JavaScript-对象/构造函数和原型对象/继承
版权声明：本文为博主原创文章，转载时请标明出处 https://blog.csdn.net/weixin_41056807/article/details/84311844 对象 JavaScript中对象的操作包括对象的创建，对象的调用，对象的属性和方法，对象的废除以及对象的绑定 在JavaScript中有两种对象，一种是系统内置的对象，另一种是用户自己创建的对象，两种不同的方式有着不同的方法。 创建自定义对象（最简单——创建一个Object类然后为他添加属性和方法） <script>
牛客网—web前端练习
版权声明：本文为博主原创文章，转载时请标明出处 https://blog.csdn.net/weixin_41056807/article/details/84673984 2018-12.1第一次练习 1.下列哪个样式定义后,内联(非块状)元素可以定义宽度和高度：display:block display属性 : block : CSS1 块对象的默认值。将对象强制作为块对象呈递，为对象之后添加新行 可以定义高度和宽度 none : CSS1 隐藏对象。与 visibility 属性的hid
PHP-使用插件-①发送邮件
版权声明：本文为博主原创文章，转载时请标明出处 https://blog.csdn.net/weixin_41056807/article/details/84888440 使用插件 发送邮件 使用插件PHPMailer 主要用到里面的 PHPMailerAutoload.php文件 随便在一个一个文件夹中进行测试 PHPMailerAutoload.php完整 <?php
/**
* PHPMailer SPL autoloader.
* PHP Version 5
* @packag
PHP-使用插件-②形成Excel
版权声明：本文为博主原创文章，转载时请标明出处 https://blog.csdn.net/weixin_41056807/article/details/84888686 插件内容 PHPExcel.php完整代码 <?php
/**
* PHPExcel
*
* Copyright (c) 2006 - 2014 PHPExcel
*
* This library is free software; you can redistribute it and/or
* modify
Neural Networks and Deep Learning阅读笔记（1）手写字符识别
Neural Networks and Deep Learning阅读笔记（1）手写字符识别 刚开始开始学习深度学习，找了一本比较简单的书来看看，顺便记个笔记。我是那种不记笔记估计看完一页忘一页的人╮(╯▽╰)╭嘻嘻嘻 emmm这篇笔记就是我自己的碎碎念啦，不严谨而且中英文随便换着用 第一章手写字符识别，通过这个简单的例子讲了神经网络的一些基本概念，包括神经元、感知器、随机梯度下降等。（好绝望，这些名词都不清楚，慢慢往下看吧） 首先，人辨别手写字符0-9看似容易，其实是一件非常复杂的事情，是我
JSON必知必会（图灵书）
版权声明：本文为博主原创文章，转载时请标明出处 https://blog.csdn.net/weixin_41056807/article/details/85006775 第一章 什么是JSON 1.json是一种数据交换格式 数据交换格式是一种在不同平台间传递数据的文本格式 json一种被许多系统用于交换数据的数据交换格式 全称JavaScript Object Notation（独立于语言），一种基于对象表示法的数据交换格式（可以用在面向对象编程OOP中） 2.表示法：指一个可以表示诸如
PHP-鲜花信息管理模块
版权声明：本文为博主原创文章，转载时请标明出处 https://blog.csdn.net/weixin_41056807/article/details/85594622 数据库 要求实现的功能如下： 1.添加鲜花信息：id为自增长，添加鲜花标题、产地、鲜花简介等、上传鲜花图片到phptest1的uploads文件夹下。 添加成功后跳转到鲜花列表页面。编写以下两个文件实现。 添加鲜花表单：addflower.php 处理表单：doadd.php addflower.php <!DOCTYPE
Neural network and deep learning阅读笔记（6）深度学习
这一章介绍了卷积神经网络——在深度学习中非常常用的一种网络，先建立简单的网络，然后添加很多增强网络能力的方法：卷积、池化、GPU、dropout等等。这一章建立的网络很强大，正确率达到99.67%，识别错误的数字很多是人眼也无法正确识别的。还会提到RNN、LSTM单元，如何在语音识别、自然语言处理或者其他领域运用模型。 Introducing convolutional networks 之前我们用的是全连接网络，有784个输入，分别输入784个像素的灰度值。但是这个网络并没有考虑到输入图像的
CSS世界-第三章 流、元素与基本尺寸
版权声明：本文为博主原创文章，转载时请标明出处 https://blog.csdn.net/weixin_41056807/article/details/86708408 一 块级元素 1.HTML标签分为两类：块级元素，内联元素 2.常见块级元素：div，li，table 补充div、p、h1~h6、ul、ol、dl、li、dd、table、hr、
blockquote、address、table、menu、pre，
HTML5新增的header、section、aside、footer等
ImageNet with Deep CNN阅读笔记
本来直接看的R-CNN那篇文章的，结果发现network architecture部分一脸懵，只能悄悄找到最原始的这篇看，R-CNN是基于这篇文章的网络结构的。我的学习过程真的是小白进步史，要从最简单的一步步学起。 文章是在ImageNet那个比赛识别MNIST数据集的，正好承接了上本我看完的Neural network and deep learning这本书。主要看的就是第三部分Architecture。关于这篇文章的博客有很多，如果有人觉得有雷同了可以联系我~ 文章链接放这里ImageN
高级网页设计—“json和ajax”
版权声明：本文为博主原创文章，转载时请标明出处 https://blog.csdn.net/weixin_41056807/article/details/84947997 json 一种轻量级的数据交换格式。 JSON 是 JavaScript 原生格式。 JSON 独立于语言 * JSON 具有自我描述性，容易理解 var people = {
"programmers": [{
"firstName": "Brett",
R-CNN论文阅读笔记
先把文章地址放在这Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 代码地址也放在这code 作者在摘要中说这个方法主要有两个创新：一是可以在候选区域Region Proposal上用大容量的卷积神经网络对目标进行定位和分割；二是当标记训练数据少时，使用辅助的预训练和特定区域的微调（fine-tuning），可以达到很好的效果。 之前的目标检测大多数基于SIFT（Scale-inva
ORA-27125 unable to create shared memory segment
author：skate time：2013/01/06 报错： ORA-27125: unable to create shared memory segment Linux-x86_64 Error: 1: Operation not permitted os：centos6.3 oracle：10.2.0.3.0 例子： RMAN> startup nomount; startup failed: ORA-01078: failure in processing system param
Object detection from video tubelets with CNN翻译（未完成）
代码地址code 文章地址Object Detection from Video Tubelets with Convolutional Neural Networks 写这篇之前刚知道被布朗大学录取了，真是太开心啦！看论文更有动力了！ 这篇是港大的Kai Kang 16年发表在CVPR上的，讲了视频中的目标检测。这篇是我毕设要看的论文，并且我也没有看到有好的翻译，大多数是Tubelets with Convolutional Neural Networks for Object Detect
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