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第 3 章 表格和按钮
995
2020-01-08
《李炎恢 Bootstrap 教程》
第 3 章 表格和按钮 第 3 章 表格和按钮 学习要点: 1.表格 2.按钮 主讲教师:李炎恢 本节课我们主要学习一下 Bootstrap 表格和按钮功能,通过内置的 CSS 定义,显示各种丰富的效果。 一.表格 Bootstrap 提供了一些丰富的表格样式供开发者使用。 1.基本格式 //实现基本的表格样式 <table ...
在线运行 Dart 代码
995
2020-01-08
《Dart v2.7 官方开发文档》
DartPad 线上工具可以在 DartPad 中使用的库 开始体验打开 DartPad 并运行一些示例 创建一个命令行应用 检查 Dart 版本信息 网页中嵌入 DartPad DartPad 线上工具 DartPad 是一个可以让你在任何现代化的浏览器中体验 Dart 编程语言线上工具,它是开源的。 本网页里一些页面,尤其是 codelabs ...
TCP BBR
993
2020-01-07
《SDN网络指南》
TCP BBRBBR组成 BBR算法 开启BBR (linux kernel 4.9+) Ubuntu 升级内核的方法 TCP BBR TCP BBR 已经在 Youtube 服务器和 Google 跨数据中心的内部广域网(B4)上部署。 论文:http://queue.acm.org/detail.cfm?id=3022184 Linux内核:4...
README
993
2020-01-08
《Apache Doris 文档》
Doris 文档1. Install 编译与安装 2. Deploy & Upgrade 部署与升级 3. Getting start 基础使用指南 4. Best Practices 最佳实践 5. Doris Create, Load & Delete 建表、导入和删除 6. Data Model, Rollup & Prefix Index 数据模型、...
15.1. 表示性错误
993
2020-01-08
《Python 3.7 官方教程》
15.1. 表示性错误 15.1. 表示性错误 本小节将详细解释 "0.1" 的例子,并说明你可以怎样亲自对此类情况进行精确分析。 假定前提是已基本熟悉二进制浮点表示法。 表示性错误 是指某些(其实是大多数)十进制小数无法以二进制(以 2 为基数的计数制)精确表示这一事实造成的错误。 这就是为什么 Python(或者 Perl、C、C++、Java、F...
备份与恢复
993
2020-01-08
《TiDB v3.0 用户文档》
备份与恢复下载 TiDB 工具集 (Linux) 使用 mydumper /loader 全量备份恢复数据mydumper /loader 全量备份恢复最佳实践 从 TiDB 备份数据 向 TiDB 恢复数据 备份与恢复 本文档将详细介绍如何对 TiDB 进行全量备份与恢复。增量备份与恢复可使用 TiDB Binlog。 这里我们假定 TiDB...
批量标准化
993
2020-01-09
《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》
批量标准化 尽管使用 He初始化和 ELU(或任何 ReLU 变体)可以显著减少训练开始阶段的梯度消失/爆炸问题,但不保证在训练期间问题不会回来。 在 2015 年的一篇论文中,Sergey Ioffe 和 Christian Szegedy 提出了一种称为批量标准化(Batch Normalization,BN)的技术来解决梯度消失/爆炸问题,每层输入...
安装 Electron
992
2020-01-08
《Electron v6.0 中文文档》
安装全局安装 自定义 代理 自定义镜像和缓存镜像 缓存 跳过二进制包下载 故障排查 安装 要安装预编译好的的二进制文件, 请使用 npm 。 首选的方法是在项目中作为development dependency安装。 npm install electron -- save - dev 查看versioning doc获取如何在你的应用...
LiteSpeed
989
2020-01-06
《LLStack 文档手册》
介绍LiteSpeed 特性Apache 插入式替换 HTTP / 2 /3支持 QUIC支持 零停机时间 缓解DDoS攻击 事件驱动 细节特点基本功能 性能和可扩展性 便于使用 安全 高可用性 Apache兼容性 CloudLinux兼容性 介绍 LiteSpeed 即 LiteSpeed Web Server(简称 LSWS),是一款企业级商用...
12.1 子集搜索与评价
989
2020-01-07
《周志华《机器学习》学习笔记》
12.1 子集搜索与评价 12.1 子集搜索与评价 一般地,我们可以用很多属性/特征来描述一个示例,例如对于一个人可以用性别、身高、体重、年龄、学历、专业、是否吃货等属性来描述,那现在想要训练出一个学习器来预测人的收入。根据生活经验易知:并不是所有的特征都与学习任务相关,例如年龄/学历/专业可能很大程度上影响了收入,身高/体重这些外貌属性也有较小的可...
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