最近在找一个功能比较丰富的前端框架，之前一直使用的Bootstrap，感觉组件还是不够丰富，很多东西都需要不少自定义。于是就发现了 Semantic UI。不过感觉网上相关的中文资料好少，官方网站（http://www.semantic-ui.cn/）倒是有小部分汉化，但是大部分内容还是都是英文的。。。要开始使用这个框架，首先得要下载引用，嗯，这个步骤就头疼了一下，因为貌似没有直接现成的文件下载，
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2024-05-07 15:59:11
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随着无线通信智能化应用需求的快速提升，未来通信网络将从单纯追求高传输速率的传统架构向面向万物智联的全新架构转变。当下通讯速率已逼近香农限。语义通信（Semantic Communication）是一种可将用户的需求和信息含义融入通信过程中的全新架构，该架构有望成为未来万物智联网络的新型基础范式，从根本上解决基于数据的传统通信协议中存在的跨系统、跨协议、跨网络、跨人—机不兼容和难互通等问题，真正实现
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2024-10-28 12:13:35
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我用Trados的时间不长，可以说是一个新手。但我在较短的时间内就已经初步掌握这个工具，说明它并不是那么神秘，并不是那么深不可测。这里，我说一说学习它的一点体会。在我转发的文章中有的内容，我就少讲一些。别人没有提到，或者没有强调的部分，我就多说一说。 1.Trados不是一种机器翻译软件，而是一种翻译记忆软件 提起翻译软件，不少人就会联想到金山快译、东方快车等翻译软件。尽管这些
目录一、论文排版 颜值即正义二、论文标题的书写基于xxx模型的xx问题研究三、摘要的书写1、摘要是重中之重2、摘要开头段3、摘要中间段4、摘要总阶段5、摘要关键词四、 参考文献五、公式编辑1、常见公式编辑方法2、巧用表格3、最省事：Mathpix截图+AxMath编号六、三线表七、图片的绘制 1、“美术建模” 2、流程图、思路图 3、函数关系图 4
代码实现导入包，设置token：，还有开始和结束的时间import tushare as ts
import pandas as pd
import numpy as np
ts.set_token('*********************************')
start_date='20220701'
end_date='20230301'token就是在官网注册账户得
什么是Monkeytest？monkey测试是Android平台自动化测试的一种手段，通过Monkey程序模拟用户触摸屏幕、滑动Trackball、按键灯操作来对设备上的程序进行压力测试，检测程序发生异常的时间。monkeytesting，也有人叫做搞怪测试，就是用一些稀奇古怪的操作方式去测试被测试系统，以测试系统的稳定性。用毫无规律的指令或操作使用被测系统，观察系统的稳定性和容错性。
SemanticKITTI 数据集: A Dataset for Semantic Scene Understanding of LiDAR Sequences - 用于LiDAR序列语义场景理解的数据集（ICCV 2019）摘要1. 导言2. 相关工作3. SemanticKITTI数据集3.1. 标注过程3.2. 数据集统计信息4. 语义分割评价4.1. 单扫描实验4.2. 多次扫描实验5.
1 可以从以下网址下载该软件，解压之后有两个文件 http://dl.pconline.com.cn/html_2/1/65/id=7185&pn=0.html 2 先安装英文版的，再安装中文语言包，安装之后托盘图标或多一个鼠标样式，右击会变成红色。 3 鼠标左键单击可以打开配置界面。我们从最简单的关闭一个窗口为例（Close），当我们打开一个计算机的窗口，然后鼠标右
description，是HTML中元描述meta的属性之一，用来总结网页的内容。在搜索引擎结果页面（SERP）上，description元描述显示在页面标题下，是页面SEO的关键组成部分。1. description是什么意思？ description，是HTML中元描述meta的属性之一，用来总结网页的内容。在搜索引擎结果页面（SERP）上，description元描述显示在页面标题title
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2024-09-30 13:56:06
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最近一直在看些大场景点云分割的文章，它们的方法无非就是对邻域的点云信息进行编码学习特征，然后利用注意力等加权学习特征，最后在利用各种方法去聚合特征。有的网络比较复杂的还在结合上下文信息时去添加注意力模块或者融合不同尺度的的点云特征获取更好的分割效果。今天给大家复现一下RandLA-Net的Semantic3D数据集的训练过程。 首先，RandLA-Net中的复现环境是Ubuntu16.04，tf1
参考1、【强化学习】Actor-Critic公式推导分析（整体理解，包含AC、A3C））2、Actor Critic（公式计算变形）3、【强化学习】Actor-Critic算法详解（Actor-Critic with Eligibility Traces）3.5、资格痕迹(Eligibility Traces)4、简单认识Adam优化器5、一文读懂 深度强化学习算法 A3C（损失函数中3个部分的各
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2024-10-12 20:44:15
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1.TUM数据集 数据集包含一些室内的序列，在不同的纹理下，不同的光照和不同的结构条件，从RGB-D传感器采集到的数据中分别去评估物体的重建和SLAM/视觉里程计的性能。TUM提供很多数据集，从各个有利位置捕获对象，每个条目中包含图像序列、相应的轮廓和完整的校准参数。1.1常用RGBD数据集下载测评工具下载使用方法在线测评1.2 rtabmap使用TUM数据集使用方法一使用方法二 运行./rta
一，表格标签1.创建表格<table>
<tr>
<td>单元格内文字</td>
.........
</tr>
</table>table、tr、td是表格的基本标签，tr标签用于定义表格的行，必须嵌套在table标签中
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2024-09-03 14:50:39
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机器学习之Iris数据集的 Fisher线性分类，并学习数据可视化技术 一、使用Jupyter完成Iris数据集的Fisher线性分类二、数据可视化1.项目简介2.数据概览2.1读取数据2.2查看前五行与后五行数据2.3查看数据整体信息2.4描述性统计3、特征工程3.1数据清洗3.2数据可视化3.2.1 relplot3.2.2 jointplot3.2.3 distplot3.2.4 boxp
文件上传与下载，一般项目都会用到，本文提及简单的上传和下载方法：首先，引入 maven 依赖：<!--文件操作-->
<dependency>
<groupId>commons-io</groupId>
<artifactId>commons-io</artifactI
大数据概念 "大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(v
C#学习之路（二）：反射（Reflection）1、什么是反射（Reflection）（1）类比首先用现实生活中的例子做个类比，大家体检时做B超，仪器发射B型超声波，穿过肚皮遇到内脏并形成“回音”，设备将“回音”处理再以影像的方式显示在屏幕上，就可以看到内脏的情况了。（2）反射机制反射是一个广泛概念，在计算机领域，反射是由Smith在1982年首次提出的，主要是指程序可以访问、检测和修改它本身状态
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2024-09-09 17:31:53
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Caffe 由两种常用的数据集格式，一种是LMDB，另一种事HDF5，前者常用来做分类问题（单标签），后者用来做回归问题（多标签）。今天用经典的猫狗数据集生成自己的LMDB数据集。一、准备数据集 我们用的数据集事经典的Kaggle数据集，可以直接在Kaggle上下载到，本地的百度云网盘也会在
目录简介基于风格的生成器生成器的性质总结：Reference在未来的一段时间，我会开一个小专题，来介绍下GAN网络的一些经典论文。希望对那些想要入坑的同学提供一点点帮助。考虑到StyleGAN系列论文在相关领域的影响力，我们首先来介绍下StyleGAN的开山之作：A Style-Based Generator Architecture [1]。简介GAN网络自2014年由Goodfellow提出后
一. 关于pcl::PCLPointCloud2::Ptr和pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>两中数据结构的区别pcl::PointXYZ::PointXYZ ( float_x,float_y,float_z)struct PCLPointCloud2
{
PCLPointCloud2 () : header (), height (0),
