cell

iOS8之后苹果推出的一个新特性Self Sizing Cells，意思就是让cell自己计算自己的高度，当我们在cell里面添加完所需控件，并约束好位置之后，我们只需要设置 tableView.estimatedRowHeight = 44.0f;//推测高度，必须有，可以随便写多少 tableView.rowHeight =UITableViewAutomaticDimension;//iOS8之后默认就是这个值，可以省略 这两句代码之后，即可放心的往cell的控件里面加上内容，cell会根据内部所有控件的高度动态的计算自己的高度从而显示出来。这个就有点类似于html5中的body，会根据自己内部的内容调整自己的大小。这就给iOS开发者提供了很大的便利，不再需要之前复杂的自适应计算方法。但是要注意的是，这个需要在iOS8之后才可以使用，如果你的应用要适配iOS8之前的版本，可能无法使用该机制，当然也可以对系统版本进行判断之后再决定使用哪一套适配方案. 来源： https://www.cnblogs.com/ios988/p/6547619.html

点击打开链接 Mosaic Time Limit: 10000/5000 MS (Java/Others) Memory Limit: 102400/102400 K (Java/Others) Total Submission(s): 657 Accepted Submission(s): 248 Problem Description The God of sheep decides to pixelate some pictures (i.e., change them into pictures with mosaic). Here's how he is gonna make it: for each picture, he divides the picture into n x n cells, where each cell is assigned a color value. Then he chooses a cell, and checks the color values in the L x L region whose center is at this specific cell. Assuming the maximum and minimum color values in the region is A and B respectively,

作者：Younger Liu， 本作品采用 知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 3.0 未本地化版本许可协议 进行许可。 EMMC与RAND的区别 说到两者的区别，必须从flash的发展历程说起，因为两者都属于flash的范畴。 1. Flash发展历程 1.1 NOR Flash和NAND Flash NOR Flash和NAND Flash，两者均为非易失性闪存模块。 1988年，Intel首次发出NOR flash技术,彻底改变了原先由EPROM和EEPROM一统天下的局面。NOR类似于DRAM, 以存储程序代码为主，可以让微处理器直接读取。因为读取速度较快，但晶片容量较低，所以多应用在通讯产品中，如手机。 1989，东芝公司发表NAND flash结构，强调降低每比特的成本,更高的性能，并且像磁盘一样可以通过接口轻松升级。因为NAND flash的晶片容量相对于NOR flash大，更像硬盘，写入与清除资料的速度远快于NOR。目前已广泛应用在各种存储设备上, 可存储代码和资料。 1.2 NAND Flash发展 NAND Flash的存储单元发展:从SLC, MLC到TLC。 SLC：Single-Level Cell, 即1bit/cell，读写速度快，寿命长，价格是MLC三倍以上，约10万次读写寿命。 MLC：Multi-Level Cell, 即2bit

需求: 点击cell上的图片.图片以原图显示出来,可以放大或缩小.再次点击图片移除图片显示原来界面.(和QQ空间看图片类似) 点击图片实现效果: 1. 自定义一个 UITableView ( KDImageDetailTableView ) 在方法( - ( id )initWithFrame:( CGRect )frame style:( UITableViewStyle )style )里面设置代理对象手势,tableView的背景色,隐藏指示器等 - ( id )initWithFrame:( CGRect )frame style:( UITableViewStyle )style { self = [ super initWithFrame :frame style :style]; if ( self ) { // Initialization code // 解决手势冲突 ( 代理对象必须是 UIScrollView 类的对象 ) self . panGestureRecognizer . delegate = self ; // 设置代理对象 self . dataSource = self ; self . delegate = self ; // 设置背景颜色 self . backgroundColor = [ UIColor blackColor ];

目录 理解 LSTM 网络 递归神经网络 长期依赖性问题 LSTM 网络 LSTM 的核心想法 逐步解析 LSTM 的流程 长短期记忆的变种 结论 鸣谢 本文翻译自 Christopher Olah 的博文 Understanding LSTM Networks ，原文以图文并茂的形式，深入浅出地为初学者介绍了 LSTM 网络。 【翻译】理解 LSTM 及其图示 或许可以进一步帮助理解。 理解 LSTM 网络 Understanding LSTM Networks 递归神经网络 Recurrent Neural Networks 人类并不是时刻都从头开始思考。如果你阅读这篇文章，你是在之前词汇的基础上理解每一个词汇，你不需要丢掉一切从头开始思考。你的思想具有延续性。 传统的神经网络无法做到这样，并且这成为了一个主要的缺陷。例如，想像一下你需要对一部电影中正在发生的事件做出判断。目前还不清楚传统的神经网络如何根据先前发生的事件来推测之后发生的事件。 递归神经网络正好用来解决这个问题。递归神经网络的内部存在着循环，用来保持信息的延续性。 Humans don't start their thinking from scratch every second. As you read this essay, you understand each word based on your

@翻译：huangyongye 原文链接： Understanding LSTM Networks 前言 ：其实之前就已经用过 LSTM 了，是在深度学习框架 keras 上直接用的，但是到现在对LSTM详细的网络结构还是不了解，心里牵挂着难受呀！今天看了 tensorflow 文档上面推荐的这篇博文，看完这后，焕然大悟，对 LSTM 的结构理解基本上没有太大问题。此博文写得真真真好！！！为了帮助大家理解，也是怕日后自己对这些有遗忘的话可以迅速回想起来，所以打算对原文写个翻译。首先声明，由于本人水平有限，如有翻译不好或理解有误的多多指出！此外，本译文也不是和原文一字一句对应的，为了方便理解可能会做一些调整和修改。另外本文是作为我自己的学习笔记，没有经过原作者本人的授权，所以请勿转载） 1. 循环神经网络（RNNs) 人们思考问题往往不是从零开始的。就好像你现在阅读这篇文章一样，你对每个词的理解都会依赖于你前面看到的一些词，而不是把你前面看的内容全部抛弃了，忘记了，再去理解这个单词。也就是说，人们的思维总是会有延续性的。 传统的神经网络是做不到这样的延续性（它们没办法保留对前文的理解），这似乎成了它们一个巨大的缺陷。举个例子，在观看影片中，你想办法去对每一帧画面上正在发生的事情做一个分类理解。目前还没有明确的办法利用传统的网络把对影片中前面发生的事件添加进来帮助理解后面的画面。 但是

一、openpyxl和excel的介绍 1、安装openpyxl模块 pip install openpyxl 2、Excel中的三大的对象 workbook：工作簿对象 sheet：表单对象 cell：表格对象 3、 读写 Excel 表格中的数据 import openpyxl # 第一步： 打开工作簿（读取excel文件中所有的数据保存为工作簿对象） workbook = openpyxl.load_workbook( r"C:\project_14day_v1\cases.xlsx" ) # 第二步：选中表单对象 sheet = workbook[ "login" ] # 第三步：通过表单选中表格读取数据 # 1、读取内容 ： 第五行，第 一 列 data = sheet.cell(row=5,column=1) print(data.value) # 2、写入内容 sheet.cell(row=7,column=3,value= '("","")' ) # 写入内容之后，一定要保存才会生效 workbook.save( r"C:\project_14day_v1\cases.xlsx" ) # 3、获取最大行和最大列 # 最大行 print(sheet.max_row) # 最大列 print(sheet.max_column) # 4、rows:按行获取所有的格子对象