本文实例为大家分享了C++简单实现Dijkstra算法的具体代码，供大家参考，具体内容如下 // Dijkstra.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 // #include "stdafx.h" #include stream> #include #define MAX_VALUE 1000 using namespace std; struct MGraph { int *edges[MAX_VALUE]; int iVertexCount, iEdageCount; }; void ReadDate(MGraph *mGraph, int *iBegin

本Android项目代码，经过本人的一个星期调式，相比于其它Android的串口通信资源，靠谱多了，故提供给各需要者使用。能够调试单片机上的蓝牙模块，实现与蓝牙模块的串口通信。支持String，hex，Unicode等模式输入输出。

在上一篇文章给大家介绍了Bootstrap打造一个左侧折叠菜单的系统模板(一)，具体内容介绍可以点击了解详情。 1. 关于上一篇文章BUG 上一篇文章中有几位朋友提出的问题和BUG. 我简单的说一下。 1>. IE版本的支持？ 我写的这些只是测试火狐谷歌浏览。在IE8+下可以添加代码以实现兼容。 <!--[if lt IE 9]> [removed][removed] <script src="http://cdn.bootcss.com/respond.js/1

用php的strpos() 函数判断字符串中是否包含某字符串的方法 判断某字符串中是否包含某字符串的方法 if(strpos('www.idc-gz.com','idc-gz') !== false){ 　　 echo '包含'; 　　}else{ 　 　echo '不包含'; 　　} PHP strpos() 函数 strpos() 函数返回字符串在另一个字符串中第一次出现的位置。 　　如果没有找到该字符串，则返回 false。 语法 strpos(string,find,start) 　　参数 描述 string 必需。规定被搜索的字符串。 find 必需。规定要查找的字

最近公司做网页用到Bootstrap的菜单功能，要实现鼠标悬停显示二级菜单，于是就研究了一下，大概有两种方法。 第一种方法：修改样式表 实际上比较简单，只需要加一个css设置下hover的状态，把下拉菜单设置成block，具体css： 复制代码 代码如下: .nav > li:hover .dropdown-menu {display: block;} 这句css加在bootstrap.min.css之后出现的css中，你试下！ 缺点： 1.相应的顶级菜单不可点击 2.鼠标滑到二级菜单后，顶级菜单没有样式 第二种方法：利用JQuery的特性来实现 结合了网上的教程，利用JQuery中的两个

一、JQuery树形控件 Jquery树形控件是一款基于JQuery+bootstrap、完全通过js和样式手写出来的非常轻量级的控件，网上很多地方都能看到它的影子。它功能简单、用户体验不错。对于一些简单的层级关系展示比较实用，但对于节点的增删改实现起来就不容易了，如果非要做，可能需要自己去封装。 1、一睹初容 全部收起 展开一级 全部展开 2、代码示例 此控件实现起来也非常简单，只需要引用jQuery和bootstrap组件即可。 <link href="~/Content/Tree1/css/bootstrap.min.css" rel="stylesheet" /> <lin

“技术分析拥抱选股因子”系列研究（九）：改进STR——换手率要比别人稳，也要比自己稳.pdf

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1. 前言 最近需要做一个后台管理系统，我打算使用bootstrap弄一个好看的后台模板。网上的好多模板我觉的css和js有点重。 于是就打算完全依靠bootstrap搭建一个属于自己的模板。 首先从左侧的折叠菜单开始。看图。 2. CSS 代码 以下是自定义的css代码，由于系统是内部使用，所以优先考虑chrome,firefox 不考虑IE了。 #main-nav { margin-left: 1px; } #main-nav.nav-tabs.nav-stacked > li > a { padding: 10px 8px; font-size: 12px; font-w

基于变压器的场景文本识别（Transformer-STR） 我的基于场景文本识别（STR）新方法的PyTorch实现。 我改编了由设计的四阶段STR框架，并替换了Pred. 变压器的舞台。 配备了Transformer，此方法在CUTE80上优于上述深层文本识别基准的最佳模型7.6％ 。 从下载预训练的砝码 该预训练权重在Synthetic数据集上进行了约700K次迭代训练。 Git克隆此仓库并下载权重文件，将其移至checkpoints目录。 从 下载lmdb数据集以进行训练和评估（由） data_lmdb_release.zip包含以下内容。 训练数据集： [1]和 [2] 验证数据集：训练集 [3]， [4]， [5]和 [6]的并集。 评估数据集：基准评估数据集，由 [5]， [6]， IC03 [7]， IC13 [3]， IC15 [4]， SVTP [8]和