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vue基础
VUE 是目前前端最火的两个框架之一 是通过修改数据自动改变dom数据的框架,几乎完全的省去了dom的操作,目前vue的版本是2.x vue有两种使用方式,一种是直接引入js,一种是使用vue cli,也就是脚手架 不管是使用哪种,写法都是没变的,只是脚手架用在更加大型的项目,脚手架后面再说 "内容 ...
分类:其他好文   时间:2019-12-15 23:41:59    阅读次数:111
可视化库matpltlib
plt_1 import pandas as pd unrate = pd.read_csv('unrate.csv') unrate['DATE'] = pd.to_datetime(unrate['DATE']) print(unrate.head(12)) ''' DATE VALUE 0 1 ...
分类:其他好文   时间:2019-12-14 19:23:34    阅读次数:70
CSS 布局和 BFC
什么是 BFC 在一个Web页面的CSS渲染中,块级格式化上下文 (Block Fromatting Context)是按照块级盒子布局的。W3C对BFC的定义如下:浮动元素和绝对定位元素,非块级盒子的块级容器(例如 inline-blocks, table-cells, 和 table-capti ...
分类:Web程序   时间:2019-12-13 23:54:28    阅读次数:168
一起来学习用nodejs和CocosCreator开发网络游戏吧(四)--- 可操纵的游戏角色(上)
游戏不可或缺的一个内容就是操作,尤其是对于RPG类型的游戏来讲。所以,对于websocket来说,能够实时体现数据交互的一个重要方法就是可操纵游戏角色在场景中的状态变化,能够让所有连接到服务器的客户端都能够看得到。 这次就先做一个能操作角色的场景吧。 首先,给聊天窗口加一个按钮,可以用来隐藏聊天界面 ...
分类:Web程序   时间:2019-12-13 20:08:39    阅读次数:163
STM32CubeIDE+FreeRTOS软件定时器实验
软件定时器实验是在 FreeRTOS 中创建了两个软件定时器,其中一个软件定时器是单次模式, 5000 个 tick 调用一次回调函数,另一个软件定时器是周期模式, 1000 个 tick 调用一次回调函数,在回调函数中输出相关信息,。 创建工程RTOS_Timer, 配置HCLK,使用内部晶振,频 ...
分类:其他好文   时间:2019-12-12 13:10:27    阅读次数:188
Go语言基础之time包
时间和日期是我们编程中经常会用到的,本文主要介绍了Go语言内置的time包的基本用法。 time包 time包提供了时间的显示和测量用的函数。日历的计算采用的是公历。 时间类型 time.Time类型表示时间。我们可以通过time.Now()函数获取当前的时间对象,然后获取时间对象的年月日时分秒等信 ...
分类:编程语言   时间:2019-12-08 15:16:09    阅读次数:104
RS485:智能安防系统案例
设备准备 PC机一个 网关一个 RS-485通信节点三个(三个M3主控模块,一个作为主机,两个从机) 火焰传感器一个 可燃气体传感器一个 USB转485调试器一个 一、云平台配置 http://www.nlecloud.com/ 二、节点固件下载 一路next到…… 三、硬件连线 实物连接图 代码分 ...
分类:其他好文   时间:2019-12-03 20:01:32    阅读次数:194
matplotlib 绘制正余弦曲线图
1、普通风格 代码 import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx = np.linspace(0, 2*np.pi, 50)y1 = np.sin(x)y2 = np.cos(x)xticks=[0, np.pi/2, np.pi, 3*np. ...
分类:其他好文   时间:2019-12-03 12:58:43    阅读次数:127
微信小程序实例:分享给一个人还是分享到群的判断代码
微信小程序的分享功能,在最新版库的ide上已经不能拿到分享回调了,官方api也删除了对应的回调函数,看样子是砍掉了,不过真机测试还是可以的,话不多说,上代码: 真机调试 return中内容无法进去; -- ...
分类:微信   时间:2019-12-01 20:58:05    阅读次数:341
Keras猫狗大战七:resnet50预训练模型迁移学习优化,动态调整学习率,精度提高到96.2%
在https://www.cnblogs.com/zhengbiqing/p/11780161.html中直接在resnet网络的卷积层后添加一层分类层,得到一个最简单的迁移学习模型,得到的结果为95.3%。 这里对最后的分类网络做些优化:用GlobalAveragePooling2D替换Flatt ...
分类:Web程序   时间:2019-11-30 22:50:49    阅读次数:344
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