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antd Tree树形控件——不完全选中子节点后想要获取父节点的值,与后端交互

最近有一个权限树的需求,而且树的结构比较深,想要实现,在不完全选中子节点后能够获取父节点的值,一并传给后端。不完全选中子节点后想要获取父节点的值如图:选中【新增用户】和【批量导入】时,想要把【用户列表】和【用户管理】的id也传给后端。通过阅读API文档,onCheck是复选框选中时触发,其中第二个参数是一个事件对象,他的返回值打印出来如下:其中,有一个属性halfCheckedKeys就是关联父节

#前端#react.js
论文阅读笔记 | (ICCV 2015) BoxSup

(ICCV 2015) BoxSup: Exploiting Bounding Boxes to Supervise Convolutional Networks for Semantic Segmentationpaper下载Abstractpixel-accurate监督需要大量的标签工作量,并限制深度网络的性能,而这些网络通常受益于更多的训练数据。文章提出generat...

细粒度图像分类研究综述

细粒度图像分类问题是计算机视觉领域一项极具挑战的研究课题, 其目标是对子类进行识别,如区分不同种类的鸟。由于子类别间细微的类间差异和较大的类内差异, 传统的分类算法不得不依赖于大量的人工标注信息。近年来, 随着深度学习的发展, 深度卷积神经网络为细粒度图像分类带来了新的机遇。大量基于深度卷积特征算法的提出, 促进了该领域的快速发展。概述定义细粒度图像分类(Fine-Grained Categori

#计算机视觉
Vite项目封装SvgIcon组件——vite-plugin-svg-icons

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#javascript#前端
Mask R-CNN介绍与代码分析

代码分析--数据预处理项目源代码点击打开链接inspect_data.ipynb点击打开链接展示了准备训练数据的预处理步骤。导包导入的coco包需要从coco/PythonAPI上下载操作数据代码,并在本地使用make指令编译,将生成的pycocotools拷贝至工程的主目录下,即和该inspect_data.ipynb文件同一目录。import osimport sysimport iter..

#tensorflow
论文阅读笔记 | (ECCV 2018) Learning to Navigate for Fine-grained Classification

论文来自北京大学,做细粒度图像分类。论文下载:Learning to Navigate for Fine-grained Classification知乎专栏计算机视觉一隅,文章(ECCV 2018) Learning to Navigate for FGVC (详细版)Abstract由于找出判别特征比较困难,细粒度图像分类具有挑战性。找到完全表征对象的那些细微特征并不简单。为了...

Linux命令--日志文件里面查找关键字

1、查看日志 前 n行:  cat 文件名 | head -n 数量    cat  log.log | head -n 200  # 查看log.log前200行2、查看日志 尾 n行:  cat 文件名 | tail -n 数量    cat  log.log | tail -n 200  # 查看log.log后200行3、根据 关键词 查看日志 并返回关键词所在行:...

VChart 图表库:简单、易用、强大、高性能、炫酷的可视化利器

VChart 是字节跳动开源可视化解决方案 VisActor 的核心图表组件库。它基于可视化语法库 VGrammar 和渲染引擎 VRender 进行封装,在满足数据呈现的同时,还支持面向叙事场景的动画编排、丰富的交互能力和定制化的图表风格,简单易用的配置大大降低了用户的学习成本。

windows10安装docker

windows10安装docker下载docker安装docker配置docker下载dockerdocker官网https://www.docker.com/,不过国内从官网下载较慢,可以在https://oomake.com/download/docker-windows下载需要的版本。也可以从百度云下载,点击下载,提取码: v8k8安装dockerwindows10安装docker...

#docker
Linux查看GPU及tensorflow指定GPU

查看GPU命令: nvidia-smi功能:显示机器上gpu的情况命令: nvidia-smi -l功能:定时更新显示机器上gpu的情况指定GPUimport osos.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" # 使用第一块GPU(从0...

#tensorflow
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