首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

为什么我的重复线性梯度在Safari中不起作用,即使在尝试-webkit-线性梯度?它在Chrome上运行完美

重复线性梯度是CSS中的一种背景样式,它可以创建一个线性渐变效果,并在指定的方向上重复出现。然而,在某些情况下,重复线性梯度在Safari浏览器中可能无法正常工作,即使尝试使用-webkit-前缀。

这个问题可能是由于Safari浏览器对重复线性梯度的支持存在一些限制或bug导致的。为了解决这个问题,可以尝试以下几个方法:

  1. 检查语法错误:首先,确保你的重复线性梯度语法没有错误。在CSS中,重复线性梯度的语法应该是正确的,包括起点、终点、颜色和重复方式等参数。
  2. 检查浏览器版本:确保你使用的是最新版本的Safari浏览器。有时,旧版本的浏览器可能存在一些兼容性问题,升级到最新版本可能会解决问题。
  3. 尝试其他浏览器引擎:如果在Safari中无法解决该问题,可以尝试在其他浏览器引擎上测试你的重复线性梯度,比如Chrome、Firefox等。如果在其他浏览器上可以正常工作,那么可能是Safari浏览器的问题。
  4. 使用其他背景样式:如果重复线性梯度在Safari中仍然无法正常工作,可以考虑使用其他背景样式来实现类似的效果,比如重复背景图像或其他CSS渐变效果。

总结起来,重复线性梯度在Safari中不起作用的原因可能是浏览器的兼容性问题或bug导致的。为了解决这个问题,可以尝试检查语法错误、升级浏览器版本、尝试其他浏览器引擎或使用其他背景样式。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

一篇文章带你了解CSS 渐变知识

此外,缩放元素缩放时看起来更好,因为渐变是由浏览器生成。 ---- 一、浏览器支持 表数字指定完全支持该属性第一个浏览器版本。...属性 Chrome Firefox Safari Opera IE linear-gradient 26.0 10.0 -webkit- 10.0 16.0 3.6 -moz- 6.1 5.1 -webkit...rgba()函数最后一个参数可以从0到1值,并定义颜色透明度:0表示完全透明,1表示完全颜色(不透明度)。 下面的示例显示从左开始线性渐变。...重复线性渐变 repeating-linear-gradient() 函数用于重复线性渐变: 例如: #grad { background: blue; /* 不支持渐变浏览器 */ /*...重复径向渐变 repeating-radial-gradient() 函数用于重复径向渐变: 例如: #grad { background: blue; /*不支持渐变浏览器*/ /* Safari

92320

代码变油画,前端小姐姐只用HTML+CSS就能做到,让美术设计也惊叹丨GitHub热榜

transform: perspective(10px) rotateY(5deg); 4、线性梯度(linear-gradient)和径向梯度(radial-gradient) 线性梯度用于定义一个方向上渐变效果...△从左至右分别是缺少边界半径、阴影、变形、梯度、层叠效果(点击查看大图) 不过即使这样,也很有抽象艺术美感,仿佛在看毕加索作品。...只适用于Chrome 不过,由于这是一个纯个人艺术创作,Diana小姐姐并不关心浏览器适配性。 因此,这些代码Chrome里可以完美展现,但如果用其他浏览器打开,可能就会出现不一样效果。...比如,MACSafari浏览器打开,妹子眼睛就方了: 肩膀高光,变成了一个大圈圈: 胸前礼服,也被泼了一道墨: 如果用早期Chrome打开,会出现惊悚头身分离效果: 早期Opera...最后,如果你iPhone上装了Chrome,出来也是Safari效果,想看完整效果的话,请在安卓手机或者电脑Chrome打开。 反向绘图 CSS太难,学不会?

93930

以色列神秘AI研究力量:深度学习四大失败(视频+论文+ppt下载)

我们从问题条件数角度分析了两种架构进行梯度下降优化所需运行时间。我们进一步表明,条件化技术可以产生额外数量级加速。...尽管这个问题很简单,但我们发现,遵循“或许应该用更深/更大网络”这一常规想法,对这个问题帮助不大。 最后,第5节,我们考虑了深度学习对优化过程“vanilla”梯度信息依赖。...给出一个分段线性曲线表示,并给出分段线性曲线Y值向量,希望你给我求曲线参数 a 和 θ。 第一个尝试:深度自编码器(Deep AutoEncoder) 第一个尝试是使用深度自编码器。...分解 架构:Lenet 和 2层ReLU连接,由sigmoid 连接; 端到端方法:主要目标上训练整个网络;分解方法:增强目标,具体到第一网格损失,使用每个图像标签 为什么端到端训练不起作用...随机初始化信号到噪音比例(SNR) 第四部分 学习一些正交函数 学习一些正交函数,让H成为经典正交函数假设 使用基于梯度深度学习来学习H 分析工具 梯度,包含了多少信息。定理。

83090

以色列神秘AI研究力量:深度学习四大失败

我们从问题条件数角度分析了两种架构进行梯度下降优化所需运行时间。我们进一步表明,条件化技术可以产生额外数量级加速。...尽管这个问题很简单,但我们发现,遵循“或许应该用更深/更大网络”这一常规想法,对这个问题帮助不大。 最后,第5节,我们考虑了深度学习对优化过程“vanilla”梯度信息依赖。...给出一个分段线性曲线表示,并给出分段线性曲线Y值向量,希望你给我求曲线参数 a 和 θ。 ? 第一个尝试:深度自编码器(Deep AutoEncoder) 第一个尝试是使用深度自编码器。...带来梯度消失(例如,RNN)优化难题近似光滑。...分解 架构:Lenet 和 2层ReLU连接,由sigmoid 连接; 端到端方法:主要目标上训练整个网络;分解方法:增强目标,具体到第一网格损失,使用每个图像标签 为什么端到端训练不起作用

80780

代码变油画,精细到毛发,这个前端小姐姐只用HTML+CSS,让美术设计也惊叹丨GitHub热榜

4、线性梯度(linear-gradient)和径向梯度(radial-gradient) 线性梯度用于定义一个方向上渐变效果,径向梯度用于定义圆和椭圆形渐变效果 background-image:...5、层叠(overflow) 层叠是一种将大量杂乱元素填充到一个整齐方法,可以创建一些有趣形状。变形那部分基础使用hidden参数,可以把边缘遮盖起来。...只适用于Chrome 不过,由于这是一个纯个人艺术创作,Diana小姐姐并不关心浏览器适配性。 因此,这些代码Chrome里可以完美展现,但如果用其他浏览器打开,可能就会出现不一样效果。...比如,MACSafari浏览器打开,妹子眼睛就方了: ? 肩膀高光,变成了一个大圈圈: ? 胸前礼服,也被泼了一道墨: ?...最后,如果你iPhone上装了Chrome,出来也是Safari效果,想看完整效果的话,请在安卓手机或者电脑Chrome打开。

63020

2吴恩达Meachine-Learing之单变量线性回归(Linear-Regression-with-One-Variable

也许这个函数J(θ0,θ1)有点抽象,可能你仍然不知道它内涵,接下来几个视频里, 我们要更进一步解释代价函数J 工作原理 ,并尝试更直观地解释它在计算什么,以及 们使用它目的。...不打算解释为什么你需要同时更 新,同时更新是梯度下降一种常用方法。我们之后会讲到,同步更新是更自然实现方 法。当人们谈到梯度下降时,他们意思就是同步更新。...这也解释了为什么即 使学习速率 α 保持不变时,梯度下降也可以收敛到局部最低点。 接下来视频,我们要用代价函数 J,回到它本质,线性回归中代价函数。...梯度下降线性回归 以前视频我们谈到关于梯度下降算法,梯度下降是很常用算法,它不仅被用在 线性回归线性回归模型、平方误差代价函数。在这段视频,我们要将梯度下降和代价 函数结合。...实际机器学习,通常不太会 给算法起名字,但这个名字”批量梯度下降”,指的是梯度下降每一步,我们都用到了 所有的训练样本,梯度下降计算微分求导项时,我们需要进行求和运算,所以, 每一个单独梯度下降

49140

到底该如何选择损失函数?

损失函数选择取决于许多因素,包括是否有离群点,机器学习算法选择,运行梯度下降时间效率,是否易于找到函数导数,以及预测结果置信度。这个博客目的是帮助你了解不同损失函数。...因此,它在一组预测衡量误差平均大小,而不考虑误差方向。(如果我们也考虑方向,那将被称为平均偏差(Mean Bias Error, MBE),它是残差或误差之和)。损失范围也是0到∞。 ? ?...使用MAE损失(特别是对于神经网络)一个大问题是它梯度始终是相同,这意味着即使对于小损失值,其梯度也是大。这对模型学习可不好。...建议阅读下面这篇文章,其中有一项很好研究,比较了存在和不存在离群点情况下使用L1损失和L2损失回归模型性能。请记住,L1和L2损失分别是MAE和MSE另一个名称而已。...3、Huber Loss,平滑平均绝对误差 Huber Loss对数据离群点敏感度低于平方误差损失。它在0处也可导。基本它是绝对误差,当误差很小时,误差是二次形式

2.3K50

如何选择合适损失函数,请看......

损失函数选择取决于许多因素,包括是否有离群点,机器学习算法选择,运行梯度下降时间效率,是否易于找到函数导数,以及预测结果置信度。这个博客目的是帮助你了解不同损失函数。...因此,它在一组预测衡量误差平均大小,而不考虑误差方向。(如果我们也考虑方向,那将被称为平均偏差(Mean Bias Error, MBE),它是残差或误差之和)。损失范围也是0到∞。...使用MAE损失(特别是对于神经网络)一个大问题是它梯度始终是相同,这意味着即使对于小损失值,其梯度也是大。这对模型学习可不好。...建议阅读下面这篇文章,其中有一项很好研究,比较了存在和不存在离群点情况下使用L1损失和L2损失回归模型性能。请记住,L1和L2损失分别是MAE和MSE另一个名称而已。...3、Huber Loss,平滑平均绝对误差 Huber Loss对数据离群点敏感度低于平方误差损失。它在0处也可导。基本它是绝对误差,当误差很小时,误差是二次形式

1K10

如何选择合适损失函数,请看......

损失函数选择取决于许多因素,包括是否有离群点,机器学习算法选择,运行梯度下降时间效率,是否易于找到函数导数,以及预测结果置信度。这个博客目的是帮助你了解不同损失函数。...因此,它在一组预测衡量误差平均大小,而不考虑误差方向。(如果我们也考虑方向,那将被称为平均偏差(Mean Bias Error, MBE),它是残差或误差之和)。损失范围也是0到∞。...使用MAE损失(特别是对于神经网络)一个大问题是它梯度始终是相同,这意味着即使对于小损失值,其梯度也是大。这对模型学习可不好。...建议阅读下面这篇文章,其中有一项很好研究,比较了存在和不存在离群点情况下使用L1损失和L2损失回归模型性能。请记住,L1和L2损失分别是MAE和MSE另一个名称而已。...3、Huber Loss,平滑平均绝对误差 Huber Loss对数据离群点敏感度低于平方误差损失。它在0处也可导。基本它是绝对误差,当误差很小时,误差是二次形式

1.9K10

为什么机器学习算法难以优化?一文详解算法优化内部机制

样例分析 考虑一个简单情况,我们尝试对损失线性组合进行优化。我们采用优化总损失(损失总和)方法,使用梯度下降来对此进行优化,观察到以下行为: ?...为什么凹帕累托前沿面的梯度下降优化会失败? 通过查看第三个维度总体损失,可以发现实际是用梯度下降优化了损失。在下图中,我们可视化了相对于每个损失总损失平面。...我们列举了使用这种线性损失组合方法问题: 第一,即使没有引入超参数来权衡损失,说梯度下降试图反作用力之间保持平衡也是不正确。...根据模型可实现解,可以完全忽略其中一种损失,而将注意力放在另一种损失,反之亦然,这取决于初始化模型位置; 第二,即使引入了超参数,也将在尝试基础上调整此超参数。...研究往往是运行一个完整优化过程,然后确定是否满意,再对超参数进行微调。重复此优化循环,直到对性能满意为止。

99130

如何选择合适损失函数,请看......

没有一个损失函数可以适用于所有类型数据。损失函数选择取决于许多因素,包括是否有离群点,机器学习算法选择,运行梯度下降时间效率,是否易于找到函数导数,以及预测结果置信度。...因此,它在一组预测衡量误差平均大小,而不考虑误差方向。(如果我们也考虑方向,那将被称为平均偏差(Mean Bias Error, MBE),它是残差或误差之和)。损失范围也是0到∞。 ? ?...使用MAE损失(特别是对于神经网络)一个大问题是它梯度始终是相同,这意味着即使对于小损失值,其梯度也是大。这对模型学习可不好。...建议阅读下面这篇文章,其中有一项很好研究,比较了存在和不存在离群点情况下使用L1损失和L2损失回归模型性能。请记住,L1和L2损失分别是MAE和MSE另一个名称而已。...3、Huber Loss,平滑平均绝对误差 Huber Loss对数据离群点敏感度低于平方误差损失。它在0处也可导。基本它是绝对误差,当误差很小时,误差是二次形式

1.1K20

何时不应使用深度学习?

为了证明自己观点,Jeff 展示了一个拥有十个最常见信息特征简单线性预测,尝试使用仅 80 个样本 MNIST 数据组进行 0 和 1 分类时,它在表现优于简单深网。...对于这个问题答案,认为和往常一样,是需要根据情况来决定。在这篇文章将重心放在机器学习,解析深度学习不是那么有效或者受到阻碍使用案例,尤其是对入门者来说。...可能经过一些简短提及梯度下降是如何运作以及什么是反响传播,大部分解释都集中神经网络丰富多样性(卷积,反复等等)。...知道如何优化参数,如何有效地分配数据来使用它们,合理时间内获得良好结合是至关重要。这也正是为什么随机梯度这么关键却仍然有很多人不了解,问题原因即出自于此。...在这个领域没有什么能真正击败专家老式贝叶斯方法(可能不完美);他们是我们表达和推断因果关系最好方法。Vicarious最近有一些很好研究证明了为什么更有原则手段比游戏任务深度学习更好。

43810

数值优化(4)——非线性共轭梯度法,信赖域法

但是这个方法事实还是差了点意思,这是因为实现方式,我们发现有些矩阵与向量乘法,可以通过向量与向量内积做代替,而有些可以重复利用部分,我们也可以只计算一次。所以就会演变成下面这样方法 ?...在这种情况下,事实一开始这个残差就是梯度,所以线性情况下,我们设置了 ,也就是说,初始搜索方向设置为负梯度方向。...同理也可以解释我们第4步和第5步,在线性共轭梯度,它目标是为了解 ,使得 尽可能小。但是本质,其实就是为了使得优化时梯度可以尽量趋于0,这也符合我们对优化算法要求。...虽然信赖域算法基本没有模型使用一次函数逼近,但是我们有性质说明,即使这样算法也可以保证全局收敛性。 首先我们要看一下如何导出柯西点。第一步找方向。...Theorem 3: 设在信赖域算法 ,设存在 ,使得 ,并且存在 ,使得 存在下界,且 Lipschitz连续,并且子问题解均满足Proposition

68820

线性回归中Levenberg-Marquardt算法理论和代码实现

每个人都熟悉线性最小二乘法,但是,当我们尝试匹配表达式不是线性时,会发生什么?这使开始了一段数学文章之旅,stack overflow发布了[1]一些深奥数学表达式(至少对来说是这样!)...在这些情况下,普通最小二乘对我们不起作用,我们需要求助于不同方法。第一次遇到这种情况是尝试将2D数据拟合到如下函数时: ? 幸运是,可以通过许多方法自动找到Beta最佳值。...衡量我们离ŷ有多近一种方法是计算差平方和。残差定义为y和ŷ每一点差。这可以表示为: ? 本例,下标i指的是我们正在分析数据点。...每次迭代,我们都会向函数最小值移动一点。梯度下降法两个重要方面是初始猜测和我们每次迭代时采取步骤大小。这种方法效率在这两个方面是非常可靠。 这和非线性回归有什么关系?...将此高阶差分添加到参数初始估计,并重复此过程,直到我们找到一个最小迭代次数或我们超过最大迭代次数为止。最后一个方程中出现α是用来增加或减少我们所采取步骤大小。

1.6K20

如何让神经网络把熊猫识别为秃鹫

它需要在本地9990端口中运行。如果你不想照着做,完全没关系。在这篇文章也包含了实验图片。 一旦我们有了IPtyon notebook并运行后,我们就可以开始运行代码并做预测了!...这张图表明,将熊猫认为是秃鹰100步内,其概率曲线转变地很迅速。 你可以查看代码,让这些工作 IPython notebook运行。真的很有趣。 现在,是时候多一点数学原理了。...但是神经网络并不是线性,它是高度非线性为什么会相关呢? 如何工作:神经网络 在这必须诚实一点:不是神经网络专家,对神经网络解释并不会很出色。...我们可以取delta=(−1,−1,1,1,1),那么grad⋅delta值为0.08.。让我们尝试一下!代码,就是delta = np.sign(grad)。...它使用是Docker,所以你可以轻易地安装,而且你不需要一个GPU或是新电脑。这些代码都是这台用了3年老GPU笔记本运行

1.6K90

深度 | 可视化线性修正网络:看Fisher-Rao范数与泛化之间关系

虽然不够理解第四节中所描述有界性证明,但我想我已经理解了大概,所以我将尝试在下面的部分总结要点。另外,想补充一些图表,它们能帮助我理解作者所使用受限模型和这种限制引起梯度结构」。...该函数是分段线性(这很难观察,因为有很多线性块),这意味着梯度是分段恒定(这在视觉更明显)。...f 分段线性结构变得更加明显,我们 f 本身等高面(红—蓝)叠加了梯度等值线图(黑色)。 ? 这些函数显然非常灵活,通过增加更多层数,线性数量呈指数增长。...高维理解是有帮助,因为高维度两个随机采样数据点落入同样「pyramind」(即共享相同线性区域)概率是非常小。...如果把它绘制为一个权重矩阵函数(即使权重矩阵很少是 2D ,所以我不能真的把它绘制出来), f 我们将观察到相同辐射形状。 梯度结构 作者指出,这些函数满足以下公式: ?

1.1K110

90题细品吴恩达《机器学习》,感受被刷题支配恐惧

将正则化引入到模型,总是能在训练集获得相同或更好性能 B. 模型添加许多新特性有助于防止训练集过度拟合 C....少用训练例子 第 48 题 假设您已经实现了正则化逻辑来预测客户将在购物网站上购买哪些商品。然而,当你一组新客户身上测试你模型时,你发现它在预测误差很大。此外,该模型训练集上表现不佳。...如果您总是预测非垃圾邮件(输出y=0),那么您分类器训练集准确度accuracy将达到99%,而且它在交叉验证集性能可能类似。 C....在用梯度下降训练逻辑回归分类器之后,您发现它与训练集欠拟合,并且训练集或交叉验证集没有达到所需性能。以下哪个步骤有望改善?选出所有正确项 A. 尝试使用具有大量隐藏单元神经网络。 B....即使所有的输入特征都在非常相似的尺度上,在运行PCA之前,我们仍然应该执行均值归一化(这样每个特征均值为零)。 C. PCA易受局部最优解影响;尝试多次随机初始化可能会有所帮助。 D.

81920

入门 | 从感知机到深度神经网络,带你入坑深度学习

除此之外,也希望这篇博客可以帮助到那些有意入坑朋友。 言归正传。正式介绍深度学习是什么东西之前,想先引入一个简单例子,借以帮助我们理解为什么需要深度神经网络。...与 2 相关,sigmoid 输出值一个范围内,这意味着它不会输出无穷大数。 但是,sigmoid 激活函数并不完美梯度消失。...梯度消失深度学习是一个十分重要问题,我们深度网络中加了很多层这样线性激活函数,这样的话,即使第一层参数有很大变化,也不会对输出有太大影响。...给定上面的定义,我们知道 max(0, x) 是一个分段线性函数。之所以说是分段线性,是因为它在 (−∞, 0] 或 [0,+∞) 符合线性函数定义。但是整个定义域并不满足线性函数定义。...因此反向传播期间权重在错误方向上轻微变化都会在正向传递过程显著放大激活值,如此一来学习过程可能就非常不稳定。我会尝试在下一篇博客文章详细介绍这一点。

57360

机器学习三人行(系列五)----你不了解线性模型(附代码)

这就好比是问我“浓雾山坡,如果面向东方,脚下斜度是多少”。 计算代价函数关于参数θj偏导数,如下所示。 ? 可以不用逐个计算这些梯度,而使用如下公式一次性计算它们。...随机也就是说用样本一个例子来近似所有的样本,来调整theta,其不会计算斜率最大方向,而是每次只选择一个维度踏出一步;下降一次迭代只更新某个theta,报着并不严谨走走看态度前进。...计算梯度,而是小随机实例集梯度。...但是,当新实例被添加到训练集时,模型不可能完美地拟合训练数据,这既是因为数据是复杂,也因为它不是线性。所以训练数据误差会上升到一个台阶,在这一点,增加新训练集并不会使平均误差变好或变差。...现在我们来看看验证数据模型特性。当模型很少训练实例上进行训练时,就不能正确泛化,这就是为什么验证错误最初是相当大。然后当模型引入更多训练样例,通过学习,验证错误缓慢下降。

978160

数值优化交互式教程

这篇文章很酷一点是代码都在浏览器运行,这意味着您可以交互式地为每个算法设置超参数,更改初始位置,并更改正在调用函数以更好地了解这些算法工作。...一个简单尝试就是对相对靠近两个点进行采样,然后重复从最大值开始: ?...虽然这种方法非常简单,但它实际低维函数上运行得相当好。 像这样任何直接搜索方法最大缺点是它们都开始更高维度函数上表现得非常糟糕。...采用实际方向为红色,每次迭代渐变用黄色箭头表示。某些情况下,使用搜索方向与渐变几乎相差90度,这解释了为什么Gradient Descent在此函数上存在此类问题: ?...进一步阅读 如果你已经阅读了这篇文章,你可能已经发现,这篇文章只是一个借口让误入歧途学习语言过程弄乱了一些javascript代码。之前所说一切都已经说过,通常是比我更有说服力的人。

60210
领券