直接上代码： 方案一：
枫芸志 » 文本框textarea高度自适应增长/伸缩
textarea { height:100px; width: 300px; }
晴枫制作
http://jb51.net
[Ctrl+A 全选 注:如需引入外部Js需刷新才能执行] 方案一在各浏览器中，文本框随内容自适应增长都没有问题；但在删除内容时收缩方面表现有所差异，IE、Opera表现正常，Firefox、Chrome、Safari不会收缩。原因是文本框内容高度小于文本框高度时scrollHeight值等于文本框高度，而不是文本框内容高度。 方案二： 代码如下: <!DOCTYPE ht
2022-05-25 03:03:24
45KB
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自己写的小工具，可以直接获取csdn文章并转换为markdown格式
效果图
核心代码
from PySide2.QtWidgets import QApplication,QMainWindow,QPushButton,QPlainTextEdit,QMessageBox
import re
import parsel
import tomd
import requests
class CSDN():
def __init__(self):
self.windows = QMainWindow()
self.windows.resize(450, 300)
s
2022-05-24 23:08:10
36KB
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《Android系统源代码情景分析》光盘内容
1. 目录结构说明
===========================================
chapter-1
chapter-2
chapter-3
chapter-4
chapter-5
chapter-6
chapter-7
chapter-8
chapter-9
chapter-10
chapter-11
chapter-12
chapter-13
chapter-14
chapter-15
chapter-16
emulator
===========================================
chapter-1到chapter-16目录分别包含了《Android系统源代码情景分析》一书第1章到第16章所用到的源代码，以及部分插图。源代码包含在src子目录中，按照Android源代码工程目录结构来组织，包含了Android系统的源代码以及各示例APP的源代码。在第7章、第8章、第9章、第10章、第14章和第16章中，有部分过程图（序列图）由于过大，被分割成了若干个子过程图来描述，为了方便读者理解这些过程图，chapter-7、chapter-8、chapter-9、chapter-10、chapter-14和chapter-16目录将这些被分割了的子过程图合成了一个张完整的过程图。
emulator目录包含了一个可独立分发的Android模拟器，使用方法以及制作方法可以参考该目录下的README文件。
2. 关于《Android系统源代码情景分析》一书的更多信息，请参考作者CSDN博客：http://blog.csdn.net/Luoshengyang。
3. 《Android系统源代码情景分析》一书作者的联系方式：shyluo@gmail.com，欢迎对书中的内容提出批评和建议。
2022-05-24 15:34:56
65.17MB
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txt2video
生成视频，其条件是使用GAN编写文本。 荣誉论文。 此实现包含以下书面实现：
创造你所讲的
GAN
TGANv2
修改后两个以文本为条件。 文本使用Bi-LSTM编码，该Bi-LSTM已经过预训练以生成下一个标记-从内存上来说，该方法与“创建您要说的内容”相同。
另外，为了更有效地捕获鉴别器中的运动，还利用了非局部块（自我注意）。
引入了类似于StackGAN ++的条件信息。 。
对于鉴别器，我们比较两对：
$ {（x_r，c_r），（x_f，c_r）} $
$ {（x_r，c_f），（x_f，c_r）} $
对于生成器，我们仅比较上面的第一对。
x_r是真实视频
x_f是假视频
c_r字幕与视频正确关联
c_f的字幕与视频不相关
标准GAN损耗是首选的，因为1个判别步骤与1个生成器步骤。
另外，我通过以下方法对非相关性损失进行了实验：
$（
2022-05-24 12:47:49
24.73MB
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INRIA Pedestrian dataset 是一个包含行人的视频数据，可用以进行行人检测和识别等机器视觉任务。
2022-05-24 09:26:59
1013.6MB
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新闻大师
根据内容相关性在5个类别（热门故事，娱乐，技术，商业，健康）中获取最新新闻
项目发展
该项目是在Python-Django框架中开发的，您可以在documentation文件夹中阅读该项目的完整实现。
基本思想
从获取各种来源的新闻
使用朴素贝叶斯分类器对新闻进行分类（技术，娱乐，商业，健康）
根据新闻标题的内容对新闻进行分类并显示在Web浏览器上
内容选择因素：
文章年龄（出版日期）
源质量
文字品质
情感分数
机器学习算法
使用朴素贝叶斯实现训练模型，支持向量机和使用keras进行深度学习模型作为数据集，获得朴素贝叶斯分类器的最高准确性（0.89）
数据集
2022-05-23 22:05:29
158.92MB
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大学学习之python篇
题目：用 Windows “记事本”创建一个文本文件，其中每行包含一段英文，试读出文件的全部内容，并判断：
（1）该文本文件共有多少行？
（2）文件中以大写字母P开头的有多少行？
（3）一行中包含字符最多的及包含字母最少的分别在第几行？
使用工具：python 3.8
附上个人想法：
（1）创建一个 “Englishe.txt” 文件内容我在百度上寻找作文并加以修改。
（2）按照题目要求完成（1）（2）小问。
（3）第三问用每行遍历字符数的方法得出每行的字符数，并将字符数存入数组当中选取最大数及最小数的下标。
“English.txt”文件内容：
Youth is n
2022-05-23 17:14:41
35KB
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基于内容的电影推荐系统
基于余弦相似度的基于内容的电影推荐系统
使用Jupyter Notebook的余弦相似度创建基于内容的电影推荐系统
2022-05-23 17:09:15
153KB
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