[其它] 走进HTML5：20个惊艳的HTML5Canvas应用试验

说明：如今，HTML5可谓如众星捧月一般，受到众多业内巨头的青睐。很多Web开发者也尝试着用HTML5来制作各种Web应用。HTML5规范引进了很多新特性，其中最令人期待的之一就是Canvas元素，HTML5Canvas提供了通过Javascr ipt绘制图形的方法，非常强大。今天这篇文章收集了20个惊艳的HTML5Canvas应用试验推荐给大家。使用Canvas模仿的3D布料图案效果。这是我最喜欢的一个，非常神奇的效果！另外一个非常惊艳的布料模仿使用，拖动布料试试看！使用Canvas绘制的非常精美的
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[其它] 基于用户点击数据的细粒度图像识别方法概述

说明：基于用户点击数据的细粒度图像识别方法概述
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[其它] thekatapult-f2cd0-源码

说明：Stackbit方位角主题 由产生该网站 ，v0.3.7。 Stackbit Azimuth主题原始README位于。 本网站的内容由DatoCMS管理。 在本地运行您的网站 安装 安装npm依赖项： npm install 从项目菜单中获取“ stackbit-api-key” 运行以下命令将此密钥分配给STACKBIT_API_KEY环境变量： export STACKBIT_API_KEY={stackbit_netlify_api_key} 运行以下命令以从DatoCMS中获
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[其它] 多域多任务传输深度网络的预测用户点击功能识别图像

说明：多域多任务传输深度网络的预测用户点击功能识别图像
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[其它] HelpDesk：服务台-源码

说明：帮助台 Лицензия GPL v3 Установка mkdir helpdesk cd ./helpdesk git clone https://github.com/SibirixScrum/HelpDesk.git ./ npm i Настройка cd ./config cp ./config.example.js ./config.js mcedit ./config.js Основыеопции connectString：'mongodb：// localho
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[其它] 3D模型检索的深点卷积方法

说明：3D模型检索的深点卷积方法
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[其它] DSC卷积神经网络代码沿着ONL01-DTSC-PT-052620-源码

说明：卷积神经网络-Codealong 介绍 在此代码中，我们将重新研究以前的圣诞老人图像分类示例。 为此，我们将审查从嵌套目录结构中加载数据集并构建基线模型。 从那里，我们将构建一个CNN并演示其在图像识别任务上的改进性能。 建议您运行单元格，以便进一步探索变量并调查代码片段本身。 但是，请注意，某些细胞（尤其是稍后训练的细胞）可能需要几分钟才能运行。 （在Macbook pro上，整个笔记本电脑大约需要15分钟才能运行。） 目标 你将能够： 使用图像数据生成器从分层文件结构加载图像 解释为什么训
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[其它] 五个非常重要的移动Web内容适应设计理念

说明：如果你要构建移动网站，那么本文可以帮你选择合适的技术方案。本文并没有具体描述如何去开发，只是介绍应该如何选择正确的方法。在开始之前我们有必要明确一下这次实践的目标。一般来说，想要构建网站的人可分为两大类：这两种目标是截然不同的，所以相应的技术方法也不同。前者的目标可以归结为：构建一个无缝缩放的网站。这样的网站可以在不同尺寸的屏幕上正常显示，而网站原有的结构、导航等则保持不变；后者的目标是构建一个全新的移动网站，以满足移动用户的需求（无论用户是否处于运动状态），这需要不同的视图设置和交互设计。为了
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[其它] 基于深度点击功能的查询合并以实现稳健的图像识别

说明：基于深度点击功能的查询合并以实现稳健的图像识别
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[其它] InnoDBCrashRecovery流程源码实现分析

说明：1.1CrashRecovery流程11.2CrashRecovery优化61.2.1HashTableSize71.2.2RedBlackTree(RBT)71.2.3优化效果81.3rollbacksegment&Transaction81.3.1rollbacksegment81.3.2Transaction101.3.3DB_ROLLBACK_PTR11本文主要分析了InnoDB整个crashrecovery的源码处理流程，总入口函数是innobase_start_or_create_f
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[其它] ArgueJS：可选参数，默认值和JavaScript方法签名的类型检查-源码

说明：ArgueJS是一个Javascr ipt库，您可以使用，和来愉快地扩展方法的签名。 例子 假设我们要重写众所周知的。 请注意，文档称其方法签名为range([start], stop, [step]) 。 使用ArgueJS，我们可以这样输入： function range ( ) { arguments = __ ( { start : [ Number , 0 ] , stop : Number , step : [ Number , 1 ] } ) for ( var i
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[其它] 利用多级深度表示进行盲图质量预测

说明：利用多级深度表示进行盲图质量预测
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