layer

We at Ubilabs recently had the opportunity to inspect the internal workings of Mapbox GL JS , because we wanted to add some functionality to it. Mapbox did an amazing job with their implementation, still for our specific use case we had to fork and extend the library: Our goal was to implement a data-driven raster layer . Mapbox already includes a raster layer type, which can be used to render raster tiles to the map, e.g. for sattelite imagery. Also it offers a point layer, which can style its point color based on the underlying data, hence the term data-driven . We wanted to combine these

// // WYBaseViewController.swift // live // // Created by 王武 on 2020/12/7. // import UIKit class WYBaseViewController: UIViewController { // 状态栏背景色 lazy var statusView: UIView = { let view = UIView() view.backgroundColor = kMainOrangeColor view.frame = CGRect(x: 0, y: 0, width: kScreenW, height: kScreenH) // 设置背景渐变 let gradientLayer: CAGradientLayer = CAGradientLayer() gradientLayer.colors = kGradientColors //(这里的起始和终止位置就是按照坐标系,四个角分别是左上(0,0),左下(0,1),右上(1,0),右下(1,1)) //渲染的起始位置 gradientLayer.startPoint = CGPoint.init(x: 0, y: 0) //渲染的终止位置 gradientLayer.endPoint = CGPoint.init(x: 1, y: 0) /

1 NX11+ VS2013 2 3 #include <uf.h> 4 #include <uf_part.h> 5 #include <uf_draw.h> 6 #include <uf_ui.h> 7 8 UF_initialize(); 9 10 // 查询图纸页tag 11 int Num_Drawings; 12 tag_p_t Drawing_Tags = NULL_TAG; 13 UF_DRAW_ask_drawings(&Num_Drawings, & Drawing_Tags); 14 15 if (Num_Drawings == 0 ) 16 { 17 uc1601( " 提示:当前没有图纸页 " , 1 ); 18 } 19 20 else 21 { 22 // 打开图纸 23 UF_DRAW_open_drawing(Drawing_Tags[ 0 ]); 24 25 // 导入图框 26 UF_import_part_modes_t Modes; 27 Modes.layer_mode = 0 ; 28 Modes.group_mode = 0 ; 29 Modes.view_mode = 0 ; 30 Modes.cam_mode = false ; 31 double Dest_Csys[ 6 ] = { 1.0 , 0.0 , 0.0 , 0.0

外部开发模式exe(不打开NX进行后台操作)以及封装exe传参调用 https://www.cnblogs.com/nxopen2018/p/12386103.html 图为张弛每天幻想开车 飞驰人生-张弛一段很励志的话：当拉力赛车在我身边呼啸而过，我知道！这将是我的一生热爱，我将为此一直奋斗！ UF公共类型 1 UF_begin_timer计时函数 https://www.cnblogs.com/nxopen2018/p/10957135.html 2 UF_end_timer计时函数 https://www.cnblogs.com/nxopen2018/p/11099462.html 3 UF_initialize初始化 https://www.cnblogs.com/nxopen2018/p/10952538.html 4 UF_terminate终止 https://www.cnblogs.com/nxopen2018/p/10957141.html 5 UF_translate_variable获取环境变量路径 https://www.cnblogs.com/nxopen2018/p/10957146.html 6 UF_ask_system_info获取系统相关信息 https://www.cnblogs.com/nxopen2018/p/10957155.html 7

首先说明一下，本人是在公司先接触使用的layui，一个功能需求下来之后是能够完成的，但是在使用过程中对layui没有一个整体的理解，遇到问题不能灵活的变通。趁着假期对layui来一个整体的梳理与理解，有不对的地方希望能指正。同时在理解的时候也上网搜了很多博文，遇到一些好的，在文章中都会记录下来，并给出链接。 参考layui官网( https://www.layui.com/doc/base/infrastructure.html ) 1.非模块化和模块化的区别是（参考博文： https://www.cnblogs.com/qlqwjy/p/8975931.html ） 　　　　非模块化使用时加载相应的模块。不用每次都调用layui.use([],fun...)引入对应模块，引入的JS是/layui/layui.all.js 　　　　模块化一次性加载所有的模块。必须每次都调用layui.use([],fun...)引入对应模块，引入的JS是/layui/layui.js　　(推荐这种，但是写起来不太方便) 2.渲染常用的方法： 有些时候，你的有些表单元素可能是动态插入的。这时 form 模块 的自动化渲染是会对其失效的。虽然我们没有双向绑定机制（因为我们叫经典模块化框架， 偷笑.gif ） 但没有关系，你只需要执行 form.render(type, filter); 方法即可

qml（Qt Quick）做界面 来源 https://www.zhihu.com/question/24880681/answer/29324824 本人是Qt初学者，正在写一个会计小软件（Linux桌面版）。看了Qt的介绍，觉得用qml（Qt Quick）做界面非常机动快速，但是qml（Qt Quick）处理复杂的业务逻辑就有点力不从心了。 不知道能否用qml（Qt Quick）做界面，用C++（Qt）实现业务逻辑？如果可以，大概的思路是怎么样？ ----------------------------- 题主你好，你说的这种思路是目前Digia主推的一种思路。（今年去参加Qt开发者大会的时候，几乎一半的讲座都会推荐这种用法。） 所以，如何结合QML和C++，官网上会有很多的例子和教程，希望你仔细看看。（另外，鉴于4.8时代的Qt Quick的问题(bug)还不少，所以建议使用最新版的Qt5.3+来做这样的试验。） 这是我随手找到的： Introduction_to_Qt_Quick_for_Cpp_developers Writing QML Extensions with C++ 一个更详尽的例子： Qt Quick 之 QML 与 C++ 混合编程详解 还有这个制作五子棋小游戏的教程，非常有意思。： http:// quitcoding.com/download /Qt

作者： Derrick Mwiti 编译：ronghuaiyang 来源公众号：AI公园 导读 作者参加了39个Kaggle比赛，总结了非常多的技巧和经验，现在全部分享给大家。 想象一下，如果你能得到所有的tips和tricks，你需要去参加一个Kaggle比赛。我已经超过39个Kaggle比赛，包括： Data Science Bowl 2017 – $1,000,000 Intel & MobileODT Cervical Cancer Screening – $100,000 2018 Data Science Bowl – $100,000 Airbus Ship Detection Challenge – $60,000 Planet: Understanding the Amazon from Space – $60,000 APTOS 2019 Blindness Detection – $50,000 Human Protein Atlas Image Classification – $37,000 SIIM-ACR Pneumothorax Segmentation – $30,000 Inclusive Images Challenge – $25,000 现在把这些知识都挖出来给你们！ 外部数据 使用 LUng Node Analysis Grand

前言 由于官网有SEO需要，因此对现官网项目进行***的整改兼容，在调试的过程中遇到了不少问题。本来在官网的demo项目中使用是比较顺畅的，但是由于本项目比较大复杂性比较高，踩了不少的坑。以下是我在调试过程中遇到的一些问题汇总，希望其他人可以避开这些坑。 1. 使用浏览器 API报错问题 在运行服务的时候，通常会遇到一下的一些报错 ReferenceError: window is not defined 或者 ReferenceError: document is not defined 由于 Universal 应用并没有运行在浏览器中，因此该服务器上可能会缺少浏览器的某些 API 和其它能力。比如，服务端应用不能引用浏览器独有的全局对象，比如 window、document、navigator 或 location。如果直接使用会导致运行的时候出现报错。因此，我们需要对使用浏览器的API方法做好兼容。 方案1：在server.ts，引入domino做兼容 const domino = require('domino'); const win = domino.createWindow(template); global['window'] = win; global['document'] = win.document; global['CSS'] = null;

一、论文概述 Wide and deep 模型是 TensorFlow 在 2016 年 6 月左右发布的一类用于分类和回归的模型，并应用到了 Google Play 的应用推荐中 [1]。 wide and deep 模型的核心思想是结合线性模型的记忆能力（memorization）和 DNN 模型的泛化能力（generalization），在训练过程中同时优化 2 个模型的参数，从而达到整体模型的预测能力最优。 结合我们的产品应用场景同 Google Play 的推荐场景存在较多的类似之处，在经过调研和评估后，我们也将 wide and deep 模型应用到产品的推荐排序模型，并搭建了一套线下训练和线上预估的系统。鉴于网上对 wide and deep 模型的相关描述和讲解并不是特别多，我们将这段时间对 TensorFlow1.1 中该模型的调研和相关应用经验分享出来，希望对相关使用人士带来帮助。 wide and deep 模型的框架在原论文的图中进行了很好的概述。 wide 端 对应的是线性模型，输入特征可以是 连续特征，也可以是稀疏的离散特征 ， 离散特征之间进行交叉后可以构成更高维的离散特征 。线性模型训练中通过 L1 正则化，能够很快收敛到有效的特征组合中。 deep 端 对应的是 DNN 模型，每个特征对应一个低维的实数向量，我们称之为特征的 embedding

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