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如許便可
演示圖片
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Step6
發佈看一下囉！這時候候原來醜醜的文字框，立刻釀成超炫的HTML編輯器，馬上來測試一下，點一下圖片圖示，看是不是能上傳。
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曾參殺人的故事有聽過嗎？或許這個標題和那個故事沒關係。不過看到標題就想讓人不由得進來看一下，如許的題目才是成功的標題。好的題目佔是成功的一半。
3-1. 題目要在3-5秒內留住讀者，20字內，例如：
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- <body>
- <img src="jquery_animate_menu.gif" alt="用 jQuery 做選單 – 動畫賀聯式選單" class="water" />
-
- <img src="htcmenu.gif" alt="用 jQuery 做選單 – 盜窟版的 HTC 首頁選單" class="water" />
- </body>
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要利用必需要先開啟資料夾（opendir），然後把檔案代碼傳到readdir才可以使用，用完後要closedir，他的回傳值是String，履行一次讀取一次，運作上跟mysql_fetch_row一樣，除此以外他的回傳值格式跟scandir一樣，第一個是「.」，第二個是「..」
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在測試 mnist 數字辨識時
代碼起原
https://hackmd.io/@Maxlight/SkuYB0w6_#3-hyperparameter
- import torch
- from torch.utils import data as data_
- import torch.nn as nn
- from torch.autograd import Variable
- import matplotlib.pyplot as plt
- import torchvision
- import os
-
- EPOCH = 1
- BATCH_SIZE = 50
- LR = 0.001
- DOWNLOAD_MNIST = False
-
- train_data = torchvision.datasets.MNIST(root = './mnist',train = True,transform = torchvision.transforms.ToTensor(),download = DOWNLOAD_MNIST)
-
- print(train_data.train_data.size())
- print(train_data.train_labels.size())
- plt.ion()
- for i in range(11):
- plt.imshow(train_data.train_data[i].numpy(), cmap = 'gray')
- plt.title('%i' % train_data.train_labels[i])
- plt.pause(0.5)
- plt.show()
-
- train_loader = data_.DataLoader(dataset = train_data, batch_size = BATCH_SIZE, shuffle = True,num_workers = 2)
-
- test_data = torchvision.datasets.MNIST(root = './mnist/', train = False)
- test_x = torch.unsqueeze(test_data.test_data, dim = 1).type(torch.FloatTensor)[:2000]/255.
- test_y = test_data.test_labels[:2000]
-
- class CNN(nn.Module):
- def __init__(self):
- super(CNN, self).__init__()
- self.conv1 = nn.Sequential(
- nn.Conv2d(in_channels = 1, out_channels = 16, kernel_size = 5, stride = 1, padding = 2,),# stride = 1, padding = (kernel_size-1)/2 = (5-1)/2
- nn.ReLU(),
- nn.MaxPool2d(kernel_size = 2),
- )
- self.conv2 = nn.Sequential(
- nn.Conv2d(16, 32, 5, 1, 2),
- nn.ReLU(),
- nn.MaxPool2d(2)
- )
- self.out = nn.Linear(32*7*7, 10)
-
- def forward(self, x):
- x = self.conv1(x)
- x = self.conv2(x)
- x = x.view(x.size(0), -1)
- output = self.out(x)
- return output, x
-
- cnn = CNN()
- print(cnn)
-
- optimization = torch.optim.Adam(cnn.parameters(), lr = LR)
- loss_func = nn.CrossEntropyLoss()
-
- for epoch in range(EPOCH):
- for step, (batch_x, batch_y) in enumerate(train_loader):
- bx = Variable(batch_x)
- by = Variable(batch_y)
- output = cnn(bx)[0]
- loss = loss_func(output, by)
- optimization.zero_grad()
- loss.backward()
- optimization.step()
-
- if step % 50 == 0:
- test_output, last_layer = cnn(test_x)
- pred_y = torch.max(test_output, 1)[1].data.numpy()
- accuracy = float((pred_y == test_y.data.numpy()).astype(int).sum()) / float(test_y.size(0))
- print('Epoch: ', epoch, '| train loss: %.4f' % loss.data.numpy(), '| test accuracy: %.2f' % accuracy)
-
- test_output, _ = cnn(test_x[:10])
- pred_y = torch.max(test_output, 1)[1].data.numpy()
- print(pred_y, 'prediction number')
- print(test_y[:10].numpy(), 'real number')
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本文以某大型水果批發商一年生果發賣報表為例，使用Highcharts將傳統表格中的數據，表現在圖表中，集中展現生果銷售情況，為商家供應直觀的數據分析。
在數據統計和闡明業務中，有時會碰到客戶需要在一個圖表中將柱狀圖、餅狀圖、曲線圖的都體現出來，便可以從柱狀圖中看出具體數據、又能從曲線圖中看出轉變趨向，還能從餅狀圖中看出各部份數據比重。Highcharts可以輕鬆實現三圖合一的結果。
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ereg_replace()是個利用正則的replacestr_replace()
ereg_replace ( string $pattern , string $replacement , string $string ) : string
preg_replace ( mixed $pattern , mixed $replacement , mixed $subject [, int $limit = -1 [, int &$count ]] ) : mixed
preg_replace()是今朝的推薦方案，必選參數3個，可選參數3個。網站架設根基上可以籠蓋 只不過是參數的具體用法不同。網站架設返回值是基本上一致的。ereg_replace()網站架設 
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網站架設
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- <div class="box-product">
- <?php foreach ($products as $product) { ?>
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- <div class="image"><a href="<?php echo $product['href']; ?>"><img src="<?php echo $product['thumb']; ?>" alt="<?php echo $product['name']; ?>" /></a></div>
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- <?php } ?>
- </div>
- </div>
- <?php } ?>
複製代碼
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2. Masking the firewalld service creates a symlink from /etc/systemd/system/firewalld.service to /dev/null thus disabling the firewalld service.
Check to see if any rules are left behind from firewalld. By default a fresh intall of iptables would have iptables rules as shown below.
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網站架設
EyeSee 官網：https://eyesee.cht.com.tw/
申請帳號(用HINET線路HN申請)
申請好了以後
1.監測報表->寬頻上彀->加值辦事管理
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相幹貫穿連接
Arduino ESP32 WIN驅動程式
https://www.silabs.com/products/development-tools/software/usb-to-uart-bridge-vcp-drivers
http://pizgchen.blogspot.com/2019/08/esp32-arduino-ide-esp32.html
下載安裝請看此篇
本篇文在申明若何讓 Arduino IDE 可以使用 ESP32 開辟板。
我手上目前的這兩塊 ESP32 開辟板，都同時具有 WiFi 和藍芽功能，小我覺得大塊的這片(ESP32 Wemos D1) 比較好用，因為它可以合用 Arduino UNO 擴展板。
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