splitterControl 分割比例

2024-10-05

DevExpress的分隔条控件SplitterControl的使用

场景 Winform控件-DevExpress18下载安装注册以及在VS中使用: https://blog.csdn.net/BADAO_LIUMANG_QIZHI/article/details/100061243 参照以上将DevExpress安装并引进到工具箱. 在进行页面设计时通常会使用分隔条使窗体内的Panel等控件可以拖放. 那么DevExpress的分隔条控件SplitterControl是如何使用的. 注: 博客主页: https://blog.csdn.net/badao_li

RankLib参数翻译

写在前面,metric2t指标详解: NDCG(Normalized discounted cumulative gain)即DCG/IDCGCG(cumulative gain)DCG(Discounted Cumulative Gain)MAP(Mean Average Precision)MRR(Mean Reciprocal Rank) Usage: java -jar RankLib.jar <Params>Params: [+] Training (+ tuning and eva

基于Bayes和KNN的newsgroup 18828文本分类器的Python实现

向@yangliuy大牛学习NLP,这篇博客是数据挖掘-基于贝叶斯算法及KNN算法的newsgroup18828文本分类器的JAVA实现(上)的Python实现.入门为主,没有太多自己的东西. 1. 数据集 Newsgroup新闻文档集,含有20000篇左右的Usenet文档,平均分配在20个新闻组,即有20个文件夹.现在用的Newsgroup18828新闻文档集是经过处理的,即每篇文档只属于一个新闻组. 2. 预处理,对每篇文档进行文本处理,为后续构造字典.提取特征词做准备 # -*- cod

Machine Learning - 第6周（Advice for Applying Machine Learning、Machine Learning System Design）

In Week 6, you will be learning about systematically improving your learning algorithm. The videos for this week will teach you how to tell when a learning algorithm is doing poorly, and describe the 'best practices' for how to 'debug' your learning

Java基础 —— HTML

HTML:超文本标记语言(HyperText Markup Language) --> 最基础的网页语言基本结构: <html> //HTML文件的开始 <head> //HTML头部分的开始,包含<title>, <meta>, <base>, <object>, <link>, <style>, <script>等标签,代表不同的含义 .... //头部分内容 </head>

layout_weight 的解释及使用

layout_weight 的解释及使用转自:http://my.oschina.net/jsan/blog/191492 在Android的控件布局中,有一个奇葩的 layout_weight 属性,定义如下: layout_weight : 用于指定剩余空闲空间的分割比例.用法: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 <LinearLayout android:orientation="horizontal"> &l

快速开发 HTML5 WebGL 的 3D 斜面拖拽生成模型

前言 3D 场景中的面不只有水平面这一个,空间是由无数个面组成的,所以我们有可能会在任意一个面上放置物体,而空间中的面如何确定呢?我们知道,空间中的面可以由一个点和一条法线组成.这个 Demo 左侧为面板,从面板中拖动物体到右侧的 3D 场景中,当然,我鼠标拖动到的位置就是物体放置的点,但是这次我们的重点是如何在斜面上放置模型. 效果图代码生成创建场景 dm = new ht.DataModel();//数据模型(http://hightopo.com/guide/guide/core/da

kaggle入门项目：Titanic存亡预测（二）数据处理

原kaggle比赛地址:https://www.kaggle.com/c/titanic 原kernel地址:A Data Science Framework: To Achieve 99% Accuracy 问题处理之前要知道的事: 数据科学框架(A Data Science Framework) 1.定义问题(Define the Problem): 问题→需求→方法→设计→技术,这是刚开始拿到问题的解决流程,所以在我们用一些fancy的技巧和算法解决问题之前,必须要明确我们需要解决的问题到

线性布局LinearLayout

常用属性 id:控件唯一属性 android:id="@+id/ll_1" --------------------------------------- layout_width:宽度 layout_height:高度 android:layout_width="300dp" 固定宽度和高度 android:layout_height="300dp" android:layout_width="match_parent"

[LTR] RankLib.jar 包介绍

一.介绍 RankLib.jar 是一个学习排名(Learning to rank)算法的库,目前已经实现了如下几种算法: MART RankNet RankBoost AdaRank Coordinate Ascent LambdaMART ListNet Random Forests Linear regression 二.jar 包 Usage: java -jar RankLib.jar <Params> Params: [+] Training (+ tuning and evalu

2016年3月4日Android实习笔记

1.让水平LinearLayout中的两个子元素分别居左和居右在LinearLayout中有两个子元素,LinearLayout的orientation是horizontal.需要让第一个元素居左,第二个元素居右1.LinearLayout中默认的gravity属性是居左,所以默认两个子元素都是居左显示2.设置第一个元素的layout_weight属性android:layout_weight="1",第二个元素的该属性不需要设置这样子第一个元素会自适应行宽,并且挤推第二个元素,效果

keras框架的MLP手写数字识别MNIST，梳理？

keras框架的MLP手写数字识别MNIST 代码: # coding: utf-8 # In[1]: import numpy as np import pandas as pd from keras.utils import np_utils np.random.seed(10) # In[2]: from keras.datasets import mnist # In[3]: (x_train_image,y_train_label),(x_test_image,y_test_label

Spark2 Linear Regression线性回归

回归正则化方法(Lasso,Ridge和ElasticNet)在高维和数据集变量之间多重共线性情况下运行良好. 数学上,ElasticNet被定义为L1和L2正则化项的凸组合: 通过适当设置α,ElasticNet包含L1和L2正则化作为特殊情况.例如,如果用参数α设置为1来训练线性回归模型,则其等价于Lasso模型.另一方面,如果α被设置为0,则训练的模型简化为ridge回归模型. RegParam:lambda>=0ElasticNetParam:alpha in [0, 1] 导入包 im

奇葩属性：layout_weight 的解释及使用

在Android的控件布局中,有一个奇葩的 layout_weight 属性,定义如下: layout_weight : 用于指定剩余空闲空间的分割比例.用法: 01 <LinearLayout 02 android:orientation="horizontal"> 03 04 <TextView 05 android:layout_width="wrap_content" 06 android:layout_

HTML5基础实例（三）

不知道从哪说起那就一段一段代码的说吧实例一:iframe框架显示写一个这样的网页: 分析: 1.需要三个链接,一个是默认的百度链接,默认显示在那个框里,另外:两个是点击跳转的超链接. 2.需要iframe框架分割 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="content-type&

Coursera在线学习---第六节.构建机器学习系统

备: High bias(高偏差) 模型会欠拟合 High variance(高方差) 模型会过拟合正则化参数λ过大造成高偏差,λ过小造成高方差一.利用训练好的模型做数据预测时,如果效果不好,下一步大概如何做?存在如下几种情况: 1)获取更多的训练样本.(高方差时用.增加训练样本能防止过度拟合,进而防止高方差,因为非常多的训练样本,很难完全拟合) 2)使用更少的特征维度.(高方差时用,因为有可能过拟合了) 3)使用更多的特征维度.(高偏差时用,因为有可能欠拟合了) 4)增加多项式特征.

Week 3： Assessing performance 笔记

得到一个模型之后如何评价其性能? training error & generalization error & test error 如何理解generalization error(泛化误差)分为 noise 噪声.Variance 方差. bias偏差误差和模型复杂度的关系实际训练模型过程中该如何做 training error & generalization error & test error (1)training error 模型在训练数据集上的误

html5 frameset5内嵌框架集

利用html5 frameset内嵌框架简单做一个网页,网页的布局大体如下: 我们可以将其分为四个部分: 第一部分:top图片栏第二部分:left链接栏第三部分:right内容栏第四部分:网页整体网页的要求是水平框架的分割比例是30%:70%,垂直框架的分割比例是20%:80%. 我们的思路是先写好单个的模块,包括: 模块 html文件名 top图片栏 top.html left链接栏 left.html 翻译服务的链接内容 page1.html 网站建设的链接内容 page2.html

PyTorch如何构建深度学习模型？

简介每过一段时间,就会有一个深度学习库被开发,这些深度学习库往往可以改变深度学习领域的景观.Pytorch就是这样一个库. 在过去的一段时间里,我研究了Pytorch,我惊叹于它的操作简易.Pytorch是我迄今为止所使用的深度学习库中最灵活的,最轻松的. 在本文中,我们将以实践的方式来探索Pytorch,包括基础知识与案例研究.我们会使用numpy和Pytorch分别从头开始构建神经网络,看看他们的相似之处. 提示:本文假设你已经对深度学习有一定的了解.如果你想深入学习深度学习,请先阅读本文

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