label

Label 控件： Label 是標準的 Windows 標籤 LinkLabel ：類似於標籤（派生於標準標籤），但以 Internet 鏈接的方式顯示（超鏈接） BorderStyle 可以指定標籤邊框的樣式。默認為無邊框 FlatSyle 控制顯示控件的方式。設置 PopUp 時，控件一直顯示為平面樣式，直到用戶把鼠標指針移動到該控件上，此時，控件顯示為彈起樣式 LinkArea （用於 LinkLabel ）文本中顯示為鏈接的部分 LinkColor （用於 LinkLabel ）鏈接的顏色 Links （用於 LinkLabel ）可以包含多個鏈接。利用這個屬性可以查找需要的鏈接。控件會跟蹤顯示文本中的鏈接，不能在設計期間使用。 LinkVisted （用於 LinkLabel ）設為 True 時，單擊控件會顯示為另一種顏色 VisitedLinkColor （用於 LinkLabel ）用戶單擊 LinkLabel 后控件的顏色 TextBox 控件： .Net Framework 內置了兩個基本控件來提取用戶輸入的文本： TextBox 和 RichTextBox 。這兩個控件都派生於基類 TextBoxBase ，而 TextBoxBase 派生於 Control 。 TextBoxBase 提供了在文本框中處理文本的基本功能，如剪切、複製等 TextBox

1.PTN的由来 PTN：Packet Transport Network（分组传送网），PTN是由MPLS发展而来的，由于MPLS的核心还是SDH，只是在SDH的基础上改进而来，即MPLS= SDH + 以太网（二层交换）+ATM（传信令），也就是在SDH的用户侧增加了以太网接口或者ATM接口，实现IP化接口，即 IP over SDH。但是MSPT承载IP业务效率低，带宽独占，调度灵活性差，所以PTN就应运而生。从协议上看，PTN遵循的叫做T-MPLS，即经过改进的MPLS（多协议标签交换），即T-MPLS=MPLS-IP+OAM。 2.PTN的模型 PTN有一个简单的公式：PTN = MPLS - IP + OAM + 保护。 MPLS- IP：即T-MPLS，简化了MPLS，去掉了复杂的IP层协议（去掉了网络层复杂的自动路由协议控制技术），提高了转发效率。 OAM：增加操作、管理和维护，即通过收发管理报文来实现对信道的监控和管理。 保护：能够提供50ms以内的电信级线性保护和环保护。 3.MPLS包结构 DA (6Bytes) + SA (6Bbyte) + TYPE (0x8847) + TUNNEL Label (Label value(20bit) + exp(3bit) + S(bit1) + TTL(8bit)) + PW Label (Label value

1，起因 最近在工作中要实现自定义式的radio样式，而我们通常使用的时默认的样式，因为自己实在想不到解决的方法，于是开始搜索，最终看到了不错的解决办法，可以完美解决我们遇到的问题。 2，原理 大家都知道在写结构的时候，radio或checkbox都会跟随label一起使用，label的for属性值和input的id值相同的情况下，点击label就可以选中input，这里正是利用label 来覆盖我们的input默认样式，通过给label添加背景图片（美化的checkbox或radio），也就是在点击的过程中，我们是看不到默认的input的（给input设置z-index:-1），而点击的是label，通过不同的事件，加载不同的背景图片（这里是改变背景图片的位置） 3，设置美化checkbox或radio的默认样式 （1）页面结构 <form class="form" method="post"> <fieldset> <legend>Which genres do you like?</legend> <input type="checkbox" value="action" id="check-1" name="genre"><label for="check-1" class="">Action / Adventure</label> <input type=

1 监督学习 　　利用一组带标签的数据, 学习 从输入到输出的映射 , 然后将这种映射关系应用到未知数据, 达到 分类 或者 回归 的目的 　　(1) 分类: 当输出是离散的, 学习任务为分类任务 　　　　 　　　　输入: 一组有标签的训练数据(也叫观察和评估), 标签 表明了这些数据(观察)的所属类别, 图中"猫"和"狗"就是标签 　　　　输出: 分类模型根据这些训练数据, 训练自己的模型参数, 学习出一个适合这组数据的分类器, 当有新数据(非训练数据)需要进行类别判断, 就可以将这组数据作为输入送给学习好的 分类器 进行判断(得到标签) 　　　　训练集: 训练模型已经标注的数据, 用来建立模型发现规律 　　　　测试集: 已标注的数据, 只不过把标注隐藏了, 再送给训练好的模型, 比对结果与原来的标注, 评判该模型的学习能力　　 　　　　一般来说, 获得了一组标注好的数据, 70%当做训练集, 30%当做测试集 , 另外还有交叉验证法, 自助法来评估学习模型 　　　　评价标准 　　　　　　1) 准确率 　　　　　　　　所有预测对的 　　　　　　　　把正类预测成正类(TP) 　　　　　　　　把负类预测成负类(TN) 　　　　　　　　准确率 = (TP+TN)/总数量 　　　　　　2) 精确率 　　　　　　　　以二分类为例 　　　　　　　　预测为正的样本是真的正样本 　　　　　　　

更换了数据集, 在计算交叉熵损失时出现错误 : cuda runtime error (59) : device-side assert triggered at /pytorch/aten/src/THC/generic/THCTensorMa 解决检查两个问题: 1. 模型输出label数量 是否与 标签类别数量相同 <label为 男,女, 未知; 但是我模型设计只有男/女, 也就是label的标记数字超出了模型分类数> 2. label是否有-1的情况,需要提前过滤掉,类似下面这样的标签 来源： https://www.cnblogs.com/geoffreyone/p/10653619.html

Spring Cloud Config为服务端和客户端提供了分布式系统的外部化配置支持。配置服务器为各应用的所有环境提供了一个中心化的外部配置。它实现了对服务端和客户端对Spring Environment和PropertySource抽象的映射，所以它除了适用于Spring构建的应用程序，也可以在任何其他语言运行的应用程序中使用。作为一个应用可以通过部署管道来进行测试或者投入生产，我们可以分别为这些环境创建配置，并且在需要迁移环境的时候获取对应环境的配置来运行。 配置服务器默认采用git来存储配置信息，这样就有助于对环境配置进行版本管理，并且可以通过git客户端工具来方便的管理和访问配置内容。当然他也提供本地化文件系统的存储方式，下面从这两方面介绍如何使用分布式配置来存储微服务应用多环境的配置内容。 构建Config Server 通过Spring Cloud构建一个Config Server，非常简单，只需要三步： pom.xml中引入 spring-cloud-config-server 依赖，完整依赖配置如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 < parent> < groupId>org.springframework