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目前做的都是一些数据可视化的项目，使用的是vue框架，其中用到了d3.js、three.js、echarts。在vue框架下我们会遇到很多让人心累的时刻，谁用谁知道。项目过程中有遇到这样的一个组件这个组件要求是可以拖动，但是在vue中使用jquery 来操作dom，我在第一遍这样去使用的时候发现页面会很卡。{{item}}import historData from '../historData'

1.xml.etree.ElementTree XML操纵APIElementTree库提供了一些工具，可以使用基于事件和基于文档的API来解析XML，可以用XPath表达式搜索已解析的文档，还可以创建新文档或修改现有文档。1.1 解析XML文档已解析的XML文档在内存中由ElementTree和Element对象表示，这些对象基于XML文档中节点嵌套的方式按树结构互相连接。用parse()解析.

t=[-100:1:100];m=cos(pi/30*t); s=20*cos(wc*t); FM=20*cos(pi/5*t+5*sin(pi/30*t)); PM=20*cos(pi/5*t+5*cos(pi/30*t)); subplot(3,1,1);plot(t,m); grid; xlabel('t');ylabel('m');title('信号波形图'); subplot(3,1,2

对于纯python程序而言，用c程序来调用是比较适合的，如果python程序中包含了其他第三方库，则调用极可能出错，且不易查明原因。如笔者曾用c程序调用包含tensorflow的python程序，有的可以成功，有的则卡在某条语句，百般尝试也未能实现。一、纯python程序以下程序编译环境为VS2013，，所用tensorflow版本为1.4.0 和1.9.0，python版本为3.6.2 。所做设

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超声波液位计是液位测量仪表界中的新的宠儿，而它另外一个名字大家可能耳熟能详：非接触式超声波液位计。没错，超声波液位计以非接触作为主要特点，在电气仪表的圈子里面，占据了越来越重要的角色。非接触式超声波液位计它的优点是比较多的，在一些比较恶劣的情况下，例如所测液位含有比较多的颗粒物杂质，罐体上强腐蚀的介质，所测介质温度较高的情况，在这种情况下，投入式液位计并不适用，很多的现场都青睐于非接触式超声波液位

今天我将解读一篇非常经典的文章《SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS》。这篇论文提出了一种半监督图卷积算法，利用图的拓扑结构和节点的side informaton进行标签分类，效果较传统算法有了明显提升。这篇论文已经有很多博客有非常详细的介绍，我对这篇论文的解读主要聚焦在对算法原理的深入理解上，希望给大家带

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