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DotNetNuke(简称DNN)是一个免费的、开源的、可扩展的内容管理系统,是建立在 ASP.NET 平台上的 Web 应用框架。
问题内容: 我在DotNetNuke的项目中使用了twitter bootstrap。我使用HTML,CSS,引导程序进行了设计和布局。当我在不同的移动设备上进行测试时,即使我调整浏览器窗口的大小,响应式设计也能正常工作。 由于运行良好,我将设计转换为DotNetNuke Skin。现在,仅当我调整浏览器窗口的大小而不是在移动设备上时,自适应设计才能正常工作。我了解DNN加载样式表的流程,并且已经
我有训练DNN网络的代码。我不想每次都训练这个网络,因为它占用了太多的时间。如何保存模型? 运行此函数后,我得到一个,我想保存它。
我正在寻找引用实现/代码snipet,以便使用SAML 2.0响应将外部用户登录到DNN Evoq网站。 就我而言,我们的公司网站即www.nondnnsite.com是一个拥有身份提供商的网站。在这个网站下构建的SSO页面。还有另一个网站,即www.dnnsite.com对每个人都是匿名的。只有内容经理和编辑可以使用标准登录表单登录www.dnnsite.com。 现在出现了一个请求,我们需要使
我试图在我的覆盆子Pi 4与英特尔NCS2设备上运行人脸检测器/人脸识别器Python脚本。 我正在运行的Pi 4与OpenCV和Openvino安装每个优秀的博客在pyimagesearch.com. 人脸检测使用此代码运行,设置为针对NCS2(myriad)设备: 探测器运行时 面部检测器工作得很好,运行平稳。 但是,然后,我在探测器发现的人脸上设置了一个图像识别器。 然后我根据检测框的面部图
本文向大家介绍CNN为什么比DNN在图像识别上更好相关面试题,主要包含被问及CNN为什么比DNN在图像识别上更好时的应答技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 参考回答: DNN的输入是向量形式,并未考虑到平面的结构信息,在图像和NLP领域这一结构信息尤为重要,例如识别图像中的数字,同一数字与所在位置无关(换句话说任一位置的权重都应相同),CNN的输入可以是tensor,例如二维矩阵,通过filter
本文向大家介绍DNN的梯度更新方式相关面试题,主要包含被问及DNN的梯度更新方式时的应答技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 参考回答: 1)批量梯度下降法BGD 批量梯度下降法(Batch Gradient Descent,简称BGD)是梯度下降法最原始的形式,它的具体思路是在更新每一参数时都使用所有的样本来进行更新,其数学形式如下: (1) 对上述的能量函数求偏导: (2) 由于是最小化风险函数
本文向大家介绍DNN和GMM的优势相关面试题,主要包含被问及DNN和GMM的优势时的应答技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 GMM没有利用帧的上下文信息,GMM不能学习深层非线性特征变换。