寻找可共享的组件模板？去这里-＞苗条的应用程序这是应用程序的项目模板。
它位于。
要使用基于此模板创建一个新项目：npxdegitsveltejs/templatesvelte-appcdsvelte-app请注意，您将需要安装开始吧安装依赖项...cdsvelte-appnpminstall...然后启动：npmrundev导航到。
您应该看到您的应用正在运行。
在src编辑组件文件，保存并重新加载页面以查看更改。
默认情况下，服务器将仅响应来自本地主机的请求。
要允许来自其他计算机的连接，请编辑package.json中的sirv命令以包括选项--host0.0.0.0。
如果您使用的是，建议您安装官方扩展。
如果您使用其他编辑器，则可能需要安装插件才能突出显示语法和智能感知。
以生产模式构建和运行要创建应用程
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默认情况下，服务器将仅响应来自本地主机的请求。
要允许来自其他计算机的连接，请编辑package.json中的sirv命令以包括选项--host0.0.0.0。
如果您使用的是，建议您安装官方扩展。
如果您使用其他编辑器，则可能需要安装插件才能突出显示语法和智能感知。
以生产模式构建和运行要创建应用程
2024/8/27 9:27:32
385KB
1
反向传播算法是人工神经网络训练时采用的一种通用方法，在现代深度学习中得到了大规模的应用。
全连接神经网络(多层感知器模型，MLP)，卷积神经网络(CNN)，循环神经网络(RNN)中都有它的实现版本。
算法从多元复合函数求导的链式法则导出，递推的计算神经网络每一层参数的梯度值。
算法名称中的“误差”是指损失函数对神经网络每一层临时输出值的梯度。
反向传播算法从神经网络的输出层开始，利用递推公式根据后一层的误差计算本层的误差，通过误差计算本层参数的梯度值，然后将差项传播到前一层
全连接神经网络(多层感知器模型，MLP)，卷积神经网络(CNN)，循环神经网络(RNN)中都有它的实现版本。
算法从多元复合函数求导的链式法则导出，递推的计算神经网络每一层参数的梯度值。
算法名称中的“误差”是指损失函数对神经网络每一层临时输出值的梯度。
反向传播算法从神经网络的输出层开始，利用递推公式根据后一层的误差计算本层的误差，通过误差计算本层参数的梯度值，然后将差项传播到前一层
2024/8/11 5:25:02
773KB
1
PTVS(PythonToolsforVisualStudio)是一个开源项目，采用Apache2.0许可发布。
PTVS的主要特性包括：CPython、IronPython、Jython和PyPy；
高级编辑功能如IntelliSense；
多重构；
内置REPL（read-eval-printloop）窗口；
调试和分析功能，等等。
PTVS在IronPythonToolsforVisualStudio（在IronPython 2.7中引入）的代码基础上进行了增强，并添加了对CPython、集群（Cluster）的支持，以及诸如NumPy和SciPy这样的新模块。
主要特性有：高级编辑功能、智能感知（Intellisense），代码浏览，“查找所有引用”，REPL等等……支持CPython和IronPython本地或集群/远程调试有多种视图辅助分析代码通过和IPythonREPL集成，实现交互式并行计算开发支持HPC集群和MPI，包括调试的支持用于.NET平台的NumPy和SciPy支持云计算（即将提供）支持Dryad（大伸缩量，数据密集型的并行计算）（即将提供）免费和开源（使用Apache2.0许可协议）标签：PTVS
PTVS的主要特性包括：CPython、IronPython、Jython和PyPy；
高级编辑功能如IntelliSense；
多重构；
内置REPL（read-eval-printloop）窗口；
调试和分析功能，等等。
PTVS在IronPythonToolsforVisualStudio（在IronPython 2.7中引入）的代码基础上进行了增强，并添加了对CPython、集群（Cluster）的支持，以及诸如NumPy和SciPy这样的新模块。
主要特性有：高级编辑功能、智能感知（Intellisense），代码浏览，“查找所有引用”，REPL等等……支持CPython和IronPython本地或集群/远程调试有多种视图辅助分析代码通过和IPythonREPL集成，实现交互式并行计算开发支持HPC集群和MPI，包括调试的支持用于.NET平台的NumPy和SciPy支持云计算（即将提供）支持Dryad（大伸缩量，数据密集型的并行计算）（即将提供）免费和开源（使用Apache2.0许可协议）标签：PTVS
2024/8/10 19:26:18
76.09MB
1
利用车联网获取车辆运行参数和道路等交通基础设施使用状况，感知实时道路交通路况，能有效减少交通拥堵，实现绿色出行，并提供丰富的智能交通信息服务．车联网将促进汽车、交通和信息技术产业向更加现代化、网络化和智能化的方向发展．对车联网的现状进行了较为全面的研究，包括车联网的概念、技术优势、信息服务以及网络架构等．
2024/8/7 6:30:53
316KB
1
C#一对多远程屏幕监控可用于多终端切屏投影，一个管理端，一个客户端，需要在客户端设置好管理端IP地址，客户端上线下线管理端自动感知，管理端可随意切换要查看的屏幕，项目采用VS2012编写。
可用作学习屏幕录像、屏幕截图、网络发送、SOCKET编程的资料。
项目基本成熟，可用于生产环境，程序运行稳定
可用作学习屏幕录像、屏幕截图、网络发送、SOCKET编程的资料。
项目基本成熟，可用于生产环境，程序运行稳定
2024/8/2 15:04:28
1.08MB
1
本书从墙和建筑材料的电磁属性的研究开始，讨论了在天线阵元设计和阵列配置中的各种技术，波束形成的概念和问题，以及集中和分布式孔径天线阵列的应用。
本书还详细讨论了波形设计，逆散射方法和基于物理模型的方法，合成孔径雷达（SAR）技术，冲激雷达，多层建筑物的机载雷达成像，目标检测方法，隐蔽目标检测，压缩感知（CS）方法。
最后给出了如何运用微多普勒特征进行人体微动的测量。
本书还详细讨论了波形设计，逆散射方法和基于物理模型的方法，合成孔径雷达（SAR）技术，冲激雷达，多层建筑物的机载雷达成像，目标检测方法，隐蔽目标检测，压缩感知（CS）方法。
最后给出了如何运用微多普勒特征进行人体微动的测量。
2024/7/20 3:12:06
128.83MB
1
理科生也能玩设计！今天@北京华创精益另辟蹊径，从科学的角度来分析如何吸引受众的视线，有哪些技巧可以运用。
我们喜欢将各种话题归结为一些根本原因，来说明为什么有些事有效（或者无效），这些深入的挖掘经常将我们带入心理学和科学范畴。
我发现对于视觉内容也是如此。
在许多心理学和科学中，都解释了视觉内容为何如此强大、如何创建漂亮的图片，总结了四点：你是否曾经爱上过一款设计，但是却解释不清为何喜欢？这些本能的反应是我们能够与视觉内容所产生的最强连接。
在我们的大脑中，有一个负责生存本能和战术评估（应战或者逃跑）的区域，当我们感知一种本能反应时，这个区域就会给我们发出响应。
这种响应是一种潜意识，当我们受到诸如食物
我们喜欢将各种话题归结为一些根本原因，来说明为什么有些事有效（或者无效），这些深入的挖掘经常将我们带入心理学和科学范畴。
我发现对于视觉内容也是如此。
在许多心理学和科学中，都解释了视觉内容为何如此强大、如何创建漂亮的图片，总结了四点：你是否曾经爱上过一款设计，但是却解释不清为何喜欢？这些本能的反应是我们能够与视觉内容所产生的最强连接。
在我们的大脑中，有一个负责生存本能和战术评估（应战或者逃跑）的区域，当我们感知一种本能反应时，这个区域就会给我们发出响应。
这种响应是一种潜意识，当我们受到诸如食物
2024/7/14 17:21:01
540KB
1
包含片上缓存和暂存器（SPM）的混合存储体系结构已经过广泛用于嵌入式系统。
在本文中，我们将共同探讨这种混合内存架构为带有回路的嵌入式系统优化时间性能和温度。
我们的基本思想是适应性地根据当前温度调整缓存和SPM之间的工作负载分配。
为一个可以先验地估计工作量的问题，我们提出了一种非线性规划公式以在SPM大小和温度的约束下最佳地最小化循环的总执行时间。
为了解决先验工作量未知的问题，我们提出了一种温度感知自适应称为TALS的循环调度算法可在运行时动态地将数据分配给缓存和SPM。
这实验结果表明，我们的算法可以有效地实现性能和温度。
使用缓存和SPM对嵌入式系统进行优化。
在本文中，我们将共同探讨这种混合内存架构为带有回路的嵌入式系统优化时间性能和温度。
我们的基本思想是适应性地根据当前温度调整缓存和SPM之间的工作负载分配。
为一个可以先验地估计工作量的问题，我们提出了一种非线性规划公式以在SPM大小和温度的约束下最佳地最小化循环的总执行时间。
为了解决先验工作量未知的问题，我们提出了一种温度感知自适应称为TALS的循环调度算法可在运行时动态地将数据分配给缓存和SPM。
这实验结果表明，我们的算法可以有效地实现性能和温度。
使用缓存和SPM对嵌入式系统进行优化。
2024/7/5 19:10:01
797KB
1
文章列表零基础入门深度学习(1)-感知器零基础入门深度学习(2)-线性单元和梯度下降零基础入门深度学习(3)-神经网络和反向传播算法零基础入门深度学习(4)-卷积神经网络零基础入门深度学习(5)-循环神经网络零基础入门深度学习(6)-长短时记忆网络(LSTM)零基础入门深度学习(7)-递归神经网络
2024/7/5 1:36:36
2.77MB
1
在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB