今天同事接到一个类似于JD的按条件筛选商品的功能,同事把这个锅出色的甩给了我,俺就勉为其难的解决了这个问题. 首先我们来理清一下思路: 1.条件切换时,tab选项卡肯定要跟着切换,而且只是一个大类条件下的切换. 2.当选中筛选条件时我们要获取到其对应的属性值重新给url赋值. 3.页面刷新后,我们要根据url参数去给对应的筛选条件加上被选中的样式. 完成后的效果图 下面我们开始写代码实现: 1.首先是HTML部分 2.css部分 3.js(使用的是jquery-1.8.0.min.js版本) O

StickyHeaderListView 主要是通过 ListView 添加头部实现,将复杂的头部分解为若干部分,如下图:Header 1(广告位).Header 2(频道位).Header 3(运营位).Header 4(分割线) 和 Header 5(筛选头部),这样各个Header部分的UI和逻辑可以单独拿出去处理,具体可以参考我的 开源代码. StickyHeaderListView_sumary.png Header 1: 它的高度影响标题栏的颜色渐变. Header 2: 使用Gri

页面html: <div class="bar bar-calm bar-header"> <div class="title">新闻分类</div> <button class="button button-balanced cleanbtn" ng-click="clean()">清空</button> </div> <ion-content c

1. 分类数据可视化 - 分类散点图 stripplot( ) / swarmplot( ) sns.stripplot(x="day",y="total_bill",data=tips,jitter = True, size = 5, edgecolor = 'w',linewidth=1,marker = 'o') import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt imp

转摘自http://www.cnblogs.com/denny402/p/5032839.html opencv3中的ml类与opencv2中发生了变化,下面列举opencv3的机器学习类方法实例: 用途是opencv自带的ocr样本的分类功能,其中神经网络和adaboost训练速度很慢,效果还是knn的最好: #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace std; using namespace

https://segmentfault.com/a/1190000015310299 Seaborn学习大纲 seaborn的学习内容主要包含以下几个部分: 风格管理 绘图风格设置 颜色风格设置 绘图方法 数据集的分布可视化 分类数据可视化 线性关系可视化 结构网格 数据识别网格绘图 本次将主要介绍 分类数据可视化的使用. 分类数据可视化 数据集中的数据类型有很多种,除了连续的特征变量之外,最常见的就是类目型的数据类型了,常见的比如人的性别,学历,爱好等.这些数据类型都不能用连续的变量来表示,

讲在前面,本来想通过一个简单的多层感知机实验一下不同的优化方法的,结果写着写着就先研究起评价指标来了,之前也写过一篇:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/13700934.html 与上篇不同的是,这次我们新加了一些相关的实现,接下来我们慢慢来看. 利用pytorch搭建多层感知机分类的整个流程 导入相关包 from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.model_selection import

Reference: http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=112 经过半个月的倾力打造,建设好的聊天语料库包含三千多万条简体中文高质量聊天语料,近1G的纯文本数据.此语料库全部基于2万部影视剧字幕,经由爬取.分类.解压.语言识别.编码识别.编码转换.过滤清洗等一系列繁琐过程.把整个建设过程分享出来供大家玩耍.   请尊重原创,转载请注明来源网站www.shareditor.com以及原始链接地址 注意:本文提到的程序和脚本都分享在https://

最前面的话:Smobiler是一个在VS环境中使用.Net语言来开发APP的开发平台,也许比Xamarin更方便 样式一 一.目标样式 我们要实现上图中的效果,需要如下的操作: 1.从工具栏上的"Smobiler Components"拖动一个PopList控件到窗体界面上 2.修改PopList控件的属性 a.Groups属性 PopList控件显示包括两种模式:展开模式和筛选分类模式:两种模式只能选其中一种 展开模式(本样式选用展开模式) 打开集合编辑器,并点击"添加&q

SQLite是遵守ACID的轻型数据库引擎,它包含在一个相对较小的C库中.它是D.RichardHipp创建的公有领域项目.不像常见的客户端/服务器结构范例,SQLite引擎不是一个与程序通信的独立进程,而是连接到程序中成为它的一个主要部分.所以主要的通信协议是在编程语言内的直接API调用.这在消耗总量.延迟时间和整体简单性上有积极的作用.整个数据库(定义.表.索引和数据本身)都在宿主主机上存储在一个单一的文件中.其简单的设计是通过在开始一个事务的时候锁定整个数据文件而完成的. 一.特性    

http://www.cnblogs.com/CoverCat/p/5043833.html Visual Studio Community 2015 工程和代码:http://pan.baidu.com/s/1o7lxYSM 内容 在这篇文章中将提到以下内容: 全局阈值 自适应阈值 Otsu's二值化 在图像处理中,会希望忽略掉一些灰度细节,只保留主体的轮廓,对灰度图像进行阈值化处理能达到这个目的. “其基本的思想是,给定一个数组和一个阈值,然后根据数组中的每个元素的值是低于还是高于阈值而进行

OCR (Optical Character Recognition,光学字符识别),我们这个练习就是对OCR英文字母进行识别.得到一张OCR图片后,提取出字符相关的ROI图像,并且大小归一化,整个图像的像素值序列可以直接作为特征.但直接将整个图像作为特征数据维度太高,计算量太大,所以也可以进行一些降维处理,减少输入的数据量. 处理过程一般这样:先对原图像进行裁剪,得到字符的ROI图像,二值化.然后将图像分块,统计每个小块中非0像素的个数,这样就形成了一个较小的矩阵,这矩阵就是新的特征了.ope

sqlite3使用范围 SQLite不同于其他大部分的SQL数据库引擎,因为它的首要设计目标就是简单化: 1.易于管理 2.易于使用 3.易于嵌入其他大型程序 4.易于维护和配置  许多人喜欢SQLite因为它的小巧和快速. 但是这些特性只是它的部分优点, 使用者还会发现SQLite是非常稳定的. 出色的稳定性源于它的简单, 越简单就越不容易出错. 除了上述的简单.小巧和稳定性外, 最重要的在于SQLite力争做到简单化. 简单化在一个数据库引擎中可以说是一个优点, 但也可能是个缺点, 主要决定

项目中用到这个,从网上搜了搜相关内容,代码如下 <script type="text/javascript"> function checkAllThis(obj) { var aa = document.getElementsByTagName("input"); for (var i = 0; i < aa.length; i++) { var e = aa[i]; if ((e.type == 'checkbox')) { var o = e

今天的项目是与完成python开展,需要使用做关键词检查,筛选分类,使用前c语言做这种事情.有了线索,非常高效,内存小了,检查快. 到达python在,第一个想法是pip基于外观的c语言python特里模块.不幸的是,我们没有找到一个合适的,假设我会用c书写python模块的话.就自己写一个了,可惜我还不具备这个能力. 仅仅能用python写了,性能差一点就差点吧,内存多一点也无所谓了. 用搜索引擎看CSDN上的网友的用python实现的DFA,再參照自己曾经用c语言写过的字典树.有些不大对,就

传统的机器学习任务从开始到建模的一般流程是:获取数据 -> 数据预处理 -> 训练建模 -> 模型评估 -> 预测,分类.本文我们将依据传统机器学习的流程,看看在每一步流程中都有哪些常用的函数以及它们的用法是怎么样的.希望你看完这篇文章可以最为快速的开始你的学习任务. 1. 获取数据 1.1 导入sklearn数据集 sklearn中包含了大量的优质的数据集,在你学习机器学习的过程中,你可以通过使用这些数据集实现出不同的模型,从而提高你的动手实践能力,同时这个过程也可以加深你对理论

平常开发工作中,我经常取Github上搜索项目,Clone下来学习使用,在这个过程中,发现了好多比较好的Github地址,记录下来,分享出去. image 非常有用的GitHub链接(顺序不分先后): 1. https://github.com/jeasonlzy: OkHttpUtils-2.0.0 升级后改名 OkGo,全新完美支持RxJava,比Retrofit更简单易用. 完全仿微信的图片选择,并且提供了多种图片加载接口,选择图片后可以旋转,可以裁剪成矩形或圆形,可以配置各种其他的参数

0.引言  利用机器学习的方法训练微笑检测模型,给一张人脸照片,判断是否微笑:   使用的数据集中69张没笑脸,65张有笑脸,训练结果识别精度在95%附近: 效果: 图1 示例效果 工程利用python 3 开发,借助Dlib进行 人脸嘴部20个特征点坐标(40维特征)的提取, 然后根据这 40维输入特征 和 1维特征输出(1代表有微笑 / 0代表没微笑)进行ML建模, 利用几种机器学习模型进行建模,达到一个二分类(分类有/无笑脸)的目的,然后分析模型识别精度和性能,并且可以识别给定图片的人脸是

0.引言 介绍了如何生成数据,提取特征,利用sklearn的几种机器学习模型建模,进行手写体数字1-9识别. 用到的四种模型: 1. LR回归模型,Logistic Regression 2. SGD随机梯度下降模型,Stochastic Gradient Descent 3. SVC支持向量分类模型,Support Vector Classification 4. MLP多层神经网络模型,Multi-Layer Perceptron 主要内容:生成手写体随机数1-9,生成单个png分类存入指定

Sklearn 官网提供了一个流程图, 蓝色圆圈内是判断条件,绿色方框内是可以选择的算法: 从 START 开始,首先看数据的样本是否 >50,小于则需要收集更多的数据. 由图中,可以看到算法有四类,分类,回归,聚类,降维. 其中 分类和回归是监督式学习,即每个数据对应一个 label. 聚类 是非监督式学习,即没有 label. 另外一类是 降维,当数据集有很多很多属性的时候,可以通过 降维 算法把属性归纳起来.例如 20 个属性只变成 2 个,注意,这不是挑出 2 个,而是压缩成为 2 个,

网上有很多关于sklearn的学习教程,大部分都是简单的讲清楚某一方面,其实最好的教程就是官方文档. 官方文档地址:https://scikit-learn.org/stable/ (可是官方文档非常详细,同时许多人对官方文档的理解和结构上都不能很好地把握,我也打算好好学习sklearn,这可能是机器学习的神器),下面先简单介绍一下sklearn. 自2007年发布以来,scikit-learn已经成为Python重要的机器学习库了,scikit-learn简称sklearn,支持包括分类,回归