构、参数以及优化器等信息。...='cpu', pickle_module=pickle) 在使用 torch.save() 保存模型时，需要注意一些关于 CPU 和 GPU 的问题，特别是在加载模型时需要注意 : 保存和加载设备一致性...移动模型到 CPU: 如果你在 GPU 上保存了模型的 state_dict，并且想在 CPU 上加载它，你需要确保在加载 state_dict 之前将模型移动到 CPU。...移动模型到 GPU: 如果你在 CPU 上保存了模型的 state_dict，并且想在 GPU 上加载它，你需要确保在加载 state_dict 之前将模型移动到 GPU。
保存和加载模型 在新版的python中，可以借助joblib库实现对训练得到的模型进行保存和加载。 对模型的保存需要利用到该库里的dump函数，加载的话则借助load函数：
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