收集总结的HTML5的新特性，基本除了IE9以下都可以使用。
HTML5语法
大部分延续了html的语法不同之处：开头的 <!DOCTYPE html>
<html lang=zh-CN>
<meta charset=utf-8>
字符编码变得简洁，
不区分大小写，
添加了布尔值，类似checked，selected
引号可以省略，但是编码规范来说，不建议，
有可以省略结束符的标签，和完全省略的标签应用。
增加标签：
1、结构标签
（1）section：独立内容区块，可以用h1~h6组成大纲，表示文档结构，也可以有章节、页眉、页脚或页眉的其他部分；（2）article：特殊独立区块
2022-03-12 22:25:38
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针对目前电子货架标签存在功耗大、实用性差等缺点，提出了一种基于蓝牙4.0的低功耗电子货架标签设计方案。电子货架标签设计中采用集微控制器和射频于一体的CC2540为主控芯片，以电子纸为显示器并通过软硬件低功耗设计和工作模式的控制降低系统功耗，实现数据收发、电子纸显示和电量检测等功能。测试结果表明，该电子货架标签无线传输安全可靠，具有低功耗、低成本、易于使用等优点，具有良好的市场应用前景。
2022-03-12 12:59:29
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文本分类介绍，目前的文本分类模型，数据集和模型对应的代码链接，介绍文本分类的流程和发展史。给出多标签文本分类介绍和对应工具
2022-03-10 22:06:15
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图片分割matlab代码mnet_deep_cdr
TMI
2018的代码“基于多标签深度网络和极坐标变换的联合光盘和杯分割”
项目首页：
安装依赖项
pip
install
-r
requirements.txt
安装套件
pip
install
.
OpenCV将需要单独安装。
该代码基于：
TensorFlow
1.14（使用Keras）+
Matlab
深度输出是没有椭圆拟合的原始分割结果。
Matlab代码是椭圆拟合和CDR计算（通过使用PDollar工具箱：）。
您可以运行“
Step_3_MNet_test.py”直接测试任何新图像。
我们还在“
REFUGE_result”折叠中提供了验证和测试结果。
注意：由于在SciPy
1.3.0中已删除SciPy
1.0.0中的“
scipy.misc.imresize”，因此原始训练模型“
Model_MNet_REFUGE.h5”不适用。
基于“
Model_MNet_REFUGE.h5”的结果与论文的结果不同。
正在更新模型...如果您想从眼底图像中分割椎间盘/杯，可以考虑使用我们的最新方法：CE-Net和AG-Net，它
2022-03-10 11:12:58
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baidu_nlp_project2
开课吧＆后厂理工学院百度NLP项目2：百度试题数据集多标签文本分类
1.数据说明
原始数据集为高中下地理，历史，生物，政治四门学科数据，每个学科下各包含第一层知识点，如历史下分为近代史，现代史，古代史。原始数据示例：
[翻译]率先实行包产到组，包产到户的农业生产责任制的省份是（） ①四川②广东③安徽④湖北A。 ①③B。 ①④C。 ②④D。 ②③题型：单选题|缺点：简单|使用次数：0 |纠错复制收藏到空间加入选题篮查看答案解析：A解析：本题主要考察的是对知识的识记能力，比较容易。根据所学知识可知，在四川和安徽，率先实行包产到组，包产到户的农业生产责任制，故①③正确；②④不是。所以答案选A。知识点： [知识点：]经济体制改革，中国的振兴
对数据处理：
将数据的[知识点：]作为数据的第四层标签，显然不同数据的第四层标签数量众多
仅保留翻译作为数据特征，删除
2022-03-09 22:59:02
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label转onehot的很多，但是onehot转label的有点难找，所以就只能自己实现以下，用的topk函数，不知道有没有更好的实现
one_hot = torch.tensor([[0,0,1],[0,1,0],[0,1,0]])
print(one_hot)
label = torch.topk(one_hot, 1)[1].squeeze(1)
print(label)
tensor([[0, 0, 1],
[0, 1, 0],
[0, 1, 0]])
tensor([2, 1, 1])
以上这篇pytorch实现onehot编码转为普通label标签就是小编分享给大家的全部内
2022-03-09 15:29:15
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大家可以看看，声明下这个不是我创做的，转自
http://clocker321.blog.163.com/blog/static/6350577201012152049866/
维护作者的权益，大家也可以到这个blog上看看！我只是做个备份，谢谢作者!
2022-03-08 19:51:27
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