Envelope也称包络线,是一个矩形区域,是每个几何形体的最小外接矩形.每个Geometry都拥有一个Envelope,包括Envelope自身. 它定义了XMax,XMin,YMax,YMin,Height,Width等属性,用于获取或者设置一个存在包络线的对象空间坐标. IEnvelope接口提供的方法有:Expand(按比例缩放包络线的范围,产生一个新的包络对象),offset(通过给定的(X,Y)移动包络线),CenterAt(通过改变包络线中心点来移动包络线),PutCoords(通

1.为什么要定义Maven坐标      在我们开发Maven项目的时候,需要为其定义适当的坐标,这是Maven强制要求的.在这个基础上,其他Maven项目才能应用该项目生成的构件. 2.Maven坐标详解 Maven坐标为各种构件引入了秩序,任何一个构件都必须明确定义自己的坐标,而一组Maven坐标是通过一些元素定义的,它们是groupId,artifactId,version,packaging,class-sifer.下面是一组坐标定义: <groupId>com.mycompany.a

1.为什么要定义Maven坐标      在我们开发Maven项目的时候,需要为其定义适当的坐标,这是Maven强制要求的.在这个基础上,其他Maven项目才能应用该项目生成的构件. 2.Maven坐标详解 Maven坐标为各种构件引入了秩序,任何一个构件都必须明确定义自己的坐标,而一组Maven坐标是通过一些元素定义的,它们是groupId,artifactId,version,packaging,class-sifer.下面是一组坐标定义: <groupId>com.mycompany.a

我们知道maven能帮我们管理jar包,那么它是怎么管理的呢?这篇博客我们来详细介绍. 1.什么是坐标? ①.数学中的坐标 在平面上,使用 X .Y 两个向量可以唯一的定位平面中的任何一个点 在空间中,使用 X.Y.Z 三个向量可以唯一的定位空间中的任意一个点 ②.Maven 中的坐标 俗称 gav:使用下面三个向量子仓库中唯一定位一个 Maven 工程 在项目中的 pom.xml 文件中,我们可以看到下面gav的定义: 1.groupid:公司或组织域名倒序 <groupid>com.ys.

ToorBar的定制 在诸如社区类的app里面,很多都涉及到用户发布消息,如现今最流行的新浪微博,每条信息底部都会有个工具条,正如下图所示,有转发.评论和点赞三个按钮的工具条. 结构 1.作为一个独立存在的toolBar,必须要有个View作为载体,这里选择用UIImageView: 2.toolBar有三个可以点击的按钮,所以就要创建三个button. 下面直接上代码了! YJYStatusToolBar.h文件 #import <UIKit/UIKit.h> @class YJYStatu

转自慕课网:http://www.imooc.com/article/14516   在js中,存在着N多的关于高度和宽度的属性,比如:clientHeight.offsetHeight.scrollHeight.availHeight.scrollLeft.scrollTop.style.height.innerHeight.outerHeight.scree.height等等......这么多,傻傻分不清也正常啊.本文的目标: 理清js及jquery的各种width和height 对widt

原文链接:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837 作者:July.pluskid :致谢:白石.JerryLead 出处:结构之法算法之道blog. 前言 动笔写这个支持向量机(support vector machine)是费了不少劲和困难的,原因很简单,一者这个东西本身就并不好懂,要深入学习和研究下去需花费不少时间和精力,二者这个东西也不好讲清楚,尽管网上已经有朋友写得不错了(见文末参考链接),但在描述数学公式的时候还是显得

JMeter使用了不同技术和协议,是一款可以进行配置和执行负载测试.性能测试和压力测试的工具. 什么是JMeter? JMeter是Apache组织的开放源代码项目,它是功能和性能测试的工具,100%的用java实现. JMeter最初的用途是用来测试web应用的,但是它的功能已得到扩展,如今已经可以针对绝大部分的程序进行测试,例如各种类型的数据库,FTP, HTTP, HTTPS 或者其他的服务端应用. JMeter特点 多线程框架-支持请求并发操作 用于对服务器.网络或对象模拟巨大的负载 支

版本:ArcGIS Server 10.4    环境:win10 测试目标:创建一个GP服务,功能为根据要素属性信息(如FID)选择出输入内容的对应匹配要素. 注:这个测试非常基础,仅供新手发布GP服务练习. 如图所示,数据源为两个图层,分别是中国行政区全图(蓝色)与中部几个省份行政区(浅绿色). 其中中部几个省份所在的ChinaCopy图层中,各要素信息如下. 新建Toolbox.tbx,在其中新建Model. 模型如下图所示,输入有:带选择图层   和   sql语句(如"FID"

一.MDI窗体 private void 添加窗体ToolStripMenuItem_Click(object sender, EventArgs e) { Form2 frm1 = new Form2(); frm1.MdiParent = this; frm1.Show(); Form3 frm2 = new Form3(); frm2.MdiParent = this; frm2.Show(); } private void 横向排列ToolStripMenuItem_Click(obje

第一步.初步了解SVM 1.0.什么是支持向量机SVM 要明白什么是SVM,便得从分类说起. 分类作为数据挖掘领域中一项非常重要的任务,它的目的是学会一个分类函数或分类模型(或者叫做分类器),而支持向量机本身便是一种监督式学习的方法,它广泛的应用于统计分类以及回归分析中. 支持向量机(SVM)是90年代中期发展起来的基于统计学习理论的一种机器学习方法,通过寻求结构化风险最小来提高学习机泛化能力,实现经验风险和置信范围的最小化,从而达到在统计样本量较少的情况下,亦能获得良好统计规律的目的. 通俗来

支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境地) 作者:July :致谢:pluskid.白石.JerryLead.出处:结构之法算法之道blog. 前言 动笔写这个支持向量机(support vector machine)是费了不少劲和困难的,原因非常简单,一者这个东西本身就并不好懂,要深入学习和研究下去需花费不少时间和精力,二者这个东西也不好讲清楚,尽管网上已经有朋友写得不错了(见文末參考链接),但在描写叙述数学公式的时候还是显得不够.得益于同学白石的数学证明,我还是想尝试写一下,希望本文在兼顾通

转自:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837 支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界) 前言 动笔写这个支持向量机(support vector machine)是费了不少劲和困难的,原因很简单,一者这个东西本身就并不好懂,要深入学习和研究下去需花费不少时间和精力,二者这个东西也不好讲清楚,尽管网上已经有朋友写得不错了(见文末参考链接),但在描述数学公式的时候还是显得不够.得益于同学白石的数学证明,我还是想尝试写一下,希望本文

布局分类 一.流式布局 二.边界布局 三.网格布局 四.卡片布局 五.坐标式布局 随意布置控件位置. 六.混合布局

支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境地) 作者:July .致谢:pluskid.白石.JerryLead.出处:结构之法算法之道blog. 前言 动笔写这个支持向量机(support vector machine)是费了不少劲和困难的,原因非常简单,一者这个东西本身就并不好懂,要深入学习和研究下去需花费不少时间和精力,二者这个东西也不好讲清楚.尽管网上已经有朋友写得不错了(见文末參考链接),但在描写叙述数学公式的时候还是显得不够.得益于同学白石的数学证明,我还是想尝试写一下.希望本文在兼顾通

支持向量机: Kernel  by pluskid, on 2010-09-11, in Machine Learning     70 comments 本文是"支持向量机系列"的第三篇,参见本系列的其他文章. 前面我们介绍了线性情况下的支持向量机,它通过寻找一个线性的超平面来达到对数据进行分类的目的.不过,由于是线性方法,所以对非线性的数据就没有办法处理了.例如图中的两类数据,分别分布为两个圆圈的形状,不论是任何高级的分类器,只要它是线性的,就没法处理,SVM 也不行.因为这样的数

第五章 坐标和依赖 1.如同笛卡尔坐标系一样,Maven也通过坐标三元素定位一个资源. <groupId>com.dengchengchao.test</groupId> <artifactId>demo</artifactId> <version>0.0.1-SNAPSHOT</version> 下面详解一下每个元素的含义: groupId: 定义当前Maven项目隶属的实际项目.Maven使用模块化的概念,将每个项目分为几个模块,

SVM 简介 SVM:Support Vector Machine , 支持向量机, 是一种分类算法. 同Logistic 分类方法目的一样,SVM 试图想寻找分割线或面,将平面或空间里的样本点一分为二, 不过方法上有所不同: 1.Logistic分割线可以是曲线曲面 (多项式函数),SVM分割线/面只能是线型的. 2. Logistic 算法利用概率模型的最大似然公式求得风险函数,利用标准的梯度下降优化算法求个参数Θ. 3. SVM算法通过需要支持向量求得风险函数,利用带有约束条件的梯度下降优

1.clentWidth和clientHeight ①加入无padding.无滚动条显示占据位置 clientWidth=style.width ②假如有padding.无滚动 clientWidth=style.width+2*style.padding ③假如有padding.有滚动 clientWidth=style.width+2*style.padding-滚动条宽度 clientHeight同理 2.clientLeft和clientTop 这一对属性用来读取元素的border的宽度

window和document首先我们来高清两个概念:    window和document的区别是什么?    window.location和document.location是一样吗?第一个问题:    Window对象表示浏览器中打开的窗口:window对象可以省略.比如alert().window.alert().    Document对象是Window对象的一部分.那么document.body 我们可以写成window.document.body:浏览器的HTML文档成为Docu

pytorch版本sphereface的原作者地址:https://github.com/clcarwin/sphereface_pytorch 由于接触深度学习不久,所以花了较长时间来阅读源码,以下对项目中的lfw_eval.py文件做了详细解释 (不知是版本问题还是作者code有误,原代码存在很多的bug,需要自行一一纠正,另:由于在windows下运行,故而去掉了gpu加速以及多线程) #-*- coding:utf-8 -*- from __future__ import print_f