在下面的 基础选择器 权重 中 , 继承父标签样式 的 权重为 0,0,0,0 ;
如果有 两个相同类型 的 CSS 样式 作用在了 同一个 标签 上 , 那么就出现了 样式冲突 ,
在使用 多个类型的 基础选择器 进行 组合 时 , 如 交集选择器 / 后代选择器 等 , 涉及到将 多个 基础选择器 的 权重进行叠加 ;
上面 包含文字的 div 标签 , 同时被 两个选择器 选中 , 那么此时就 判定哪个选择器的权重大 , 就选择哪个选择器 ;
首先 判断 p 标签是否被选择出来 , 发现有两个选择器直接将 p 标签选择出来了 , 下面判断 两个选择器 的权重 ;
最近准备研究下用户画像，先制定一个计划，在简书上记录下，希望得到同道中人一起讨论。 一、目的 用户画像的目的 用户画像的目的是通过分析用户行为，最终为每个用户打上标签，以及该标签的权重。 如： 用户
定义 CSS 样式时 , 可能出现 多个 类型相同的 规则 定义在 同一个元素上 ,
在没有引入权重的概念时，我们对css的优先级认识是这样的 !important>行内样式>ID>类/伪类|属性>标签 排在最前面的优先级越高。 但css是有权重机制的，css的优先级都是根据权重推算出来 如下表格 用四位数字来表示，分别表示四个级别，从左到右不断递减（排在前面的越大）
用户画像一般是指将用户信息标签化的过程，在分析用户属性这种静态维度时，通过平台自身的合理引导便能获取到精准的用户信息，那么关于”用户兴趣“这种可变动态的属性该怎么去构建用户画像呢?这个新浪微博的案例或
CSS权重指的是样式的优先级，有两条或多条样式作用于一个元素，权重高的那条样式对元素起作用,权重相同的，后写的样式会覆盖前面写的样式。
属性选择器 , 伪类选择器 的 权重 , 与 类选择器 权重相同 , 都是 10 ;
在《样式的作用域──页面重构中的模块化设计（一）》中有做过总结，其中提到比较重要的两点：
我们给div标签增加红色属性，却发现，div里的每一个子标签也增加了红色属性。于是我们得到这样的结论：
也增加了红色属性。于是我们得到这样的结论：
用户画像的核心工作是为用户打标签，打标签的重要目的之一是为了让人能够理解并且方便计算机处理，如：
最近我们对我们平台的用户进行了一个用户标签提取，这中间的主要流程如下图3-1所示： 图3-1 一、梳理做用户画像需要的数据 用户画像是基于业务数据而进行的，如果前期没有考虑好这一点，那么在真正实操时
从1991年Tim Berners-Lee发明了万维网（World Wide Web）开始，到20年后2011年，互联网真正走向了一个新的里程碑，进入了“大数据时代”。经历了12、13两年热炒之后，人们逐渐冷静下来，更加聚焦于如何利用大数据挖掘潜在的商业价值，如何在企业中实实在在的应用大数据技术。伴随着大数据应用的讨论、创新，个性化技术成为了一个重要落地点。相比传统的线下会员管理、问卷调查、购物篮分析，大数据第一次使得企业能够通过互联网便利地获取用户更为广泛的反馈信息，为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、
从1991年Tim Berners-Lee发明了万维网（World Wide Web）开始，到20年后2011年，互联网真正走向了一个新的里程碑，进入了“大数据时代”。伴随着对人的了解逐步深入，一个概
通过前面的章节，我们学会了怎么写一个简单的日记，以及写日记需要用到的标签和转义字符，这里我稍作补充，用的较少的标签以及剩下的转义字符(有的说法是符号标签)，我就不怎么举例子了，大家可以自己练习一下。
读到《重新认识CSS的权重》这篇，鬼哥在文章最后给出了便于记忆的顺序：“important > 内联 > ID > 类 > 标签 | 伪类 | 属性选择 > 伪对象 > 通配符 > 继承”。那么这个顺序是怎么得出来的呢？实际上在CSS2规范关于具体性(specificity)的定义中，描述是非常明确的，但是很多中文版本的 CSS 图书中采用了 10 进制的简单相加计算方式（包括第一版《CSS 权威指南》，第二版中已经纠正）。因此把规范中对CSS层叠优先级的相关定义意译一下，希望给初入门或对权重计算尚有疑惑的
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 作者：百分点技术总监郭志金 摘自：百分点（ID: baifendian_com） 从1991年Tim Berners-Lee发明了万维网（World Wide Web）开始，到20年后2011年，互联网真正走向了一个新的里程碑，进入了“大数据时代”。经历了12、13两年热炒之后，人们逐渐冷静下来，更加聚焦于如何利用大数据挖掘潜在的商业价值，如何在企业中实实在在的应用大数据技术。伴随着大数据应用的讨论、创新，个性化技术成为了一个重要落地点。相比传统的线下会员管理、问卷调查、
1、对于相同的选择器（比如同样都是类选择器），其样式表排序：行级样式 > 内嵌样式表 > 外部样式表（就近原则） 2、对于相同类型的样式表（比如同样都是内部样式表），其选择器排序：ID选择器 > 类选择器 > 标签选择器 3、外部样式表的ID选择器 > 内嵌样式表的标签选择器
用户画像，大数据时代老生常谈且又长久不衰的话题，公司都在搞，文章满天飞，在这个人人都喊“数据驱动业务”的时代，你不懂用户画像，不搞用户画像，你都不好意思跟别人聊（chui）业（niu）务（pi）。
在前一篇文章中我制定了用户画像的计划，第一部分就是数据建模。以“一面APP”为例。 一、一面产品介绍 话题、主题、专辑、圈子 为了更好地理解如何为一个产品做数据建模，我这边先对一面APP做一个简单的介
有一些属性，当给自己设置的时候，自己的后代都继承上了，这个就是继承性。 哪些属性能继承？ color、 text-开头的、line-开头的、font-开头的。 这些关于文字样式的，都能够继承； 所有关于盒子的、定位的、布局的属性都不能继承 这些关于文字样式的，都能够继承； 所有关于盒子的、定位的、布局的属性都不能继承
在 移动端 对 CSS3 的支持 要比 PC 端支持的更好 , 建议在移动端开发时 , 多使用 CSS3 ;
在之前的文章中，我们知道对于繁杂的网页内容，我们可以通过引用内部样式来完成集体修改。
我相信有很多SEO朋友都不了解“nofollow”至少你不知道在SEO优化网站的时候怎么去运用它，之前我们写过一篇“SEO优化-网站首页设计的基本要求”，那么今天聊聊nofollow是什么意思?据百度
这里的顺序类似css的判断顺序，即第一点如果不符，那就顺延第二点，都不符合，那就按最后的先后顺序兜底
论文中首先总结了之前的工作中对用户和资源的profile构建的方法，用户和资源的profile的tag的权重计算方法有TF、TF-IDF、BM25，以及用户兴趣和资源相似性的计算方法，但这些方法都存在一定的局限性。 TF方法：对于标注比较频繁或者比较活跃的用户，经常使用某些tag标注。如果使用TF计算tag的权重，那么，对于不经常标注资源的用户，其偏好的标签权重必定比活跃的用户tag小很多。
伴随着大数据应用的讨论、创新，个性化技术成为了一个重要落地点。相比传统的线下会员管理、问卷调查、购物篮分析，大数据第一次使得企业能够通过互联网便利地获取用户更为广泛的反馈信息，为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要商业信息，提供了足够的数据基础。伴随着对人的了解逐步深入，一个概念悄然而生：用户画像（UserProfile），完美地抽象出一个用户的信息全貌，可以看作企业应用大数据的根基。 什么是用户画像？ 男，31岁，已婚，收入1万以上，爱美食，团购达人，喜欢红酒配香烟。 这样一串描述即为用户
关于nofollow标签作用和使用方法大家都了解了，今天聊聊在昝辉老师博客上看到的一篇文章，nofollow标签的作用有重大变化。nofollow标签是Google和Yahoo等搜索引擎2005年推出的，到目前已经有了16年的历史了，它目的是告诉搜索引擎不要跟踪加了nofollow的链接，不要传递链接权重，不要在搜索算法中计算这个链接。当然百度也是支持nofollow标签的。
优先级：离标签越近的选择器优先级越高，所以相同权重的样式后者才生效；内联样式表>头部样式表>导入样式表。
看过《三体》的同学都知道，高维空间对于低维空间可以随便打，在四维空间，可以轻易地摧毁在三维空间无坚不摧的水滴。类似的，在css中，再多的标签选择器，也敌不过一个类选择器
本文来自知乎问题 关于在CNN中文本预测sigmoid分类器训练准确率的问题？中笔者的作答，来作为Keras中多标签分类器的使用解析教程。
机器之心专栏 机器之心编辑部 这项研究旨在解决零样本下法语、德语、西班牙语、俄语和土耳其语等多语种的抽取式摘要任务，并在多语言摘要数据集 MLSUM 上大幅提升了基线模型的分数。 抽取式文本摘要目前在英文上已经取得了很好的性能，这主要得益于大规模预训练语言模型和丰富的标注语料。但是对于其他小语种语言，目前很难得到大规模的标注数据。 中国科学院信息工程研究所和微软亚洲研究院联合提出一种是基于 Zero-Shot 的多语言抽取式文本摘要模型。具体方法是使用在英文上预训练好的抽取式文本摘要模型来在其他低资源语言上
伪对象选择器>!important>行内样式>id选择器>class选择器>标签选择器>通配选择器>继承
作者：@fengyoung 于2015小光棍节 原文：http://www.wbrecom.com/?p=588 社交媒体（Social Media）相对于传统互联网媒体的最大区别是通过建立人与人之间
来源：机器之心本文约2500字，建议阅读5分钟本文介绍了基于神经标签搜索情况下，中科院和微软亚研的实验进展。 这项研究旨在解决零样本下法语、德语、西班牙语、俄语和土耳其语等多语种的抽取式摘要任务，并在多语言摘要数据集 MLSUM 上大幅提升了基线模型的分数。 抽取式文本摘要目前在英文上已经取得了很好的性能，这主要得益于大规模预训练语言模型和丰富的标注语料。但是对于其他小语种语言，目前很难得到大规模的标注数据。 中国科学院信息工程研究所和微软亚洲研究院联合提出一种是基于 Zero-Shot 的多语言抽取式文本
是浏览器处理冲突的一个能力,如果一个属性通过两个相同权重选择器设置到同一个元素上，那么这个时候一个属性就会将另一个属性层叠掉
注意：给**"a"标签指定样式时，只能用a{样式声明}，**不能通过父子级关系来指定样式，因为浏览器默认给"a"标签指定了样式，权重大于继承的
内嵌样式 > 内部样式表 > 外联样式表。其实这个基本可以忽视之，大部分情况下 CSS 代码都是使用外联样式表。
推荐系统主要解决的是信息过载问题，目标是从海量物品筛选出不同用户各自喜欢的物品，从而为每个用户提供个性化的推荐。推荐系统往往架设在大规模的业务系统之上，不仅面临着用户的不断增长，物品的不断变化，而且有着全面的推荐评价指标和严格的性能要求（Netflix 的请求时间在 250 ms 以内，今日头条的请求时间在 200ms 以内），所以推荐系统很难一次性地快速计算出用户所喜好的物品，再者需要同时满足准确度、多样性等评价指标。
长尾分布各位肯定并不陌生，指的是少数几个类别却有大量样本，而大部分类别都只有少量样本的情况，如下图所示
有时也叫做 类型选择器 或者是 元素选择器，因为它在文档中选择的是 HTML 标签/元素。
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