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注意事项
请在您动手编写插件之前，还需要仔细的阅读以下原则，遵循这些原则，将有效的避免可能发生的问题： 所有与插件的程序，包括其全部的前后台程序，请全部放入 source/plugin/ 目录中，同时在插件的安装说明中指出，插件的文件需要复制到哪些目录。为了避免与其他插件冲突，请尽量建立 source/plugin/ 下的子目录，并将插件程序放置于子目录下，这样... -
8.1.2 图形界面的组成
8.1.2 图形界面的组成 8.1.2 图形界面的组成 应用程序的图形界面是由底层操作系统支持的，不同操作系统平台的图形界面风格不尽相同，但组成界面的图形元素都是类似的。下面我们采用 Python 的标准图形界面工具包Tkinter 的术语来介绍图形界面元素。 图形界面由多种图形元素组成，这些图形元素称为构件（widget）①。就如一部机器由各种零部件... -
3.3.3 异常处理机制
3.3.3 异常处理机制 3.3.3 异常处理机制 那么，有没有办法使我们既能增强程序的健壮性，又不影响程序逻辑的清晰和完整呢？ 现代编程语言提供了异常处理机制来解决这个问题。异常处理机制的基本思想是：程序运行 时如果发生错误，就“抛出”一个异常，而系统能够“捕获”这个异常并执行特定的异常处 理代码。图 3.7 中给出了异常抛出和捕获的示意图，从图中... -
3.4.2 while 循环
3.4.2 while 循环 3.4.2 while 循环 for 循环要求预先确定循环的次数，但有很多问题难以预先确定循环次数，只知道在什么 条件下需要循环，这时可以使用 while 语句。Python 语言中 while 语句的常用格式是： while <布尔表达式>: <循环体> 其语义是：当布尔表达式计算为 Tr... -
2、修改效果页面加上万能标签ecmsinfo：
2、修改效果页面加上万能标签ecmsinfo： 2、修改效果页面加上万能标签ecmsinfo： 我们来分析下上面做好的HTML网页调用样式，如下图（图2）： 上图我们分析了该网页共有两种调用显示样式：文字调用样式、图片调用样式： 文字调用样式：一行一列,显示内容包括”标题”(标题长度截取36个字符)，”标题链接”，”发布时间”格式； ... -
单元测试类
单元测试类 , 使用单元测试类库 , 初始化类 , 运行测试 , 生成报告 , 严格模式 , 启用/禁用单元测试 , 单元测试结果显示 , 自定义显示测试结果 , 创建模板 , 类参考 单元测试类 单元测试是一种为你的应用程序中的每个函数编写测试的软件开发方法。如果你还不熟悉这个概念， 你应该先去 Google ... -
引用通告类
引用通告类 , 使用引用通告类 , 初始化类 , 发送引用通告 , 接受引用通告 , 你的 Ping URL , 新建 Trackback 表 , 处理引用通告 , 说明 , 类参考 引用通告类 引用通告类提供了一些方法用于发送和接受引用通告数据。 如果你还不知道什么是引用通告，可以在 这里 找到更多信息。 ... -
神经网络
神经网络 定义网络 损失函数 反向传播 更新权重 神经网络 译者：@小王子 校对者：@李子文 神经网络可以使用 torch.nn 包构建. autograd 实现了反向传播功能, 但是直接用来写深度学习的代码在很多情况下还是稍显复杂, torch.nn 是专门为神经网络设计的模块化接口. nn 构建于 Autograd ... -
序列模型和 LSTM 网络(长短记忆网络）
序列模型和 LSTM 网络(长短记忆网络） Pytorch 中的 LSTM 例子: 用 LSTM 来进行词性标注 练习: 使用字符级特征来增强 LSTM 词性标注器 序列模型和 LSTM 网络(长短记忆网络） 译者：@JingTao 、@friedhelm739 之前我们已经学过了许多的前馈网络. 所谓前馈网络, 就是网络中不会保存状态... -
2.15 本章习题
2.15 本章习题 本章数组和队列的习题 2.15 本章习题 本章数组和队列的习题 1、不用除法运算 两个数组a[N]，b[N]，其中A[N]的各个元素值已知，现给b[i]赋值，b[i] = a[0]_a[1]_a[2]…*a[N-1]/a[i]； 要求： 1.不准用除法运算 2.除了循环计数值，a[N],b[N]外，不准再用其他任何变量（...
