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xinyanIDVerification
930
2020-06-15
《APICloud 开发文档》
xinyanIDVerification 论坛示例 概述 模块接口 configuration params 示例代码 可用性 startActiveVerify params callback(ret, err) 示例代码 可用性 startPassiveVerify params callback(ret, err) 示例代...
SideNavBar 侧边栏导航
1074
2020-05-26
《NutUI 2.2.5 移动端Vue组件库使用教程》
SideNavBar 侧边栏导航请使用手机扫码体验 基础用法 嵌套(建议最多三层) SideNavBar SubSideNavBar SubSideNavBar Event SideNavBarItem SideNavBarItem Event SideNavBar 侧边栏导航请使用手机扫码体验 侧边栏导航 基础用法 html ...
评阅人和批准人
177
2023-12-19
《Kubernetes v1.28 中文文档》
评阅人和批准人文档 评阅 PR 提交到他人的 PR 评阅用的 Prow 命令 对 Issue 进行诊断和分类 评判 Issue 添加和删除 Issue 标签 Issue 生命周期标签 处理特殊的 Issue 类型 重复的 Issue 失效链接 Issues 博客问题 请求支持或代码缺陷报告 压缩(Squashing)提交 评阅...
高级计划
1974
2020-06-27
《Entity Framework Core 使用教程》
针对 Entity Framework Core 5.0 的计划Plan for Entity Framework Core 5.0 版本号和发布日期。Version number and release date. 受支持的平台Supported platforms 重大更改Breaking changes 主题Themes 多对多导航属性(即“...
message_list
487
2019-09-25
《OSCHINA 开放平台 API 文档》
/action/openapi/message_list /action/openapi/message_list /action/openapi/message_list 获取私信列表 URL /action/openapi/message_list 支持格式 JSON JSONP XML HTTP请求方式 GET/POST 是否...
发送邮件
107
2024-08-11
《Django v5.1 中文文档》
发送邮件 快速上手 send_mail() send_mass_mail() send_mass_mail() vs. send_mail() mail_admins() mail_managers() 示例 防止头注入 EmailMessage 类 EmailMessage 对象 发送可选的内容类型。 Sending mu...
开栏寄语(附)
1938
2018-08-04
《Node.js区块链开发(Nodejs开发加密货币)》
开栏寄语 开栏寄语 中国的币圈发展有点不太均衡,投机心态和快餐思维,左右着币圈和中国区块链技术发展,在加密货币的整个生态链里,没有占据有利地位。 比特币的真正价值何在?我曾经写过一篇文章 点击这里 ,回顾和总结了个人看法。 用易经的哲学思维,从整体上来说,一件事情已然发生,必然会继续发展下去。所谓“一生二,二生三,三生万物”,一个比特币出现了,必...
常见问题
1311
2019-07-09
《MasterLab 1.x 使用文档 - 互联网项目、产品管理解决方案》
安装问题排查 如何快速的上手Masterlab? 什么是事项? 什么是经办人? 状态和解决结果的区别? 什么是工作流? 发现严重bug或修改怎么办? Masterlab可以商业化吗? 查阅下面的常见问题,帮助您解决疑惑或困难。 安装问题排查 确保 php 要开启 short_open_tag ,可通过访问 /p.php 查找 s...
发送邮件
787
2019-09-17
《Django v2.2 官方文档》
发送邮件 快速上手 send_mail() send_mass_mail() send_mass_mail() vs. send_mail() mail_admins() mail_managers() 示例 防止头注入 EmailMessage 类 EmailMessage 对象 发送可选的内容类型。 邮件后端 获取邮件后端的一个实例...
与最优错误率比较
1166
2020-03-15
《机器学习训练秘籍(Machine Learning Yearning 中文版)》
与最优错误率比较 与最优错误率比较 在我们的“猫咪识别”案例中,“理想”错误率——即一个“最优”分类器应该达到的值——接近 0%。在几乎所有情况下,人类总是可以识别出图片中的猫。因此,我们希望机器也能够有这样优秀的表现。 若换作其他问题,难度则更大:假设你正在构建一个语音识别系统,并发现 14% 的音频片段背景噪声太多,或者十分难以理解,导致即使是...
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