3小时入门Python系列课程 置顶!
3 小时教你从零入门 Python,简单快捷。目录如下
3 小时教你从零入门 Python,简单快捷。目录如下
这个专栏是深度学习框架 PaddlePaddle Fluid 版本的教程,开发环境主要是 PaddlePaddle 1.6.0 和 Python 3.5。内容涉及了 PaddlePaddle 的安装,并从简单执行 1+1 运算例子入门 PaddlePaddle,借助各个实例一步步入手 PaddlePaddle,通过本系列教程你可以学到如何使用 PaddlePaddle 搭建卷积神经网络,循环神经网络,并能够训练自定义数据集,最后还可以部署到自己的实际项目中。
这个专栏是深度学习框架 PaddlePaddle V2 版本的教程,开发环境主要是 PaddlePaddle 0.11.0 和 Python 2.7。内容涉及了 PaddlePaddle 的安装,并从手写数据集识别入手,借助实例一步步入手 PaddlePaddle,通过实例掌握 PaddlePaddle 的使用,从零进入人工智能领域。
数据视图系统(Data-View)
用户上传不同类型的数据,根据不同的数据类型绘制成不同的图形。实现数据可视化,作为物联网或者 App Inventor 中的数据持久化平台使用。
同样地,你也可以通过 Data-View 制造数据,传输给,从而实现控制硬件。
元素尺寸、位置相关的属性有哪些?如何获取用户的阅读进度?如何确定用户阅读到了最后?
如何制作环形进度条?如何实现动画的匀速播放?
svg 中的 viewBox 是什么?什么时候需要 viewBox?viewBox 能实现什么样的效果?
在 Android 中使用 Netty-Socket 互相发送图片和文字,
首先是服务端,服务端的应用在 server 下,其中最重要的是 NettyServerUtil.java
,这里包含了服务的启动和发送数据,这数据包括文字和图像。
这段代码是启动 Netty 服务的,其中非常重要的是 ch.pipeline().addLast(new ByteArrayEncoder());
和 ch.pipeline().addLast(new ByteArrayDecoder());
,因为我们要传输的都是基于 byte[] 的,同时还要 LineBasedFrameDecoder
设置最大包的长度。
Android 使用 CameraX 实现相机快速实现对焦和放大缩小,本教程介绍如何使用 CameraX 实现相机点击对焦和放大缩小,单击对焦指定位置,使用双指放大缩小图像。下面是页面代码,使用 PreviewView 预览相机图像,然后使用 FocusImageView 自定义 View 来显示对焦框。CameraXPreviewViewTouchListener.kt
点监听事件,用于监听屏幕的点击监听动作。
日历组件实现起来真的难吗?它需要哪些数据?要如何获取一页上的日期?如何处理网格布局中的分隔线?
CameraX 是谷歌提供的相机框架,这个框架非常强大,可以实现很方便点击对焦,放大缩小,保存优质的图像等等。最重要的是 androidx.camera.view.PreviewView
控件,这个可以实现预览图像,点击监听事件等操作都可以在这里完成。不过这里只介绍预览图像和拍照保存。startCamera()
方法可以实现预览操作,代码都有注释。CameraX 提供了 imageCapture.takePicture()
接口用于保存图像。
CameraKit 框架是一款极其简单的 Android 相机框架,代码量比使用原生的少很多。本章教程我们就来使用 CameraKit 搭建一个简单的相机,并实现点击保存图像。
Java 代码就简单很多了,其中要在 Activity 生命周期中也添加 CameraKitView 的什么周期。CameraKit 也提供了动态权限申请接口,使用 cameraKitView.onRequestPermissionsResult()
接口实现动态权限申请,这样就完成了相机预览功能。拍照保存也很简单,使用 cameraKitView.captureImage()
就可以保存图像到本地了。这也太简单了。
JavaScript 文本置乱动画的预览与解析
JavaScript 使用 Object.prototype.toString.call 来检查类型,那么写成这种形式的原因是什么呢?
图文解析纯 CSS 实现的打字机效果
# 如何合并两个字典在python3.5 +
>>> x = {'a': 1, 'b': 2}
>>> y = {'b': 3, 'c': 4}
>>> z = {**x, **y}
>>> z
{'c': 4, 'a': 1, 'b': 3}
# 在Python中2.x你可以用这个:
>>> z = dict(x, **y)
>>> z
{'a': 1, 'c': 4, 'b': 3}
# 在这些示例中,Python按照表达式中列出的顺序合并字典键,从左到右覆盖重复项。
# 在Python中同时测试多个标志的不同方法
x, y, z = 0, 1, 0
if x == 1 or y == 1 or z == 1:
print('passed')
if 1 in (x, y, z):
print('passed')
# These only test for truthiness:
if x or y or z:
print('passed')
if any((x, y, z)):
print('passed')
# 如何按值对Python dict进行排序(==获得按值排序的表示)
>>> xs = {'a': 4, 'b': 3, 'c': 2, 'd': 1}
>>> sorted(xs.items(), key=lambda x: x[1])
[('d', 1), ('c', 2), ('b', 3), ('a', 4)]
# Or:
>>> import operator
>>> sorted(xs.items(), key=operator.itemgetter(1))
[('d', 1), ('c', 2), ('b', 3), ('a', 4)]
# dicts上的get()方法及其“默认”参数
name_for_userid = {
382: "Alice",
590: "Bob",
951: "Dilbert",
}
def greeting(userid):
return "Hi %s!" % name_for_userid.get(userid, "there")
>>> greeting(382)
"Hi Alice!"
>>> greeting(333333)
"Hi there!"
# 使用namedtuple比手动定义类要短得多:
>>> from collections import namedtuple
>>> Car = namedtuple('Car', 'color mileage')
# 我们新的“Car”类按预期工作:
>>> my_car = Car('red', 3812.4)
>>> my_car.color
'red'
>>> my_car.mileage
3812.4
# 我们得到一个不错的字符串repr:
>>> my_car
Car(color='red' , mileage=3812.4)
# 和元组一样,namedtuple也是不可变的:
>>> my_car.color = 'blue'
AttributeError: "can't set attribute"