下拉导航在浏览网页时经常会遇见到,记得以前都是使用js实现的吧,不过本文接下来要介绍的是采用css3+html5实现,感兴趣的你可不要错过了哈,希望看完对你学习css3有所帮助
2022-12-30 16:52:23 61KB html5 css3 下拉导航
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httpclient发送post请求 txt中为代码,直接复制粘贴即可使用了
2022-12-24 18:05:26 1KB HttpClient
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用C#实现的打字游戏,使用工具VS2010
2022-12-23 21:34:57 432KB C# 打字游戏
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复制代码 代码如下: <?php header(“Content-Type:text/html;charset=utf-8″); if (isset($_GET[‘number’])) { $url = ‘http://webservice.webxml.com.cn/WebServices/MobileCodeWS.asmx/getMobileCodeInfo’; $number = $_GET[‘number’]; $ch = curl_init(); curl_setopt($ch, CURLOPT_URL, $url); curl_setopt($ch, CURLOPT_POST, t
2022-12-21 19:16:49 29KB api php 手机
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这里给大家分享一个函数,实现DSP通讯中的CRC4校验 。特征码为0x13。
2022-12-21 15:18:20 20KB CRC4 C语言 函数 文章
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1.2 边缘计算网络 边缘计算在网络边缘融合网络、计算、存储、应用等能力, 网络是边缘计算的核心能力之一,边缘计算系统的部署也 会对相关网络的能力与架构产生重要影响。 为了更好地描述边缘计算网络基础设施,本白皮书定义如 下三个名词(ECA、ECN、ECI),来分别描述边缘计算网 络的三个部分: » ECA(Edge Computing Access,边缘计算接入网络): 从用户系统到边缘计算系统所经过的网络基础设施; » ECN(Edge Computing Network,边缘计算内部网 络):边缘计算系统内部网络基础设施; » ECI(Edge Computing Interconnect,边缘计算互联 网络):从边缘计算系统到云计算系统(如公有云、 私有云、通信云、用户自建云等)、其它边缘计算系统、 各类数据中心所经过的网络基础设施; 边缘计算网络基础设施示意图如下所示: 图 2 边缘计算网络基础设施 数据中心 (含客户自建云) 云计算系统其他边缘计算系统 边界网关 接入网 园区网 边缘计算系统 ECN ECA ECI 无线回传网/骨干网/城域网等
2022-12-20 17:16:50 4.01MB 边缘计算
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⑴首次适应算法实现 从空闲分区表的第一个表目起查找该表,把最先能够满足要求的空闲区分配给作业,这种方法目的在于减少查找时间。为适应这种算法,空闲分区表(空闲区链)中的空闲分区要按地址由低到高进行排序。该算法优先使用低址部分空闲区,在低址空间造成许多小的空闲区,在高地址空间保留大的空闲区。 ⑵循环首次适应算法实现 该算法是首次适应算法的变种。在分配内存空间时,不再每次从表头(链首)开始查找,而是从上次找到空闲区的下一个空闲开始查找,直到找到第一个能满足要求的的空闲区为止,并从中划出一块与请求大小相等的内存空间分配给作业。该算法能使内存中的空闲区分布得较均匀。 ⑶最佳适应算法实现 它从全部空闲区中找出能满足作业要求的、且大小最小的空闲分区,这种方法能使碎片尽量小。为适应此算法,空闲分区表(空闲区链)中的空闲分区要按从小到大进行排序,自表头开始查找到第一个满足要求的自由分区分配。 ⑷最坏算法实现 最坏适应分配算法要扫描整个空闲分区或链表,总是挑选一个最大的空闲分区分割给作业使用。该算法要求将所有的空闲分区按其容量从大到小的顺序形成一空闲分区链,查找时只要看第一个分区能否满足作业要求。
2022-12-16 00:41:31 276KB 动态分区分配算法实现
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主要介绍了Android高仿2048小游戏实现代码的相关资料,非常不错具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
2022-12-15 18:15:46 955KB android 2048小游戏
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SHA128/256、HMAC软件实现代码,SHA128/256、HMAC软件实现代码,SHA128/256、HMAC软件实现代码,SHA128/256、HMAC软件实现代码
2022-12-12 15:48:43 34KB SHA
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边做边学!PyTorch开发深度学习 支持库。 1.本文档中处理的任务内容和深度学习模型 第1章图像分类和迁移学习(VGG) 第2章对象识别(SSD) 第3章语义分割(PSPNet) 第4章姿势估计(OpenPose) 第5章GAN的图像生成(DCGAN,自我注意GAN) 第6章GAN异常检测(AnoGAN,Efficient GAN) 第7章通过自然语言处理(变压器)进行情感分析 第8章通过自然语言处理(BERT)进行情感分析 第9章视频分类(3DCNN,ECO) 本手册的详细内容在下面分别说明。 2.问题/更正由问题管理 问题和更正在此GitHub问题中进行管理。 如有任何疑问,请单击此处。 3.关于印刷错误 单击此处以获取本书中的印刷错误列表。我很抱歉。
2022-12-10 22:02:12 5.29MB JupyterNotebook
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