http://jgilfelt.github.io/android-actionbarstylegenerator/…

下载地址:https://github.com/rickytan/RTImageAssets 此插件用来生成 @3x 的图片资源对应的 @2x 和 @1x 版本,只要拖拽高清图到 @3x 的位置上,然后按 Ctrl+Shift+A 即可自动生成两张低清的补全空位.当然你也可以从 @2x 的图生成 @3x 版本,如果你对图片质量要求不高的话. 特性 只会填补空位,如果你已经设置好了自己的 @2x 图,则不会生成: 自动重命名,保持项目干净(把 N.imageset 下的图片名字改为 N.png N…

一. 版本号自动生成方法 只需把 AssemblyInfo.cs文件中的 [assembly:AssemblyVersion("1.0.0.0")]改成 [assembly:AssemblyVersion("1.0.*")],另外还需要把 [assembly:AssemblyFileVersion("1.0.0.0")]注释屏蔽掉.这样再生成的程序集就是自动版本号了. 按照这个格式出来的版本号,内部修订版本号(第三个字段)的位置出现的是2000年…

MyBatis中,可以使用Generator自动生成代码,包括DAO层. MODEL层 .MAPPING SQL映射文件. 第一步: 配置好自动生成代码所需的XML配置文件,例如(generator.xml): <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <!DOCTYPE generatorConfiguration   PUBLIC "-//mybatis.org//DTD MyBatis Gener…

原文:http://hi.baidu.com/bcbgrand/item/a74a7ba71c3b0ea928ce9dce .net程序版本号的格式是4个十进制数字 比如 2.5.729.2 依次是 Major Number:主版本号 Minor Number:副版本号 这两个号码是对外的版本号,也就是说上面这个程序是2.5版的 Building Number:编译版本号 比如如果一天编译一次的话,那么每天编译版本号加一,上边的程序经过了729天的开发. Revision Number:再版版本…

如何安装nginx_lua_module模块,升级nginx,nginx-lua-fastdfs-GraphicsMagick动态生成缩略图,实现图片自动裁剪缩放 参考网站:nginx-lua-fastdfs-GraphicsMagickhttps://github.com/hpxl/nginx-lua-fastdfs-GraphicsMagick如何安装nginx_lua_module模块 - 轩脉刃 - 博客园http://www.cnblogs.com/yjf512/archive/201…

<%@ Page Language=“C#“ AutoEventWireup=“true“ %> <%@ Import Namespace=“System“ %> <%@ Import Namespace=“System.IO“ %> <%@ Import Namespace=“System.Net“ %> <%@ Import NameSpace=“System.Web“ %> <%@ Import NameSpace=“Legalsof…

基本概念 "变分自动编码器"(Variational Autoencoders,缩写:VAE)的概念来自Diederik P Kingma和Max Welling的论文<Auto-Encoding Variational Bayes>.现在有了很广泛的应用,应用范围已经远远超出了当时论文的设想.不过看起来似乎,国内还没有见到什么相关产品出现. 作为普及型的文章,介绍"变分自动编码器",要先从编码说起. 简单说,编码就是数字化,前面第六篇我们已经介绍了一些…

   关键字:Xcode插件,生成图片资源 代码类库:其他(Others) GitHub链接:https://github.com/rickytan/RTImageAssets   本项目是一个 Xcode 插件,用来生成 @3x 的图片资源对应的 @2x 和 @1x 版本,只要拖拽高清图到 @3x 的位置上,然后按 Ctrl+Shift+A 即可自动生成两张低清的补全空位.当然你也可以从 @2x 的图生成 @3x 版本,如果你对图片质量要求不高的话. 特性只会填补空位,如果你已经设置好了自己的…

生成对抗网络的概念 上一篇中介绍的VAE自动编码器具备了一定程度的创造特征,能够"无中生有"的由一组随机数向量生成手写字符的图片. 这个"创造能力"我们在模型中分为编码器和解码器两个部分.其能力来源实际上是大量样本经过学习编码后,在数字层面对编码结果进行微调,再解码生成图片的过程.所生成的图片,是对原样本图的某种变形模仿. 今天的要介绍的生成对抗网络(GAN)也具备很类似的功能,所建立的模型,能够生成非常接近样本图片的结果. 相对于VAE,生成对抗网络GAN更接近一…