前言：本章的主要知识点有 ① 详情页mock数据的建立；② axios数据的获取与渲染；③ 点击菜单导航栏动态的添加css样式 Github：https://github.com/Ewall1106.../mall（请选择分支chapter20） 1、分类详情mock数据 进入mock文件夹中，新建classify.json文件。...左侧菜单导航栏基本数据结构 然后复制一系列就是我们左侧栏的各个标题了，记住这里的每个标题的id要和首页各个分类名的id相对应。 （2）右侧栏数据同理 这是我们右侧分类详情的一个基本数据结构： ?...基本效果 这章很简单， 下章讲一个better-scroll组件库在分类详情页面的运用。
今天已经是这个星期连续加班的第四天了，趁着现在后台在处理逻辑问题，将前几天写的一个小例子整理下来。
本文实例为大家分享了Android下拉顶部图片缩放效果展示的具体代码，供大家参考，具体内容如下
前言：这章讲下分类页面的撰写，主要是涉及几个知识点：① 编程式路由的运用；② 阿里巴巴矢量图标库；③ vue.js中如何获取屏幕的高度并动态设置元素的高度; Github：https://github.com...1、新建分类页面 （1）进入view文件夹下面新建一个classify.vue组件 ? classify.vue （2）路由文件中添加路由 ?...classify.png 2、路由跳转 （1）修改一下mock数据结构，为每一个分类模块添加一个id ? image.png （2）home.vue中添加跳转事件，并携带每个类目的id ?
为右侧菜单详情栏添加滚动的方法同上，不过多阐述 4、本章总结 主要是better-scroll的一个基本运用，还有一些诸如首页下拉加载之类的运用我们后面用node把服务端写好了再一并解决； 这就是我们分类详情页面静态页面的一个基本呈现了
from fMRI Data -- Yosra Kazemi 阿尔茨海默氏病(AD)是一种不可逆转的渐进性神经障碍，会导致记忆和思维能力的丧失 该论文使用深度学习的方法成功地对AD病的五个阶段进行了分类...：非病态健康控制(NC)、显著性记忆关注(SMC)、早期轻度认知损害 (EMCI)、晚期轻度认知损害(LMCI)和阿尔茨海默病(AD) 在进行分类之前，fMRI的数据经过严格的预处理以避免任何噪音；然后...使用静息状态fMRI成像来区分阿尔茨海默病不同阶段之间的差异，关注的是大脑在疾病的不同阶段是如何变化的，而不是在活动中是如何变化的 该研究详细介绍： 数据集 使用ADNI数据库中的一个子集来训练和验证CNN分类器...图像变换 为建立合适的数据集，最终将图片转换为PNG格式 方法 基于作者的实验测试，AlexNet与GoogleNet有近似的精确度，但是AlexNet需要的时间要少，因而选择了ALexNet作为CNN分类器
ouput text file text_file.close() print("Done") 为建模准备文本 如果我们的扫描文档集足够大，将它们全部写入一个大文件夹会使它们难以分类...然后主题模型将读入这些 txt 文件，将它们分类到我们指定的任意多个主题中，并将它们放入适当的文件夹中。...transformed_tfidf, num_topics=num_topics, id2word=dictionary) return(lda, dictionary) 使用模型对文档进行分类...一旦我们训练了我们的 LDA 模型，我们就可以使用它来将我们的训练文档集（以及可能出现的未来文档）分类为主题，然后将它们放入适当的文件夹中。
目前看到的比较全面的分类算法,总结的还不错....主要分类方法介绍解决分类问题的方法很多，单一的分类方法主要包括：决策树、贝叶斯、人工神经网络、K-近邻、支持向量机和基于关联规则的分类等；另外还有用于组合单一分类方法的集成学习算法，如Bagging和Boosting...（1）决策树 决策树是用于分类和预测的主要技术之一，决策树学习是以实例为基础的归纳学习算法，它着眼于从一组无次序、无规则的实例中推理出以决策树表示的分类规则。...（2）贝叶斯 贝叶斯（Bayes）分类算法是一类利用概率统计知识进行分类的算法，如朴素贝叶斯（Naive Bayes）算法。...集成学习由于采用了投票平均的方法组合多个分类器，所以有可能减少单个分类器的误差，获得对问题空间模型更加准确的表示，从而提高分类器的分类准确度。
前言 记得两年前的时候，曾写过自定义 behavior 的文章 自定义 Behavior -仿新浪微博发现页的实现，到现在差不多有一万多的阅读量吧。 ?...仿 QQ 浏览器 ? 仿美图商家详情页面的： ? 分析说明： ? 有两种状态，open 和 close 状态。...使用说明 这里我们已仿 QQ 浏览器 demo 进行说明： 我们一起来看一下怎样使用：简单来说，只需要两步： 第一步，分别在 xml 文件中，为 header 部分， content 部分指定我们对应的...match_parent" android:layout_height="wrap_content" app:layout_behavior="@string/behavior_qq_browser_header_pager...仿美图商家详情页面 步骤跟上面的仿 QQ 浏览器的步骤是一样的，这里不再重复相同的步骤，说几个关键点： 第一：在页面 header close 的时候，我们可以通过滑动打开header，这是通过调用
用户打开阅读器大概要经历以下步骤： QQ动态阅读——进入书城/书架找书-有兴趣进入详情页-还蛮有趣打开阅读器 可以用3个问题概括四个阶段： 如果没有法衡量，那么就没法增长（如果您无法衡量，那么您就无法增长...我们将书城——书籍详情页——书架三大场景确定为提升北极星指标“阅读转化率和阅读UV”的三大重要场景。...吸引 | 书籍详情页解决用户的担忧和痛点，体验产品价值 书籍详情页作为PUPU阅读最大的流量阵地，在整个阅读产品体系中起到非常重要的作用。...用户从产生兴趣到吸引，从书城到书籍详情页，从书籍详情页持续吸引成功打开阅读器的过程。...---- PS：ISUX 开通粉丝QQ群啦！
商城的分类查询设计 商城的分类查询主要用于展示一个一级分类列表，通过一级分类列表提供的分类ID(作为参数），跳转到商品控制器中进行商品查询。 分类查询主要是通过分类列表进行跳转的。...当在操作界面上单击一个分类时，将使用分类ID作为参数，跳转到商品控制器设计中进行商品查询。 分类查询的显示效果如图9-2所示。...商品详情页设计完成之后，显示效果如图9-3所示。...用户下单功能实现 当用户在商品详情页中单击“立即购买”按钮之后，将调用OrderController控制器，代码如下所示: @RestController @RequestMapping ("/order...本文给大家讲解的内容SpringCloud微服务架构实战：商城的分类查询设计、商品详情页设计、用户下单功能实现 下篇文章给大家讲解的是SpringCloud微服务架构实战：商城的用户登录与账户切换设计、
主要是针对年龄和性别分别建立分类问题，基于CaffeNet，年龄转化为 8 类别、性别为 2 分类问题，训练两个网络模型，实现原理较为直接简单....项目路径 源码路径 年龄分类网络结构 - 对应caffemodel 性别分类网络结构 - 对应caffemodel 1....年龄和性别分类的CNN网络 CNN的第一个应用是用于字符识别的 LeNet5 网络. 随着GPU发展，训练数据的快速增长，用于图像分类的深度CNN网络显著提高了准确率....随后，CNN成功应用于更多领域，如人体姿态估计、人脸关键点检测、语音识别及动作分类等. 这里将CNN网络用于年龄和性别分类任务....联合训练年龄和性别分类网络 根据对论文方法及其实现的学习，个人考虑，可以将年龄和性别分类问题转化为二标签多任务分类问题，即每张人脸图像均有两个标签——年龄和性别，训练数据格式为： # train.txt
新来的产品提了一个需求，让应用中的一个列表按照分类显示，并且能提示当前是在哪个分类，度娘了一番，参考了前辈们的博客，实现了如下图的效果： 效果图.gif 这种效果的实现这里是采用自定义ExpandableListView...，给它设置一个指示布局，在滑动过程中监听当前是否应该悬浮显示分类来实现的。...test.com.expandablelistviewdemo.CustomExpandListview> 2.声明数据源相关(这里为了演示，数据全是String类型，看具体需求可改变) private String[] parentSource = {"分类...1", "分类2", "分类3", "分类4", "分类5"}; private ArrayList parent = new ArrayList(); private Map<String
昨晚收到了keke的邮件，得知了该大侠对QQ分类词库的解析有所研究，并Java实现了对QQ分类词库的解析，大喜，于是今天通过一天的努力，终于在C#中实现了对QQ分类词库（qpyd格式）的解析。...深蓝词库转换1.7主要做了以下3方面的改动： 支持QQ分类词库（qpyd格式）的解析。 支持拖拽单个文件时感知文件格式，自动识别转换的源格式。...习惯了搜狗输入法，但是却有一个专业的词库只有QQ分类词库有，现在有了深蓝词库转换，不管选择用哪种输入法，其他方的词库都可以为我所用！...附上QQ分类词库转换为搜狗拼音词库的截图： 深蓝词库转换是一个开源项目，项目地址：http://code.google.com/p/imewlconverter/ 深蓝词库转换1.7的下载地址是：http...附上keke大侠关于QQ分类词库解析的Java源码： http://code.google.com/p/dict4cn/source/browse/trunk/importer/src/QQPinyinQpydReader.java
已吸引海量小程序入驻，数量仍在不断增长中 未来小程序活动矩阵：包含黑客马拉松、MindTalk 、WorkShop，创造多样的小程序交流分享空间 《微信小程序入门指南电子书》：全网首本小程序电子书，已在多看阅读...、微信读书、QQ 阅读上架 昨天，我们提到过知晓程序商店（minapp.com）移动端页面更新。...当然，首页依然保留了以分类查看的小程序列表。你可以通过相应分类，查看对应分类下不同的小程序。 小程序详情页大更新 现在，小程序详情页变得更加简洁、清晰了。...你可以在详情页中了解相应小程序的截屏和介绍，还能看到其他人如何评价这款小程序。...同时，在小程序详情页的首屏中，你可以点击「尝鲜」按钮直接复制相应小程序名称，不需要再拖动到底部点击「一键复制」了（当然，「一键复制」按钮依然为你保留）。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2002.12416.pdf 在目前的计算机视觉（CV）领域中，无论是图像分类、目标检测，还是实例分割，卷积神经网络都发挥着至关重要的作用。...图五展示了两个输入频道的热图可视化，（a）描述的是基于ImageNet的图像分类，（b）描述的是基于coco数据集的实例分割。...表一在图像分类上与传统方法进行了对比。这里使用网络为经典神经网络Resnet-50，基于ImageNet的数据集进行测试。...就试验结果而言，DCT带来的图像分类、实例分割、目标检测效果的普遍提升的确让人为之侧目。
图像分类是计算机视觉中最基础的技术，细粒度分类是图像分类任务中比较复杂的问题，是解决现实生活中很多图像分类任务必须掌握的方法，本次我们来简单给大家推荐一些工作。...作者&编辑 | 言有三 1 基于定位的模型 最早期的细粒度分类方法是以Part-based R-CNN为代表的强监督模型，它们的核心思想就是基于细粒度分类需要对局部的细节进行识别，因为先对这些语义区域进行定位...Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2017: 4438-4446. 4 优化目标设计 细粒度分类任务与人脸识别算法都属于非常精细的分类任务...我们推出了相关的专栏课程《深度学习之图像分类：理论与实践》，感兴趣可以进一步阅读： 【视频课】CV必学，超10小时，3大模块，5大案例，循序渐进地搞懂图像分类理论与实践！...总结 本次我们介绍了细粒度图像分类的一些典型研究，从事相关方向的朋友可以通过阅读这些文章进行初步了解，细粒度图像分类是掌握图像分类任务的必经之路。
retrofit mvp（第一次在项目中用，可能会有些过度使用、或者该用不用的毛病，欢迎指正） GSYVideoPlayer 自定义behavior 自定义下拉刷新 根据已知的接口，主要实现：每日精选、分类...Toolbar随当前item变化 底部自动加载 ViewPage中有视频播放、图片展示两种类型 由于微信对代码支持不太友好，而且代码较多，这里就不一一贴出来了，想学习和查看 demo 的同学，可以直接点击阅读原文查看...详情页 写到详情页，kotlin也写了几天了，感觉对于kotlin特性的运用（比如函数参数）比每日精选那块要熟悉一点了，继续努力 效果如图： ?...有了前面每日精选、详情页的基础，这个模块开发起来快多了，很多都是直接拿来用。...github.com/kaikaixue/Eyepetizer/blob/master/app/src/main/java/com/xk/eyepetizer/api 关于我 个人邮箱：3440395@qq.com
第一层把词嵌入到低纬向量；第二层用多个不同大小的filter进行卷积；第三层用max-pool把第二层多个filter的结果转换成一个长的特征向量并加入dropout正规化；第四层用softmax进行分类
我们从页面中可以发现，动漫频道下有国漫、日漫、战斗等分类。 查看网页源码： 分类URL 如上图，我们可以从动漫首页解析出来各个分类的url。...2.分类请求 在获取到各个分类的url之后，继续发起请求。这里首先对国漫的url进行请求，返回的网页内容如下： 国漫 如图，都是国漫分类下的动漫列表。...播放页 我们发现，点击右上角的斗罗大陆就会进入详情页。所以我们需要解析右上角详情页的url进行请求，来获取详情页的网页内容。...# 斗罗大陆的播放页和详情页 https://v.qq.com/x/cover/m441e3rjq9kwpsc.html https://v.qq.com/detail/m/m441e3rjq9kwpsc.html...# 狐妖小红娘的播放页和详情页 https://v.qq.com/x/cover/0sdnyl7h86atoyt.html https://v.qq.com/detail/0/0sdnyl7h86atoyt.html
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