一、iOS推送通知简介 众所周知苹果的推送通知从iOS3开始出现, 每一年都会更新一些新的用法. 譬如iOS7出现的Silent remote notifications(远程静默推送), iOS8出现的Category(分类, 也可称之为快捷回复), iOS9出现的Text Input action(文本框快捷回复). 而在iOS10, 苹果可谓是大刀阔斧般的, 对远程通知和本地通知进行了大范围的更新. iOS10推出了全新的UserNotifications框架(iOS10之前从属于UIKit框架). 新的推送通知框架, 整合了本地推送和远程推送的点击处理方法, 使得以前专门处理推送点击

倒计时控件，包括按钮倒计时，label倒计时以及在cell中的倒计时

以前做项目需要实现在文本类控件中加入超链接文字段的功能，在网上查了不少资料基本没有找到比较理想的实现方法，最后无奈只好自己实现了...

标签编辑软件，这个版本找了好久，在百 ~度 ！云上找到的，在这里留个备份，方便自己用；下载完成，评论后，积分就返回了！！！

qt实现日期时间显示 这种方法不能精确显示 还望高手指教

基于OpenCV的视频标注工具源码。具体参见我的博文：http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/8778976

【ICML2021】基于稀疏标签编码的多维分类 在多维分类中，输出空间中存在多个类变量，每个类变量对应一个异构类空间。由于类空间的异质性，在从MDC示例中学习时，考虑类变量之间的依赖关系非常具有挑战性。本文提出了一种新的多目标预测方法，即SLEM方法，它在编码的标签空间中学习预测模型，而不是在异构的标签空间中学习预测模型。具体来说，SLEM在编码-训练-解码框架中工作。在编码阶段，通过成对分组、一次热转换和稀疏线性编码三种级联操作，将每个类向量映射为实值向量。在训练阶段，在编码标签空间内学习多输出回归模型。在解码阶段，通过对学习的多输出回归模型的输出进行正交匹配追踪，得到预测的类向量。实验结果清楚地验证了SLEM相对于最先进的MDC方法的优越性。

在PyTorch中可以方便的验证SoftMax交叉熵损失和对输入梯度的计算 关于softmax_cross_entropy求导的过程,可以参考HERE 示例： # -*- coding: utf-8 -*- import torch import torch.autograd as autograd from torch.autograd import Variable import torch.nn.functional as F import torch.nn as nn import numpy as np # 对data求梯度, 用于反向传播 data = Variable(torc

ImageLabel, 图像标注工具 Image Label Tool

打印条码的工具。 破解的。 试一下吧。不错的。