[其它] C#计算器编写代码

说明：利用C#编写一个计算器。如下图，能够完成基本的四则运算。 当然这个程序甚至还不上Windows附件那个自带的多功能计算器。  不过这个程序的逻辑还是非常值得思考的，首先你要考虑好用户按+ – * / =等运算符号、数字键之后计算器的状态记录问题。  然后要防止多次按某一个键的问题。比如小数点.就不应该让用户在输入一个数的时候键入两次。  最后，还要弄两个数组，一个存放用户在输入的数字，另一个存放用户输入的符号。  制作过程如下，  1、布局如下，同时可以参考《简单实现C#窗体程序判断是否闰年
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[其它] C#中for循环、while循环循环执行的方法

说明：先给大家介绍下C#中的循环执行for循环 在这一节练习中，我们向大家介绍一下C#中的另一种重要的循环语句，for循环。 for（表达式1;表达式2;表达式3） { 循环体 } 表达式1：一般为赋值表达式，给控制变量赋初值； 表达式2：逻辑表达式，循环控制条件；当条件为真时，循环执行循环体中的语句。 表达式3：一般为赋值表达式，给控制变量增量或减量。 这样看起来是不是挺抽象的。通过实际的例子，你会非常容易理解for循环。 你创建一个项目。解决方案名称为Sloution18，项目名称为Exerci
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[其它] C# TreeView无限目录树实现方法

说明：本文实例讲述了C# TreeView无限目录树实现方法。分享给大家供大家参考，具体如下： #region 绑定客户树 protected void bindTreeView() { TreeView1.Nodes.Clear(); string userid = Session[UserID].ToString(); string sqlwr = new SY_ADMINUSER().GetUserIDListByLoginUser(userid, CUSTOMERSERVICE,
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[其它] C#中数组Array，ArrayList，泛型List详细对比

说明：在C#中数组Array，ArrayList，泛型List都能够存储一组对象，但是在开发中根本不知道用哪个性能最高，下面我们慢慢分析分析。 一、数组Array 数组是一个存储相同类型元素的固定大小的顺序集合。数组是用来存储数据的集合，通常认为数组是一个同一类型变量的集合。 Array 类是 C# 中所有数组的基类，它是在 System 命名空间中定义。 数组在内存中是连续存储的，所以它的索引速度非常快，而且赋值与修改元素也非常简单。 Array数组具体用法： using System; nam
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[其它] C#列表框、复选列表框、组合框的用法实例

说明：本文实例讲述了C#列表框、复选列表框、组合框的用法。分享给大家供大家参考。具体分析如下： 功能实现效果如下图所示：        实现代码： 1、声明相关变量存储专业、课程设置及相关信息： 代码如下:string gr, msg, xy; string[] spec, cour1, cour2, cour3, cour4, cour5; 2、在Form1类中自定义函数bool checkGR()检查学生信息： 代码如下:private bool checkGR() {     bool c
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[其它] pytorch 可视化feature map的示例代码

说明：之前做的一些项目中涉及到feature map 可视化的问题，一个层中feature map的数量往往就是当前层out_channels的值，我们可以通过以下代码可视化自己网络中某层的feature map，个人感觉可视化feature map对调参还是很有用的。 不多说了，直接看代码： import torch from torch.autograd import Variable import torch.nn as nn import pickle from sys import pa
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[其它] python opencv实现证件照换底功能

说明：本文实例为大家分享了python opencv实现证件照换底功能的具体代码，供大家参考，具体内容如下 思路：先转到HSV空间，利用颜色提取背景制作掩模版mask，然后通过按位操作提取人像和制作新背景，最后叠加背景和人像得到换底后照片 代码 #-*-coding:utf-8-*- import cv2 import numpy as np def cvtBackground(path,color): 功能：给证件照更换背景色（常用背景色红、白、蓝） 输入参数：path:照片
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[其它] PyTorch之图像和Tensor填充的实例

说明：在PyTorch中可以对图像和Tensor进行填充，如常量值填充，镜像填充和复制填充等。在图像预处理阶段设置图像边界填充的方式如下： import vision.torchvision.transforms as transforms img_to_pad = transforms.Compose([ transforms.Pad(padding=2, padding_mode='symmetric'), transforms.ToTensor(), ]) 对Tensor
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[其它] pytorch 输出中间层特征的实例

说明：pytorch 输出中间层特征： tensorflow输出中间特征，2种方式： 1. 保存全部模型(包括结构)时，需要之前先add_to_collection 或者 用slim模块下的end_points 2. 只保存模型参数时，可以读取网络结构，然后按照对应的中间层输出即可。 but：Pytorch 论坛给出的答案并不好用，无论是hooks，还是重建网络并去掉某些层，这些方法都不好用（在我看来）。 我们可以在创建网络class时，在forward时加入一个dict 或者 list，dict是将
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[其它] 关于PyTorch源码解读之torchvision.models

说明：PyTorch框架中有一个非常重要且好用的包：torchvision，该包主要由3个子包组成，分别是：torchvision.datasets、torchvision.models、torchvision.transforms。 这3个子包的具体介绍可以参考官网： http://pytorch.org/docs/master/torchvision/index.html。 具体代码可以参考github： https://github.com/pytorch/vision/tree/master/
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[其它] 详解PyTorch手写数字识别(MNIST数据集)

说明：MNIST 手写数字识别是一个比较简单的入门项目，相当于深度学习中的 Hello World，可以让我们快速了解构建神经网络的大致过程。虽然网上的案例比较多，但还是要自己实现一遍。代码采用 PyTorch 1.0 编写并运行。 导入相关库 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torchvision import datasets,
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[其它] Python如何调用JS文件中的函数

说明：Python 调用JS文件中的函数方法如下 1、安装PyExecJS第三方库 2、导入库：import execjs 3、调用JS文件中的方法 Passwd = execjs.compile(open(rweb.js).read().decode(utf-8)).call('loginHandle'，'steam') 语句解析，open后跟所执行的js文件位置，call后第一个单引号引起来的为所执行的js文件的某个function， 第二个单引号是前面函数的参数 这里为function
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