v-model指令的学习 - 相关文章

【v-model指令的学习】的更多相关文章

angular指令深度学习篇

angular指令深度学习-过滤器 limitTo ... <body ng-app="app" > <div ng-controller="myCtr"> {{data|limitTo:2:1}}  ... angular.module("app", []) .controller("myCtr", ["$sco…

『高性能模型』Roofline Model与深度学习模型的性能分析

转载自知乎:Roofline Model与深度学习模型的性能分析在真实世界中,任何模型(例如 VGG / MobileNet 等)都必须依赖于具体的计算平台(例如CPU / GPU / ASIC 等)才能展现自己的实力.此时,模型和计算平台的"默契程度"会决定模型的实际表现.Roofline Model 提出了使用 Operational Intensity(计算强度)进行定量分析的方法,并给出了模型在计算平台上所能达到理论计算性能上限公式. 一.指标介绍 1.计算平台的两个指标:算…

【转】Django Model field reference学习总结

Django Model field reference学习总结(一) 本文档包含所有字段选项(field options)的内部细节和Django已经提供的field types. Field 选项下列参数对所有字段类型都是有效的,同时这些参数也是可选的. null Field.null 如果为True,Django就会将空值(empty)存储为数据库中的NULL.默认值是False. 要注意空字符串(empty string)通常不将其用于字符型字段上,比如CharField,TextFi…

ARM指令分类学习

指令分类: 1.算数和逻辑指令 2.比较指令 3.跳转指令 4.移位指令 5.程序状态字访问指令 6.存储器访问指令 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 学习指令的资料<arm汇编手册(中文版).chm> ,注:这个资料是 ARM汇编手册,我们用的是GNU的汇编,所以语法大小写上是有差别的. 使用上一篇文章中的汇编程序来,学习使用每个指令的用法. 一.算数和逻辑指令 1.mov指令作用.格式.例子从另一个寄存器.被移位的寄…

3.2 ARM指令分类学习

1 算术移位寄存器和逻辑指令 1.1 mov 传送(Move) Mov {条件} {S} <dest>, <op_1> MOV从另一个寄存器.被移位的寄存器.或者一个立即数装载一个值到目的寄存器.还可以指定相同的寄存器来实 NOP 指令 MOV R0, R0 ; R0 = R0 等于 NOP 指令 MOV R0, R0, LSL#3 ; R0 = R0 * 8 如果 R15 是目的寄存器,将修改程序计数器或标志.这用于返回到调用代码,方法是把连接寄存器的内容传送到 R15: MOV…

include动作标记和include指令标记学习笔记

我的jsp学习参考书是耿祥义,张跃平编著的jsp大学使用教程这本书,我也向大家推荐这本书,我觉得这本书适合我的学习方式,知识的讲解透彻易懂. include指令标记 include动作标记 1.处理方式嵌入式不是嵌入式 2.处理时间编译阶…

angularjs学习第六天笔记（指令简介学习）

您好,由于周末有事情,没哟学习angularjs,几天晚上开始继续学习angularjs,坚持加油每一天.谢谢接着上周五学习了表单验证以后,今天开始学习angularjs中一个非常重要的模块:指令今天主要先简单了解学习一下指令的一些基本概念后使用一.指令的简介指令其实就是angularjs对html的一个扩展,实现自定义html元素 angularjs其自身封装了一些常用的系统指令,我们也可以根据需要自定义指令二.自定义指令简介自定义指令的基本格式 app.directive("指令…

AngularJS的表达式、指令的学习（2）

最近没有那么忙,就来系统学习一下AngularJS吧,昨天简单的认识了一下,今天就从表达式入手吧,嘿嘿. 一.AngularJS 表达式 AngularJS表达式写在双大括号内:{{expression}},把数据绑定到HTML,其实和与ng-bind是一样的实现,在表达式书写的位置"输出"数据,既可以直接写表达式,而在页面呈现时间就是直接输出的表达式的结果.AngularJS 表达式很像JavaScript表达式:它们可以包含文字.运算符和变量. (1).AngularJS与java…

Roofline Model与深度学习模型的性能分析

原文链接: https://zhuanlan.zhihu.com/p/34204282 最近在不同的计算平台上验证几种经典深度学习模型的训练和预测性能时,经常遇到模型的实际测试性能表现和自己计算出的复杂度并不完全吻合的现象,令人十分困惑.机缘巧合听了Momenta的技术分享后,我意识到问题的答案其实就在于 Roof-line Model 这个理论,于是认真研究了一下相关论文.现在把自己的心得总结出来,分享给大家. 在真实世界中,任何模型(例如 VGG / MobileNet 等)都必须依赖于具体…

Predicting effects of noncoding variants with deep learning–based sequence model | 基于深度学习的序列模型预测非编码区变异的影响

Predicting effects of noncoding variants with deep learning–based sequence model PDF Interpreting noncoding variants- 非常好的学习资料这篇文章的第一个亮点就是直接从序列开始分析,第二就是使用深度学习获得了很好的预测效果. This is, to our knowledge, the first approach for prioritization of functional…