目录系列文章目录前言一、vtabs是什么？二、使用步骤1.json引入2.wxml中使用3.js中代码总结前言商品分类页面，左边分类及右边商品左右联动因为微信小程序scroll-view没有h5锚点控制联动，并且需求是根据整个页面的滚动条来控制联动，所以使用了页面滚动事件onPageScroll来获取页面的滚动距离，并使用微信小程序组件vtabs和vtabs-content，vtabs获取到每个分类下面的商品模块的高度并根据位置累加分类一、vtabs是什么？vtabs和vtabs-content是微信开发工具的组件，最初是使用scroll-view滑动等来控制左右联动，现在我已改为我所需要的模
3.6.2数据库系统-范式判断：范式分类、第一范式、第二范式、第三范式、BC范式范式分类第一范式例题第二范式例题第三范式例题BC范式例题范式分类逐步优化以解决问题：插入异常、删除异常、数据冗余1NF：属性值都是不可再分的原子值2NF：消除非主属性对候选键的部份依赖3NF：消除非主属性对候选键的传递依赖BCNF：消除主属性对候选键的部分和传递依赖主要考察方向是区分范式、有时候还有优化操作，BCNF只考察判断，不会考察优化。第一范式第一范式（1NF）：在关系模式R中，当且仅当所有域只包含原子值，即每个属性都是不可再分的数据项，则称关系模式R是第一范式。涉及到属性是否可以再分，可以按下面归类：简单属
作业车间调度问题是许多实际生产调度问题的抽象模型，是典型的NP-hard问题，其研究具有重要的理论意义和研究价值。车间调度问题具有求解难度高的特点，目前最先进算法仍很难求解小规模问题的最优解。 1.单机调度问题2.并行机调度问题K个机器并行机加工调度问题每个工件只有一个工序，可以在任意机器上进行加工。之间没有约束。机器之间并行运行3.开放式调度问题(Open-Shop) 有N个工件可以在K个工作站中加工，这K个工作站中，每个工作站都有M台相同的机器，N个工件可以在这K个工作站中随便选，最后决定最大完成时间。4.传统作业车间调度问题(Job-Shop)n个工件在m台机器上加工，每个工件工艺序列可
作业车间调度问题是许多实际生产调度问题的抽象模型，是典型的NP-hard问题，其研究具有重要的理论意义和研究价值。车间调度问题具有求解难度高的特点，目前最先进算法仍很难求解小规模问题的最优解。 1.单机调度问题2.并行机调度问题K个机器并行机加工调度问题每个工件只有一个工序，可以在任意机器上进行加工。之间没有约束。机器之间并行运行3.开放式调度问题(Open-Shop) 有N个工件可以在K个工作站中加工，这K个工作站中，每个工作站都有M台相同的机器，N个工件可以在这K个工作站中随便选，最后决定最大完成时间。4.传统作业车间调度问题(Job-Shop)n个工件在m台机器上加工，每个工件工艺序列可
[pytorch]MedMNIST3D医学数据分类MedMNIST数据集OrganMNIST3D多分类任务加载库加载数据使用Resnet3D预训练网络train结果VesselMNIST3D二分类任务MedMNIST数据集医学数据集的资源往往是比较难找的，3d数据集公开的更少。而MedMNISTv2，是一个大规模的类似MNIST的标准化生物医学图像集合，包括12个2D数据集和6个3D数据集。所有图像都被预处理成28x28(2D)或28x28x28(3D)并带有相应的分类标签，因此用户不需要背景知识。MedMNISTv2涵盖生物医学图像中的主要数据模式，旨在对具有各种数据规模（从100到100,
[pytorch]MedMNIST3D医学数据分类MedMNIST数据集OrganMNIST3D多分类任务加载库加载数据使用Resnet3D预训练网络train结果VesselMNIST3D二分类任务MedMNIST数据集医学数据集的资源往往是比较难找的，3d数据集公开的更少。而MedMNISTv2，是一个大规模的类似MNIST的标准化生物医学图像集合，包括12个2D数据集和6个3D数据集。所有图像都被预处理成28x28(2D)或28x28x28(3D)并带有相应的分类标签，因此用户不需要背景知识。MedMNISTv2涵盖生物医学图像中的主要数据模式，旨在对具有各种数据规模（从100到100,
OIS（光学防抖，Opticalimagestabilization）光学防抖分为两大类：基于镜片移动式的光学防抖和CCD移动式光学防抖镜头防抖： 依靠镜头内部的陀螺仪将侦测到的微小移动信号传至微处理器，通过处理器计算得出校正所需位移量，然后通过补偿镜片组，根据镜头的抖动方向及位移量加以补偿，解决成像设备因抖动导致影像模糊的功能。一般情况下，光学防抖可以降低2-3档快门速度，对长焦设备效果改善尤为明显，但这种防抖技术对镜头设计制造要求较高，而且成本也相对高一些。 CCD移动式光学防抖： 将成像设备的感光元件（CCD/CMOS）固定在一个可以通过电磁效应平行滑动的平台上，拍摄
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img_list格式如下E:\...\3.nrrdE:\...\3.nrrd0E:\...\4.nrrdE:\...\4.nrrd1训练代码importtorchfromtorchimportnnimportosimportnumpyasnpfromtorch.utils.dataimportDatasetfromscipyimportndimagefromtorchimportoptimfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimporttimeimportloggingimportnrrdimg_list='data/train.txt'#type=str,
