Tangram 7年,写在Tangram for Internet Explorer发行之前……

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Android Tangram模型:连淘宝、天猫都用的UI框架模型你一定要懂

Tangram 是阿里出品、用于快速实现组合布局的框架模型,手机天猫 Android & iOS版 内广泛使用今天我将对Tangram 模型 进行全面介绍,希望你们会喜欢。 目录1. 为什么要使用 Tangram 模型讲解 Tangram模型 前,...

Tangram入门

Tangram2.0库 Android Tangram-Android Virtualview-Android iOS Tangram-iOS Virtualview-iOS tangram 使用的工具类 virtualview_tools Tangram ios的Tagram总体由四部分构成:Core,Layout,EventBus,Helper 1、...

Android动态界面开发框架Tangram使用完整教程

阅读本文大概需要20分钟 熟悉阿里出品的vlayout的读者都知道,vlayout极大地扩展了RecyclerView的...然而,使用vlayout时,一切都需要用Java代码实现,而且都是写在客户端上,一旦需要修改就必须发版,不...

Tangram集成指南-Android

Tangram集成指南 1.简介 Tangram是什么 Tangram不仅仅是一个Native(iOS & Android)的界面开发框架,而是我们从日常工作中沉淀出的一套界面解决方案,涵盖了Native SDK,GUI操作台,后端逻辑容器,组件...

围观tangram js库

Tangram开源将近一周,持续围观了几天。一个简单的围观笔记吧。

Tangram for Internet Explorer

200706月05日 09:04:00 Tangram for Internet ExplorerTangram是一种使得软件系统的UI架构与软件系统实现"分离"的插件技术,通过这种"分离",软件系统的UI可以一定程度上独立于软件系统的设计,设计环节...

Android Tangram模型:手把手带你学习淘宝、天猫都用的UI框架模型

Android Tangram模型:手把手带你学习淘宝、天猫都用的UI框架模型 前言 Tangram 是阿里出品、用于快速实现组合布局的框架模型,手机天猫 Android & iOS版 内广泛使用 电商图 今天我将对Tangram ...

Tangram + Virtualview图片处理

Tangram + Virtualview图片处理初次开始研究Tangram七巧板导入支持思路思考结果代码关于GlideApp引入构建GlideAPP环境如何验证Tangram 导入图片下载Server后记 初次开始研究Tangram七巧板 对于脚本开发有非一般的...

tangram框架响应式加载图片方法

主要介绍了使用tangram框架响应式加载图片的方法,大家可以参考使用

论文笔记 -- Tangram: Optimized Coarse-Grained Dataflow for Scalable NN Accelerators

目录 Tangram: Optimized Coarse-Grained Dataflow for Scalable NN Accelerators 1.Abstract 2.Introduction 4.Baseline Architecture and Its Inefciencies...

基于阿里移动端积木框架Tangram自定义首页卡片

公司app首页需要完全做到可配置组合提高运营可维护性,由移动端选择了Tangram作为卡片布局框架。此框架有最大的一个好处是,同一份JSON格式数据渲染出来的界面安卓和IOS风格一直,对于后端来说只需要把相应的卡片...

Support for raster base map in Tangram [Android]

<div><p>Is there any way to load raster images as base map? Like Satellite images as base map and plotting vector data (POIs, Roads etc) over the raster images. ...tangrams/tangram-es</p></div>

Tangram-Android:Tangram是用于动态构建本机页面的模块化UI解决方案,包括Android的Tangram,iOS的Tangram...

Tangram3是Beta版,不建议官方应用上使用。 两种平台支持(iOS和Android,请参阅Github中的 (iOS版)) 通过JSON数据快速生成视图,提供默认解析器。 轻松控制视图的可重用性 提供多种内置布局 自定义布局...

Android | Tangram动态页面之路(五)Tangram原理

本系列文章主要介绍天猫团队开源的Tangram框架的使用心得和原理,由于Tangram底层基于vlayout,所以也会简单讲解,该系列将按以下大纲进行介绍:...在Tangram和vlayout介绍这篇文章提到过,Tangram通过解析json模板得到

Tangram属性

Tangram属性 标题一,流式布局 依次填充,满一行换下一行。 type属性: container-oneColumn 单列(一排一) container-twoColumn 双列 container-threeColumn 三列 container-fourColumn 四列 container-fiveColumn ...

Android Tangram模型:淘宝、天猫都用的UI框架模型你一定要懂!

Tangram 是阿里出品、用于快速实现组合布局的框架模型,手机天猫 Android & iOS版 内广泛使用 今天我将对Tangram 模型 进行全面介绍,希望你们会喜欢。 作者:Carson_Ho 链接:...

Tangram: Optimized Coarse-Grained Dataflow for Scalable NN Accelerators 阅读笔记

目录 Tangram: Optimized Coarse-Grained Dataflow for Scalable NN Accelerators 1.Abstract 2.Introduction 4.Baseline Architecture and Its Inefciencies...

Tangram for Internet Explorer铪铪铪

 Tangram for Internet ExplorerTangram是一种使得软件系统的UI架构与软件系统实现“分离”的插件技术,通过这种“分离”,软件系统的UI可以一定程度...……Tangram for Internet ExplorerTangram技术与Interne

Tangram 2.0 VirtualView Demo 配置

天猫开源了一个动态UI的方案,包含https://github.com/alibaba/VirtualView-iOShttps://github.com/alibaba/tangram-ios简单来个Demo1、常规创建工程,配置podfilepod 'Tangram'2、从github demo中copy CompileTool...

tangram2.6(XE2)

tangram2.6,tangram框架,适用于delphi XE2集成开发环境,附带demo。

Building tangram-es with Qt, for android.

m attempting to build an application for android and ios which will leverage tangram-es (hopefully)! I'm using Ubuntu for development, after trying and failing to build on Windows, and so far I ...

TAC 上使用 Tangram4TAC SDK

Tangram 客户端 SDK 对后端数据格式有标准化的需求,而后端接口格式千千万万,总不会是每个接口格式都能如你所愿,Tangram4TAC(tangram for tac) 就是为了解决这种问题构建,以标准化模型来 TAC 构建一个 ...

Tangram Activity

<div><p>In progress, Tangram Activity for GSoC 2020.</p><p>该提问来源于开源项目:llaske/sugarizer</p></div>

tangram-es:使用OpenGL ES的2D和3D地图渲染器-源码

您也可以在tangram-chat gitter聊天室中找到我们: ://gitter.im/tangrams/tangram-chat 捐款欢迎 我们非常感谢您提供反馈,功能要求和贡献。 有关信息和说明,请参见 。 请注意,该项目是与贡献者行为准则一起...

tangram.js实现js的类的方式

使用createClass能方便的创建一个带有继承关系的类。同时会为返回的类对象添加extend方法,使用obj.extend({});可以方便的扩展原型链上的方法和属性

七巧板-阿里动态界面开发框架Tangram

阿里 Android 动态界面开发框架 Tangram,是时候了解一波了 https://blog.csdn.net/Coo123_/article/details/90297385 Android动态界面开发框架Tangram使用完整教程 ...Android动态界面开发框架VirtualView使用完整教程...

tangram:用于创意制图的WebGL地图渲染引擎-源码

Tangram是一个JavaScript库,用于使用WebGLWeb浏览器中实时渲染2D和3D地图。 它针对OpenStreetMap进行了调整,但支持任何GeoJSON / TopoJSON或二进制矢量数据源,包括磁贴集和单个文件。 这是一个(),其中包含...

J - Tangram

一块七巧板有 7 块,现在 wls 想再七巧板上加 nn 条直线将七巧板切分并且使得切出来的块最多,请问最多能有多少块? Input 输入有多组(不超过 100, 000组)。 每组一行一个正整数 nn。 0 ≤ nn ≤ 1, 000, 000, ...

matlab神经网络30个案例分析

【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)。

Windows Server 2016 部署服务

全网第一的 Windows 部署课程,体系化,全面化,场景化,自动化,结合企业实际的应用场景,从无到有,从有到优,为大家深入和详尽的介绍 Windows 10 平台之上,提供的各种不同部署工具的应用。结合讲师十年以上的项目经验,提取大量的企业应用场景和实际问题做为结合,详尽的分析和示例,让您一听就懂,一懂就会,学以致用。 学习和掌握 Windows 10 的企业部署,学会单机安装,系统升级,系统替换

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