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pdf.js跨域预览 java,PDF.js 跨域,其实很简单

PDF.js 版本:2.0.0服务器需要做一些支持响应头中添加'Access-Control-Allow-Origin' '*'例如我的 nginx 配置server {listen 80;server_name 127.0.0.1;location / {if ($request_method = 'GET') {add_header 'Access-Control-Allow-Origin..

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ENVIIDL新解~ ENVI 爱 深度学习~好冷~~~ TipsENVI深度学习模块发布已经有一段时间了,想要详细了解的同学们可以点击“ENVI技术殿堂”公众号菜单:产品技术>ENVI深度学习。为了提高工作效率,我们部门统一采购了 N 台 ThinkPad P52 笔记本,配置真的很感人。6GB显存!!!文末有效率对比!很感人!折腾本人是追求新版本的人,所以P52一拿到...

python list和series转换dataframe_python – 将pandas Series转换为DataFrame

我有一个熊猫系列sf:emailemail1@email.com[1.0, 0.0, 0.0]email2@email.com[2.0, 0.0, 0.0]email3@email.com[1.0, 0.0, 0.0]email4@email.com[4.0, 0.0, 0.0]email5@email.com[1.0, 0.0, 3.0]email6@em...

java人脸识别_虹软人脸识别SDK(java+linux/window) 初试

虹软人脸识别全平台demo调用—快速上手之服务端Windows篇demo名称:ArcFace 2.2 Windows(86) Demo [C++]一环境配置:1)安装VS2013环境安装包(vcredist_x86_vs2013.exe)2)从官网(http://www.arcsoft.com.cn/ai/arcface.html)申请sdk,下载对应的sdk版本(x8...

vmware配置深度学习_Ubuntu18.04深度学习环境配置

本文以ubuntu18.04为系统建立深度学习环境配置,针对笔记本双系统。1.系统安装在ubuntu官网下载最新的ubuntu18.04镜像文件。找一个空u盘制作系统启动盘,安装系统。建议安装英文版本。本文实验对象主要针对的是笔记本windows双系统版本的一个安装。(切记给ubuntu分配多点的内存,数据真的大啊,且搭配固态效果更佳。)运行下列命令,做好一些铺垫:sudo apt-get upd

python极简讲义 pdf_Python极简讲义:一本书入门数据分析与机器学习 张玉宏

第1章 初识Python与Jupyter 11.1 Python概要 21.1.1 为什么要学习Python 21.1.2 Python中常用的库 21.2 Python的版本之争 41.3 安装Anaconda 51.3.1 Linux环境下的Anaconda安装 51.3.2 conda命令的使用 61.3.3 Windows环境下的Anaconda安装 71.4 运行Python 111.4

虚拟局域网软件开源_如何选择视频会议系统局域网视频会议软件

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神经网络理论的初学者可以利用MATLAB自带的神经网络工具箱来理解ANN算法。神经网络工具箱模型包括如下内容:· 感知器· 线性网络· BP网络· 径向基函数网络· 竞争型神经网络· 自组织网络和学习向量量化网络· 反馈网络神经网络工具箱的使用在命令行窗口输入nnstart,可以打开MATLAB提供的神经网络图形用户界面,如图1所示:图1 神经网络图形用户界面再次点击该界面的‘Fitting ap

pyside2 镜像安装_简单安装Pyside2

博客搭建完了,闲来无事,准备写一下当初半途而废的图床上传工具。用Python写GUI界面首推Qt,不过Qt的Python Binding有两个,GPL协议的PyQt5和LGPL协议的PySide2。这两个都有一个特点,就是教程过时,按老教程做要么找不到东西,要么一路报错,调通了PyQt5之后,我又想试试PySide2。PySide2前两年已经半死不活了,长期不更新。不过今天上了下官网,发现居然从2

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Python获取二维数组的行列数的2种方法这篇文章主要介绍了Python获取二维数组的行列数的2种方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下import numpy as npx = np.array([[1,2,5],[2,3,5],[3,4,5],[2,3,6]])# 输出数组的行和列数print x.shape # (4, 3)#

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