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33. Spring框架的新功能
2673
2018-04-16
《Spring Framework 5 中文文档》
Spring框架的新功能 Spring FrameWork 5.0新的功能 JDK 8+和Java EE7+以上版本 整个框架的代码基于java8 核心特性 核心容器 SpringWebFlux 测试方面的改进 Spring框架的新功能 这一章主要提供Spring框架新的功能和变更。 升级到新版本的框架可以参考。Spr...
三维曲面图(框架图)
200
2023-10-26
《Excelize v2.8 中文文档》
三维曲面图(框架图) 三维曲面图(框架图) 例如,创建如下效果的三维曲面图(框架图): package main import ( "fmt" "github.com/xuri/excelize/v2" ) func main () { f := excelize . ...
三维曲面图(框架图)
39
2024-10-17
《Excelize v2.9 中文文档》
三维曲面图(框架图) 三维曲面图(框架图) 例如,创建如下效果的三维曲面图(框架图): package main import ( "fmt" "github.com/xuri/excelize/v2" ) func main () { f := excelize . ...
三维曲面图(框架图)
460
2021-04-22
《Excelize v2.4 中文文档》
三维曲面图(框架图) 三维曲面图(框架图) 例如,创建如下效果的三维曲面图(框架图): package main import ( "fmt" "github.com/360EntSecGroup-Skylar/excelize/v2" ) func main () { ...
飞桨框架ROCm版训练示例
1440
2021-06-06
《百度飞桨 PaddlePaddle v2.1 深度学习教程》
飞桨框架ROCm版训练示例 ResNet50训练示例 YoloV3训练示例 飞桨框架ROCm版训练示例 使用海光CPU/DCU进行训练与使用Intel CPU/Nvidia GPU训练相同,当前Paddle ROCm版本完全兼容Paddle CUDA版本的API,直接使用原有的GPU训练命令和参数即可。 ResNet50训练示例 第一步 :...
三维曲面图(框架图)
318
2022-01-10
《Excelize v2.5.0 中文文档》
三维曲面图(框架图) 三维曲面图(框架图) 例如,创建如下效果的三维曲面图(框架图): package main import ( "fmt" "github.com/xuri/excelize/v2" ) func main () { categories := ma...
1-2 web框架(The web framework)
1764
2021-08-23
《Socket.IO 中文文档》
web框架 goal 目标,得分,母的 populate 填充、补完 web框架 第一个目标是设置一个简单的HTML网页,用于提供表单和消息列表,我们将使用Node.js web框架express 。确保已安装了nodejs 首先,让我们创建一个描述项目package.json 清单文件,这里建议放在一个专用的空目录中(本范例中的名称是 c...
爱奇艺动态化框架Qigsaw
2407
2019-07-05
《Qigsaw 爱奇艺开源的Android动态化方案》
爱奇艺动态化框架Qigsaw 爱奇艺动态化框架Qigsaw 在2018年上半年,我们就进行动态组件化方案的调研。起初方案是基于Instant App方案实现,当整体功能基本实现后,Google于2018年Google IO大会上推出Android App Bundle。在调研Android App Bundle之后,我们发现Android App B...
1.架构、框架与 QFramework 简介
5164
2019-06-13
《Unity 游戏框架 QFramework》
(一) 架构、框架与 QFramework 简介 约定 为什么要重制? 为什么不在原来的文章里直接修改呢? 更新哪些内容? 架构与框架初识 什么是架构? 什么是框架? 小结 QFramework 简介 为什么叫 QFramework QFramework 的目标 QFramework 快速入门: Unity 里的常用架构 一份六一礼...
复用来自其它框架的模型
977
2018-10-27
《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》
复用来自其它框架的模型 如果模型是使用其他框架进行训练的,则需要手动加载权重(例如,如果使用 Theano 训练,则使用 Theano 代码),然后将它们分配给相应的变量。 这可能是相当乏味的。 例如,下面的代码显示了如何复制使用另一个框架训练的模型的第一个隐藏层的权重和偏置:
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