weixin_38197294的博客

原创 企业微信应用消息点击打开小程序的方法

小程序消息：是可以直接点击打开小程序的，但是在微信中收不到消息。（企业微信中绑定小程序即可）这就给用户造成了很不好的体验感。但是有一种比较迂回的办法可以解决这个问题。应用消息：可以在微信中收到，但是不能直接点击打开小程序。通过这个接口获取跳转地址 返回参数 url_link。官方给的企业微信消息有两种：小程序消息和应用消息。通过这个接口可以获取access_token。最长有效期为30天，到期后需要重新生成。

原创 uniapp 将流转化为视频并播放 微信小程序

2、新建一个临时文件，将数据流写入这个文件里面，并自定义路径+命名。该问题最关键的一步是将后端传回来的流，转化成视频，并播放。3、可以将该文件保存到相册（这一步也可以不保存）4、直接用video播放这个临时文件路径即可。1、从服务器请求数据流到前端。

原创 webStorm内存溢出问题

这个方法操作后，重新启动项目，可能会报错，显示‘“node --max-old-space-size=10240“‘ 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序。在node_module下的.bin文件夹中查找，替换"%_prog%" 为 %_prog% （去掉双引号）2、修改安装目录bin里的 webstorm.exe.vmoptions 内存配置。（图片只参考修改的哪些参数，具体改成多少还是看自己电脑配置）（图片只参考修改的哪些参数，具体改成多少还是看自己电脑配置）（2）进入相应的项目目录下，执行。

原创 微信小程序实现文字转语音

微信小程序新增语音转化插件。切记一定要微信开发工具运行才会有效果，H5没有效果。

原创 input输入框禁止复制粘贴剪切

禁止复制：oncopy="return false"禁止黏贴：onpaste="return false"禁止剪切：oncut="return false"禁止使用右键：oncontextmenu="return false"自动获取焦点：autofocus="autofocus"禁止自动更正：autocorrect="off"来关闭键盘默认首字母大写(移动端)：autocapitalize="off"不对元素的文本进行拼写检查：spellcheck="false"关闭自动完

原创 Android手机应用结构

Android手机应用结构：包括固定的状态栏、应用栏、内容区、可选实现底栏（添加额外功能和更多操作）、左/右侧导航 Android基准布局入门：3. Android文本排版入门：...

原创 移动端设计的基础尺寸单位与转化

手机屏幕尺寸碎片化：不同手机的屏幕尺寸，分辨率，PPI，逻辑分辨率等信息都不一样，需要对不同设备尺寸单位的了解进行适配。屏幕尺寸：屏幕大小，即屏幕对角线长度，而不是屏幕的宽度和高度，单位为英寸。显示/物理分辨率：屏幕拥有像素的总数以及屏幕水平和垂直方向的像素数量，单位为像素。像素/px是组成屏幕图像的最小点，一个相对大小单位，同尺寸屏幕里越小越密越清晰。屏幕像素密度（ppi）：指每英...

原创 移动端设计学前必看

移动端设计是属于UI和UE领域比较重要的部分，首先我们来区分一下UI和UE之间的区别：UI：界面设计，注重设计规范，界面美观UE：用户体验，注重人机交互，用户操作对于移动端设计来说，二者都很重要，相辅相成。这跟美工是有本质区别的，那么什么是美工，美工就是对平面，色彩，基调，创意等进行堆砌的技术人才。发展前景：智能汽车，智能家居，VR设备等行业都涉及到UI设计。 职业发展：UI设...

原创 SpringBoot学习过程中遇到的问题

1、IDEA无法创建javaclass文件解决办法：进入File--Project Structure--Project Settings--Modules中，你会发现右边有点类似与java的maven文件目录一样，点击src，并将它设置为Sources。2、测试类自动注入失败：@RunWith(SpringRunner.class)详解解决方法：（1）使用此注解需依赖：（...

原创 win7 64位用npm安装淘宝镜像时出现Error: UNABLE_TO_VERIFY_LEAF_SIGNATURE

错误的原因是：对方数字证书设置不正确解决方法：关掉strict-ssl即可，如下：npm config set strict-ssl false用完之后恢复：npm config set strict-ssl true这样就可以安装成功啦！！！...

原创 Vue项目碰到"‘webpack-dev-server’不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件"报错

在执行命令npm run dev时，出现‘webpack-dev-server’不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件"’解决办法：直接在项目terminal中执行npm run build，然后再执行npm run dev就可以了，然后在浏览器打开localhost就可以了...

原创 逻辑回归

逻辑回归属于有监督机器学习算法，逻辑回归并不是解决回归问题，而是解决分类问题的。假设我们用回归的思想来解决分类问题，比如先对问题进行回归，然后对回归结果设定阈值，从而实现分类。但是这样做面临一个很大的问题，就是回归结果中的异常值（特大或特小的值）对阈值的选取影响很大，很难准确的选定阈值，主要原因在于回归时拟合的函数太直。所以我们要做的就是把拟合函数掰弯了。例如可以换一个函数，将原来线性回归...

原创 numpy的快体现在哪儿

1、本文主要对传统for循环，sum函数，以及numpy包中的sum函数的执行快慢进行比较for循环：sum_by_for="""for d in data: s+=d"""sum函数：sum_by_sum="""sum(data)"""numpy中的sum函数：sum_by_numpy="""import nu

原创 机器学习神器-sklearn

机器学习的一般流程：获取数据——>数据预处理——>训练建模——>模型评估——>预测、分类1、获取数据1.1 直接使用sklearn数据集sklearn中包含了大量的优质的数据集，在你学习机器学习的过程中，你可以通过使用这些数据集实现出不同的模型。首先呢，要想使用sklearn中的数据集，必须导入datasets模块：from sklearn imp...

转载 用于数据挖掘的聚类算法有哪些，各有何优势？

本篇博客转自一个BAT面试分享帖！！！如果想全面了解聚类算法并对其进行区别和比较的话，最好能把聚类的具体算法放在整个聚类分析的语境中理解。聚类分析其实很简单，粗略看待就一下2个环节。1、相似性衡量（similarity measurement）相似性衡量又可以细分为直接法和间接法：直接法是直接求取input data的相似性，间接法是求取data中提取出的features的相似性。...

转载 RBM系列2：网路结构

转载 RBM系列1：预备知识

受限玻尔兹曼机是一种可用随机神经网络来解释的概率图模型。它由Smolensky于1986年在玻尔兹曼机（BM）的基础上提出，所谓“随机”，是指这种网络中的神经元是随机神经元，其输出只有两种状态（激活和未激活），一般用二进制的0和1来表示，而状态的具体取值则根据概率统计法则来决定。随着计算机计算性能的迅速提高和快速算法的不断发展，RBM在各种相关机器学习算法中已经变得实际可行。尤其是，在Hinton...

翻译 逐步反向传播示例

背景反向传播是训练神经网络的常用方法。 网上不乏论文试图解释反向传播如何起作用，但很少有包含实际数字的例子。 这篇文章是我试图解释它如何在一个具体的例子里工作，人们可以比较自己的计算，以确保他们正确理解反向传播。概述对于本教程，我们将使用具有两个输入，两个隐藏的神经元，两个输出神经元的神经网络。 此外，隐藏和输出神经元将包括一个偏置。基本结构如下：为

转载 什么是最大似然估计、最大后验估计以及贝叶斯参数估计

注：本文以简单的案例，解释了最大似然估计、最大后验估计以及贝叶斯参数估计的联系和区别。假如你有一个硬币。你把它投掷 3 次，出现了 3 次正面。下一次投掷硬币正面朝上的概率是多少? 这是一个从数据中估计参数的基础机器学习问题。在这种情况下，我们要从数据 D 中估算出正面朝上 h 的概率。最大似然估计一种方法是找到能最大化观测数据的似然函数（即 P(D;h)）的参数 h 的值。在这里，我们用「；」来...

转载 深度学习图像领域——资源库

图像生成绘画风格到图片的转换：Neural Stylehttps://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/jcjohnson/neural-style这个项目是用 Torch 对 Leon A. Gatys, Alexander S. Ecker, 和 Matthias Bethge 等人的论文“A Neural Algorithm of Art...

原创 如何正确训练DNN

一、训练一个网络的步骤：1、定义一个网络架构2、如何评估一个网络架构的好坏3、真正训练出好的网络架构4、在训练集上测试网络的好坏，如果不好，说明网络没有训练好5、在测试集上测试网络的好坏，如果不好，说明出现过拟合现象二、结果不好，并不意味着一定是overfitting在下图左侧的training Data中，20层的网络误差比56层小，并不是说明20层的网络性能好，也可能是因为50层的网络并没有训...

转载 深度学习10大框架对比分析

BEEVA Labs 数据分析师 Ricardo Guerrero Gomez-Ol 在 Medium 上发表了一篇文章，盘点了目前最流行的深度学习框架。为什么要做这一个盘点呢？他写道：「我常听到人们谈论深度学习——我该从哪里开始呢？TensorFlow 是现在最流行的吧？我听说 Caffe 很常用，但会不会太难了？在 BEEVA Labs，我们常常需要应对许多不同的深度学习库，所以我希望能够将我...

原创 python图片、向量相关处理

python图片、向量相关处理访问文件夹下的图片 for root, dirs, files in os.walk(dir): if len(dirs)==0: lable=root[12:] for file in files: img=io.imread(root+’/’+file) #i...

转载 多种神经网络架构

一，网络架构汇总下图为常见网络结构发汇总，这些节点图并不能显示各个模型的内部工作过程，例如变分自动编码器(VAE)和自动编码器(AE)节点图看起来一样，但是二者的训练过程实际上是完全不同的，训练后模型的使用场景更加不同。VAE是生成器，用于在样本中插入噪声。而 AE 则仅仅是将它们得到的输入映射到它们“记忆”中最近的训练样本!虽然大多数缩写已经被普遍接受，但也会出现一些冲突。例如R

转载 python中的矩阵、多维数组----numpy

1. 引言         最近在将一个算法由matlab转成python，初学python，很多地方还不熟悉，总体感觉就是上手容易，实际上很优雅地用python还是蛮难的。目前为止，觉得就算法仿真研究而言，还是matlab用得特别舒服，可能是比较熟悉的缘故吧。matlab直接集成了很多算法工具箱，函数查询、调用、变量查询等非常方便，或许以后用久了python也会感觉很好用。与python

原创 信息系统项目管理师EV、PV、AC、BAC、CV、SV、EAC、ETC、CPI、SPI各是什么意思

信息系统项目管理师EV、PV、AC、BAC、CV、SV、EAC、ETC、CPI、SPI各是什么意思

转载 数据分析1--常数e

自然常数，是数学科的一种法则。约为2.71828，就是公式为lim(1+1/x)^x,x→∞或lim(1+z)^(1/z)，z→0 ，是一个无限不循环小数，是为超越数。e是一个重要的常数，但是我一直不知道，它的真正含义是什么。它不像π。大家都知道，π代表了圆的周长与直径之比3.14159，可是如果我问你，e代表了什么。你能回答吗？维基百科说："e是自然对数的底数。"但是，你

原创 github如何发布自己的项目

1、首先在github官网注册自己的账号并创建自己的Repository，这个过程比较简单，这里不做示范2、下载并建立本地git客户端，下载链接：https://git-scm.com/downloads3、建立本地git仓库（1）选中你要发布的项目目录，右键选择git bash heregit init（2）将项目的所有文件添加到仓库中（如果想添加某个特定的文件，只需把.

转载 各领域公开数据集下载｜资源

本文整理了一些网上的免费数据集，分类下载地址如下，希望能节约大家找数据的时间。本篇文章来自知乎专栏赵熙的文章【各领域公开数据集下载】http://mp.weixin.qq.com/s/YTir0tVu30tpKL_vymOf7w，更多数据可以关注网站聚数力：http://dataju.cn/，这篇文章涵盖以下10个领域的数据集下载资源：金融交通商业推荐系统医疗健康图像数

转载 OCR开源库（文本区域定位和文本识别）：github

一、SWT识别：yestinsong/Text-Detection( Text Detection System with MSER , SWT and Text Verification(fft and pca) )https://github.com/yestinsong/Text-Detectionaperrau/DetectText：Detect text with str

原创 【python 自然语言处理】对胡歌【猎场】电视剧评论进行情感值分析

本文基于python3.5编写，如果使用python2.7，只需要修改编码部分和print部分即可。豆瓣猎场短评爬虫# encoding: utf-8import reimport requestsimport codecsimport timeimport randomfrom bs4 i

转载 PCA详细讲解

http://blog.csdn.net/zhongkejingwang/article/details/42264479

转载 tensorflow系列笔记：流程，概念和代码解析

tensorflow系列笔记：流程，概念和代码大数据挖掘DT数据分析  公众号： datadwtensorflow是google在2015年开源的深度学习框架，可以很方便的检验算法效果。这两天看了看官方的tutorial，极客学院的文档，http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/get_sta

转载 关于Python爬虫，这里有一条高效的学习路径

如果你仔细观察，就不难发现，懂爬虫、学习爬虫的人越来越多，一方面，互联网可以获取的数据越来越多，另一方面，像 Python这样的编程语言提供越来越多的优秀工具，让爬虫变得简单、容易上手。

原创 文章标题多线程概述和基本使用

多线程

转载 JS 中如何判断字符串类型的数字

JS 中如何判断字符串类型的数字

转载 jQuery实现清空table表格除首行外的所有数据

jQuery实现清空table表格除首行外的所有数据

原创 文章标题js将网页表格导出为excel表格（兼容各种浏览器）

js将网页表格导出为excel表格（兼容各种浏览器）

原创 文章标题C#实现json与dt、array的转换

/// <summary> /// datatable转化为JSON /// </summary> /// <param name="dt"></param> /// <returns></returns> public string DataTableJson(DataTable dt) { StringBuilder jsonBui

原创 python爬虫乱码问题

在遇到中文字符乱码问题，归根结底就是因为编码格式不匹配，解决方法如下：1、确定源网页的编码，如果是charset=“gb2312”，则在程序中要用gb18030。其他的对应相同即可。2、将IDE中的编码格式也改成对应的编码格式。同样的如果是charset=“gb2312”，则在程序中要用gb18030。其他的对应相同即可。文件--》settings--》Editor--