基于S2AFCM的子主题划分】的更多相关文章

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使用 WordPress 的子主题(Child Themes)功能快速制作自己的主题 在了解子主题功能之前,先来看一下你在使用 WordPress 的时候是否是这样:不会自己制作主题,只好从网上下载一个,这个主题整体风格比较适合,但是有些小地方不太好,自己只是有一点 CSS 基础,可以修改一些简单的样式.修改的时候,却发现主题文件这么多,里面掺杂各种 PHP.HTML 代码,让人不知道在哪里修改. 太好了,那么我们开始学习子主题吧,子主题就是来解决这个问题的.它可以基于某个主题,继承它的功能和样…
使用子主题,可以继承父主题的所有功能,同时避免因为直接使用父主题在父主题升级时造成文件丢失的情况. 子主题的创建很简单: 1.首先在主题文件夹下(wp-content\themes)建立一个文件夹,用来存放子主题的所有文件,例如:twentytwelve-child. 2.在twentytwelve-child文件夹下新建一个style.css文件,该文件是必须的.将以下代码粘贴进去: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 /* Theme Name: Twenty Twelve Child (子…
第二版在第一版的基础上增加了一个动态3D的白云效果背景,鼠标悬浮在页面上云朵会向屏幕Z轴方向运动,在第一人称视角看来向着云朵方向前进的,由此形成一个伪3D效果.有点绕,直接看demo就能理解了.3D白云效果是基于threejs框架做的. 介绍下three.js: three.js是JavaScript编写的WebGL第三方库.提供了非常多的3D显示功能.Three.js 是一款运行在浏览器中的 3D 引擎,你可以用它创建各种三维场景,包括了摄影机.光影.材质等各种对象.你可以在它的主页上看到许多…
介绍 一个基于基于Html5的爱情主题,文字采用打字机效果,逐字打印,并带有键盘敲击声音.在chrome,safari,firefox,IE10下都有效,chrome下效果最佳.要注意的是safari下不支持audio标签属性没有声音效果(暂未解决). 技术要点 文字效果采用本地化字体 @font-face 动态的心型用到的是HTML5的canvas 打字机声音效果采用HTML5的audio属性 效果图: 基于Html5的爱情主题网站--表白神器 查看示例 下载地址…
建议在了解了一定网络爬虫的基本原理和Heritrix的架构知识后进行配置和扩展.相关博文:http://www.cnblogs.com/hustfly/p/3441747.html 摘要 随着网络时代的日新月异,人们对搜索引擎,网页的内容,大数据处理等问题有了更多的要求.如何从海量的互联网信息中选取最符合要求的信息成为了新的热点.在这种情况下,网络爬虫框架heritrix出现解决了这个问题. Heritrix是一个开源的.java开发的.可扩展的web爬虫项目.用户可以使用它来从网上抓取想要的资…
子汇水区的划分是SWMM模型建模的主要步骤之一,划分的好坏对结果精度有比较大的影响.概括来讲,子汇水区的划分有以下几种思路: (1)根据管网走向.建筑物和街道分布,直接人工划分子汇水区.这个方法适用于研究范围不大,管网不太复杂且流向明确的情况.理论上讲,这种方法根据研究范围内实际排水情况来划分子汇水区应该是效果最好的,但是在缺乏资料和经验的情况,效果未必会有设想的那么好. (2)直接采用泰森多边形方法,根据节点的分布划分子汇水区,然后人工作局部调整.这种方法相对简单,比较节省时间,适用于比较大的…
1 宏块划分方式 一副图像(帧,非场图像,x264支持宏块级场编码,这里以帧图像为例说明)按从左到右.从上到下16x16的方式划分宏块,对于图像宽度不是16的倍数的情况,会扩展至16的倍数,然后通过sps的crop参数表示出需要裁剪的区域. 2 8x8子块的划分方式 对于每一个宏块内部,按从左到右.从上到下8x8的方式划分8x8子块,如下图所示. 3 4x4子块的划分方式 对于每一个8x8子块内部,按从左到右.从上到下4x4的方式划分4x4子块,一个完整的宏块划分4x4子块如下图所示. 其中4x…
子汇水区的划分是SWMM模型建模的主要步骤之一,划分的好坏对结果精度有比较大的影响.概括来讲,子汇水区的划分有以下几种思路: (1)根据管网走向.建筑物和街道分布,直接人工划分子汇水区.这个方法适用于研究范围不大,管网不太复杂且流向明确的情况.理论上讲,这种方法根据研究范围内实际排水情况来划分子汇水区应该是效果最好的,但是在缺乏资料和经验的情况,效果未必会有设想的那么好. (2)直接采用泰森多边形方法,根据节点的分布划分子汇水区,然后人工作局部调整.这种方法相对简单,比较节省时间,适用于比较大的…
def genlda(textlist,n): ticks = str(time.time()).replace('.','')[-6:-1] nn=str(n) dictionary = corpora.Dictionary(textlist) corpus = [ dictionary.doc2bow(text) for text in textlist ] #tfidf = models.TfidfModel(corpus) #corpus_tfidf = tfidf[corpus] #p…