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@ant-design/icons-vue按需引入icon

正常引入icon组件库import*asIconsfrom'@ant-design/icons-vue'//循环使用全部全部图标consticons:any=Iconsfor(constiinicons){//全局注册一下组件app.component(i,icons[i])}此时打包npmrunbuildicons组件占用的资源很多,但是我们用到的icon不多,怎样做到按需加载呢下面通过vue.config.js配置解决这个问题重点是下面配置,这里的意思是读取@ant-design/icons-vue组件路径改成了resolve('./src/assets/antd/icons.js');通

ios - 将 C 转换为 Swift : Add magnifying glass icon to UITextField

如何在UITextField的左侧添加放大镜图标?我找到了类似问题的答案here但我无法将其转换为swift。答案:So,here'sthecodewiththeunicodecharacter:UILabel*magnifyingGlass=[[UILabelalloc]init];[magnifyingGlasssetText:[[NSStringalloc]initWithUTF8String:"\xF0\x9F\x94\x8D"]];[magnifyingGlasssizeToFit];[textFieldsetLeftView:magnifyingGlass];[textFi

小程序-uni-app:hbuildx uni-app 安装 uni-icons 及使用

一、官方文档找到uni-iconsuni-app官网二、下载插件三、点击“打开HBuildX”四、选择要安装的项目五、勾选要安装的插件六、安装后,项目插件目录根目录uni_modules目录下增加uni-icons、uni-scss七、引入组件,使用组件importuniIconsfrom'../../../uni_modules/uni-icons/components/uni-icons/uni-icons.vue'components:{uniIcons},八、经过测试,成功。参考链接http://lihuaxi.xjx100.cn/news/1221122.html?action=on

论文阅读:Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks

前言要弄清MAML怎么做,为什么这么做,就要看懂这两张图。先说MAML**在做什么?**它是打着Mate-Learing的旗号干的是few-shotmulti-taskLearning的事情。具体而言就是想训练一个模型能够使用很少的新样本,快速适应新的任务。定义问题我们定义一个模型fff,输入xxx输出aaa。-定义每一个Task-TTT包含一个损失函数LLL,一个原始观察q(x1)q(x_1)q(x1​),一个状态转移分布q(x1∣xt,at)q(x_1|x_t,a_t)q(x1​∣xt​,at​)以及集长度HHH。在监督任务中H=1(也就是说当前的a只和当前的x有关)。元学习方法介绍元学习

实时同步ES技术选型:Mysql+Canal+Adapter+ES+Kibana

基于之前的文章,精简操作而来让ELK在同一个docker网络下通过名字直接访问Ubuntu服务器ELK部署与实践使用Docker部署canal服务实现MySQL和ES实时同步Docker部署ES服务,canal全量同步的时候内存爆炸,ES/CanalAdapter自动关闭,CPU100%1.拉镜像dockerpullelasticsearch:7.8.0dockerpullkibana:7.8.0dockerpullcanal/canal-server:v1.1.4dockerpullslpcat/canal-adapter:v1.1.5-jdk8dockerpullmysql:5.72.my

论文精读:带有源标签自适应的半监督域适应(Semi-Supervised Domain Adaptation with Source Label Adaptation)

Semi-SupervisedDomainAdaptationwithSourceLabelAdaptation具有源标签适应的半监督域适应原文链接Abstract文章指出当前的半监督域适应(Semi-SupervisedDomainAdaptation,SSDA)方法通常是通过特征空间映射和伪标签分配将目标数据与标记的源数据对齐,然而,这种面向源数据的模型有时会将目标数据与错误类别的源数据对齐,导致分类性能降低。本文提出了一种用于SSDA的新型源自适应范式,该范式通过调整源数据以匹配目标数据,从而提高分类性能。文中所提出的模型可以有效清除源标签内的噪声,并在基准数据集上表现优于其他方法。1.

支持dolby vision的盒子接支持dolby vision的电视,在adaptive hdr时,播放非dv的hdr视频,输出sdr

支持dolbyvision的盒子接支持dolbyvision的电视,setting选择adaptivehdr,按照这个配置在播放非dv的hdr视频时,会输出sdr。看起来是很不合理的,高级的产品播放高级的片源,却输出低级的画质。想要搞清楚这个问题,首先需要理解dolbyvision有两种模式:1)Sink-led(又名:display-led/dvstandard/标准模式)当前模式是tv主导,player送每一帧元数据给tv去处理每一帧的亮度及对比度数据,tv再根据自己的能力去调整最佳显示色调。所以tv主导会让dolbyvision显示的更准确。2)Source-led(player-led

java - JAXB、自定义绑定(bind)、Adapter1.class 和 Joda-time

我对JAXB为XML模式生成绑定(bind)类的方式有疑问(为了精确起见,我无法修改)。我想将xsd:date类型映射到Joda-timeLocalDate对象,并读取here,here和here,我创建了以下DateAdapter类:publicclassDateAdapterextendsXmlAdapter{privatestaticDateTimeFormatterfmt=DateTimeFormat.forPattern("yyyyMMdd");publicLocalDateunmarshal(Stringv)throwsException{returnfmt.parseLo

有了这些开源 Icon 库,妈妈再也不担心我的 UI 太丑啦!

RemixIconRemixIcon是一套面向设计师和开发者的开源图标库,所有的图标均可免费用于个人项目和商业项目。与拼凑混搭的图标库不同,RemixIcon的每一枚图标都是由设计师按照统一规范精心绘制的,在拥有完美像素对齐的基础上,确保每一枚图标风格一致且简洁易读。图标以24x24网格为基准,分为“线性图标”和“面型图标”两种风格,其图标风格为中性风格,适用于各种用户群体的项目。了解更多:RemixIcon首页、文档和下载-开源图标库-OSCHINA-中文开源技术交流社区IoniconsIonicons 是一个完全开源的图标集,包含1,300个专为Web、iOS、Android和桌面应用程序

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