layer

#define NC_NOERR 0 /**< No Error */ #define NC2_ERR (-1) /**< Returned for all errors in the v2 API. */ /* * Not a netcdf id. The specified netCDF ID does not refer to an open netCDF dataset. */ #define NC_EBADID (-33) #define NC_ENFILE (-34) /**< Too many netcdfs open */ #define NC_EEXIST (-35) /**< netcdf file exists && NC_NOCLOBBER */ #define NC_EINVAL (-36) /**< Invalid Argument */ #define NC_EPERM (-37) /**< Write to read only */ /* * Operation not allowed in data mode. This is returned for netCDF classic or 64-bit offset files, or for netCDF-4 files, when they were been created with ::NC

在gis数据的生产中，需要根据地图的信息，手动新建一些矢量图层，并在上边标绘一些要素，保存成图层进行使用。 arcgis中具有相应的创建图层并编辑的功能，轻量级的QGIS中，同样具有相应的功能，下边简单的说一下实现步骤。 先拿osm或者天地图的底图作为标准，当然也能够添加自己的影像图层。 在菜单栏layer上的下拉菜单中，点击 Create Layer，类型选择geopackage或者shapefile都可以，这个根据个人存储选择； 填写文件的名称，选择图层的空间类型、坐标系信息，下边是图层中的属性信息，这个根据实际中的需求进行添加即可； 图层创建完成后，选中图层，点击开始编辑（toggle Editing）进行图层的编辑； 在菜单栏的edit，选择对应的特征对象类型，示例中新建的是线图层，所以要添加line feature，选择完，在地图上进行特征对象的勾画了，勾画完成后，右键结束，添加相应的属性信息； 按照以上的步骤，添加多个特征对象，并写入对应的属性信息，保存后，就能够完成图层的创建了。 QGIS是一款轻量级的开源gis数据处理工具，软件的大小并不是很大，功能方面还是比较齐全的，对于一些常用gis编辑，使用还是相当方便的。 本文分享自微信公众号 - 技术几句杂谈（tecsimplepoint）。 如有侵权，请联系 support@oschina.cn 删除。 本文参与“

我上个项目是做了一个关于教育方面的web端页面，其中的课程表就要用到fullcalendar日历插件，刚开始也是不会用，因为以前也没用过，后面也是看官方文档，问同事，最后完成了这个课程表，个人感觉fullcalendar这个日历插件功能很强大！下面我来附上几张图片： 1、刚进去默认显示当前月份，查出数据库的数据并展示，今天是2018年1月19号，所以我给上过的课次颜色变为灰色，而没上过的课次变为橙色： 2、点击特定的日期，添加课次： 点击未上过的课次进行编辑或删除： 以及课次的拖动，如将1月22号的“08:00-09:00 高数一班”拖动到1月29号： 下面我来说一下我是怎么实现的 首先需要导入必须的css和js： <link href=' ../../../../static/fullcalendar/css/fullcalendar.css ' rel=' stylesheet' /> <script src=' ../../../../static/fullcalendar/js/jquery.min.js '> </script> <script src=' ../../../../static/fullcalendar/js/moment.min.js '> </script> <script src=' ../../../../static/fullcalendar

一、结构 上图就是复现vgg16的全部文件，data文件夹是测试图像，这次复现只是调用别人训练好的模型来识别图片。vgg16.py复现了vgg16的网络结构，并导入了别人训练好的模型参数，utils.py为输入图片预处理的程序，Nclasses.py则是我们给定的每个图像的标签，以及对应的索引值，app.py是我们的调用文件，进行图像识别。 二、代码详解 1、vgg16.py 1 import tensorflow as tf 2 import numpy as np 3 import os 4 import time 5 import matplotlib.pyplot as plt 6 from Nclasses import labels 7 8 VGG_MEAN = [103.939,116.779,123.68] # 样本RGB的平均值 9 10 class Vgg16: 11 def __init__ (self,vgg16_npy_path= None): 12 if vgg16_npy_path is None: 13 vgg16_npy_path = os.path.join(os.getcwd(), ' vgg16.npy ' ) # os.getcwd() 方法用于返回当前工作目录。 14 print (vgg16_npy_path) 15 # 遍历键值对

参考： https://juejin.im/entry/58b93af3ac502e006c0820c9 1.常见的加密方式：Base64、MD5、AES、EDS、RSA HTTPS 以及SSL/TSL 什么是SSL？ SSL(Secure Sockets Layer, 安全套接字层)，因为原先互联网上使用的 HTTP 协议是明文的，存在很多缺点，比如传输内容会被偷窥（嗅探）和篡改。 SSL 协议的作用就是在传输层对网络连接进行加密。SSL 加密，在过程中实际使用了 对称加密 和 非对称加密 的结合。 何为TLS？ 到了1999年，SSL 因为应用广泛，已经成为互联网上的事实标准。IETF 就在那年把 SSL 标准化。标准化之后的名称改为 TLS（Transport Layer Security，传输层安全协议）。SSL与TLS可以视作同一个东西的不同阶段 HTTPS 简单来说，HTTPS = HTTP + SSL/TLS, 也就是 HTTP over SSL 或 HTTP over TLS，这是后面加 S 的由来 。 HTTPS和HTTP异同：HTTP和HTTPS使用的是完全不同的连接方式，用的端口也不一样，前者是80，后者是443。HTTP的连接很简单，是无状态的；HTTPS协议是由SSL+HTTP协议构建的可进行加密传输、身份认证的网络协议，比HTTP协议安全。

一、layui.use 1、LayUI的官方使用文档： https://www.layui.com/doc/ 2、layui的内置模块不是默认就加载好的，必须要执行启动模块的这种方法后模块才会加载； 3、layui.use就是一种加载模块的方式。 如下代码： // LayUI渲染以及启动模块 layui.use([ ' form ' , ' layedit ' , ' laydate ' ], function () { var form = layui.form, // 获取form模块 layer = layui.layer, // 获取layer模块 layedit = layui.layedit, // 获取layedit模块 laydate = layui.laydate, // 获取laydate模块 $ = layui.$; 二、创建控制器或在已有的控制器中添加在操作方法 　　　 　　/// <summary> /// 获取部门信息 /// </summary> [HttpPost] public JsonResult GetDeplist() { using (ERPEntities db = new ERPEntities()) { db.Configuration.ProxyCreationEnabled = false ; // 关闭EF的默认加载 var

我们构想有一个神经网络，输入为两个input，中间有一个hidden layer，这个hiddenlayer当中有三个神经元，最后有一个output。 图例如下： 在实现这个神经网络的前向传播之前，我们先补充一下重要的知识。 一.权重w以及input的初始化 我们初始化权重w的方法为随机生成这些权重，一般可以使用这些随机生成的数据正好在正态分布的曲线上，这也是最符合生成符合自然规律的随机数生成方法： import tensorflow as tf # 一般情况下神经网络上的参数是w的数列，当然我们一般使用随机数来生成这些参数 w=tf.Variable(tf.random_normal([2,3],stddev=2,mean=0,seed=1 )) # 其中stddev表示标准差，mean表示均值，【】表示随机生成正态分布的数值的shape 这样我们的权重就生成了，我们初始化input的方法有有以下几种，伪代码如下： 除了这种方式，我们还可以使用 tf.constant([ 1,2,3 ]),来生成指定数值 tf.zeros([ 2,3 ],int32),用来生成全零 tf.ones([ 2,3 ],int32)，同来生成全1 tf.fill([ 3,2],6),生成指定数值 下面我们编写一个仅有一个初始值input的神经网络，并利用tensorflow实现对其进行前向传播

云栖号资讯：【 点击查看更多行业资讯 】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ HTTPS 为什么要有HTTPS，简单的回答是“因为HTTP不安全”。 什么是安全？ 通常认为，如果通信过程中具备了四个特性，就可以认为是“安全”的，这四个特性是：机密性、完整性、身份认证和不可否认。 机密性（Secrecy/Confidentiality）是指对数据的”保密“，只能由可信的人访问，对其他人是不可见的”秘密“，简单来说就是不能让不相关的人看到不该看的东西。 完整性（Integrity，也叫一致性）是指数据在传输过程中没有被篡改，不多也不少，”完完整整“地保持着原状。 身份认证（Authentication）是指确认对方的真实身份，也就是”证明你真的是你“，保证消息只能发送给可信的人。 不可否认（Non-repudiation/Undeniable），也叫不可抵赖，意思是不能否认已经发生过的行为，不能”说话不算数“”耍赖皮“。 什么是HTTPS？ HTTPS为HTTP增加了刚才所说的四大安全特性。 HTTPS其实是一个”非常简单“的协议，RFC文档很小，只有短短的7页，里面规定了新的协议名”https“，默认端口号443，至于其他的什么请求-应答模式、报文结构、请求方法、URI、头字段、连接管理等等都完全沿用HTTP，没有任何新的东西。 那HTTPS怎么做到机密性

1. Embedding After embedding the words in our input sequence, each of them flows through each of the two layers of the encoder. The word in each position flows through its own path in the encoder. There are dependencies between these paths in the self-attention layer. The feed-forward layer does not have those dependencies, however, and thus the various paths can be executed in parallel while flowing through the feed-forward layer. 2. Encode an encoder receives a list of vectors as input. It processes this list by passing these vectors into a ‘self-attention’ layer, then into a feed-forward

今天空了学习一下弹出层 还是一步步展示把 首先，layer可以独立使用，也可以通过Layui模块化使用。我个人一直是用的模块化的 所以下面素有的都是基于模块化的。 引入好相关文件就可以开始啦 今天放图片把 试着学一下放图片 1.最简单的弹层，这个弹层的效果其实就是一个加了特效和样式的alert();代码如下： <script> layui.use("layer", function () { var layer = layui.layer; layer.msg("大家好，这是最简单的弹层"); }); </script> 以上直接放到HTML页面就OK。运行效果就出来了 效果就是这样了 他有一个默认的time基础参数 表示弹出来多久后自动关闭 默认好像是3000MS. time更改方法：layer.msg("大家好，这是最简单的弹层", {time:9000}); （设置为9S）. 下面看一下 可以设置的基础参数有哪些以及效果。 1.type-基本层类型 类型：Number，默认：0 layer提供了5种层类型。可传入的值有： 0 （信息框，默认） 1 （页面层） 2 （iframe层） 3 （加载层） 4 （tips层）。 若你采用 layer.open({type: 1}) 方式调用，则type为必填项（信息框除外 2.title-标题 title支持三种类型的值