我们在前几篇的文章里介绍了好几款动态的数据图表，我们可以通过图表进行数据的交互，今天我们再来介绍一款 滚动条控件的 折线图，我们先来看做好的图表：
文章索引 4.3 控件 4.3.1 活动指示器 4.3.2 添加联系人按钮 4.3.3 日期时间选择器 4.3.4 详情展开按钮 4.3.5 信息按钮 4.3.6 标签 4.3.7 网络活动指示器 4.3.8 页面控件 4.3.9 选择器 4.3.10 进度视图 4.3.11 刷新控件 4.3.12圆角矩形按钮 4.3.13 分段控件 4.3.14 滑块 4.3.15 步进器 4.3.16 开关按钮 4.3.17 系统按钮 4.3.18文本框 4.4.1 警告框 4.4.2 操作列表 4.4.3模态视图
Echarts 折线图是图表中最常用的显示形式之一。使用 Echarts 做出基本的折线图很简单，但要是想把多组数据放在一张图表中，展示的漂亮又直观就不容易了。本文将带领大家从最基本的折线图，一步步完善，最终做出可读性很高的可视化图表。
论文标题：SSMix: Saliency-Based Span Mixup for Text Classification
散点图的缺点也很明显：散，无法一眼看到想要关注的重点对象（本例是产品），这主要是由于类别标签全部显示，密密麻麻造成的。我们可以使用一点小技巧解决这一问题。例如，只对Top10库存的产品标记颜色和类别标签：
我们安装完app后第一次打开app，通常都会有一个翻页图片形式的app引导简介说明。下面我们来实现这个功能.ViewPager这个组件与ListView和RecyclerView在使用上有很高的相似处，所以你如果学习过以上两种列表滚动控件，可以基于它们帮助你理解ViewPager的使用。
两篇文章为大家介绍，第一篇针对会话问题产生，提出一种新的增强动态推理网络，该网络基于一般的编解码器动态的集成了一个推理过程，使得该网络可以更好地理解文章中提出的问题和接下来要问的问题。第二篇主要针对当前语义解释器直接将输入句子转换成逻辑形式的问题，提出使用生成验证框架来决此问题的方法，并且该方法性能比最先进的高出7.93%。
你是否也遇到“将自己的结果与其它研究结果比较”这样的问题，我们看看肺癌领域的大神Charles Swanton是怎样做的？这是2019年发表于Nature的一篇文章，比较了本研究得到的免疫细胞浸润结果 与Danaher et al.团队得到的免疫浸润结果的相关性，颜色越红代表相关性系数更强，越蓝代表负相关性越强，黑色的叉号代表两者相关性不显著。
网站优化中常说的description实际上是描述标签，它是HTML代码中Head部分除标题标签外与SEO有关的另一个标签，用于说明页面的主体内容。
image.png 根据数据动态显示 tooltip 当没有优秀率和及格率的时候悬浮的时候不显示 tooltip图例 marker 就是图例小圆点 tooltip: { trigger: "axis", formatter: function(params) { /// alert(JSON.stringify(params)); 显示数据格式 var res = "" + params[0].na02
" + params[0].na
在现在的App设计中，轮播基本成为了每个应用的“标配”，有了轮播，就自然需要有对应的指示器，代表当前轮播的进度，现在市面上指示器的样式大部分都是基于小圆点的形式，实现这个基本的效果网上也有很多轮子，本文主要是在实现基本效果的基础上，在切换圆点之间添加一个粘性过渡的动画效果。
Frame-based 的状态表示在现代面向任务的对话系统中被广泛应用，以建模用户的意图和插槽值。然而，域本体的固定设计使得很难扩展到新的服务和 API。
在本文中，我们探索了一种简单的方法，为每个方面自动生成离散意见树结构。用到了RL。
本次的两篇文章主要和Attention相关。第一篇是FaceBook AI团队基于Transformer提出的一种自适应注意力跨度算法，该算法在Transform的时候能够显著的扩展上下文的跨度。第二篇提出了一种新的Tree Transformer模型，该模型只需通过注意力机制进行递归遍历，就可以捕获用于选区树的短语语法，以及用于依赖树的单词依赖性。
语音识别也和图像处理一样，有传统的语音识别算法和基于DeepLearning的语音识别算法。当然，现在的主流都是采用Deep Learning去做的。 那么，在传统语音识别领域，一般用什么方法呢？用得最多的就是3个算法，HMM（Hidden Markov Model） ；GMM（Gaussian Mixture Model）；CTC（Connectionist Temporal Classification）
用在有类目轴的折线图表中：鼠标放哪个拐点上，就只显示当前拐点的信息，设置symbol: ‘none’,的没有拐点，不显示提示框
“数学能力是一个非常复杂的概念，有许多因素起作用。”美国北卡罗来纳州杜克大学心理和神经系统学系研究生Ariel Starr说。
距离首次从人脑中解码语言至今已有十年之久，但解码语言的准确性和速度仍然远远低于自然语言。本研究展示了一种通过解码皮层脑电获得高准确率、高自然程度语言的方法。根据机器翻译的最新进展，我们训练了一个递归神经网络，将每个句子长度下诱发的神经活动序列编码为一个抽象的表达，然后逐字逐句地将这个抽象表达解码成一个英语句子。对每个参与者来说，数据包括一系列句子（由30-50个句子多次重复而来）以及约250个置于大脑皮层的电极记录到的同步信号。对这些句子的解码正确率最高可以达到97%。最后，本研究利用迁移学习的方法改进对有限数据的解码，即利用多名参与者的数据训练特定的网络层。本研究发表在Nature neuroscience杂志。
周一好，今天给大家带来一款接地气的环形进度条组件vue-awesome-progress。近日被设计小姐姐要求实现这么一个环形进度条效果，大体由四部分组成，分别是底色圆环，进度弧，环内文字，进度圆点。设计稿截图如下：
RNN 面临的较大问题是无法解决长跨度依赖问题，即后面节点相对于跨度很大的前面时间节点的信息感知能力太弱。如下图中的两句话：左上角的句子中 sky 可以由较短跨度的词预测出来，而右下角句子中的 French 与较长跨度之前的 France 有关系，即长跨度依赖，比较难预测。
从blender里面导出的贴图好的模型，在threejs中加载会变暗，如何解决，首先简单的介绍如何在blender中贴图与导出
使用 glPolygonMode(GL_FRONT, GL_LINE) 设置当前的绘制模式是线框模式 , 设置了该模式后 , 之后的所有图形都会变成线 ;
周末好，今天给大家带来一款接地气的环形进度条组件vue-awesome-progress。近日被设计小姐姐要求实现这么一个环形进度条效果，大体由四部分组成，分别是底色圆环，进度弧，环内文字，进度圆点。设计稿截图如下：
目前，已经有各种类型的预训练架构，包括自编码模型（例如BERT），自回归模型（例如GPT）和编码器-解码器模型（例如T5）。然而，没有一个预训练框架对三个主要类别的所有任务（自然语言理解（NLU），无条件生成和有条件生成）都表现最佳。 本文主要贡献：
引导页是项目中很常见的东西了，在用户下载app首次打开后，会进入引导界面，通常都是三四张图片说明，简单介绍下app的功能和使用方法之类，最后一张有着“进入应用”的按钮，点击即可进入主页，之后打开app则不会再次进入启动页，话不多说，以下做个归纳。
随着无线网络技术的发展，手机上网的速度越来越快，手机的功能也越来越强大。手机网站开发需要遵循一定的原则和注意事项，如使用较小的图片和简洁的代码，并考虑手机屏幕尺寸和浏览器兼容性问题。同时，需要注意网站结构和功能简洁，避免使用复杂的技术，以适应手机设备的特点。
BERT 等预训练语言模型在自然语言理解（Natural Language Understanding, NLU）的许多任务中均表现出了卓越的性能。
对知觉过程中选择性注意的研究揭示了瞳孔反应的调节是根据视觉显示中任务相关（有注意）和任务不相关（无注意）刺激的亮度进行的。那么作为对选择性注意自上而下的调节瞳孔反应的有力测试，在没有任何视觉刺激的情况下，瞳孔直径的变化是会否随着注意的内移而变化，以记住工作记忆中保持的不同亮度的视觉刺激呢？
为什么线的粗细叫宽度？边框线像马路往前冲，马路的宽度就好比是线的宽度。此外，还有stroke-width，是以后学Canvas绘制时要接触到的，是绘制的线的粗细，它们的名字是类似的。
本文介绍一种称之为BERT的新语言表征模型，意为来自变换器的双向编码器表征量(BidirectionalEncoder Representations from Transformers)。不同于最近的语言表征模型(Peters等，2018; Radford等，2018)，BERT旨在基于所有层的左、右语境来预训练深度双向表征。因此，预训练的BERT表征可以仅用一个额外的输出层进行微调，进而为很多任务(如问答和语言推理)创建当前最优模型，无需对任务特定架构做出大量修改。
今早搭完电梯出来信号不太好，切换飞行模式重启信号，发现iOS的「开关按钮」挺好玩的，顺便用纯CSS实现一番。
几个工具： IETester：多版本IE测试 Expression Web DreamWeaver 美工页面 XHTML：符合XML标准的HTML。 标签成对出现。比如是符合XML的，而是不符合XML的。 1.属性值：用单引号或者双引号括起来 注释： 特殊字符：< > Space 需要转义 < < less than > > greater than 空格 no-break space 2.
{itemize}命令对文本进行简单的排列，不是采用序号，而是实心圆点符号。这个命令需要和\item配合使用。作为演示，输入如下代码;编译后可以看出在每一段前都加上了实心圆点符号进行排列。
论文：A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach.
作者是来自于法国Inria机构的Ganesh Jawahar，Benoît Sagot和Djamé Seddah。探索BERT深层次的表征学习是一个非常有必要的事情，一是这可以帮助我们更加清晰地认识BERT的局限性，从而改进BERT或者搞清楚它的应用范围；二是这有助于探索BERT的可解释性，自从各国政府人工智能战略的相继发布，神经网络的可解释性问题成为了一个不可忽略的问题。
循环神经网络（五） ——Bean搜索、bleu评分与注意力模型 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 本文主要讲解机器翻译过程中涉及的算法，主要包括bean搜索算法及其改进与误差分析、bleu
阅读大概需要9分钟 跟随小博主，每天进步一丢丢 转载自：知乎 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/74515580 本文解读ACL 2019最新收录的论文：What d
移动平均，大家都清楚了，但是降噪，加权后再移动平均，将移动平均的能力推向了更高境界。
对话状态跟踪 (DST) 中一个重要但很少被解决的问题是动态 ontology（如电影、餐馆）和 unseen 的插槽值的可扩展性。以前的方法通常依赖于 n 格枚举或槽标记输出的候选生成，这可能遭受错误传播而导致效率低下。
简介：badboy是用C++开发的动态应用测试工具，拥有强大的屏幕录制和回放功能，可提供图形结果分析功能，同时badboy提供了将Web测试脚本直接导出生成jmeter脚本的功能，为jmeter支持的jmx格式脚本；他是一款免费的web自动化测试工具，一般与jmeter结合使用。
之前用View Pager做了一个图片切换的推荐栏（就类似与淘宝、头条客户端顶端的推荐信息栏），利用View Pager很快就能实现，但是一次无意间使用淘宝APP的时候，突然发现它的效果和我做的还不一样，淘宝APP的推荐栏可以左右无限循环切换，而ViewPager自身其实并没有支持这个功能。
html中的单位只有一种，那就是像素px，所以单位是可以省略的，但是在CSS中不一样。 CSS中的单位是必须要写的，因为它没有默认单位。
要不要继续阅读这篇文章？你可能有好几次想改变主意。虽然对于旁观者来说，你的最终选择是显而易见的——你会继续滚动阅读，或者点击另一篇文章——但除了你自己，其他人很可能无法理解你在阅读过程中的任何内心想法。斯坦福大学的研究人员发表在《Nature》杂志上的一项研究揭示了认知思考如何反映在神经活动中。
明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 你知道吗？其实你可能天生就会算除法。 最近宾夕法尼亚大学的学者们发现，即使儿童在并没正式学习算术前，就本能地具有这方面能力。 在一项对89名儿童的测试中，孩子们在73%-77%的情况下都能选择正确的答案，成人的正确率则在90%以上。 目前，这项研究被发表在《人类神经科学前沿》上。 全靠近似数量系统（ANS） 在介绍实验前需要说明的是，儿童天生会算除法，并非是我们平常看到的公式模样，而是说具备这方面能力。 这项实验基于的理论基础是近似数量系统 （appr
最近做的商城项目需要在首页展示一个轮播图，秉承着“有现成轮子就绝不自己写”（其实是懒和菜）的想法，在网上搜索了一下，最后选择使用 vue-awesome-swiper。安装和使用就不说了，可以直接看 GitHub 的文档。按照文档写完基础结构后，实际使用的时候遇到了几个问题：
安妮 编译自 DeepMind官方博客 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 从围棋到雅达利游戏、再到图像识别和语言翻译，神经网络在各领域已经崭露头角。 一直被大家忽视的是，在特定领域应用神经网络是在研究开始时就确定好的，比如用哪种类型的神经网络、用怎样的方法和数据训练它。最近DeepMind的一项研究表明，这些超参数可以通过经验、随机搜索或计算密集的搜索过程来选择。 在这篇名为《Population Based Training of Neural Networks》的论文中，研究人员提出一种训练神经网
对于LR文法，我们可以自动构造相应的LR分析表。为了构造LR分析表，我们需要定义一个重要概念——文法的规范句型“活前缀”。
Author：Mr.柳上原 付出不亚于任何的努力 愿我们所有的努力，都不会被生活辜负 不忘初心，方得始终 记得大学毕业后的第一份工作 在一家在厦门还算比较知名的互联网公司做电话销售 总监交给我们的第一堂课 做人要低调，做事要高调 如今走过些许岁月，回头想想 此话如同金玉良言，醍醐灌顶 如果以前的自己能早点领悟这句话 或许会是另一番风景吧 <!DOCTYPE html> <html lang='en'> <he
我们可以看到上图的动图是一组组合动画，共有四部分组成：坐标横竖虚线的动画、曲线的动态绘制、小圆点的动画、渐变区域的动画。下面逐个分析
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