今天网页碰到一个很怪异的问题:app打开的一个网页样式是好的,但通过safari打开后数字的颜色变为蓝色,并且还变得可点击了! 原来safari总会把长串数字识别为电话号码,文字变成蓝色,点击还会弹出菜单添加到通讯录. 解决方法: safari有个私有meta属性可以解决这个问题: <meta name="format-detection" content="telephone=no" />…
在测试中发现iPad上的Safari总会把长串数字识别为电话号码,文字变成蓝色,点击还会弹出菜单添加到通讯录. 别的地方倒也罢了,如果在用户名中出现数字(手机注册新浪微博的话用户名就是“手机用户xxxxxxxx”),版式会很恶心. 经过测试在a标签中的长串数字不会识别为电话,于是给出现用户名但没有链接的地方嵌套一个无动作的a标签,临时解决了这个问题. 但是这样增加了额外的标签,代码的语义性变得很差,而且对大段文字不能用这个方法. 今天无意中撞进Safari的官网,发现了safari有个私有met…
偶然发现用ipad访问我的网站时,发现网站上的一串数字变颜色了(原来是红色的),现在变成了蓝色.一开始以为网站出了什么问题,后来在PC端查看,发现颜色依旧是红色.在ipad上点击还会弹出菜单呼叫的选项,基本可以断定是Safari搞的鬼了.Safari识别电话号码功能会自动将数字识别成电话号码. 别的地方倒也罢了,如果在用户名中出现数字(手机注册新浪微博的话用户名就是“手机用户xxxxxxxx”),那效果会很不好. 为了这个问题,到Safari的官网翻找,发现Safari有个私有meta属性可以解…
IOS手机 html5页面 数字变成蓝色链接的原因 这个是ios手机自动识别 写如下代码 即可<pre> <meta name="format-detection" content="telephone=no" /></pre>…
1. 什么是KNN 1.1 KNN的通俗解释 何谓K近邻算法,即K-Nearest Neighbor algorithm,简称KNN算法,单从名字来猜想,可以简单粗暴的认为是:K个最近的邻居,当K=1时,算法便成了最近邻算法,即寻找最近的那个邻居. 用官方的话来说,所谓K近邻算法,即是给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例(也就是上面所说的K个邻居),这K个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分类到这个类中. 如上图所示,有两类不同的样本数据,分别用蓝色的…
边学习边笔记 https://www.cnblogs.com/felixwang2/p/9190602.html # https://www.cnblogs.com/felixwang2/p/9190602.html # TensorFlow(十):卷积神经网络实现手写数字识别以及可视化 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.rea…
现在很多场景需要使用的数字识别,比如银行卡识别,以及车牌识别等,在AI领域有很多图像识别算法,大多是居于opencv 或者谷歌开源的tesseract 识别. 由于公司业务需要,需要开发一个客户端程序,同时需要在xp这种老古董的机子上运行,故研究了如下几个数字识别方案: ocr 识别的不同选择方案 tesseract 放弃:谷歌的开源tesseract ocr识别目前最新版本不支持xp系统 云端ocr 识别接口(不适用) 费用比较贵: 场景不同,我们的需求是可能毫秒级别就需要调用一次ocr 识别…
后面的项目发现,还有两个坑,需要注意下: ·本文的解决方案的核心是利用了 微信/易信 在ready的时候会有个 WeixinJSBridgeReady/YixinJSBridgeReady事件,通过监听这个事件来触发的.那有个坑就是 如果微信已经ready了,但还没执行到你监听这个ready事件的代码,那么你的监听是没用的,所以最理想的情况是,监听的js放在head前面(放在css外链之前),确保最新执行,切记!切记!. ·另一个坑就是,本文的解决方案只适合一开始就播放的背景音乐.如果你是做那种…
1. 知识点准备 在了解 CNN 网络神经之前有两个概念要理解,第一是二维图像上卷积的概念,第二是 pooling 的概念. a. 卷积 关于卷积的概念和细节可以参考这里,卷积运算有两个非常重要特性,以下面这个一维的卷积为例子: 第一个特性是稀疏连接.可以看到, layer m 上的每一个节点都只与 layer m-1 对应区域的三个节点相连接.这个局部范围也叫感受野.第二个特性是相同颜色的线条代表了相同的权重,即权重共享.这样做有什么好处呢?一方面权重共享可以极大减小参数的数目,学习起来更加有…
上篇文章我们给出了用paddlepaddle来做手写数字识别的示例,并对网络结构进行到了调整,提高了识别的精度.有的同学表示不是很理解原理,为什么传统的机器学习算法,简单的神经网络(如多层感知机)都可以识别手写数字,我们要采用卷积神经网络CNN来进行别呢?CNN到底是怎么识别的?用CNN有哪些优势呢?我们下面就来简单分析一下.在讲CNN之前,为避免完全零基础的人看不懂后面的讲解,我们先简单回顾一下传统的神经网络的基本知识. 神经网络的预备知识      为什么要用神经网络? 特征提取的高效性.…