相关推荐
-
老外看中国:移动应用UI设计的十大精髓
http://www.csdn.net/article/2014-12-03/2822932-chinese-mobile-app-ui-trends/4
-
《iOS7 by Tutorials》系列:iOS7的设计精髓(下)
我们继续上篇的内容 四、聚焦于内容 在iOS7里,强调的不是眼花缭乱的装饰效果,而是最重要的内容本身。 下面我们来探讨这个主题: 1.删除不必要的内容 伟大的设计更多是减法和加法的组合...
-
【转】《iOS7 by Tutorials》系列:iOS7的设计精髓(下)
伟大的设计更多是减法和加法的组合。 虽然很酷的想法是很重要,但还有更重要的 ————杀死那些很酷的想法,以保持应用程序的重点。 1.1.不再强调chrome chrome是指您的应用里不是内容本身的一部分,如导航栏...
-
UI设计思想灵感汇总
如何设计受欢迎的APP引导页? http://jingyan.baidu.com/article/9113f81b24049a2b3214c793.html 3秒即灭,APP引导页如何闪亮 http://www.zcool.com.cn/article/ZMTE3OTA0.html 移动端...
-
[iOS翻译]《iOS7 by Tutorials》系列:iOS7的设计精髓(下)
我们继续上篇的内容 四、聚焦于内容 在iOS7里,强调的不是眼花缭乱的装饰效果,而是最重要的内容本身。 下面我们来探讨这个主题: 1.删除不必要的内容 伟大的设计更多是减法和加法的组合。 虽然很酷的想法...
-
iOS7的设计精髓(下)
伟大的设计更多是减法和加法的组合。 虽然很酷的想法是很重要,但还有更重要的——杀死那些很酷的想法,以保持应用程序的重点。 1.1.不再强调chrome chrome是指您的应用里不是内容本身的一部分,如...
-
软件设计师复习资料
从大禹治水看构件与集成 大禹治水 在远古的尧、舜时代,黄河流域经常发生了大水灾,洪水横流,五谷不收,家破人亡。所以尧派鲧去治水,鲧沿用了过去的传统法子,水来土挡,用土筑堤,堵塞漏洞。但由于洪水凶猛,...
-
设计模式
设计模式 第1章 代码无错就是优?—代码无错未必优—简单工厂模式 1.1 面试受挫1.2 初学者代码毛病1.3 代码规范1.4 面向对象编程 所有编程初学者都会有这样的问题。就是碰到问题就直觉地用计算机能够理解的...
-
前端技能汇总 知识结构
★越少越简单,越适合入门,★多的要么是难度比较高,要么是比较适合在后面看,比如讲性能之类的书. CSS Eric Meyer 谈 CSS(卷二) ★★★ CSS权威指南 (第3版) ★★ 精通CSS ★★★ HTML & CSS...
-
AI时代的产品管理:产品经理需要具备的5项技能
巧合的是,前几天看了老外的一场分享,产生了诸多共鸣,因此迫不及待的翻译给大家。 2020年1月25日, 在曼彻斯特产品思维大会上,Salesforce 爱因斯坦系统的产品总监马尤克·博瓦尔做了个分享,探讨了在人工智能...
-
商务周刊:别了,摩托罗拉
阅读之前做好准备,文章超长... ...汽车电子——这些业务在它的手上陷入困境,它一旦撒手往往又起死回生.而最新的迹象显示,摩托罗拉很可能要放弃它的手机业务.如果这个令人遗憾的消息真的 变
-
商务周刊封面:别了,摩托罗拉
技术上逊于CDMA的GSM最终在中国、欧洲等全球市场占了压倒性优势,到2007年1月,世界上有82%的手机在使用GSM网络。 尽管我们不能以事后诸葛亮的眼光去评断摩托罗拉面对不确定性时的选择,但今天的人们仍然可以从...
-
2020java面试必问,找不到工作你找我(一)
(2017-11-14-wl) 39 2.switch 是否能作用在 byte 上,是否能作用在 long 上,是否能作用在 String 上?(2017-11-14-wl) 39 3.数组有没有 length() 方法?String 有没有 length() 方法?(2017-11-14-wl) 39 4.String ...
-
2013总结-2014计划
在正式进入开发的时候,以前不会C# 没用过数据库的两个人,已经明数据库的一些知识了,大概清楚了该怎么设计数据库,以前书上1234范式和bc范式也清楚是啥东东了。在接下来几个月的时间里,我负责质量把关和系统重...
-
凌晨起来肝的一篇 Java 学习路线,保证学弟学妹们大三大四的时候顺利找到实习 Offer
13 年 Java 编程经验的老油条了,拒绝过阿里,在日企搬砖过 5 年,Java 领域的优质创作者,说实话,如果是单纯奔着...C 程序设计语言,为什么学 Java 要学 C 语言呢?这也是我最近才想明白的一个问题,因为 C语言是其
-
spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7.jar中文文档.zip
# 【spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7.jar中文文档.zip】 中包含: 中文文档:【spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】 jar包下载地址:【spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 Maven依赖:【spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7.jar Maven依赖信息(可用于项目pom.xml).txt】 Gradle依赖:【spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7.jar Gradle依赖信息(可用于项目build.gradle).txt】 源代码下载地址:【spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7-sources.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 # 本文件关键字: spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7.jar中文文档.zip,java,spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7.jar,org.springframework.ai,spring-ai-bedrock-converse,1.0.0-M7,org.springframework.ai.bedrock.converse,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,springframework,spring,ai,bedrock,converse,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册 # 使用方法: 解压 【spring-ai-bedrock-converse-1
-
房地产 -可视化管理课件.ppt
房地产 -可视化管理课件.ppt
-
tokenizers-0.18.0.jar中文-英文对照文档.zip
# 【tokenizers-***.jar***文档.zip】 中包含: ***文档:【tokenizers-***-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】 jar包下载地址:【tokenizers-***.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 Maven依赖:【tokenizers-***.jar Maven依赖信息(可用于项目pom.xml).txt】 Gradle依赖:【tokenizers-***.jar Gradle依赖信息(可用于项目build.gradle).txt】 源代码下载地址:【tokenizers-***-sources.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 # 本文件关键字: tokenizers-***.jar***文档.zip,java,tokenizers-***.jar,ai.djl.huggingface,tokenizers,***,ai.djl.engine.rust,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,djl,huggingface,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册 # 使用方法: 解压 【tokenizers-***.jar***文档.zip】,再解压其中的 【tokenizers-***-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】,双击 【index.html】 文件,即可用浏览器打开、进行查看。 # 特殊说明: ·本文档为人性化翻译,精心制作,请放心使用。 ·只翻译了该翻译的内容,如:注释、说明、描述、用法讲解 等; ·不该翻译的内容保持原样,如:类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 # 温馨提示: (1)为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开,推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”(放心,自带文件夹,文件不会散落一地); (2)有时,一套Java组件会有多个jar,所以在下载前,请仔细阅读本篇描述,以确保这就是你需要的文件; # Maven依赖: ``` <dependency> <groupId>ai.djl.huggingface</groupId> <artifactId>tokenizers</artifactId> <version>***</version> </dependency> ``` # Gradle依赖: ``` Gradle: implementation group: 'ai.djl.huggingface', name: 'tokenizers', version: '***' Gradle (Short): implementation 'ai.djl.huggingface:tokenizers:***' Gradle (Kotlin): implementation("ai.djl.huggingface:tokenizers:***") ``` # 含有的 Java package(包): ``` ai.djl.engine.rust ai.djl.engine.rust.zoo ai.djl.huggingface.tokenizers ai.djl.huggingface.tokenizers.jni ai.djl.huggingface.translator ai.djl.huggingface.zoo ``` # 含有的 Java class(类): ``` ai.djl.engine.rust.RsEngine ai.djl.engine.rust.RsEngineProvider ai.djl.engine.rust.RsModel ai.djl.engine.rust.RsNDArray ai.djl.engine.rust.RsNDArrayEx ai.djl.engine.rust.RsNDArrayIndexer ai.djl.engine.rust.RsNDManager ai.djl.engine.rust.RsSymbolBlock ai.djl.engine.rust.RustLibrary ai.djl.engine.rust.zoo.RsModelZoo ai.djl.engine.rust.zoo.RsZooProvider ai.djl.huggingface.tokenizers.Encoding ai.djl.huggingface.tokenizers.HuggingFaceTokenizer ai.djl.huggingface.tokenizers.HuggingFaceTokenizer.Builder ai.djl.hu
-
基于MATLAB的BP神经网络预测模型构建与应用
内容概要:本文详细介绍了如何使用MATLAB构建和应用BP神经网络预测模型。首先,通过读取Excel数据并进行预处理,如归一化处理,确保数据的一致性和有效性。接着,配置网络结构,选择合适的训练算法(如SCG),设置训练参数(如最大迭代次数、目标误差等)。然后,进行模型训练,并通过可视化窗口实时监控训练过程。训练完成后,利用测试集评估模型性能,计算均方误差(MSE)和相关系数(R²),并通过图表展示预测效果。最后,将训练好的模型保存以便后续调用,并提供了一个简单的预测函数,确保新数据能够正确地进行归一化和预测。 适合人群:具有一定MATLAB基础,从事数据分析、机器学习领域的研究人员和技术人员。 使用场景及目标:适用于需要对多维数据进行预测的任务,如电力负荷预测、金融数据分析等。主要目标是帮助用户快速搭建一个可用的BP神经网络预测系统,提高预测准确性。 其他说明:文中提供了完整的代码框架和详细的注释,便于理解和修改。同时,强调了数据预处理的重要性以及一些常见的注意事项,如数据量的要求、归一化的必要性等。
2 楼 ZZX19880809 2014-12-09 10:37
这种习惯就好。。自己搞的网站中很多也是登陆。。。
1 楼 zhoujiansong 2014-12-08 12:34