Python
Java
PHP
IOS
Android
Nodejs
JavaScript
Html5
Windows
Ubuntu
Linux
ElementUI怎样修改组件的css样式?
1 开发中遇到的问题 需求 修改elementUI 中 环形 progress 宽度 由于父容器的宽度不确定 不能使用 width 属性设置宽度值 html代码如下
vue
elprogress
elementui
css 样式穿透
Deep
推荐系统:Wide & Deep模型解析
1 Wide Deep模型介绍 经典推荐深度模型 Wide Deep 对应的论文 Wide Deep Learning for Recommender Systems 链接 arxiv Wide Deep的模型架构如下图所示 可以看到Wid
推荐系统
深度学习
人工智能
Wide
Deep
样式设置 /deep/
样式设置scoped属性带来的问题 通常我们在写样式的时候会在style标签中加上scoped属性 相信这个属性的作用大家都很清楚 Scoped CSS规范是Web组件产生不污染其他组件 也不被其他组件污染的CSS规范 但是这样有时候也会遇
样式
scoped
Deep
样式覆盖
修改子组件样式
css 深度选择器/deep/
在vue element ui时会遇到无法修改element ui样式问题 当style设置为scoped的时 所写的样式对子组件且元素是遍历出来时 样式是不生效的 如果希望样式对子组件也生效 可以使用 deep 深度选择器 模板
前端那点事儿
vue
Deep
深度选择器
css
Deep Compression阅读理解及Caffe源码修改
更新 xff1a 没想到这篇文章写出后有这么多人关注和索要源码 xff0c 有点受宠若惊 说来惭愧 xff0c 这个工作当时做的很粗糙 xff0c 源码修改的比较乱 xff0c 所以一直不太好拿出手 最近终于有时间整理了一下代码并开源出来了
Deep
Compression
caffe
阅读理解及
源码修改
释放webpack tree-shaking潜力之webpack-deep-scope-analysis-plugin
在上周末广州举办的 feday 中 webpack 的核心开发者 Sean 在介绍 webpack 插件系统原理时 隆重介绍了一个中国学生于 Google 夏令营 在导师 Tobias 带领下写的一个 webpack 插件 https gi
WEBPACK
Tree
shaking
Deep
scope
DeepLiDAR: Deep Surface Normal Guided Depth Prediction for Outdoor Scene from Sparse LiDAR
DeepLiDAR复现 一 下载二 配置环境依赖三 数据集准备四 预处理1 表面法线 surface normal https github com valgur surface normal 2 运行设置 xff08 1 xff09 报错
DeepLiDAR
Deep
Surface
normal
Guided
/deep/样式穿透失效的原因和解决办法
问题 xff1a vue页面中 xff08 样式使用less书写 xff09 xff0c 对iview的组件使用 deep 进行样式穿透修改默认样式 xff0c 发现在Google Chrome版本64上看样式修改成功 xff0c 但在火狐
Deep
样式穿透失效的原因和解决办法
Deep Meta Learning for Real-Time Target-Aware Visual Tracking 论文阅读
这篇文章是韩国的一个组做的 一直没中 直到19年中了ICCV xff0c 据说是第一篇将元学习引入目标跟踪的文章 xff0c 用的架构是siamese网络的架构 xff0c 但是在模型在线更新的时候使用了meta learning的思想 M
Deep
Meta
Learning
for
Real
Deep Fashion衣服时尚数据集
数据集简介 官方介绍 xff1a http mmlab ie cuhk edu hk projects DeepFashion html DeepFashion数据库 xff0c 这是一个大型服装数据库 xff0c 它有几个吸引人的特性 x
Deep
fashion
衣服时尚数据集
ICRA2020论文整理(SLAM + Deep Learning)
参考 https github com PaoPaoRobot ICRA2020 paper list 目录 1 SLAM 2 Deep Learning in Robotics and Automation 3 Localization
ICRA2020
Slam
Deep
Learning
论文整理
An Introduction on Deep Learning for the Physical Layer
An Introduction on Deep Learning for the Physical Layer 代码实现 xff1a https github com shengjian3476077 DLforPhy 一 文章的主要工作
Introduction
Deep
Learning
for
The
(Deep Learning)交叉验证(Cross Validation)
交叉验证 xff08 Cross Validation xff09 交叉验证 xff08 Cross Validation xff09 是一种评估模型泛化性能的统计学方法 xff0c 它比单次划分训练集和测试集的方法更加稳定 全面 交叉验证
Deep
Learning
cross
validation
交叉验证
论文笔记之 Collaborative Deep Learning for Recommender Systems
这篇论文是KDD2015的一篇用DL去做RS的论文 想法挺有意思的 看过论文的同学都知道整体的模型可以用下图表示 xff1a 这里只讲讲整体的思路与理解 xff1a 1 xff09 这是一个CF和CBF结合用bayes去做 2 xff09
Collaborative
Deep
Learning
for
Recommender
Deep Learning 最优化方法之Adam
本文是Deep Learning 之 最优化方法系列文章的Adam方法 主要参考Deep Learning 一书 整个优化系列文章列表 xff1a Deep Learning 之 最优化方法 Deep Learning 最优化方法之SGD
Deep
Learning
Adam
最优化方法之
Deep Learning 最优化方法之RMSProp
本文是Deep Learning 之 最优化方法系列文章的RMSProp方法 主要参考Deep Learning 一书 整个优化系列文章列表 xff1a Deep Learning 之 最优化方法 Deep Learning 最优化方法之S
Deep
Learning
RMSProp
最优化方法之
Deep Learning 最优化方法之Momentum(动量)
本文是Deep Learning 之 最优化方法系列文章的Momentum xff08 动量 xff09 方法 主要参考Deep Learning 一书 整个优化系列文章列表 xff1a Deep Learning 之 最优化方法 Deep
Deep
Learning
Momentum
最优化方法之
深度学习(Deep Learning)
知识关键点 1 人工智能 深度学习的发展历程 2 深度学习框架 3 神经网络训练方法 4 卷积神经网络 xff0c 卷积核 池化 通道 激活函数 5 循环神经网络 xff0c 长短时记忆 LSTM 门控循环单元 GRU 6 参数初始化方法
Deep
Learning
深度学习
Darknet-Deep_sort_pytorch 无人机跟踪识别记录
创建数据集 使用labelme 构造voc数据集格式 转换txt为xml 开始训练 span class token function sudo span span class token function nohup span darkn
darknet
Deep
sort
Pytorch
无人机跟踪识别记录
An Introduction to Deep Learning for the PhysicalLayer
An Introduction to Deep Learning for the PhysicalLayer I INTRODUCTION 这段主要讲了文章的主要工作 将发射机 通道和接收器作为一个自动编码器 xff0c 对于给定的损失函数
Introduction
Deep
Learning
for
The
1
2
3
4
»