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1、页面准备： （1）前端资源的导入：将准备好的页面添加到项目中，放到Public目录下（公共的页面样式、js、图片等资源） （2）添加登录的视图模板 　　将登录页面的视图放到Amin>View>Login>index.html中 <! DOCTYPE html > < html lang ="zh-CN" > < head > < meta charset ="utf-8" > < meta http-equiv ="X-UA-Compatible" content ="IE=edge" > < meta name ="viewport" content ="" > <!-- 上述3个meta标签*必须*放在最前面，任何其他内容都*必须*跟随其后！ --> < meta name ="description" content ="" > < meta name ="author" content ="" > < link rel ="icon" href ="" > < title > 新闻cms内容管理平台 </ title > <!-- Bootstrap core CSS --> < link href ="/Public/css/bootstrap.min.css" rel ="stylesheet" > <!-- Custom styles for this

16年写的程序，今天晚上找到了，拿出来看看，记录一下。 IfcWallStandardCase #750964:[ Name:基本墙:Interior - Partition:937935 GlobalId:0$rKT9NFjEMv0x0ItfNT0j OwnerHistory:#41 IfcOwnerHistory LoadBearing:false ExtendToStructure:true IsExternal:false Reference:Interior - Partition 体积:0.748777952048025 面积:6.23981626706689 长度:1836.99999999983 RelatedObjects:[3cD8f9U_997xzXI3NHxEKd 3sxBt4car5DwvUBovZE1Fn 1DIF9mSXTD9fGFkYkboEp$ 3Kr3FkZnjBCgKjGvu72Raz 25p9Hc0kL3Qh9Cs$O1pHdU 0a_k15MGn4a9QGq20_Hxzb 2g27CqKDXBwAp2w2lX6I7V 1P6hRBfVT97Q70uTWSCKg0 2uh6pNYpT14vxjXzmDfHVP 1GpOWDBtPDDQAllr2jhKpo 1p7Qqu38PBux2T$H48mbXt

Deep Learning & Art: Neural Style Transfer Welcome to the second assignment of this week. In this assignment, you will learn about Neural Style Transfer. This algorithm was created by Gatys et al. (2015) ( https://arxiv.org/abs/1508.06576 ). In this assignment, you will: Implement the neural style transfer algorithm Generate novel artistic images using your algorithm Most of the algorithms you've studied optimize a cost function to get a set of parameter values. In Neural Style Transfer, you'll optimize a cost function to get pixel values! 【中文翻译】 深度 学习 与 艺术 : 神经风格转换 欢迎来到这周的第二次任务。在这个作业中,

介绍 ELMo(Embeddings from Language Models) 是重要的通用语义表示模型之一，以双向 LSTM 为网路基本组件，以 Language Model 为训练目标，通过预训练得到通用的语义表示，将通用的语义表示作为 Feature 迁移到下游 NLP 任务中，会显著提升下游任务的模型性能。本项目是 ELMo 在 Paddle Fluid 上的开源实现, 基于百科类数据训练并发布了预训练模型。模型结构如下： 原文链接： Deep contextualized word representations 参考博客： https://blog.csdn.net/triplemeng/article/details/82380202 注意 本项目代码需要使用GPU环境来运行: 并且检查相关参数设置, 例如use_gpu, fluid.CUDAPlace(0)等处是否设置正确. In[2] # 解压数据 !tar xf /home/aistudio/data/data9504/data.tar.gz -C /home/aistudio 数据预处理 将文档按照句号、问号、感叹切分成句子，然后对句子进行切词。预处理后的数据文件中每行为一个分词后的句子。我们给出了示例训练数据 data/train 和测试数据 data/dev ，数据示例如下： 本 书 介绍 了 中国

网络工程师课程---1、OSI7层网络模型协议精析 一、总结 一句话总结：在7层模型中，每一层都提供一个特殊的网络功能。从网络功能的角度观察：下面4层（物理层、数据链路层、网络层和传输层）主要提供数据传输和交换功能，即以节点到节点之间的通信为主；第4层作为上下两部分的桥梁，是整个网络体系结构中最关键的部分；而上3层（会话层、表示层和应用层）则以提供用户与应用程序之间的信息和数据处理功能为主。简言之，下4层主要完成通信子网的功能，上3层主要完成资源子网的功能。 下4层：通信子网的功能：（物理层、数据链路层、网络层和传输层）主要提供数据传输和交换功能，即以节点到节点之间的通信为主 上3层：资源子网的功能：（会话层、表示层和应用层）则以提供用户与应用程序之间的信息和数据处理功能为主 1、OSI 七层模型的作用是什么？ 可靠的通讯： 帮助不同类型的主机实现数据传输 OSI 七层模型通过七个层次化的结构模型使不同的系统不同的网络之间实现可靠的通讯，因此其最主要的功能就是 帮助不同类型的主机实现数据传输 。 2、OSI 七层模型中每层的设备有哪些？ 物理层：网卡，网线，集线器，中继器，调制解调器 数据链路层：网桥，交换机 网络层：路由器 网关工作在第四层传输层及其以上 3、交换机和路由器的主要区别是什么？ 交换机：MAC地址：主内（像女人） 路由器：ip：主外（像男人） （1）工作层次不同

php特级课---5、网络数据转发原理 一、总结 一句话总结： OSI七层模型 路由器 交换机 ARP 代理ARP 1、OSI7层模型？ 分别记住：电缆，MAC地址，ip，端口，应用 对应哪些层就好 1层 通信电缆 2层 原MAC地址和要到达的MAC地址 3层 原ip和目的ip：同ip可能有多台电脑，对应多个MAC地址，所以需要找到真正需要的那个 4层 原端口号目的端口号 567层 人与应用软件完成（比如qq） 两台电脑通讯时，一台电脑通过7层模型组装数据，另一个通过7层模型解析数据 2、 两台电脑通讯时 ，怎么使用OSI七层模型？ 两台电脑通讯时，一台电脑通过7层模型组装数据，另一个通过7层模型解析数据 2、交换机工作原理？ 当在交换机的MAC地址表能找到对应设备的 MAC地址与端口关系，则单播发送至对应设备；如果不能找到，则进行广播，查找目标地址与端口 3、路由器工作原理？ 路由器作用于不同网段 工作原理为：查询路由表->传递数据 1、路由器接收来自它连接的 某个网站的数据 。 2、路由器将数据向上传递，并且（必要时）重新组合IP数据报。 3、 路由器检查IP头部中的目的地址，如果目的地址位于发出数据的那个网络，那么路由器就放下被认为已经达到目的地的数据，因为数据是在目的计算机所在网络上传输 。 4、如果数据要送往 另一个网络 ，那么路由器就 查询路由表

WebSocket是什么？ WebSocket是一种在单个TCP连接上进行全双工通讯的协议。WebSocket允许服务端主动向客户端推送数据。在WebSocket协议中，客户端浏览器和服务器只需要完成一次握手就可以创建持久性的连接，并在浏览器和服务器之间进行双向的数据传输。 WebSocket有什么用？ WebSocket区别于HTTP协议的一个最为显著的特点是， WebSocket协议可以由服务端主动发起消息，对于浏览器需要及时接收数据变化的场景非常适合 ，例如在Django中遇到一些耗时较长的任务我们通常会使用Celery来异步执行，那么浏览器如果想要获取这个任务的执行状态，在HTTP协议中只能通过轮训的方式由浏览器不断的发送请求给服务器来获取最新状态，这样发送很多无用的请求不仅浪费资源，还不够优雅，如果使用WebSokcet来实现就很完美了 WebSocket的另外一个应用场景就是下文要说的聊天室，一个用户（浏览器）发送的消息需要实时的让其他用户（浏览器）接收，这在HTTP协议下是很难实现的，但WebSocket基于长连接加上可以主动给浏览器发消息的特性处理起来就游刃有余了 初步了解WebSocket之后，我们看看如何在Django中实现WebSocket Channels Django本身不支持WebSocket，但可以通过集成Channels框架来实现WebSocket

　　在实际的项目中，除了集成ABP框架的EntityFrameworkCore以外，在有些特定的场景下不可避免地会使用一些SQL查询语句，一方面是由于现在的EntityFrameworkCore2.X有些问题没有解决，另外一方面是基于性能方面的考虑，在了解本篇内容之前，首先还是来看看 官方文档 来给出的说明。 　　按照官方的介绍整体可以分为下面的步骤：1 安装依赖包。2 添加DependsOn属性标签。3 Entity to Table Mapping。 4 Usage 通过上面的4个步骤我们就能够正常在Asp.Net Core项目中使用ABP Dapper了，下面我们就具体的过程来做进一步的说明。 　　 一 安装包依赖 　　这个不做过多的解释，通过Nuget 包管理器或者通过程序包管理控制台来添加Abp.Dapper的引用，在我们实际的项目中整个类库的结构如下图所示，包含Dapper和EntityFrameworkCore两种方案。 图一 项目结构 　　二 添加DependsOn属性标签 　 　后面我们就需要在我们当前类库项目中唯一的SalesDataModule中来做一些初始化和添加DependsOn标签的操作了。 [DependsOn(typeof(AbpZeroCoreEntityFrameworkCoreModule))] [DependsOn(typeof

基于Caffe的MNIST数据集训练与测试 原创：转载请注明 https://www.cnblogs.com/xiaoboge/p/10688926.html 摘要 　　 在前面的博文中，我详细介绍了Caffe的网络结构和求解文件，还介绍了如何制作LMDB和Hdf5数据源文件。但是我们还没有完整的介绍过如何在Caffe框架下去训练一个神经网络模型，在本篇博文中我将从最经典、简单的卷积神经网络Lenet（CNN的开端）和最简单的数据集MNIST（手写数字）出发，详细介绍整个网络的训练与测试过程。 1. 项目文件目录介绍 　　首先还是要先介绍一下我的文件目录，我在目录E:\caffe_program下面创建了一个mnist文件夹，mnist文件夹下面包括了所有训练模型的必要文件，还要保存训练之后的模型。请看mnist文件夹下的文件结构： 　　其中，data文件夹下包括了制作数据集的所有文件，还包括制作出来的LMDB格式的数据文件；Lenet_model将用于存储训练过的模型文件；剩下的分别是网络结构、求解文件以及训练网络的bat文件。 2. MNIST数据集介绍与下载 　 　MNIST 是一个手写数字数据库，由Google实验室的Corinna Cortes和纽约大学柯朗研究院的Yann LeCun等人建立。MNIST 最初用于支票上的手写数字识别, 现在成了Deep

最近这一段时间一直在调节基于蒙特卡罗定位的导航，前提是基于已经开源的基于激光雷达的SLAM算法。地图的建立，主要是参考网上的开源教程，根据实际情况，调整相关的参数文件。最终是实现了建图。建立的地图的精度还没有具体的分析，但从直观上看，应该是没什么问题。因此计划通过AMCL来测试建立地图的精度。要运行AMCL首要的工作是运行move_base导航包；本文以rplidar_A2雷达为例，介绍AMCL的定位性能。 调节 move_base 节点 , 相关的参数文件 : (1) rplidar_amcl.launch.xml <launch> <arg name="use_map_topic" default="false"/> <arg name="scan_topic" default="scan"/> <arg name="initial_pose_x" default="0.0"/> <arg name="initial_pose_y" default="0.0"/> <arg name="initial_pose_a" default="0.0"/> <arg name="odom_frame_id" default="odom"/> <arg name="base_frame_id" default="base_footprint"/> <arg name="global