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我也要
输入框为空时会显示placeholder，文字有点长换行了，光标竟然变成上图那样了，我试过如果placeholder文字是三行，那么光标就是三行高。真是见了鬼了。查到最后，原因竟然是因为我在用vue-codemirror时为了去掉一些basicSetup的功能，就把basicSetup移除了。但究竟是basicSetup里面哪个的遗失导致的我完全不知道，毕竟basicSetup是一个集合呀
最终一一尝试知道了是drawSelection，所以我单独引入了drawSelection，问题解决了
不得不说code-mirror的代码架构真的让人眼前一亮，我从来没讲过这样的架构，多么希望有能力通读它的源码啊:)
ps: 如果对您有帮助，请帮忙点赞哈
ERGM指数随机图模型全解析：从基础原理到R语言实操
从社交网络中的互惠、传递性和同质性等基本现象切入，介绍网络数据与传统回归分析的本质差异——边与边之间的依赖关系。指数随机图模型（ERGM）正是为刻画这种依赖结构而设计的统计框架，它通过指数族分布将网络结构效应显式建模，结合MCMC方法完成参数估计。ERGM在组织协作、传播扩散、生物生态等领域的应用日益广泛，其扩展模型TERGM、GERGM和多层ERGM进一步支持时序、权重与多重关系网络。本文系统梳理ERGM的理论基础、核心统计量、扩展模型选型及R语言实操要点，帮助研究者理解网络生成机制并完成收敛性诊断与结果
Vue中使用codemirror
官网 官网地址：https://codemirror.net/ 官网是英文的，所以看不看没意思 特点 解决普通文本编辑器当中不能输入tab键、回车乱跳、皮肤难看的问题。 解决代码着色方案的问题。 和其他富文本编辑器不同，不具有文字排版功能。 使用 命令： yarn add vue-codemirror 或者 npm install vue-codemirror --save 在vue文件中： <codemirror class="code" v-model="code" :options="cm
Qt Design Studio 入门指南：从零开始打造炫酷UI（详细+实用+轻松上手）
本文是Qt Design Studio的详细入门指南，旨在帮助UI设计新手从零开始轻松打造炫酷界面。文章系统介绍了软件的核心概念、安装步骤、主界面解析，并通过创建一个完整的登录界面实例，手把手教学如何拖拽组件、设置属性、添加交互状态与动画。同时，分享了创建自定义组件、管理资源以及提升效率的实用技巧与常见问题解决方案，让读者能够快速上手并应用于实际项目开发。
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在codemirror插件中实现一个类似于input框的placeholder效果，用来提示yaml文件如何书写
【学长笔记】关于车牌识别的CCPD数据集按比例划分
本文介绍了一个用于CCPD车牌数据集划分的Python脚本，主要功能包括：1) 将数据集按比例划分为训练集、验证集和测试集；2) 支持图像与标签文件校验；3) 可自定义划分比例和样本数量限制；4) 自动生成标准目录结构。脚本使用随机种子确保可重复性，并通过tqdm显示进度条。处理后数据可直接用于YOLO等目标检测模型的训练与评估，建议在预处理完成后立即执行划分以避免数据泄露。文章还提供了相关技术博客的参考链接。
硬件原理图分析
文章目录1 硬件原理图分析1.1 MCU部分1.2 NB部分1.3 电源部分 1 硬件原理图分析 1.1 MCU部分 MCU接口部分没啥需要注意，都是常规操作。 1.2 NB部分 U4是用来防静电的。 由于NB的以上几个引脚只支持1.8V，所以这里需要3.3V转1.8V的电路。只要把握住谁改变电平就好分析是怎么实现电平转换的了。 1.3 电源部分 图中的MOS是用来实现USB和电池同时插入时只能USB供电功能的。 ...
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codemirror 光标定位_使用Codemirror打造Markdown编辑器
前几天突然想给自己的在线编译器加一个Markdown编辑功能，于是花了两三天敲敲打打初步实现了这个功能。一个Markdown编辑器需要有如下常用功能：粗体斜体中划线标题链接图片引用代码有序列表无序列表横线看上去想实现这些功能有点复杂，但是Codemirror提供了很多API可以更方便地修改编辑内容。CodeMirrorcodemirror.net在阐述我是如何实现这些功能前，我先将实现时用到的A...
【经验&技巧】IBIS AMI模型眼图仿真问题探讨
在ADS的仿真环境中，不论发送和接收的AMI模型是否为true或者false，都可以将通道仿真设置为统计模式，但是，如果有一方的Init函数为false，在统计模式下，处于false状态的模型将不能执行其自带的后处理功能，如下图所示，左边的统计模式和右边的逐比特模式眼图存在明显的差异，原因在于，接收端的init函数为false导致在统计模式中不能对眼图进行DFE处理，换言之，此时统计模式下的眼图就是未经任何处理的“生图”。
基于YOLOv11的建筑图纸物体检测系统设计与实现
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【CodeMirror】系列（二）官网示例（一）基础篇以及配置
本篇文章是对于CodeMirror官网中的示例项目中的基础编辑器和配置项部分的学习
基于深度学习的活体人脸检测系统：YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8实现与UI界面设计
本博客详细介绍了如何基于YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8模型实现一个完整的活体人脸检测系统。系统包括数据集准备、模型训练、UI界面设计以及实时检测功能的实现。通过YOLO系列模型的应用，我们能够高效、准确地进行人脸检测和活体验证。未来，随着YOLOv9和其他新一代目标检测模型的出现，我们可以进一步提高检测精度和速度。此外，集成更多的传感器数据（如深度传感器、红外线传感器）可以使活体检测系统更加安全和稳定。
CodeMirror插件，鼠标光标与代码定位错误BUG处理
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ssm框架搭建
这个是一个在idea上成功跑起来的ssm框架项目，保存在这里方便以后使用直接下载
最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版
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win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar
win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过，这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后，重新检测通过。
MD-Editor-V3光标高度异常终极解决方案：从排查到根治的完整指南
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深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
vue-codemirror定位光标位置并在光标处插入信息
vue-codemirror定位光标位置并在光标处插入信息 业务场景：在代码编辑器外点击按钮，向代码编辑器内的光标处新增一条拼接好的信息。 ps：查了好几天如何定位光标都不行，简直要把我搞死了orz 直接贴代码 <!-- 获取codeMirror中的代码 this.$refs.myCode.codemirror.getValue() --> <codemirror ref="myCode" :value="curCode" :options="cmOptions" ><
codemirror 光标定位_CodeMirror
下载后，解压开到的文件夹中，lib下是放的是核心库和核心css，模式下放的是各种支持语言的语法定义，主题目录下是支持的主题样式。一般在开发中，添加lib下的引用和模式下的引用就够了。使用示例首先，要引用是lib目录下的codemirror.js，还有一个就是同目录下的codemirror.css文件接下来要引用的就是在mode目录下编辑器中要编辑的语言对应的js文件，下面以js文件为例：引用的文件...
codemirror 光标定位_CodeMirror 中固定滚动位置
CodeMirror是最流行的代码编辑器之一，包括写作软件 WonderPen在内的很多工具都使用它开发。与印象笔记等笔记软件不同，WonderPen的定位是一款写作软件。写作软件与笔记软件之间有很多区别，最大的不同就是前者更专注于提升写作时的体验，而后者则更专注于数据的存储与连接。写作软件中有一个常见的特性，「打字机模式」。打字机模式在 Word等大多数编辑软件中，如果你输入了很多内容，...
codemirror 光标定位_CodeMirror：如何在光标位置之前或之后读取编辑器文本
I'm trying to find a way to test if the cursor is preceded by a specific string and then trigger an event.Example of what I'm trying to do:User clicks somewhere inside the editor, a cursorActivity (cu...
codemirror 光标定位_Code Mirror Api 说明
在JS中进行CodeMirror的一些操作绝对会使用到的apiAPI列表：this.CodeMirrorEditor.setValue(“Hello Kitty”)：设置编辑器内容this.CodeMirrorEditor.getValue()：获取编辑器内容this.CodeMirrorEditor.getLine(n):获取第n行的内容this.CodeMirrorEditor.lineCou...
codeMirror 光标定位问题
codeMirror 光标定位问题setCursor 方法的使用 setCursor 方法的使用 codeMirror.focus() setTimeout(()=>{ codeMirror.setCursor({line:1,ch:5}) },0)
codemirror 光标定位_在线代码编辑器 CODEMIRROR 配置说明
转自:http://www.hyjiacan.com/codemirror-config/CodeMirror是一款在线的支持语法高亮的代码编辑器。官网：http://codemirror.net/下载后，解压开得到的文件夹中，lib下是放的是核心库和核心css，mode下放的是各种支持语言的语法定义，theme目录下是支持的主题样式。一般在开发中，添加lib下的引用和mode下的引用就够了。使...
codemirror 光标定位_代码编辑器CodeMirror（插件类）
项目需要在网页上实现一个代码编辑器，支持语法高亮、自动缩进、智能提示等功能。发现CodeMirror刚好满足所有需求。插件 CodeMirror 效果插件 CodeMirror 效果基础常用：//根据DOM元素的id构造出一个编辑器var editor=CodeMirror.fromTextArea(document.getElementById("code"),{mode:"text/x-jav...
解决CodeMirror编辑器在Element Plus弹窗中的光标重叠问题
解决CodeMirror编辑器在Element Plus弹窗中的光标重叠问题 问题现象分析 在使用codemirror-editor-vue3组件与Element Plus的Dialog或Tabs组件结合时，开发者可能会遇到一个常见的UI问题：编辑器的输入光标会与行号部分重叠，导致用户无法看到输入内容的前几个字符。这种视觉问题不仅影响用户体验，也可能导致代码编辑时的不便。 问题根源探究 经过技术分...
codemirror 光标定位_使用 CodeMirror 打造属于自己的在线代码编辑器
前提写这个的目的是因为之前项目里用到过 CodeMirror，觉得作为一款在线代码编辑器还是不错，也看到过有些网站用到过在线代码编辑，当然我不知道他们是用什么做的，这里我把公司项目里用到的那部分抽出来，单独写篇博客，并把抽出来的那部分代码提交到 GitHub 去(地址)，以防日后可能会再次用到(没准毕业设计里可能用的到)。简单介绍CodeMirror 是一款在线的支持语法高亮的代码编辑器。官网： ...
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