需求:点击tab页,切换四个不同的图表,ajax向后台请求数据,展示在四个不同的图表中. 其余的就不多说,直接上js代码了 $(function() { $("#heart").on("click", function() { $('.heart-car').show(); $('.sleep-car').hide(); $('.breathe-car').hide(); $('.sport-car').hide(); }); $("#breathe&qu

简介 本章的目的是让你了解和运行 TensorFlow! 在开始之前, 让我们先看一段使用 Python API 撰写的 TensorFlow 示例代码, 让你对将要学习的内容有初步的印象. 这段很短的 Python 程序生成了一些三维数据, 然后用一个平面拟合它. import tensorflow as tf import numpy as np # 使用 NumPy 生成假数据(phony data), 总共 100 个点. x_data = np.float32(np.random.ra

函数.符号及特殊字符 声调 语法 效果 语法 效果 语法 效果 \bar{x} \acute{\eta} \check{\alpha} \grave{\eta} \breve{a} \ddot{y} \dot{x} \hat{\alpha} \tilde{\iota} 函数 语法 效果 语法 效果 语法 效果 \sin\theta \cos\theta \tan\theta \arcsin\frac{L}{r} \arccos\frac{T}{r} \arctan\frac{L}{T} \sin

  我们最常用的斑马(Zebra)条码打印机,应用ZPLII命令来控制打印,说明书中有每条指令的详细说明及相关示例,下面是各指令的中文释义: ^A 对Zebra内置点阵字体缩放 ^A(可缩放/点阵字体)命令用于内置的True Type字体.可缩放字体(也可以认为是平滑矢量字体)能够以点为单位来对横向.纵向进行扩展.点阵字体由点阵象素组成,通常高度高度大于宽度. 内置的的缩放字体(A0=CG Triumvirate Bold Condensed)默认为不旋转,15点高,12点宽.打印机将从^A命令

转自:http://www.cnblogs.com/JuneWang/p/3917697.html 为了更深入的学习TCP/IP协议,最近看了不少有关资料,收集整理记录如下,以备后面的使用和方便各位学习: IP地址,子网掩码,默认网关,DNS服务器是什么意思? (一)  问题解析 001.   问:  IP地址,子网掩码,默认网关,DNS服务器,有什么区别呀?我知道没有IP地址就不能上网,我也知道没设DNS就不能上外网,可它们都有什么功能,有什么区别呢?还有真奇怪,我的计算机没设DNS,竟然能上

/* 广度优先搜索 左右两个方向 node{x,y,step} 到了就返回step,不到就检查左右两边符合条件就入队. 用一个结构体保存 危险时间 time[i][j]{beg,time} beg=end=0表示都安全,同时注意已经入队的结点不要再次入队以节约时间 */ #include<iostream> #include<algorithm> #include<queue> #include<cstdio> using namespace std; #d

(一)  问题解析001.   问:  IP地址,子网掩码,默认网关,DNS服务器,有什么区别呀?我知道没有IP地址就不能上网,我也知道没设DNS就不能上外网,可它们都有什么功能,有什么区别呢?还有真奇怪,我的计算机没设DNS,竟然能上QQ,却不能打开网页,这是为什么呢>答:  IP是32位二进制数据,通常以十进制表示,并以"."分隔.IP地址是一种逻辑地地址,用来标识网络中一个个主机,IP有唯一性,即每台机器的IP在全世界是唯一的. DNS是域名服务器,用来解析域名的(域名与I

为了更深入的学习TCP/IP协议,最近看了不少有关资料,收集整理记录如下,以备后面的使用和方便各位学习: IP地址,子网掩码,默认网关,DNS服务器是什么意思? (一)  问题解析 001.   问:  IP地址,子网掩码,默认网关,DNS服务器,有什么区别呀?我知道没有IP地址就不能上网,我也知道没设DNS就不能上外网,可它们都有什么功能,有什么区别呢?还有真奇怪,我的计算机没设DNS,竟然能上QQ,却不能打开网页,这是为什么呢> 答:  IP是32位二进制数据,通常以十进制表示,并以“.”分

转自 http://blog.csdn.net/sjin_1314/article/details/18178329 原文:Characterization and Measurement of TCP Traversal through NATs and Firewalls 原作者:Saikat Guha Paul Francis [摘要]     近些年,标准化社区已经开发出一些UDP穿透NAT/防火墙的技术(也就是,在NAT之后的主机之间建立UDP流).然而,由于TCP连接建立的不对称特点

简述FrameBuffer,RenderBuffer,Depth Buffer,Framebuffer attachment,Stencil buffer的关系 简述利用OpenGL执行图像叠加(大PNG图像叠加有alpha通道的小PNG图像),写出步骤 列出着色器的四个内置变量和十个内置函数 OpenGL如何处理浮点的不精确问题(即如何避免多次计算不一致的问题) 三维纹理如何存储?和二维纹理有什么区别? 如何加速GPU和CPU之间的数据传输速率? 用OpenGL渲染二维图像,除去在一个平面上贴

Google前几天刚发布了Android性能优化典范第2季的课程,一共20个短视频,包括的内容大致有:电量优化,网络优化,Wear上如何做优化,使用对象池来提高效率,LRU Cache,Bitmap的缩放,缓存,重用,PNG压缩,自定义View的性能,提升设置alpha之后View的渲染性能,以及Lint,StictMode等等工具的使用技巧. 下面是对这些课程的总结摘要,认知有限,理解偏差的地方请多多指教! 1)Battery Drain and Networking 对于手机程序,网络操作相

    TensorFlow 入门 本文转自:http://www.jianshu.com/p/6766fbcd43b9 字数3303 阅读904 评论3 喜欢5 CS224d-Day 2: 在 Day 1 里,先了解了一下 NLP 和 DP 的主要概念,对它们有了一个大体的印象,用向量去表示研究对象,用神经网络去学习,用 TensorFlow 去训练模型,基本的模型和算法包括 word2vec,softmax,RNN,LSTM,GRU,CNN,大型数据的 seq2seq,还有未来比较火热的研究

Google前几天刚发布了Android性能优化典范第2季的课程,一共20个短视频,包括的内容大致有:电量优化,网络优化,Wear上如何做优化,使用对象池来提高效率,LRU Cache,Bitmap的缩放,缓存,重用,PNG压缩,自定义View的性能,提升设置alpha之后View的渲染性能,以及Lint,StictMode等等工具的使用技巧. (1)Battery Drain and Networking 对于手机程序,网络操作相对来说是比较耗电的行为.优化网络操作能够显著节约电量的消耗.在性

使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow: 使用图 (graph) 来表示计算任务. 在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图. 使用 tensor 表示数据. 通过 变量 (Variable) 维护状态. 使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(arbitrary operation) 赋值或者从其中获取数据. 综述 TensorFlow 是一个编程系统, 使用图来表示计算任务. 图中的节点被称之为 op (operation

Google发布了Android性能优化典范第2季的课程,一共20个短视频,包括的内容大致有:电量优化,网络优化,Wear上如何做优化,使用对象池来提高效率,LRU Cache,Bitmap的缩放,缓存,重用,PNG压缩,自定义View的性能,提升设置alpha之后View的渲染性能,以及Lint,StictMode等等工具的使用技巧. 下面是对这些课程的总结摘要,认知有限,理解偏差的地方请多多指教! 1)Battery Drain and Networking 对于手机程序,网络操作相对来说是

更多例子 第二个递归的例子是求两个自然数的最大公约数(有没有回到令人怀念的中学时代).下面的程序用的是经典的辗转相除法. //greatest common divisor //假定a.b都是正整数 function gcd(a, b){ if (a < b) return gcd(b, a);//ensure a >= b var c = a % b; if (c === 0) return b; else return gcd(b, c); } 除了上面这些条件或者解法可以转化为数学的递归

UVA 707 - Robbery 题目链接 题意:在一个w * h的图上.t个时刻,然后知道一些信息,每一个时刻没有小偷的矩阵位置,问哪些时刻能够唯一确定小偷位置.和确定小偷是否已经逃走,假设没逃走.可是也没有时刻能够能够确定小偷位置,就是不知到 思路:记忆化搜索.dp[x][y][ti]表示在x.y位置.ti时刻时候,小偷是否可能出如今这个位置,1表示有可能.0表示没可能,因为小偷一次最多仅仅能上下左右走一步或者不走.所以去dfs一遍就可以 最后推断的时候,假设有一个时刻没有一个1,就表示已

题目描写叙述: http://acm.nyist.net/JudgeOnline/problem.php?pid=127 能够证明.修建N-1条虫洞就能够把这N个星系连结起来. 如今.问题来了.皇帝想知道有多少种修建方案能够把这N个星系用N-1条虫洞连结起来? 输入 第一行输入一个整数T,表示測试数据的组数(T<=100) 每组測试数据仅仅有一行.该行仅仅有一个整数N.表示有N个星系. (2<=N<=1000000) 输出 对于每组測试数据输出一个整数.表示满足题意的修建的方案的个数.

Borůvka algorithm 我好无聊啊,直接把wiki的算法介绍翻译一下把. wiki关于Borůvka algorithm的链接:链接 Borůvka algorithm是一个在所有边权都是不同的图中找到最小生成树的贪心算法.(其实边权相同也可以做,具体见后文),或者在一个不联通的图找到最小生成树. 它由 Otakar Borůvka (人名)第一次发表在1926年,被作为给Moravia(一个地区)一种有效的电网建设方法.这个算法被Choquet在1938年重新发现,在1951年,它

原文地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27216346 本文要介绍的这一篇paper是ICML2016上一篇关于 CNN 在图(graph)上的应用.ICML 是机器学习方面的顶级会议,这篇文章--<< Learning CNNs for Graphs>>--所研究的内容也具有非常好的理论和实用的价值.如果您对于图的数据结构并不是很熟悉建议您先参考本文末的相关基础知识的介绍. CNN已经在计算机视觉(CV)以及自然语言处理等领域取得了state-of-

基于神经模型的半监督词义消歧 Dayu Yuan  Julian Richardson  Ryan Doherty  Colin Evans  Eric Altendorf Google, Mountain View CA, USA 摘要 确定文本中词语的意图 - 词义消歧(WSD) - 是自然语言处理中长期存在的问题. 最近,研究人员使用从神经网络语言模型中提取的单词向量作为WSD算法的特征,显示了有希望的结果. 但是,文本中每个单词的单词向量的简单平均或串联会丢失文本的顺序和句法信息. 在本