最近碰到一个数据转来转去转到Textrea里面是否能真正按行存放的问题,在这里总结一下: 问题描述: 比如get数据到一个TextArea里面,如“AAA BBB”,想把这段文字在TextArea里面真正按行存放,而不是显示出来按行存放(所谓的真正按行存放就是,再把这个TextArea的数据post到另外一个页面的Textarea里面仍是按行存放) 问题解决1: 一开始是提交数据的时候格式是AAABBB,但是这是显示换行,其实在TextArea里面并不是真正按行存放的,因为这个时候再提交给另外一个TextArea的时候就是显示AAABBB,而不是换行显示了,因此仅仅是显示按行存
2021-10-28 14:47:53 30KB ar ex ext
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建议下载pyecharts(0.5.xx)版本,如果使用 pip install pyecharts 默认安装V1版本(如1.7.1)会出现如下报错: 1、Bar模块导入问题 from pyecharts import Bar 报错: cannot import name ‘Bar’ 解决办法: from pyecharts.charts import Bar 2、Bar 使用报错 from pyecharts import Bar bar =Bar("我的第一个图表", "这里是副标题") #标题 bar.add("服装", #标签 ["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫"
2021-10-28 11:40:12 48KB ar art c
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Vuforia虚拟按钮在Vuforia的所有功能中,虚拟按钮是唯一一个交互的功能,而且这个功能相当精彩,使用它可以开发很多有趣的应用。 使用虚拟按钮demo,会有两个疑问: 1、按钮位置怎么确定的? 2、按钮怎么检测到的? 首先给大家介绍按钮位置的确定。 有两种方式: 1、自己通过公式计算。
2021-10-28 06:17:35 1.33MB AR 
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数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。本专栏将以学习笔记形式对数字图像处理的重点基础知识进行总结整理,欢迎大家一起学习交流! 专栏链接:数字图像学习笔记 ★由于之前学习笔记(四)有对于图像三种插值的理论讲解,这里就不再赘余; 可参照此文阅读学习☞图像的三种内插法 一、Pycharm实现过程 from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import math def NN_interpolat
2021-10-26 18:54:04 1.11MB ar arm c
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python+Pycharm环境安装及配置 本人小白,正在学习python,第一次写博客,做做笔记,希望对需要的人也会有帮助,一起学习!下一篇记录Pycharm的基本使用及python的基本语法,一定坚持更新下去… 1.下载python从官网下载即可, https://www.python.org 2.下载成功后安装,勾选选项,下一步即可 3.安装完成后再cmd中输入python,如图则安装成功 4.Pycharm下载地址https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows 下载社区版就行(开源的) 安装还是比较简单的,
2021-10-26 16:34:02 706KB ar arm c
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1、AR眼镜中的光学显示方案 增强现实技术即AR技术是在展示真实场景的同时,通过图像、视频、3D模型等技术为用户提供虚拟信息,实现将虚拟信息与现实世界巧妙地相互融合,属于下一个信息技术的引爆点,据权威预测增强现实眼镜将会取代手机成为下一代的协作计算平台。以增强现实眼镜为代表的增强现实技术目前在各个行业开始兴起,尤其在安防和工业领域,增强现实技术体现了无与伦比的优势,大大改进了信息交互方式。目前比较成熟的增强现实技术中的光学显示方案主要分为棱镜方案、birdbath方案、自由曲面方案、离轴全息透镜方案和波导(Lightguide)方案。 1.1 棱镜方案 棱镜方案以Google Glass
2021-10-26 16:16:33 1.2MB AR眼镜中的光学显示方案
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文章:https://blog.csdn.net/weixin_46840974/article/details/120962876
2021-10-26 15:03:31 152.54MB EasyAR Android AR
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Tensorflow 2.0卷积神经网络cifar-10数据集图像分类1、cifar 10 数据集简介2、数据导入3、CNN模型搭建4、模型编译训练5、模型评估及预测6、拓展学习之独立热编码实现 1、cifar 10 数据集简介    cifar 10相比于MNIST数据集而言更为复杂,其拥有10个种类**(猫、飞机、汽车、鸟、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车)**,这十大类共同组成了50000的训练集,10000的测试集,每一张图片都是32*32的3通道图片(彩色图片),在神经网络中,通常表示成如下形式:
2021-10-26 12:06:28 130KB ar c ci
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经查,原来是json数据的格式要求非常严格,属性名称必须是用双引号“”括起来。 代码如下: var a=JSON.parse(‘{“a”:”aaaaa”}’);//正确 var a=JSON.parse(“{‘a’:’aaaaa’}”);//错误
2021-10-26 10:58:12 25KB ar ON 字符
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V0.5.X版本的pyecharts使用: from pyecharts import Bar bar = Bar("我的第一个图表","这里是副标题") bar.add("服装",["衬衫","羊毛衫","雪纺衫","裤子","高跟鞋","袜子"],[5, 20, 36, 10, 75, 90]) bar #不需要bar.render(),直接bar就可以输出图片 V1.0.X版本的pyecharts使用: from pyecharts.charts import Bar bar = Bar() bar.add_xaxis(["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高
2021-10-25 22:52:17 118KB ar art c
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