之前开发了一个微信项目,维护期中苹果手机突然出现光标错位现象,经过排查,发现是最新的ios11系统的锅. 具体情况:弹出层使用position: fixed:弹出层内附带input/textarea输入框,ios11系统的苹果机用户在点击输入框,出现键盘后,弹出层被顶上去,而光标还停留在原处,即出现错位情况. 解决思路: 解决光标错位:弹出层设置为position: absolute:body添加position: fixed; 弹出层重新定位:获取滚动条高度,设置为弹出层Top值: fun

同样是最近遇到的一个小问题.因为IE9以下input是不支持placeholder属性的.在网上找到了解决方案,果断带走.正如鲁迅先生所说的‘拿来主义’:运用脑髓,放出眼光,自己来拿!感谢.借花献佛在这里记录分享下. 用法很简单,在代码中引入placeholder.js,并加入后面的一段代码就行了. <script src="jquery-1.11.3.js"></script> <!--IE8-IE6支持html5 placeholder新属性 引入脚本

关于Keras的“层”(Layer) 所有的Keras层对象都有如下方法: layer.get_weights():返回层的权重(numpy array) layer.set_weights(weights):从numpy array中将权重加载到该层中,要求numpy array的形状与layer.get_weights()的形状相同 layer.get_config():返回当前层配置信息的字典,层也可以借由配置信息重构: layer = Dense(32) config = layer.g

本笔记由博客园-圆柱模板 博主整理笔记发布,转载需注明,谢谢合作! keras的层主要包括: 常用层(Core).卷积层(Convolutional).池化层(Pooling).局部连接层.递归层(Recurrent).嵌入层( Embedding).高级激活层.规范层.噪声层.包装层,当然也可以编写自己的层 对于层的操作 layer.get_weights() #返回该层的权重 layer.set_weights(weights)#将权重加载到该层 config = layer.get_con

可以用printf()做串口打印输出 这个功能非常简单,首先在工程管理下的preprocessor把串口打开HAL_UART=TRUE. 然后看我的npi.c文件,多了什么自己琢磨,懒点的就直接复制吧: /******************************************************************************* Filename: npi.c Revised: $Date: 2008-06-11 14:30:47 -0700 (Wed, 11

/* * @author ambar * html5 placeholder pollfill * - 使用绝对定位内嵌层 * - 也适用于密码域 * 目标浏览器: IE 6~9, FF 3.5 */ (function ($) { var attr = 'nullText'; $.fn.placeholder = function (options) { return this.each(function () { var $input = $(this); if (typeof option

解决HTML5 placeholder的方案 来源:   时间:2013-09-05 20:06:49   阅读数:11375 分享到: 0 [导读] 使低版本浏览器支持Placeholder有很多方法,都不是很完美,或多或少有点问题,且有些原生支持的浏览器在获得焦点时会清空Placeholder提示.发现知乎网的解决方法不错,特记录下windows系统中以下浏览器测试通过 使低版本浏览器支持Placeholder有很多方法,都不是很完美,或多或少有点问题,且有些原生支持的浏览器在获得焦点时会清

package com.lucene.test; import java.io.BufferedInputStream; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.nio.file.Paths; import java.util.ArrayList; import java.util.List; i

SurfaceFlinger 前面说的,就是一个surface的合成.SurfaceFlinger就是一个默默的记录着,它不会对surface的内容有什么改动. WMS(WindowsManagerService)就是对surface的管理,或者说是一个大管家.它负责协调各方面资源. ViewRoot就是一个个演员,负责表演(产生surface). 从IO系统角度而言,WMS至少要干这几件事. 全局窗口管理 全局事件派发 键盘 触摸屏 1.WMS综述 1)WMS将以同AMS等一样的形式,系统se

Detecting diabetic retinopathy in eye images The past almost four months I have been competing in a Kaggle competition about diabetic retinopathy grading based on high-resolution eye images. In this post I try to reconstruct my progression through th

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以前看的国外的一篇文章,用代码解释word2vec训练过程,觉得写的不错,转过来了 原文链接 http://nbviewer.jupyter.org/github/dolaameng/tutorials/blob/master/word2vec-abc/poc/pyword2vec_anatomy.ipynb Hashed Vocabulary In the C implementation, the vocab is a combination of hashed vocabulary and

Andrew 机器学习课程笔记 完成 Andrew 的课程结束至今已有一段时间,课程介绍深入浅出,很好的解释了模型的基本原理以及应用.在我看来这是个很好的入门视频,他老人家现在又出了一门 deep learning 的教程,虽然介绍的内容很浅,毕竟针对大部分初学者.不管学习到什么程度,能将课程跟一遍,或多或少会对知识体系的全貌有一个大致的理解.如果有时间的话,强烈建议跟完课程的同时完成各项作业.但值得注意的是,机器学习除了需要适当的数理基础之外,还是一门实践科学,只有通过不断的深入积累才能有更好

今年 1 月 12 日,Keras 作者 François Chollet‏ 在推特上表示因为中文读者的广泛关注,他已经在 GitHub 上展开了一个 Keras 中文文档项目.而昨日,François Chollet‏ 再一次在推特上表示 Keras 官方文档已经基本完成!他非常感谢翻译和校对人员两个多月的不懈努力,也希望 Keras 中文使用者能继续帮助提升文档质量. 这一次发布的是 Keras 官方中文文档,它得到了严谨的校对而提升了整体质量.但该项目还在进行中,虽然目前已经上线了很多 A

JOONE 一.什么是JOONE? 1.Joone是一个免费的神经网络框架来创建,训练和测试人造神经网络.目标是为最热门的Java技术创造一个强大的环境,为热情和专业的用户.2.Joone由一个中央引擎组成,这是Joone开发的所有应用程序的支点.Joone的神经网络可以建立在本地机器上,在分布式环境中进行培训,并在任何设备上运行.3.每个人都可以编写新的模块来实现从核心引擎分发的简单组件开始的新算法或新架构.主要思想是为围绕核心框架推出数百万个人工智能应用的基础. 二.JOONE分类 JOON

参考https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 本章介绍的nn模块是构建与autograd之上的神经网络模块 除了nn外还会介绍神经网络中常用的工具,比如优化器optim.初始化init等 1.nn.Module torch的核心数据结构是Module,它是一个抽象的概念,既可以表示神经网络中的某个层,也可以表示一个包含很多层的神经网络 在实际使用中,最常见的做法是继承nn.Modu

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Tutorial: Implementation of Siamese Network with Caffe, Theano, PyTorch, Tensorflow  Updated on 2018-07-23 14:33:23 1. caffe version:  If you want to try this network, just do as the offical document said, like the following codes:   --- title: Siame

0. 前言 本文翻译自博客: iamtrask.github.io ,这次翻译已经获得trask本人的同意与支持,在此特别感谢trask.本文属于作者一边学习一边翻译的作品,所以在用词.理论方面难免会出现很多错误,假如您发现错误或者不合适的地方,可以给我留言,谢谢! --- 2016.7.26 UPDATE --- 不涉及商业用途无须告知本人即可转载,但请注明出处! 原文地址:blog.csdn.net/zzukun/article/details/49968129 --- 1. 概要 我的最佳

Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition Karen Simonyan[‡] & Andrew Zisserman[§] Visual Geometry Group, Department of Engineering Science, University of Oxford {karen,az}@robots.ox.ac.uk 用于大规模图像识别的深度卷积网络 Karen Simonyan[‡] &am