Bootstrap 4 Alpha 4发布

原文Bootstrap 4 Alpha 4
作者:Bootstrap官方 翻译:赖信涛 责编:仲培艺

近日,Bootstrap发布了Alpha 4,来处理构建时一些棘手的事情和包错误,解决了一些CSS的bug,解决了文档中一些前后文冲突。

相比于我们之前的Alpha版本,这次的很小,下面是本次Alpha版本中的更新:

  • 修复了package.json的错误
  • 新增Migration Notices支持更多组件
  • 修复了flexbox栅格页面的错误
  • 修复了checkbox的反常表现和radio的标记反常
  • 一些对cards,alerts,utilities和input组的小改动

现在Bootstrap的CDN还没有更新到Alpha 4,对于延迟我们深表歉意,我们将尽快更新。

本次版本更多的细节,可以查看Alpha 4 ship list issue,以及Alpha4 里程碑,也可以加入我们的官方Slack房间,我们期待你的问题反馈,提问和bug报告。

如果你使用Bootstrap CDN的话,可以参考下面的链接内容更新到最新版本:

<!-- Latest compiled and minified CSS -->
<link rel="stylesheet" href="https://maxcdn.bootstrapcdn.com/bootstrap/4.0.0-alpha.4/css/bootstrap.min.css" integrity="sha384-2hfp1SzUoho7/TsGGGDaFdsuuDL0LX2hnUp6VkX3CUQ2K4K+xjboZdsXyp4oUHZj" crossorigin="anonymous">

<!-- Latest compiled and minified JavaScript -->
<script src="https://maxcdn.bootstrapcdn.com/bootstrap/4.0.0-alpha.4/js/bootstrap.min.js" integrity="sha384-VjEeINv9OSwtWFLAtmc4JCtEJXXBub00gtSnszmspDLCtC0I4z4nqz7rEFbIZLLU" crossorigin="anonymous"></script>

2016年9月22日-23日,[SDCC 2016大数据技术&架构实战峰会](http://bss.youkuaiyun.com/m/topic/sdcc_invite/hangzhou /)将在杭州举行,两场峰会大牛讲师来自阿里、京东、苏宁、唯品会、美团点评、游族、饿了么、有赞、Echo等知名互联网公司,共同探讨海量数据下的应用监控系统建设、异常检测的算法和实现、大数据基础架构实践、敏捷型数据平台的构建及应用、音频分析的机器学习算法应用,以及高可用/高并发/高性能系统架构设计、电商架构、分布式架构等话题与技术。
9月5日~18日是八折优惠票价阶段,5人以上团购或者购买两场峰会通票更有特惠,限时折扣,预购从速。(票务详情链接)。

具有多种最大功率点跟踪(MPPT)方法的光伏发电系统(P&O-增量法-人工神经网络-模糊逻辑控制-粒子群优化)之使用粒子群算法的最大功率点追踪(MPPT)(Simulink仿真实现)内容概要:本文介绍了一个涵盖多个科研领域的综合性MATLAB仿真资源集合,重点聚焦于光伏发电系统中基于粒子群优化(PSO)算法的最大功率点追踪(MPPT)技术的Simulink仿真实现。文档还列举了多种MPPT方法(如P&O、增量电导法、神经网络、模糊逻辑控制等),并展示了该团队在电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划、无人机控制、信号处理等多个方向的技术服务能力与代码实现案例。整体内容以科研仿真为核心,提供大量可复现的Matlab/Simulink模型和优化算法应用实例。; 适合人群:具备一定电力电子、自动控制或新能源背景,熟悉MATLAB/Simulink环境,从事科研或工程仿真的研究生、科研人员及技术人员。; 使用场景及目标:①学习并实现光伏系统中基于粒子群算法的MPPT控制策略;②掌握多种智能优化算法在电力系统与自动化领域的建模与仿真方法;③获取可用于论文复现、项目开发和技术攻关的高质量仿真资源。; 阅读建议:建议结合提供的网盘资料,按照研究方向选取对应模块进行实践,重点关注Simulink模型结构与算法代码逻辑的结合,注重从原理到仿真实现的全过程理解,提升科研建模能力。
热成像人物检测数据集 一、基础信息 数据集名称:热成像人物检测数据集 图片数量: 训练集:424张图片 验证集:121张图片 测试集:61张图片 总计:606张热成像图片 分类类别: - 热成像人物:在热成像图像中的人物实例 - 非热成像人物:在非热成像或普通图像中的人物实例,用于对比分析 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。数据来源于热成像和视觉图像,覆盖多种场景条件。 二、适用场景 热成像监控与安防系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够在低光、夜间或恶劣环境下自动检测和定位人物的AI模型,提升监控系统的可靠性和实时响应能力。 红外视觉应用研发: 集成至红外摄像头或热成像设备中,实现实时人物检测功能,应用于安防、军事、救援和工业检测等领域。 学术研究与创新: 支持计算机视觉与热成像技术的交叉研究,助力开发新算法用于人物行为分析或环境适应型检测模型。 教育与培训: 可用于高校或培训机构,作为学习热成像人物检测和AI模型开发的教学资源,提升实践技能。 三、数据集优势 精准标注与多样性: 每张图片均由专业标注员标注,确保边界框定位准确,类别分类清晰。包含热成像和非热成像类别,提供对比数据,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 场景实用性强: 数据覆盖多种环境条件,如不同光照和天气,模拟真实世界应用,适用于复杂场景下的人物检测任务。 任务适配性高: YOLO标注格式兼容主流深度学习框架(如YOLOv5、YOLOv8等),可直接加载使用,支持快速模型开发和评估。 应用价值突: 专注于热成像人物检测,在安防、监控和特殊环境检测中具有重要价值,支持早期预警和高效决策。
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