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Javascript 汉字转首字母的拼音 js文件（支持多音字的选择）
实现的效果如图： pinyin.jsp文件： <html> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=GB2312" /> <script text="text/javascript" src="py.js" charset="GBK"></script> <style type="text/css"> table,td { border: 1px solid #CC6600; border - collapse: collapse; font - size: 12px; } #tit { font - size: 24px; } #divResult { border: 1px solid #CC6600; font - size: 14px; display: none; letter - spacing: 2px } .divDan { background - color: #FFCC99 } .divShuang { background - color: #FFFFEE; font - size: 14px; } </style> </head> <body> <form name="form1"> <table width="800" cellspacing="0"
FCOS : 找到诀窍了，anchor-free的one-stage目标检测算法也可以很准 | ICCV 2019
> 论文提出anchor-free和proposal-free的one-stage的目标检测算法FCOS，不再需要anchor相关的的超参数，在目前流行的逐像素(per-pixel)预测方法上进行目标检测，根据实验结果来看，FCOS能够与主流的检测算法相比较，达到SOTA，为后面的大热的anchor-free方法提供了很好的参考 来源：【晓飞的算法工程笔记】 公众号 论文: FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection 论文地址： https://arxiv.org/abs/1904.01355 Introduction 大多目标检测网络都是anchor-based，虽然anchor能带来很大的准确率提升，但也会带来一些缺点： 准确率对anchor的尺寸、长宽比和数量较为敏感，这些超参都会人工细调 anchor的尺寸和长宽是固定的，如果目标的相关属性相差较大，会比较难预测 为了高召回，通常会使用密集的anchor布满输入，大多为负样本，导致训练不平衡 anchor需要如IOU的复杂计算 近期，FCNs在各视觉任务中都有不错的表现，但目标检测由于anchor的存在，不能进行纯逐像素预测，于是论文抛弃anchor，提出逐像素全卷积目标检测网络FCOS网络，总结如下： 效仿前期的FCNs-based网络
一文了解各平台RGB565和RGB888区别
用过AM335x平台的小伙伴应该知道，OK335xS开发平台的LCD接口是RGB888模式的，而OK335xD开发平台的LCD接口是RGB565模式的。如果把xS的镜像烧写到xD平台上，那么LCD会显示颜色异常。 这是为什么呢？ 难道RGB565和RGB888的对应关系不是下图这样的吗？ 为此，我特意查看了AM335x的datasheet，找到如下说明： 从图中可看出，虽然RGB565和RGB888模式的高位对应的都是LCD[15:0]，但是R[7:3]和B[7:3]对应的LCD数据位是相反的，xD和xS开发平台使用的模式不同，底板上这两组信号线正好做了交换，因此，会导致xS的镜像放到xD平台上，显示颜色异常。 那么其他平台RGB565和RGB888模式的对应关系又是怎样的呢？ 请继续往下看。 首先来看i.MX6UL平台，从CPU的datasheet中可以找到： 从图中可看出，RGB565模式使用的是LCD_D[15:0]，RGB888模式使用的是LCD_D[23:0]。OKMX6UL-C底板采用的是RGB888的模式，如果想减少走线数量，改用RGB565模式，千万要弄清楚LCD数据位与RGB的对应关系，否则会花屏。 接下来我们看看i.MX6DL/i.MX6Q开发平台，从CPU的datasheet中可以找到： 从图中可看到，RGB565模式有三种配置
吴恩达机器学习课程记录
笔记地址： http://www.ai-start.com/ml2014 线性回归 回归问题损失函数一般为误差平方函数 mse 需要注意的事项： 变量的归一化，以免不同的量纲不同。要保证这些特征都具有相近的尺度，这将帮助梯度下降算法更快地收敛。 不同的初始化，可能会得到不同的局部最优解。如果初始化就在局部最低点，则不会更新相关的参数，梯度为0 梯度下降算法： 学习率不用没必要自己减小，当慢慢接近局部最小值时候，梯度自然就小了 求解 梯度下降算法 正规方程（矩阵求解） 逻辑回归 从线性回归那块演变过来用于分类的算法，不是回归，是分类算法。 损失函数不再是mse，而是变为二元交叉熵损失函数。 这是由于mse形式的损失函数，套用sigmoid激活函数后，整个损失函数是非凸的函数，这导致通过梯度下降算法求解到的可能是局部最优解，而不是全局最优解。 因此，逻辑回归的损失函数变换为二元交叉熵损失函数，这是一个凸函数，最终能得到全局最优解。 注意： 逻辑回归的特征处理也需要归一化 求解方法依然是梯度下降算法 但有更高级的优化算法：共轭梯度法BFGS、限制变尺度法LBFGS等。运行速度要远远超过梯度下降法。 在面临很大的机器学习问题时候，建议使用高级优化方法 多标签分类问题转化为多个二分类问题 初始化参数可以为0 正则化 过拟合：通过学习得到的假设可能能够非常好地适应训练集（代价函数可能几乎为 0
element-ui 响应式布局-栅格布局
要注意的问题 xs sm md lg xl五个尺寸的默认值均为24，意味着，任何一个尺寸属性不设置，则该尺寸下响应式宽度为24，这与bootstrap不同 尺寸属性可以设为0，则该el-col不显示 不论尺寸属性设置为多少，若el-col中没有任何内容则该el-col不显示（内部元素为空也不行，如 ） <el-row> <el-col :xs="12" :sm="9" :md="6" :lg="0" :xl="0">123</el-col> <el-col :xs="12" :sm="15" :md="18" :lg="21" :xl="24">456</el-col> </el-row> offset 属性是没有响应式的，可以通过加入一个带一个空格的el-col解决: <el-col :xs="0" :sm="1" :md="2" :lg="3" :xl="3"> </el-col> 可以把固定的响应式布局作为组件 Vue.component('my-container',{ template:` <el-row> <el-col :xs="0" :sm="1" :md="2" :lg="3" :xl="4"> </el-col> <el-col :xs="24" :sm="22" :md="20" :lg="18" :xl="18"> <slot></slot> </el
[Android] 【极其罕见】【安卓】视频转换器【支持18种格式转换！】
某厂面试归来，发现自己落伍了！>>> Win端 的 视频格式转换 器是非常多人的 刚需之软件. 今天再给大家分享一个 极其罕见 的 安卓端 视频格式转换器！ 目前支持 高达18种格式支持 ！！ 下载地址: https://www.90pan.com/b1743454 密码：xs6e 不仅如此 还支持批量 视频压缩，剪切 等实用功能！ 并且带有 详细 的 使用教程 但我觉得 就算不看也会立马上手 ！ 这么好用的APP 当然是超贵 的 当然已经帮头友解奉上 不花钱版 ！ 任意畅用所有土豪功能！~ 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/xiaogg/blog/3197268
PyTorch spatial transformer tutorial 空间变换网络(STN)教程
要查看格式更完美的配图文章，请前去 http://studyai.com/pytorch-1.4/intermediate/spatial_transformer_tutorial.html 在本教程中，您将学习如何使用一种称为空间变换器网络的视觉注意机制来增强您的网络。 您可以在 DeepMind paper 中更多地阅读有关空间变换器网络的内容。 空间变换器网络(Spatial transformer networks, STN)是对任何空间变换的可微关注(differentiable attention)的推广。 STN允许神经网络学习如何对输入图像进行空间变换，以提高模型的几何不变性。 例如，它可以裁剪感兴趣的区域、缩放和纠正图像的方向。 这是一种有用的机制，因为CNN对图像旋转、尺度和更一般的仿射变换不具有不变性。 关于STN最好的事情之一是能够简单地将它插入到任何现有的CNN中，而很少做任何修改。 from __future__ import print_function import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim import torchvision from torchvision import datasets,
微软 Surface Pro、Studio、Laptop 全线更新
今晨，微软在纽约的秋季新品发布会上，发布了 Surface Pro 6、Laptop 2 以及最顶级的 Studio 2 三款备受期待的 Surface 产品。至此，包括年初的 Surface Book 2 在内，完成了2018 年 Surface 产品线所有升级计划。 当然这场规模不算大的发布会上，微软还带来了令人惊喜的 One More Thing，来自于全家桶套餐新添的小成员——Surface Headphones——“Surface”终于可以被听到，一款无线降噪耳机，还支持微软的语音助手 Cortana。 Surface 之父 Panos Panay 表示，据调查 99% 的 Surface 用户都喜欢 Surface Pro，他为此而感到自豪。不过要是你认为 Surface Pro 是此次发布会的主角，那你就错了。 同 iPhone 的“S”年相似，此次更新是微软在（阶段性）完成足以抗衡 Mac 的 Surface 硬件矩阵布局后的一次例行升级，均没有外观上的重大改变，更多是配置上的升级。 沉迷于生产力无法自拔的微软，还提供了一些新服务为你提高时间的利用效率，比如跨平台的写作能力，Your Phone 跨平台协作工具，以及全新的 Office 365 和 2018 Windows 10 十月更新版。 Surface 全家桶 硬件方面，Surface 家族可以说是雨露均沾
DataTable 插件与bootstrap table 在表格里面有按钮的情况下不对齐
在表格内容全部都是文字的情况下，固定表格的头与内容区是对齐的，但是当有一列含有几个按钮时，头部与内容突然不对齐，解决方法是在样式中设置按钮的宽度 DataTable <td style="" class="caozuotd"> <button class="btn btn-info btn-xs" type="button" id="histroyBtn" title="历史数据"><i class="fa fa-file-o"></i></button> <button class="btn btn-info btn-xs" type="button" id="dayQuantityBtn" title="日用量"><i class="fa fa-th-large"></i></button> <button class="btn btn-info btn-xs" type="button" id="histroyQuxianBtn" title="历史曲线"><i class="fa fa-line-chart"></i></button> <button class="btn btn-info btn-xs" type="button" id="warningBtn" title="报警记录"><i class="fa fa-bell-o"></i></button>