当属性页的子页比较多时，子页的标签显示起来就不太方便，分行显示时使用起来不太舒服。所以本文讨论的就是关于属性页定制的话题， 以解决多个子页时的标签显示问题。

MyBatis 是一款优秀的持久层框架，它支持定制化 SQL、存储过程以及高级映射。MyBatis 避免了几乎所有的 JDBC 代码和手动设置参数以及获取结果集。MyBatis 可以使用简单的 XML 或注解来配置和映射原生类型、接口和 ...

小甲鱼老师零基础入门学习Python全套资料百度云(包括小甲鱼零基础入门学习Python全套视频+全套源码+全套PPT课件+全套课后题及Python常用工具包链接、电子书籍等）请往我的资源...

问题 序列化属性时，希望在属性值后加些说明 将属性值中的时间戳 Timestamp 反序列化为Date 类型 方法 使用fastjson序列化时，可以在bean对象的属性上使用注解 @JSONField 做些序列化的规则，具体使用方法见...

孙广东 2015、7、12Unity的很多编辑器功能都是通过特性Attribute实现。那么我们要自己扩展Inspector也是要自己写Attribute。先说说为什么要这样做？...这样就可以保密类的 字段，并限制所有的外部访问，只能通过 属性

SpringBoot面试

RouteConfig 中加一行代码： routes.MapMvcAttributeRoutes(); 得加在第一行 public static void RegisterRoutes(RouteCollection routes) { routes.MapMvcAttributeRoutes(); routes.Ignore...

C#基础教程-c#实例教程，适合初学者。 第一章 C#语言基础 本章介绍C#语言的基础知识，希望具有C语言的读者能够基本掌握C#语言，并以此为基础，能够进一步学习用C#语言编写window应用程序和Web应用程序。...

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简述QSS可以定制应用程序的外观，无需关注Qt样式背后的魔力。从非常轻微到极其复杂的调整，样式表都可以做到。对于一个完全定制和独特的用户体验，QtQuick和QGraphicsView是更好的选择。简述 自定义属性 限制 示例 ...

在使用EA（Enterprise Architect）绘制UML类图时，由于表现侧重点的不同，即使是同一个类也可能会希望以不同的方式表现出来。例如在表现类层次结构的时候可能只希望表示类名，在说明细节时可能希望表示所有成员。...

前面我们说到了不同分类商品的属性是不同的。 图书：作者、出版社、出版时间、ISBN、开本 比如《Java从入门到精通》分为16开和32开，价格就不同了。修改属性表我们要加个字段attr_forprice，代表该属性是否拆分...

Android开发技巧——自定义控件之自定义属性掌握自定义控件是很重要的，因为通过自定义控件，能够：解决UI问题，优化布局性能，简化布局代码。上一篇讲了如何通过xml把几个控件组织起来，并继承某个ViewGroup子类，...

什么是定制产品 ...一、shopify 购物车的 properties 属性 通过查看官方文档 或 Ajax cart，我们可以得知 properties 是一个对象，这个对象是用来存放客户添加的自定义信息（官方描述：收集产品的自定义信息

我们可以在样式表单中写入属性值作为筛选来过滤，通过设置顶层对象的样式

学习建表前，首先要知道hive表的构建属性 ，知道哪些属性是固定的，哪些属性是可以定制的等等。 一.标准hql建表语法格式 1.官方标准语法:（hql不区分大小写,下面[]里的属性是可选属性） 具体参考官网界面：HIVE...

之前发表过一篇"商城系统中【商品扩展属性】的表单生成及客户端验证"，部分童鞋对于后台数据库的设计比较感兴趣，于是今天把这部分也补上。   一、产品分类设计 越来越多的商城系统都热衷于选择“无限级

下述内容主要讲述了《HTML5权威指南》第13章关于“定制input元素”。 input元素可以生成一个供用户输入数据的简单文本框。其缺点在于用户在其中输入什么值都可以，可以配置type类型来获取额外的属性。其中type属性有...

Android设备有很多系统属性，比如说Android版本号，比如品牌，型号，比如厂商操作系统的版本号等，我们经常会要用到这些属性，那怎么获取呢？ 最简单的办法，就是连接USB调试后，在命令行输入 adb shell getprop ...

1. 指定某个类型序列化问题描述： JavaScript使用IEEE 754标准1位用来表示符号位 11位用来表示指数 52位表示尾数javaScript对于整形只能识别52位。遇到Long大整数可能会丢失数据 因为后台是Java写的难免有属性的...

Vue 的组件对象支持了计算属性 `computed` 和侦听属性 `watch` 2 个选项，很多同学不了解什么时候该用 `computed` 什么时候该用 `watch`。先不回答这个问题，我们接下来从源码实现的角度来分析它们两者有什么区别。

在Spring配置文件里，我们往往通过字面值为Bean各种类型的属性提供设置值：不管是double类型还是int类型，在配置文件中都对应字符串类型的字面值。BeanWrapper填充Bean属性时如何将这个字面值转换为对应的double或...

Java继承 java中继承是一个重要的特性，使用...但是在我周围的一些小伙伴和一些网上科普，却因为子类的实例化对象无法直接调用父类的私有属性和私有方法，认为子类只能继承父类的非私有属性和非私有方法。所以我们...

public class MyMVCProfile : Profile { public override string ProfileName { get { return "MyMVCProfile"; } } protected override void Configure()

编辑文章安装虚拟机和系统镜像在主页面点击创建新的虚拟机...加载系统-Dism++优化-重启,使用管理员账户在重启-改分辨率-删除两个无用账户-电脑属性设置远程连接、系统还原、性能、虚拟内存、删除、用户配置删除用户-...

所有的 prop都使得其父子prop之间形成了一个单向下行绑定：父级 prop 的更新会向下流动到子组件中，但是反过来则不行。这样会防止从子组件意外改变父级组件的状态，从而导致你的应用的数据流向难以理解。...

【写在前面】今天更新python自学系列第二讲---类的继承与定制。第一讲在这里：https://blog.csdn.net/include_645829461/article/details/90347233 希望看见文章的大佬们可以指点自己的不足，因为本人也学过部分...

大唐杯资料+题库（移动通信）

参加的是2020年的计算机设计大赛，软件应用与开发赛道。我们的开发文档仅供参考。（20页）

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别，建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征，分别是前面提及过的：最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8)，使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据，选定反馈神经网络的输入、输出节点，来反映电力系统负荷运行的内在规律，从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后，以改良三比值法为基础，建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值（MIV，Mean Impact Value）方法来说明如何使用神经网络来筛选变量，找到对结果有较大影响的输入项，继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理，建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度），这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此，需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系，从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像，图像来自不同的10个人，每人5幅图像，人脸的朝向分别为：左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络，对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘，但是由于网络入侵特征数据维数较多，不同入侵类别间的数据差别较小，不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理，在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中，建立模型时选用的每个样本（即病例）数据包括10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度）的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值（各特征的3个最大数据的平均值）共30个数据。明显，这30个输入自变量相互之间存在一定的关系，并非相互独立的，因此，为了缩短建模时间、提高建模精度，有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理，在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户，快速地利用神经网络解决实际问题，MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用，MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱（拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱）。