学习

学习JavaScript这一篇就够了目录第一章JavaScript简介1.1、JavaScript的起源1.2、JavaScript的组成1.3、JavaScript的特点1.4、JavaScript的使用1.4.1、标签引用1.4.2、文件引用1.5、JavaScript的输出1.5.1、页面输出1.5.2、控制台输出1.5.3、弹出窗口输出1.6、JavaScript的注释1.6.1、单行注释1.6.2、多行注释第二章JavaScript基础语法2.1、标识符2.2、字面量和变量2.2.1、字面量2.2.2、变量2.3、数据类型2.3

学习双拼必看(最全教程)：双拼输入法的心得以及快速入门办法1.简单介绍一下双拼2.总共18种双拼方案3.15种双拼方案的具体映射4.顺便提一下双拼口诀的事情5.总结不同平台选择的方案双拼（也称双打）是一种建立在拼音输入法基础上的输入方法，可视为全拼的一种改进，它通过将汉语拼音中每个含多个字母的声母或韵母各自映射到某个按键上，使得每个音都可以用两个按键打出，极大地提高了拼音输入法的输入速度。这种声母或韵母到按键的对应表通常称之为双…

PS学习总结三：修图必备的高阶操作目录一：滤镜二：滤镜下的一些操作三：智能对象四：通道五：通道抠图步骤六：裁剪工具七：修复工具八：仿制图章九：内容识别十：操作变形一：滤镜ps滤镜：主要通过各种命令来实现图像的各种特殊效果。智能滤镜优点：可编辑性强 有自带的蒙版，可以对局部进行处理 双击滤镜名称，修改滤镜参数 一个图层上可以添加多个滤镜效果cameraraw滤镜打开单反相机源文件格式cr2，那么回自动使用cameraraw滤镜打开。是摄影师后期专业的调色插件，他

一步步学习SPD2010–第二章节–处理SP网站（7）—- 导航网站的内容在之前版本的SPD中，你能自定义和管理的主要是文件。在SPD2010中，你还可以管理其他SP对象，如网站列、内容类型，外部内容类型和工作流。内容类型和网站列是建造默认列表和库的块儿。网站列引入了全局栏目定义概念。SPFoundation和SPServer，在你创建网站集的时候，伴随着SP安装带来一系列默认网站列。这些网站列被分组到内容类型，它们有…

Web后端学习「建议收藏」web后端一.cs/bs架构 CS/BS模式/客户端与浏览器模式 cs需要安装客户端，客户端向服务器请求，服务器响应数据返回。bs浏览器即可访问通过http协议3.web资源静态资源：人们浏览到的网页是一样的动态资源：不同人、时间可能都不一样4.web服务器将写好的web项目放入一个容器中，浏览器就通过这个容器来访问网页二.Tomcat1.TomCat安装与部署1.1TomCat目录结构 b…

什么是多模态学习？首先，什么叫做模态（Modality）呢？每一种信息的来源或者形式，都可以称为一种模态。例如，人有触觉，听觉，视觉，嗅觉；信息的媒介，有语音、视频、文字等；多种多样的传感器，如雷达、红外、加速度计等。以上的每一种都可以称为一种模态。同时，模态也可以有非常广泛的定义，比如我们可以把两种不同的语言当做是两种模态，甚至在两种不同情况下采集到的数据集，亦可认为是两种模态。因此，多模态机器学习，…

PCI与PCIe学习之二——软件篇文章转载自：点击打开链接本篇主要介绍PCI和PCIe的软件界面和UEFI对PCI的支持。PCI/PCIe软件界面1。配置空间PCIspec规定了PCI设备必须提供的单独地址空间：配置空间（configurationspace）,前64个字节（其地址范围为0x00~0x3F）是所有PCI设备必须支持的（有不少简单的设备也仅支持这些），此外PCI/PCI-X还扩展了…

【机器学习】NMF(非负矩阵分解)写在篇前  本篇文章主要介绍NMF算法原理以及使用sklearn中的封装方法实现该算法，最重要的是理解要NMF矩阵分解的实际意义，将其运用到自己的数据分析中！理论概述  NMF(Non-negativematrixfactorization)，即对于任意给定的一个非负矩阵V，其能够寻找到一个非负矩阵W和一个非负矩阵H，满足条件V=W*H,从而将一个非负的矩阵分解为左右两个非负矩阵的乘积。…

gmapping matlab实现_gmapping学习一、机器人地图机器人地图一般分为三种类型：栅格地图，拓扑地图，特征地图1、栅格地图栅格地图栅格地图，在物流信息技术中有所涉猎，其就是构建一个个“小方块”，利用颜色信息来区分的地图的位置信息。在机器人建图中，栅格地图容易构建，表示且保存位置的唯一，对于短路径的规划方便；但栅格地图的路径规划效率不高，空间浪费(栅格的分辨率不依赖于环境的复杂度)并且也需要精确的机器人位置估计，其对于物体识别的人机交互问…

pytorch学习笔记（十）：MLP[通俗易懂]文章目录1.隐藏层2.激活函数2.1ReLU函数2.2sigmoid函数2.3tanh函数3多层感知机4.代码实现MLP4.1获取和读取数据4.2定义模型参数4.3定义激活函数4.4定义模型4.5定义损失函数4.6训练模型小结1.隐藏层多层感知机（multilayerperceptron,MLP)在单层神经网络的基础上引入了一到多个隐藏层（hiddenlayer）。隐藏层位于输入层和输出层之间。图3.3展示了一个多层感知机的神经网络图，它含有一个隐藏层，该层中有5个隐