参考http://www.cnblogs.com/cloudgamer/archive/2010/02/01/LazyLoad.htmlhttp://blog.csdn.net/tiancx/article/details/2907887http://blog.csdn.net/javatwt/article/details/15194811Lazyload介绍Lazyload是通过延迟加载来实现按需加载，达到节省资源，加快浏览速度的目的。网上也有不少类似
系统 2019-08-12 09:27:22 1915
1.0简介iOS7已经推出了很多新的功能给用户，以及大量新的API为我们程序员使用和发挥。你可能已经知道，用户界面大幅的的iOS7，现在这个用户界面也保持完好一路从iOS的第一个版本到，正因为如此，许多应用程序进行编码的假设改变，该用户界面会永远不会改变。平面设计师正面临着创建用户界面，并考虑用户的挑战，前perience的方式，使得它非常适合前和后的iOS7的用户界面（UI）。为了编写应用程序为iOS7，你需要知道一些，我们将在本书中使用Objecti
系统 2019-08-12 09:27:15 1915
jq使用手册翻译整理：Young.J官方网站：http://jquery.comjQuery是一款同prototype一样优秀js开发库类，特别是对css和XPath的支持，使我们写js变得更加方便！如果你不是个js高手又想写出优秀的js效果，jQuery可以帮你达到目的！下载地址：Starterkit（http://jquery.bassistance.de/jquery-starterkit.zip）jQueryDownloads（http://jqu
系统 2019-08-12 09:27:12 1915
基础:efilenameOpenfilenameforedition:wSavefile:qExitVim:q!Quitwithoutsaving:xWritefile(ifchangeshasbeenmade)andexit:savfilenameSavesfileasfilename.Repeatsthelastchangemadeinnormalmode5.Repeats5timesthelastchangemadeinnormalmode在文件中移
系统 2019-08-12 09:27:11 1915
Chapter12Lexerandparsergenerators(ocamllex,ocamlyacc)Thischapterdescribestwoprogramgenerators:ocamllex,thatproducesalexicalanalyzerfromasetofregularexpressionswithassociatedsemanticactions,andocamlyacc,thatproducesaparserfromagram
系统 2019-08-12 09:26:46 1915
关于sql连接语句中的IntegratedSecurity=SSPI解决方法：即：SecuritySupportProviderInterface设置IntegratedSecurity为True的时候，连接语句前面的UserID,PW是不起作用的，即采用windows身份验证模式。只有设置为False或省略该项的时候，才按照UserID,PW来连接。IntegratedSecurity可以设置为:True,false,yes,no，这四个的意思很明白了，
系统 2019-08-12 09:26:45 1915
通过VisualStudio安装程序选择和安装的数据科学和分析应用程序工作负载汇集了几种语言及其各自的运行时分发版本。⑥总结：微软已经给我们打包了这些东西，如果无需弄科学计算，也就不需要安装这些。SQLServersupportsusingbothPythonandRtodoadvancedanalyticsdirectlyinsideSQLServer.RsupportisincludedwithSQLServer2016andlater;Pythons
系统 2019-09-27 17:57:12 1914
1.使用.logfile方法#!/usr/bin/envpythonimportpexpectimportsyshost="146.11.85.xxx"user="inteuser"password="xxxx"command="ls-l"child=pexpect.spawn('ssh-l%s%s%s'%(user,host,command))child.expect('password:')child.sendline(password)childlo
系统 2019-09-27 17:57:01 1914
本章包括：1、了解卷积神经网络（convnets）2、使用数据增强来减轻过度拟合3、使用预训练的convnet进行特征提取4、微调预训练的信号5、可视化回馈学习的内容以及他们如何做出分类决策一、引言一个简单的convnet示例。第二章中的密接网络的测试精度为97.8%，而convnet的测试精度为99.3%：我们将错误率降低了68%（相对）。为什么这个简单的convnet比一个紧密连接的模型工作得那么好呢？为了回答这个问题，让我们深入研究conv2d和ma
系统 2019-09-27 17:55:54 1914
概述在Python3中，数学运算中的除法被分为两种，分别是“真除法”，即无论任何类型相除的结果都会保留小数点，和我们实际的数学运算结果一致，而“截断除法”，则是无论任何类型相除的结果都会省略结果的小数部分，剩下最小的能整除的整数部分。以下是两种除法的基本形式：#真除法X/Y#截断除法X//Y真除法X=8Y=2Z=3print(X/Y)print(X/Z)示例结果：4.02.6666666666666665真除法的结果表明不论操作数的类型其相除结果都返回一个
系统 2019-09-27 17:51:42 1914
