我认识的less 优点:优雅,好用,简单,可复用性强, 缺点:less并其实不能为我们减少沉余css代码,还是要靠自己的CSS基础去判断哪些是沉余代码或者是可以合并的代码 之前发表的一篇文章一看就懂得移动端rem布局.rem如何换算 关于rem的运用与计算,文章中提到了使用计算器,感觉挺麻烦的,后来想想办法解决这个问题, 发现了less的预处理(推荐使用koala) 比如 width:100/24rem; height:200/24rem; 如果你看过了我之前的文章 懂了rem布局原理,并且le…

Mysql 预处理 PREPARE以及预处理的好处 Mysql手册 预处理记载: 预制语句的SQL语法在以下情况下使用:   · 在编代码前,您想要测试预制语句在您的应用程序中运行得如何.或者也许一个应用程序在执行预制语句时有问题,您想要确定问题是什么.   · 您想要创建一个测试案例,该案例描述了您使用预制语句时出现的问题,以便您编制程序错误报告.   · 您需要使用预制语句,但是您无法使用支持预制语句的编程API.   预制语句的SQL语法基于三个SQL语句:   PREPARE stmt_…

导读 1.什么是预处理 2.预处理的好处 3.C#中的常见预处理指令 4.总结 什么是预处理         在计算机科学中,预处理通常是指利用某一程序(通常是预处理器)对某一格式的源码(如.cs C#源代码)按照一些规则进行源码替换的过程.这个过程发生在词法分析阶段,得到的仍然是源码文件.对于编译而言简单来讲可分为三个阶段,词法分析.语法分析.可执行程序的生成. 上面是我自己的理解,可能不准确.PS我曾旁听过中科大两学期的编译原理课,但都是因为某些原因工作加班等没有一学期是坚持下去完整听完的,…

文本自动分类技术是文字管理的基础.通过快速.准确的文本自动分类,可以节省大量的人力财力:提高工作效率:让用户快速获得所需资源,改善用户体验.本文着重对KNN文本分类算法进行介绍并提出改进方法. 一.相关理论介绍 文本分类技术的研究由来已久,并且取得了很多可喜的成果,形成了一套完整的文本自动分类流程. (1)文本分类 文本分类是根据训练样本集中的样本来进行训练,找到一定的分类规则和规律,然后根据这些规则和规律对需要进行分类的文本进行判断,自动将其归类. (2)文本表示 要实现依据内容的自动分类,需…

事务处理 事务基本原理 如果不开启事务,执行一条sql,马上会持久化数据.可见:默认的mysql对sql语句的执行是自动提交的! 如果开启了事务,就是关闭了自动提交的功能,改成了commit执行自动提交 自动提交的特征是保存在服务器的一个叫做autocommit的一个变量内.使用set 变量名=变量值的形式就可以完成修改(set autocommit=0:),此时就关闭了自动提交功能,需要手动执行commit让数据持久化 事务的特点(acid) 原子性(atomicity)- 要不成功,要不失败…

理论知识:UFLDL数据预处理和http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/04/20/3033149.html 数据预处理是深度学习中非常重要的一步!如果说原始数据的获得,是深度学习中最重要的一步,那么获得原始数据之后对它的预处理更是重要的一部分. 1.数据预处理的方法: ①数据归一化: 简单缩放:对数据的每一个维度的值进行重新调节,使其在 [0,1]或[ − 1,1] 的区间内 逐样本均值消减:在每个样本上减去数据的统计平均值,用于平稳的数…

第二章 基础语法与递归补充   时间:2017年4月24日10:39:18 章节:02章_01节,02章_02节 视频长度:49:21 + 15:45 内容:标识符,关键字与数据类型 心得:由字母,下划线,$,数字组成,应该由字母,下划线$开头,同时应该避开java保留字符   变量是内存中的一小块区域,使用变量名来访问这块区域   执行过程中的内存管理(疑问:这里的内存和Jvm的一样吗?) code segment 存放代码 data segment 静态变量 字符串常量 stack 栈 局部…

一 初始化RNN 上一节中介绍了 通过cell类构建RNN的函数,其中有一个参数initial_state,即cell初始状态参数,TensorFlow中封装了对其初始化的方法. 1.初始化为0 对于正向或反向,第一个cell传入时没有之前的序列输出值,所以需要对其进行初始化.一般来讲,不用刻意取指定,系统会默认初始化为0,当然也可以手动指定其初始化为0. initial_state = lstm_cell.zero_state(batch_size, dtype=tf.float32) 2.初…

目录 一.引言 1.什么是.为什么需要深度学习 2.简单的机器学习算法对数据表示的依赖 3.深度学习的历史趋势 最早的人工神经网络:旨在模拟生物学习的计算模型 神经网络第二次浪潮:联结主义connectionism 神经网络的突破 二.线性代数 1. 标量.向量.矩阵和张量的一般表示方法 2. 矩阵和向量的特殊运算 3. 线性相关和生成子空间 I. 方程的解问题 II. 思路 III. 结论 IV.求解方式 4. 范数norm I. 定义和要求 II. 常用的\(L^2\)范数和平方\(L^2\…

此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有一些 也可以划归到计算机视觉中去.这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己 所用,或者从中得到灵感,这就够了. 8. Edge Detection 边缘检测也是图像处理中的一个基本任务.传统的边缘检测方法有基于梯度 算子,尤其是 Sobel 算子,以及经典的 Canny 边缘检测.到现在,Cann…