在MindManager中,主题和线条是思维导图的基本元素,只有通过它们才能将要表达的思想呈现.并联系起来.因此,关于它们的属性设置就会多一点,如颜色.宽度.位置等.而调整主题之间的距离及线条的粗细,是导图美化的基本. 主题间距 MindManager支持调整分支主题之间的距离,鼠标停留在线条上的"点"位置,出现十字图标,即可拖动线条调整主题位置,以调整主题之间的距离. 除此以外,你还有一种更精确的方式,来设置主题之间的间距: 1)选中中心主题,右击选择"格式化主题"

1.区域视频增强 FFmpeg滤镜功能十分强大,用滤镜可以实现视频的区域增强功能. 用eq滤镜就可以实现亮度.对比度.饱和度等的常用视频增强功能. 推荐两篇写得不错的博文: (1)ffmpeg综合应用示例(二)——为直播流添加特效 - 张晖的专栏 - 博客频道 - CSDN.NET: (2)ffmpeg 滤镜及其效果 - 党玉涛 - 博客频道 - CSDN.NET 第(1)篇博客对于如何用代码来写滤镜讲得比较清楚,第(2)篇则列出了许多滤镜写法的例子. 参考第(1)篇博客,滤镜的代码如下: 设置

即将发布的 FineUIMvc 新版本会引入两个重要的特性,用来提升用户体验,现在就来先睹为快吧: 大间距模式 我们已经支持的显示模式有:紧凑模式,普通模式,大字体模式. 紧凑模式: 普通模式: 大字体模式(一般适用于移动端显示,iOS,Android): 大间距模式(FineUIMvc v1.3.0新增显示模式): 可见,大间距模式和大字体模式类似,但是文字大小还是默认的 13px,而不是大字体模式的 16px. 这个新增的模式对那些显示内容不多的客户非常受用,当然也适合于密集恐惧症患者~_~

12.支持向量机 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考资料 斯坦福大学 2014 机器学习教程中文笔记 by 黄海广 12.3 大间距分类背后的数学原理- Mathematics Behind Large Margin classification 向量内积 假设有两个向量\(u=\begin{bmatrix}u_1\\u_2\\ \end{bmatrix}\),向量\(v=\begin{bmatrix}v_1\\v_2\\ \end{bmatrix}\),其中向量的内积

在SVM中,增加安全的间距因子 那么增加了这个间距因子后,会出现什么样的结果呢,我们将C设置为很大(C=100000) SVM决策边界 当我们将C设置得很大进,要想SVM的cost function最小,则要使蓝色框里面的term=0,即当y(i)=1时,θTx(i)>=1;当y(i)=0时,θTx(i)<=-1.这时我们的cost function就会变成上图右边所示(S.T.表示限制条件),在求解这个cost function的最小值的时候,我们会得到一个决策边界,这时我们的决策边界会是什

拉大锯网页地址:https://www.sunofbeach.net/u/1153952789488054272 跟着拉大锯大神学Android,在学到网络编程时,使用了大神搭建的用于学习的后台服务器,但是在运行时出现了如下的问题,提示端口被占用了,问题和解决方案如下: PS F:\Android_Develop\sunofbeaches\sunofbeaches-SOBAndroidMiniWeb-master\SOBAndroidMiniWeb> java -jar sob-android-

$(function(){ $('.all>li').mouseover(function(e) {        $(this).children().stop().slideDown(300);    }); $('.all>li').mouseout(function(e) {        $(this).children().stop().slideUp(300);    });}) jQuery stop()的用法 1.stop([stopAll], [gotoEnd])方法有两个

在开发中,我们常常碰到需要定时拉取网站数据,如: setInterval(function(){ $.ajax({ url: 'xx', success: function( response ){ // do something with the response } }); }, 5000); 请思考下此写法有什么弊端? 能想到情况是:如果接口异常了,程序仍然会间隔5000ms抓取数据.换句话说,我们不能捕获到异常,并做一些合理的调整. 所以我们换个写法: // new hotness (f

助教总结 -[福大软工实践-2017-2018-K班] 非常抱歉这么晚才来写总结! 助教工作 助教共发表博客39篇. 助教共点评约500条. 起步 对于常规课程的起步,通常都是在第一次课堂上由老师对课程做介绍以及后续规划.而软工实践课程有些不一样,从起步变带上了主动色彩.为了能够在开学后同学们能快速进入状态,假期中老师助教们都忙碌着准备教学相关工作(比如挖掘老师助教们在过往课程中获得的经验.总结:讨论作业设计.评分.工具建设等).福大软工实践课程的老师们已经有过去课程的经验,在课程安排和作业设计

作为一名合格的项目经理 一到年末,我们的头等大事就来了 那就是写项目年终总结和计划 但是………初入这行的项目经理有点犯难,因为 不 会 写   不用怕,小编送你年终总结秘籍和好看的PPT模板 先来看秘籍吧:   秘籍: 1.要点一:篇幅要够长 2.要点二:套话不可少 3.要点三:数据要直观 4.要点四:用好序列号 要点一:篇幅要够长 辛辛苦苦干了一年,业绩如何,关键就看这“总结”的分量.如有字数限制还好,可以照“封顶值”去写.如果没有字数限制可就有点麻烦了,要留心打听一下其它同级单位的篇幅有多长

本文为猎豹全球智库联合猎豹移动大数据平台libra.科技顶尖媒体36kr联合发布,如需转载必须在文章开头注明“来源:猎豹全球智库”和作者姓名,且不得更改或增删文中所有信息. 本文作者:猎豹全球智库 容荣 余然 前言 2016在中国互联网历史上注定是需要被铭记的一年. 这是中国互联网经历了运动式全民创业的狂热,之后又回归理性的第一年.当潮水退去,裸泳者毕现,无能力者被悉数驱逐出场,留下一地尸骸. 仍然留在滩头搏杀的互联网公司已是百里挑一的精英,然而市场已非昔日盛况,用户红利逐渐褪去,获取用户的成本

12.支持向量机 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考资料 斯坦福大学 2014 机器学习教程中文笔记 by 黄海广 12.2 大间距的直观理解- Large Margin Intuition 人们有时将支持向量机看作是大间距分类器.在这一部分,我将介绍其中的含义,这有助于我们直观理解 SVM 模型的假设是什么样的.以下图片展示的是SVM的代价函数: 最小化SVM代价函数的必要条件 如果你有一个正样本,y=1,则只有在z>=1时代价函数\(cost_1(z)\)才等于0.

1.向量内积: (1)假设有u和v这两个二维向量:,接下来看一下u的转置乘以v的结果,u的转置乘以v也叫做向量u和向量v的内积,u是一个二维向量,可以将其在图上画出来,如下图所示向量u: 在横轴上它的值就是某个u_1,在纵轴上它的高度就是某个值u_2,即U的第二个分量,那么现在就容易得出向量u的范数,||u||就表示u的范数或者u的欧几里得长度,即 同理对于向量v而言,向量v有两个分量v1和v2,横轴是v1,纵轴是v2,因此向量v就会是下面这样的 接下来看看如何计算u和v的内积的,具体做法如下,

一.使用错误的图像模式 操作菜单变成灰色?颜色看起来不对劲?当你遇到这些问题的时候,应该停下来,不要再编辑.这些可 能就是使用错误的图像模式而引起的问题.在主菜单中选择“图像>模式”,在这里确保选择正确的图像模式.如果你不知道应该选择哪种图片模式,那么请 选择RGB模式吧!因为有99%的机会,图像采用RGB模式比较适合,原因如下: 任何网络图片都会以RGB模式显示图片: 数码图片以RGB模式被捕捉,因此应在RGB模式下编辑: 大部分工具和滤镜只能在RGB模式下使用: RGB模式和CMYK模式之间

本学期主要学了h5,css3,js,Java,SQL server数据库基本操作等相关知识,学会了简单web系统的制作. 这个学期总的来说学到了很多东西. 前期Java学习因为有了暑期学习及pta上500分的练习基础,学习相对顺利, 中期因为协会里的各种事务,使web及数据库入门知识的学习落下了很多,与同系其他专业同学差距拉大. 后期便开始正视这一问题,积极向同学请教,不断深入学习,web学习成果显著,取得不错的成绩. 下面几篇博客对学期末这段时间内的成果进行总结.

直接插入排序: 算法思想:假设待排序的记录存放在数组R[1--n]中,初始时,i=1,R[1]自成一个有序区,无序区为R[2--n].然后从i=2起直到i=n,依次将R[i]插入当前的有序区R[1...n-1]中,最后,生成含n个的记录的有序区. 算法实现: void insertsort(Reqlist R) { int i,j; for(i=2;i<=n;i++)//从第二个数字开始插入排序 { R[0]=R[i];//R[0]作为哨兵,一方面暂存数据,另一方面,检测下标j是否越界(2) j

原文地址:css学习归纳总结(二) 标签与元素 <p>标签和p元素有什么区别呢?大多数时候他们表示的是同一样东西,但仍有细微的区别.<p>.<div>等指的是HTML分隔符,而元素则是由一对开始结束标签构成的,用来包含某一些内容 子选择器和后代选择器的区别: 后代选择器的写法就是把外层的标记写在前面,内层的标记写在后面,之间用空格分隔. 子选择器只对直接后代有影响的选择器,而对“孙子后代”以及多层后代不产生作用. 注意:在IE6中,只支持后代选择器,不支持子选择器 链接

ArcGIS制图技巧(转载自新浪博客)   1  引言 1.1  制图的目的 随着GIS在各行各业的深入应用,各信息化部门和生产单位都逐渐建立起自己的GIS的应用,同时积累了大量的地理数据.随着应用深度和广度的推进,针对数据建立专题应用越来越迫切,对行业专题制图的需求也进一步扩大.因此,如何围绕数据制作精美的地图以符合应用需求将是一个重要的课题. 1.2  制图的特点 制图最大的特点是基于已有地理数据进行制图,跟传统的制图方式有着极大的区别.传统的制图方式没有任何的数据支撑,使用制图工具可以对地

高速PCB之EMC设计47则 差模电流和共模电流 辐射产生 电流导致辐射,而非电压,静态电荷产生静电场,恒定电流产生磁场,时变电流既产生电场又产生磁场.任何电路中存在共模电流和差模电流,差模信号携带数据或有用信号,共模信号是差模模式的负面效果. 差模电流 大小相等,方向(相位)相反.由于走线的分布电容.电感.信号走线阻抗不连续,以及信号回流路径流过了意料之外的通路等,差模电流会转换成共模电流 . 共模电流 大小不一定相等,方向(相位)相同.设备对外的干扰多以共模为主,差模干扰也存在,但共模干扰强

开发者工具 在移动开发中,一种较为容易的做法是,先在桌面上开始原型设计,然后再在打算要支持的设备上处理移动特有的部分.多点触摸正是难以在PC上进行测试的那些功能之一,因为大部分的PC都没有触摸输入. 不得不在移动设备上进行的测试有可能会拉长你的开发周期,因为你所做的每项改变都需要提交代码到服务器上,接着再加载到设备上.然后,一旦运行后,对应用也就没有太多的调试了,因为平板电脑和智能手机都很缺乏web开发者所用的工具. 这个问题的一个解决方案是在开发机器上模拟触发事件.对于单点触摸,触摸事件可以基

What every programmer should know about memory, Part 1(笔记) 每个程序员都应该了解的内存知识[第一部分] 2.商用硬件现状      现在硬件的组成对于pc机而言基本上都是一下的结构:       由2部分组成:南桥,北桥 CPU通过FSB(前端总线)连接到北桥芯片,北桥芯片主要包含内存控制器和其他一些组件,内存控制器决定了内存的类型,SDRAM,DRAM等都需要不同类型的内存控制器. 南桥芯片主要是通过多条不同的总线和设备通信,主要有PC