leafletmap展示第一层

leaflet入门（一）示例

代码示例: <!DOCTYPE html> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" /> <title></title> <style> #mapDiv { /*必须指定

2.1 TensorFlow的主要依赖包 TensorFlow依赖的两个最主要的工具包——Protocol Buffer和Bazel. 2.1.1 Protocol Buffer Protocol Buffer是谷歌开发的处理结构化数据的工具.结构化数据指的是拥有多种属性的数据,比如: 当要将这些结构化的用户信息持久化或者进行网络传输时,就需要先将它们序列化.所谓序列化,是将结构化的数据变成数据流的格式,简单地说就是变为一个字符串.如何将结构化的数据序列化,并从序列化之后的数据流中还原出原来的结

tensorflow学习5----变量管理

---恢复内容开始--- 前面,读书笔记用加入正则化损失模型效果带来的提升要相对显著. 变量管理: 目的:当神经网络的结构更加复杂,参数更多的时候,就需要一个更好的方式来管理神经网络中的参数. 解决方法:提供了通过变量名称来创建或者获取一个变量的机制. 作用:在不同的函数可以通过变量的名字来使用变量.而不需要通过参数进行传递. 主要函数: tf.variable_scope() tf.get_variable() tf.get_variable() #创建和获取变量. #在创建变量时,tf.

TensorFlow实现卷积神经网络

1 卷积神经网络简介在介绍卷积神经网络(CNN)之前,我们需要了解全连接神经网络与卷积神经网络的区别,下面先看一下两者的结构,如下所示: 图1 全连接神经网络与卷积神经网络结构虽然上图中显示的全连接神经网络结构和卷积神经网络的结构直观上差异比较大,但实际上它们的整体架构是非常相似的.从上图中可以看出,卷积神经网络也是通过一层一层的节点组织起来的.和全连接神经网络一样,卷积神经网络中的每一个节点都是一个神经元.在全连接神经网络中,每相邻两层之间的节点都有边相连,于是一般会将每一层全连接层中的节

初学Django：创建第一个项目+使用模板

1. 创建一个项目之前在Anaconda 3里面用命令行安装了Django之后,有了可用的管理工具django-admin.py (1)用django.admin.py来创建一个项目Helloworld (2)查看项目的目录结构因为是windows环境,所以只展示了一层. (3)在目录下输入命令启动服务器启动正常 (4)视图和URL配置在先前创建的 HelloWorld 目录下的 HelloWorld 目录新建一个 view.py 文件,并输入代码: from django.http i

tensorflow学习笔记——图像识别与卷积神经网络

无论是之前学习的MNIST数据集还是Cifar数据集,相比真实环境下的图像识别问题,有两个最大的问题,一是现实生活中的图片分辨率要远高于32*32,而且图像的分辨率也不会是固定的.二是现实生活中的物体类别很多,无论是10种还是100种都远远不够,而且一张图片中不会只出现一个种类的物体.为了更加贴近真实环境下的图像识别问题,由李飞飞教授带头整理的ImageNet很大程度上解决了这个问题. ImageNet是一个基于WordNet的大型图像数据库,在ImageNet中,将近1500万图片被关联到了W

【DMCP】2020-CVPR-DMCP Differentiable Markov Channel Pruning for Neural Networks-论文阅读

DMCP 2020-CVPR-DMCP Differentiable Markov Channel Pruning for Neural Networks Shaopeng Guo(sensetime 商汤) GitHub: 64 stars https://github.com/zx55/dmcp Introduction propose a novel differentiable channel pruning method named Differentiable Markov Chan

深度学习论文翻译解析（十七）：MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications

论文标题:MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 论文作者:Andrew G. Howard, Menglong Zhu, Bo Chen, Dmitry Kalenichenko, Weijun Wang, Tobias Weyand, Marco Andreetto, Hartwig Adam 论文地址:https://arxiv.org/abs/1704.04861

nginx+php-fpm docker镜像合二为一

一.概述在上一篇文章介绍了nginx+php-fpm,链接如下: https://www.cnblogs.com/xiao987334176/p/12918413.html nginx和php-fpm是2个独立的镜像,在实际环境部署过程中,发现配置比较麻烦,排错比较耗费实际. 因此,需要将nginx和php-fpm 这2个镜像合并为一个. 二.nginx+php-fpm封装目录结构由于crunchgeek/php-fpm:7.3-r7 镜像比较大,有1.08GB. 因此需要使用alpine

如何用three.js实现数字孪生、3D工厂、3D工业园区、智慧制造、智慧工业、智慧工厂-第十课

文章前,先聊点啥吧. 最近元宇宙炒的挺火热,在所有人都争相定义元宇宙的时候,资本就开始着手入场了.当定义明确,全民皆懂之后,风口也就过去了. 前两天看到新闻,新世界CEO宣布购入最大的数字地块,这块虚拟土地的投资金额约为 3200 万元人民币.在这之前新世界以及他购买的虚拟土地持有公司名称也都是鲜为人知的.这就是资本的力量,即打了广告,又占了风口坑位,一举多得,好像现在没个几千万上亿的动态,都不足以博得大众眼球. 那么何为元宇宙,为何不是元世界.元地球,而是疯狂到了宇宙这个范围.如果真的虚拟到

【读书笔记《Bootstrap 实战》】2.作品展示站点

假设我们已经想好了要给自己的作品弄一个在线站点.一如既往,时间紧迫.我们需要快一点,但作品展示效果又必须专业.当然,站点还得是响应式的,能够在各种设备上正常浏览,因为这是我们向目标客户推销时的卖点.这个项目可以利用Bootstrap的很多内置特性,同时也将根据需要对Bootstrap进行一些定制. 1.设计目标虽然对大屏幕中的展示效果已经胸有成竹,但我们还应该从小设备开始,强迫自己聚焦在关键的要素上面. 这个作品展示站点应该具有下列功能: □ 带Logo的可折叠的响应式导航条: □ 重点展示四

【Bootstrap】2.作品展示站点

假设我们已经想好了要给自己的作品弄一个在线站点.一如既往,时间紧迫.我们需要快一点,但作品展示效果又必须专业.当然,站点还得是响应式的,能够在各种设备上正常浏览,因为这是我们向目标客户推销时的卖点.这个项目可以利用Bootstrap的很多内置特性,同时也将根据需要对Bootstrap进行一些定制. 1.设计目标虽然对大屏幕中的展示效果已经胸有成竹,但我们还应该从小设备开始,强迫自己聚焦在关键的要素上面. 这个作品展示站点应该具有下列功能: □ 带Logo的可折叠的响应式导航条: □ 重点展示四

Java Web中将oracle的数据库内容以表格形式展现到页面中（分页展示）

分页SQL语句: ----分页显示 select * from (select rownum as r,t.* from () ; 查询的结果如下: 这个SQL,使用了三层嵌套的查询方式: 1)最内层的select 语句最内层的Select语句是一条普通的查询语句,它的执行结果,将是emp表中的所有数据按照受雇日期降序排列. 2)第二层的select 语句这一层的Select 语句使用了rownum,这条语句的执行结果就是从最内层语句的查询结果中按照rownum的顺序取出前10条.实际上,中

【Chromium中文文档】Chromium如何展示网页

Chromium如何展示网页转载请注明出处:https://ahangchen.gitbooks.io/chromium_doc_zh/content/zh//Start_Here_Background_Reading/How_Chromium_Displays_Web_Pages.html 有github账号的话,不妨随手star一个 https://github.com/ahangchen/Chromium_doc_zh 这个文档从底层描述了Chromium是如何展示网页的.请确认你已经读

【原】老生常谈-从输入url到页面展示到底发生了什么

刚开始写这篇文章还是挺纠结的,因为网上搜索“从输入url到页面展示到底发生了什么”,你可以搜到一大堆的资料.而且面试这道题基本是必考题,二月份面试的时候,虽然知道这个过程发生了什么,不过当面试官一步步追问下去的,很多细节就不太清楚了. 最近刚好也在看http协议相关的东西,所以想对这个话题来个深入的总结,本文的目的是通过输入url之后发生的事情来做知识的总结和扩展.所以文章可能会很杂. 总的过程大概如下: 1.输入地址当我们开始在浏览器中输入网址的时候,浏览器其实就已经在智能的匹配可能得 ur

Nginx功能展示实验

Nginx功能展示实验 Nging可以作为反代服务器:也可以作为负载均衡器,并自带根据对后端服务器健康状态检测具有增删服务器的功能:也可以作为纯Web服务器,提供Web服务. 本实验将使用Nginx实现上述三种功能. ==值得注意的是:Nginx的负载均衡调度功能是依赖反代功能才能实现的,所以,如果详细的描述拓扑结构的话,Nginx服务器的反代功能更靠近前端些,负载均衡调度功能肯定在反代一层的下一层.负载均衡功能不可能出现在反代的前一层.== 实验中的https加密和缓存实验仅仅为了复习,与本实

Beta版本展示博客

1 团队介绍团队组成: 齐爽爽(258)个人博客:http://www.cnblogs.com/shuangshuangblog/ 马帅(248)个人博客:http://www.cnblogs.com/whu-mashuai/ 何健(267)个人博客:http://www.cnblogs.com/hankin2017/ 蔡凯峰(285)个人博客:http://www.cnblogs.com/cai2017282110285/ 团队Git链接:https://github.com/WHUSE20

深度学习原理与框架-Tensorboard可视化展示(代码) 1.tf.reuse_default_graph(进行结构图的重置) 2.tf.summary.FileWriter(writer实例化) 3. write.add_graph(graph的写入) 4. tf.summary.merge_all(将summary进行合并) 5.write.add_summary(将所有summary)

1. tf.reuse_default_graph() # 对graph结构图进行清除和重置操作 2.tf.summary.FileWriter(path)构造writer实例化,以便进行后续的graph写入参数说明:path表示路径 3.writer.add_graph(sess.graph) 将当前参数的graph写入到tensorboard中参数说明:sess.graph当前的网络结构图 4. summ = tf.summary.merge_all() # 将所有的summary都添加