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LABEL(汇编语言)

LABEL的功能是定义变量或标号的类型,而变量或标号的段属性和偏移属性由该语句所处的位置确定。

蚂蚁金服开源 | 可视化图形语法G2 3.3 琢磨

蚂蚁金服开源 | 可视化图形语法G2 3.3 琢磨 G2 是蚂蚁金服数据可视化解决方案 AntV 的一个子产品,是一套数据驱动的、高交互的可视化图形语法。 经过两个多月密锣紧鼓的开发,400+次提交,G2 3.3版本今天终于和大家见面了。自上次3.2版本发布以来,我们收到不少图表组件相关的需求和吐槽,团队的工程师们和设计师们倾力合作,为大家带来更丰富、体验更好的图表组件。同时

搜索框自动补全(模糊匹配)功能实现

这里我把availableTags声明为全局变量.并且用同步的Ajax方式取回数据,然后赋值给availableTags,然后在监听键盘的函数中,使用返回的数据调用自动补全功能. //请求后端获取数据源 function get_source(word = null) { var url = " ?get({ type: 'GET', url: url, async: false,//改为同步 dataType: 'json', success: function (response) { console.log('1');autocomplete({ source: availableTags //数据源 });

授之以渔-运维平台应用模块三(BIND篇)

var nCloneTh = document.createElement('th'); nCloneTh.className = "table-checkbox";select2();ip="+ip+" type="+type+" intro="+intro, data:{"pdataId":pdataId}, dataType:"json", async:true, beforeSend:function(xhr){//信息加载中 oTable.fnOpen( nTr, ' 详细信息加载中..' oTable.fnOpen( nTr,sOut, 'details' );change(function () { /* Get the DataTables object again - this is not a recreation, just a get of the object */ var iCol = parseInt($(this).dataTable) { return;

授之以渔-运维平台发布模块二(Jenkins篇)

index(svn_host) area_dict1["label"] = "%s" % str(svn_host) area_dict1["parent"] = [{"parea":0,"pno":0}] area_dict1["status"] = 0 nodes.append(area_dict1) area_dict2["area"] = 2 area_dict2["no"] = (Svn_name.svn_hosts). status:节点状态值为:0为未执行,1为错误,2为执行中,3为执行完毕 parea:父节点区域编码,值为:0,1,2,null. pno:父节点序号,值为:0,1,.attr({fill: colors[node.status],stroke: '#f2eada','stroke-width': 2,padding: 5,r: 9,width:220,height:20}).

Docker命令-docker ps

Image Image ID .Command Quoted command .CreatedAt Time when the container was created. .RunningFor Elapsed time since the container was started. .Ports Exposed ports. .Status Container status. .Size Container disk size. .Names Container names. .Label Value of a specific label for this container. For example '{{.Label "com.docker.swarm.cpu"}}' .Mounts Names of the volumes mounted in this container. .Networks Names of the networks attached to this container.

又拍云 Node.js 实现文件上传、删除

又拍云 Node.js 实现文件上传、删除 Node.js 服务端 使用 Node.js + Express.js 实现 服务端 const express = require("express");update(value) .toString("base64"); axios({ url: upyunUrl + bucketname + item, method: 'DELETE', headers: { 'Authorization': authorization, 'Date': date } }). formData.append("file", uploadInput.files[0]) formData.append('policy', token.policy) formData.append("authorization", token.authorization) axios({ method: 'POST', url: upUrl, data: formData }).

前端每日实战:165# 视频演示如何用 Vue 创作一个算术训练程序(内含 3 个视频)

{{result}} ✔ ✘ 此时的 javascript 代码如下: let vm = new Vue({ el: '#app', data: { round: {all: 0, right: 0}, numbers: [0, 0], isThinking: true, }, computed: { operation: function() { return '+' }, result: function() { return this.numbers[0] + this.numbers[1] }, score: function() { return this.round.all == 1 ?略 }) 然后,把 getNumbers() 函数的 level 变量的值改为从枚举 ARITHMETIC_TYPE 中取值: let vm = new Vue({ ///.

Kubernetes基本概念和术语

=production 以myweb Pod为例,Label定义在其metadata中: apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: myweb labels: app: myweb 管理对象RC和Service在spec中定义Selector与Pod进行关联: apiVersion: v1 kind: ReplicationController metadata: name: myweb spec: replicas: 1 selector: app: myweb template: .

IOS :Xcode 10.1环境搭建&模拟器创建

IOS :Xcode 10.1环境搭建 模拟器创建 准备工作 【必选】Mac OS X操作系统的电脑,Apple ID 安装Xcode Xcode是IOS开发的免费的IDE(集成开发环境) 截至目前,其最新版本为10.1,我们可以在App Store中轻松取之。(速度较慢,请耐心等待 ) 启动Xcode agree,然后输入开机密码即可 create a new Xcode project 建立HelloWorld工程 选择“iOS”和“Single View App”并点击“Next” 填写工程基本信息 选择工程

RabbitMQ

RabbitMQ 概念 1、AMQP:Advanced Message Queuing Protocol,是一个提供统一消息服务的应用层标准协议。 2、IPC(单一系统进程间通信) - socket(不同机器间进程通信) - AMQP(解决大型系统模块与组件间通信) 3、RabbitMQ 基于 Erlang 开发,是 AMQP 的一个开源实现。 4、RabbitMQ 系统架构图: image 5、名词术语: RabbitMQ Server(broker server):维护一条从 Producer 到 Consumer 的路线,保证数据能够按

论文 | 《Webly Supervised Learning Meets Zero-shot Le

论文 | 《Webly Supervised Learning Meets Zero-shot Le 一 写在前面 未经允许,不得转载,谢谢~~ 文章基本信息: CVPR 2018 原文链接 文章主要内容就如题目所示将webly supervised learning网络数据监督学习和zero shot learning结合起来来做细粒度图像分类任务,并在3个不同的数据集上取得了不错的结果。 关键词:webly supervised learning, zero-shot learning, fine-grained classification;

基于Siamese Network进行问题句子相似性判定

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1.CNN图片单标签分类(基于TensorFlow实现基础VGG16网络)

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左手读红楼梦,右手写BUG,闲快活

], "edges": [{ "id": 3776, "label": "位于", "from": 3838, "to": 3851 }, . ] 读取数据 以上,完成了数据准备过程,接下来可以开始在jupyter notebook里进行分析挖掘。 import json import codecs with codecs.open('InteractiveGraph_HongLouMeng.json', 'r',encoding='utf-8') as json_str: json_dict = json.load(json_str) print(json_dict.keys()) print(json_dict["categories"].

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prometheus之docker监控与告警系列(二)

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深度学习之BP神经网络识别手写数字(五)

self.output = self.activator.forward(np.dot(self.W, self.input)+self.B);output)*(label - self.layers[-1]. for layer in self.layers[::-1]: layer.backward(detal);= predict: error += 1; if epoch % 3 == 0: error_ratio = evaluate(bpNet, x_test, y_test); 运行结果 image.png 训练的效果很慢,目前也就达到这个水平。偷下懒O(∩_∩)O哈哈~ 参考 零基础入门深度学习(3) - 神经网络和反向传播算法https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/476663

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