微信小程序 - 手机拍摄图片或选择相册图片上传到服务器（带图片预览与删除功能）
微信小程序 - 手机拍摄图片或选择相册图片上传到服务器（带图片预览与删除功能）本文实现了弹出菜单，供用户选择手机拍照和相册选择两种方式上传，并且实现了图片预览和删除功能，另外最终上传到服务器的方法也提供了。
微信小程序 - 气泡菜单组件（仿微信气泡弹框显示菜单）
微信小程序 - 气泡菜单组件（仿微信气泡弹出菜单），本示例能根据元素内容的宽高自动计算气泡的定位，并且气泡的内容项可以灵活的添加，当点击一个按钮或元素时，会从附近弹出一个小气泡一样的菜单列表，仿微信气泡弹框显示菜单，自定义小程序气泡组件，气泡弹框。
微信小程序 - 引入使用 Moment.js 日期处理库（详细教程）
前言Moment.js 官网： http://momentjs.cn/如果您想要在小程序中引入 Moment.js 日期库，本文可以帮助您从 0 到 1 成功使用。第一步注意：如果您的项目执行过该操作的话，请直接跳转到第二步。首先，您需要在项目根目录下打开 cmd，执行如下命令：npm init一路回车，注意最后输入 yes 。此时项目根目录就会生成文件，没有的话重新执行命令或检查 npm：第二步如安装失败，建议换源为 cnpm，请参考 这篇文章。接着在项目根目录下打
微信小程序 - 日期时间选择器（年月日时分秒）
前言您只需要跟着步骤一路复制粘贴，最后看一下使用示例即可。由于微信官方的 <picker> 组件不支持同时选择年月日时分，所以 在此官方组件上再次封装，可靠性毋庸置疑。您将获得一个可选择 年月日时分 / 年月日时分秒 日期选择器组件，您可以通过一个属性来自由切换要不要 “秒”，大致如下图所示：第一步我这里新建了一个干净的项目，方便您参考。首先，现在项目根目录下新建 components 文件夹，然后在此文件夹下再新建 Picker 文件夹，最后创建名为 Picker
微信小程序 - 在线预览 Office 文件（doc / docx / xls / xlsx / ppt / pptx / pdf）
效果图前言网上大部分教程功能有问题且文章无逻辑混乱，本文将提供优秀的示例。本文只适用于预览 服务端接口返回的网络地址文件，“本地上传” 文件并预览原理一样，例如服务端接口返回了文件地址（路径），并携带了文件类型等数据，{ file: 'http://example.com/somefile.pdf', type: 'pdf', size: 18434}此时需要在小程序中打开并预览，如下图所示：完整代码非常详细的注释，代码干净整洁无任何其他无用代码。您可以找个页面或直接按
微信小程序 - 自定义组件中类似页面 onShow 的页面显示就触发的生命周期钩子函数（页面回退时更新数据常用, 例如回退页面更新子组件数据, 回退更新子组件中 data 内容）
前言在微信小程序中，用户回退页面触发更新数据的操作，一般都是在 页面 onShow() 中写上执行更新的函数即可。但如果咱们把数据和方法都写在了自定义子组件中，那么用户回退页面时，更新数据就成了问题，因为子组件中没有 onShow ， 执行不到更新数据操作的函数。但是有一种方式可以解决，如下图所示：示例代码代码干净整洁，可直接复制或整合到您的项目中。打开您想要更新数据的子组件，参考以下代码完成改造，// 子组件代码// 1. 要更新数据的组件中// 2. 加入pageLi
【Linux操作系统编程】实验四 | 进程控制实验
文章目录fork()exec系列函数waitpid()参考资料：实验4-进程控制实验#include <unistd.h>pid_t fork(void) // 创建子进程int execl(const char *pathname, const char *arg0, .../*(char*)0*/) 、、 进程中执行另外一个可执行文件#include <sys/wait.h>pid_t waitpid(pid_t pid, int *statloc, int o
MMDetection 整体构建流程-学习笔记二
MMDetection 整体构建流程-学习笔记二目录 BBox AssignerBBox SamplerBBox EncoderLossTraining tricks计算机视觉学习笔记系列BBox Assigner目标检测同时进行分类和回归，正样本是图像的前景样本，负样本是图像的背景样本，正、负样本属性分配作用是进行正、负样本分配。BBox Assigner的代码：包括以下模块：__all__ = [ 'BaseAssigner', 'MaxIoUAssigner', 'ApproxM
MMDetection 整体构建流程-学习笔记三
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EDGEFORMER: IMPROVING LIGHT-WEIGHT CON- VNETS BY LEARNING FROM VISION TRANSFORMERS
上图（a） 一种广泛用于网络的残差块；（b） ViT块；（c） EdgeFormer block（一）、EDGEFORMER BLOCK（1）、利用全局循环卷积提取全局特征自注意力从整个空间位置学习全局特征，而卷积从局部感受野收集信息。为了克服这个问题，作者提出了全局循环卷积（GCC）。如上图所示，GCC有两种类型，一种是垂直方向的GCC（
Dynamic Label Assignment for Object Detection by Combining Predicted and Anchor IoUs
标签分配在现代目标检测模型中起着重要作用。使用不同的标签分配策略，检测模型可能会产生完全不同的性能。对于anchor-based的检测模型，锚框与其对应的真值边界框之间的IoU阈值是关键因素，因为正样本和负样本被IoU阈值分割。早期的目标检测器只是对所有训练样本使用一个固定的阈值，而最近的检测算法侧重于基于IOU到真值分布的自适
笔记本电脑屏幕当作扩展屏幕(一台PC给另一台PC当扩展屏 win10自带功能)
笔记本电脑屏幕当作扩展屏幕(一台PC给另一台PC当扩展屏 win10自带功能)_Nature68c的博客-CSDN博客_一台笔记本做另一台的显示器
【小样本基础】「MAML」 VS 「Model-Pre-training」MAML与预训练的区别
MAML 和 Reptile 是比较容易实现的Meta Learning 算法（Reptile是MAML的变形），它们不改变深度神经网络的结构，只改变网络的初始化参数。通过之前的学习我们知道，预训练的方法也是进行参数的初始化，那么预训练和MAML有什么不一样呢？这篇博客将对此进行总结。
【论文分享】小样本半监督图结点分类模型 Meta-PN：Meta Propagation Networks for Graph Few-shot Semi-supervised Learning
本文提出了一种新的图元学习框架：元传播网络(Meta- PN)，用于解决小样本半监督节点分类问题。该框架由两个部分构成 1. Adaptive Label Propagator (Meta Learner)：利用目标模型的反馈来调整其传播策略，以在未标记节点上推断出准确的伪标签。2. Feature-label Transformer (Target Model)： 吸收伪标记节点的结构和特征知识预测标签，从而解决了小样本半监督学习背后的挑战。
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