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Fabric.js 上划线、中划线(删除线)、下划线🎭

在 HTML 也好,Word 也好,基本都有下划线删除线(中划线)。 Fabric.js 作为一个老牌 canvas 库,当然也提供中划线和下划线配置啦,除此之外还提供了上划线配置。...初始化时设置 这是上划线、中划线和下划线文档: - 上划线 overline - 中划线 linethrough - 下划线 underline <canvas id="c" width="300"...styles 第一个元素 key 为 0 意思是第一行,行号下标从0开始。...其实动态设置上划线、中划线和下划线操作都是一样,唯一要变就是属性名。 我以中划线为例,之后上划线和下划线只需改个属性名。...linethrough 逻辑如下 获取当前选中文字 如果没选中就不做任何操作 如果选中了,判断是否进入编辑状态 编辑状态 获取当前被选中文字中划线状态 如果被选中文字设置了中划线,就把中划线取消掉

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(详解)背包问题中套路

一、概述 背包问题是一类比较 特殊动态规划 问题,这篇文章侧重点会在答案推导过程上,我们还是会使用之前提到解动态规划问题四个步骤来思考这类问题。...在讲述背包问题之前,首先提及一下,背包类动态规划问题和其他动态规划问题不同之处在于,背包类动态规划问题会选用值来作为动态规划状态,你可以回顾下之前我们讨论过动态规划问题,基本上都是利用数组或者是字符串下标来表示动态规划状态...针对背包类问题,我们依然可以 画表格 来辅助我们思考问题,但是背包类问题有基本雏形,题目特征特别明显,当你理解了这类问题解法后,遇到类似问题基本上不需要额外辅助就可以给出大致解法,这也就是说,学习背包类问题是一个性价比很高事情...求出最大总价值 话不多说,我们还是按之前分析四步骤来看看这个问题: 问题拆解 我们要求解问题是 “背包能装入物品最大价值”,这个问题结果受到两个因素影响,就是背包大小,以及物品属性(包括大小和价值...还有一类背包问题,物品可以被选多次或者 0 次,这类问题我们称为 完全背包问题,这类背包问题和 01 背包问题很类似,略微不同在于,在完全背包问题中,状态 dp[i][j] 依赖是 dp[i - 1

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笔试题中陷阱在哪

其实技术万变不离其中,最核心关键点,也就是我们常听到底层逻辑,都是相对不变。比如计算机几大要素:CPU、内存、IO设备等等。而编程语言也是一样。2.1 以Java为例,什么是基础?...新手入门,首先该会用知识都不能少,即前面提到那些,另外还需要避开一些坑地方这些坑往往和常识相违背,容易对新手造成困扰。3. 我是新手吗?...程序员思维里,这句话读“二种人”因为 10 是 二进制 2----记住读过书,走过路,遇过的人这些就构成了你的人生格局4....笔试陷阱下面我们给出一些示范注意,他们在 Java 语言里与我们所了解常识都格格不入4.1 认识小数四则运算有同学看到这里就炸了你是侮辱我智商吗?小学四年级题你考我?...+308因此建议大部分开发者,搞不清楚就只用double就行了----讲完以上问题可以发现很多问题看似简单但在程序界,有着完全不同理解这就是普通人和程序员思维上最大不同你眼界决定你格局更多时候困住你不是你眼前一切而是你目光所及之处

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​【Python】单下划线与双下划线区别

Python用下划线作为前缀和后缀指定特殊变量和定义方法,主要有如下四种形式: 单下划线(_) 名称前下划线(如:_name) 名称前下划线(如:__name) 名称前后下划线(如:__init...__) 单下划线(_) 只有单划线情况,主要有两种使用场景: 1、在交互式解释器中,单下划线“_”代表是上一条执行语句结果。...如果单下划线前面没有语句执行,交互式解释器将会报单下划线没有定义错误。也可以对单下划线进行赋值操作,这时单下划线代表赋值结果。但是一般不建议对单下划线进行赋值操作,因为单下划线内建标识符。...,完全能够理解上述四种下划线所表示意义。...名称前下划线:以双下划线开头属性、方法表示避免父类属性和方法被子类轻易覆盖,一般不建议这样定义属性和方法,除非你自己将要做什么。

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python 类中下划线和双下划线

一般约定以单下划线”"开头函数为模块私有的,也就是说"from moduleName import * “将不会引入以单下划线”"开头函数。...,因为双下划线开头属性在运行时会被"混淆”(mangling)。..._person__Id) Bruce.infoma() 输出运行结果: 430 #通过使属性_Id名前增加了单下划线和类名person来实现属性可调用 1 双下划线另一个重要目地是,避免子类对父类同名属性冲突...,由于没有定义 _ init 函数,将调用父类 _ init_ _,但是由于双下划线"混淆"效果,"self....“_”:双下划线表示是私有类型变量。只能是允许这个类本身进行访问了,连子类也不可以,这类属性在运行时属性名会加上单下划线和类名。

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WordPress去除后台标题中后缀!

WordPress后台标题(title)默认后缀显示-WordPress,如果想隐藏这个后缀,可以将下面代码添加到当前主题functions.php中,即可删除这个后缀: 1.去除后台标题中“- WordPress...// 去除后台标题中“—— WordPress” add_filter('admin_title', 'zm_custom_admin_title', 10, 2); function zm_custom_admin_title...($admin_title, $title){ return $title.' ‹ '.get_bloginfo('name'); } 2.去除登录标题中“- WordPress”PS:隐藏后台其它明显与...WordPress相关字样和图标 // 隐藏后台标题中“WordPress” add_filter('login_title', 'zm_custom_login_title', 10, 2); function...change_footer_version() {return '';} add_filter( 'update_footer', 'change_footer_version', 9999); 5.移除WordPress仪表盘中项目

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python变量前下划线(私有变量)和双下划线

1.单下划线变量前下划线表示表面上私有 ,但是其实这样实例变量外部是可以访问,但是,按照约定俗成规定,当你看到这样变量时,意思就是,“虽然我可以被访问,但是,请把我视为私有变量,不要随意访问...2.双下划线变量前下划线表示真正私有,实际上私有,只有内部可以访问,外部不能访问。...3.其他(如:init):名称前后下划线是一种惯例,对Python系统来说,这将确保不会与用户自定义名称冲突。通常,你将会覆写这些方法,并在里面实现你所需要功能,以便Python调用它们。...例如,当定义一个类时,你经常会覆写“init”方法总结:前面单下划线_var变量所在模块/类以外地方也能访问该变量,但最好不要前面双下划线__privateVar变量所在模块/类以外地方不能访问该变量...,这是私有变量前后双下划线如__name__和__init__Python内置特殊变量,哪儿都可以访问示例:class MyName: _name = "WinerChan111" # 伪私有变量

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Python下划线详解

本文将讨论Python中下划线(_)字符使用方法。我们将会看到,正如Python中很多事情,下划线不同用法大多数(并非所有)只是常用惯例而已。...单下划线(_) 通常情况下,会在以下3种场景中使用: 1、在解释器中:在这种情况下,“_”代表交互式解释器会话中上一条执行语句结果。...名称前下划线(如:_shahriar) 程序员使用名称前下划线,用于指定该名称属性为“私有”。这有点类似于惯例,为了使其他人(或你自己)使用这些代码时将会知道以“_”开头名称只供内部使用。...名称前下划线(如:__shahriar) 名称(具体为一个方法名)前双下划线(__)用法并不是一种惯例,对解释器来说它有特定意义。Python中这种用法是为了避免与子类定义名称冲突。...Python文档指出,“__spam”这种形式(至少两个前导下划线,最多一个后续下划线任何标识符将会被“_classname__spam”这种形式原文取代,在这里“classname”是去掉前导下划线的当前类名

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a标签,下划线操作

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 a标签当如下时,不显示下划线 没链接a标签 这种情况如何添加下划线呢 值 描述 none 默认。定义标准文本。...underline 定义文本下一条线。 overline 定义文本上一条线。 line-through 定义穿过文本下一条线。 blink 定义闪烁文本。...元素最重要属性是 href 属性,它指示链接目标。...在所有浏览器中,链接默认外观是: 未被访问链接带有下划线而且是蓝色 已被访问链接带有下划线而且是紫色 活动链接带有下划线而且是红色 那么a标签有href时候如何去掉下划线呢 a:link...{ text-decoration:none; /* 指正常未被访问过链接*/ } a:visited{ text-decoration:none; /*指已经访问过链接

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Python下划线作用

单前导下划线 _var是一个Python命名约定,表示这个名称是供内部使用。 它通常不由Python解释器强制执行,仅仅作为一种对程序员提示。2....单末尾下划线 var_单个末尾下划线(后缀)是一个约定,用来避免与Python关键字产生命名冲突;像class或def这样名称已经被一个关键字所占用,附加一个下划线来解决命名冲突。3....双前导下划线 __varPython解释器自动在这种双下划线私有方法或者私有属性前面加上了 _类名 ,所以使用原定义变量名和方法名访问不了变量和方法, 在规范上,这种双下划线私有方法和私有属性是不应该在外部访问...双前导和双末尾下划线 _var_Python保留了有双前导和双末尾下划线名称,用于特殊用途。...这样例子有,__init__对象构造函数,或__call__ --- 它使得一个对象可以被调用,所以尽量不用这种表示方式,以免和python冲突。5.单下划线 _某个变量是临时或无关紧要

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a标签下划线

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。...问题来源描述 在使用Vuxtabbar组件,发现底部导航文字会有下划线,用chrome开发者工具去找到该标签,发现就是一个span,利用各种CSS手段去删除下划线,都不起作用,但是删除这个span标签文字就消失了...,span样式里面也没有出现让其产生下划线样式,绞尽脑汁去想各种CSS或者是JS能让span控件产生下划线东西,一点头绪都没有。...后面想想唯一可能性就是a标签了,于是往上去找span父标签,最后还是找到了a标签,只是这个a标签包含了很多东西,比如 icon图标、文字描述等,只是我习惯性去定位到产生下划线最近标签,因为下划线是...a 作用,恰好效果跟span标签很贴近,给人错觉就是下划线是span标签产生,所以不管我怎么修改span标签样式,都不起任何作用。

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Normalization在CTR问题中迷之效果!

, 是关于正则化探讨, 作者发现在不同阶段对数据进行不同正则化操作会有非常大影响,在正确位置进行正确正则化操作可以为模型带来巨大提升, 本文一共两块内容,第一块介绍LayerNorm以及BatchNorm...本文通过大量系统实验,给出了结论:没有,还有更好方案, 本文通过在CTR模型不同地方加入不同正则化策略(BatchNorm,LayerNorm等),最终取得了非常好效果。...简化版LayerNorm 我们把bias以及gain同时删除,得到精简版LayerNorm, image.png , 其中, image.png , 在大量实验中,我们发现简化版本LayerNorm...并没有什么性能损失,相反还可以取更好效果。...我们把初始化方案应用到更加复杂网络结构上也都取得了更好效果;也就是说这种Normalization方案可以扩充到其他所有最新网络结构上; 小结 从上面的内容来看,Normalization对于模型帮助是非常大

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Python中下划线

_用于临时变量 _可以作为一个临时变量,用来接收各种没什么用变量,这种用法多见于各种生成器产生数据时,有的时候生成器返回数据我们只需要用到其中部分变量,那么那些没有用到同时在赋值时不能缺少变量就可以用..._接收,除此以外,单下划线在python中会默认与上一次运算过程中非None结果保存下来(注意赋值语句相当于None,与C语言区分开),有点类似于计算器ans功能: >>> 2+2 4 >>> a=..._var用于保护变量 保护变量是指那些程序员约定俗成,作为调用细节不需要操作者关心一些变量,这些变量python解释器不做访问限制,但是因为这些变量缺失并不会对我们调用函数带来什么困难,如果直接导入还存在干扰我们命名空间可能...当然,python社区并不希望我们使用from XXX import *这种通配导入方法,因为这样导入很容易影响到我们命名空间(尽管去除了保护变量) 一般来说,突破保护属性方法有两种: 一种是将保护属性加入到...当然这种改写机制也并非真正含义上私有,python中不存在绝对私有的变量,只是通过这种改写方式告诉我们,这段程序主人不希望我们变动私有属性值。

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时序问题中不得了特征。

时间序列周期性特征 简介 在时间序列问题中,周期特征是异常重要,例如: 地铁流量预测中周期性,每周一到周五早上地铁流量就特别大,但是到了周末人就比较少; 股票涨跌预测问题中,在节假日之前,例如国庆等...,白酒等股价就会有提升; 在降雨量预测中,每年某些时节,降雨量就会大幅提升; 在电量预估问题中,因为夏天温度较高原因,每年夏天用电量会大幅提升; .........上面这些在某些固定时间点周而复始出现某种现象,我们一般称之为周期性,那么在时间序列问题中,我们如何捕捉这些周期性呢? 此处我们介绍两种常见周期性特征。...周期性indicators:适合于观测较少情况,比如每周观测一次周期; 傅里叶特征:适合于存在许多观测周期,比如每年每日观测周期; 时间周期特征 01周期性indicators 周期性indicators...如果我们把这些sine和cosine曲线加入到我们训练集合中,往往可以取得不错帮助,尤其是对于线性类模型。

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分类问题中维度诅咒(下)

维度诅咒另一个效果是,这种稀疏性在搜索空间上不是均匀分布。事实上,围绕原点(在超立方体中心)数据比搜索空间角落中数据稀疏得多。这可以理解如下: 设想一个表示2D特征空间单位正方形。...特征空间平均值是该单位正方形中心,并且距离该中心单位距离内所有点都在内切单位正方形单位圆内。不在此单位圆内训练样本会更接近搜索空间角落而不是其中心。...一个有趣问题是,当我们增加特征空间维度时,圆(超球面)体积相对于正方形(超立方体)体积如何变化。维度d单位超立方体体积总是1 ^ d = 1。...这种令人惊讶且违背直觉观察部分地解释了与分类中维度诅咒相关联问题:在高维空间中,大多数训练数据驻留在限定特征空间超立方体角落中。...遗憾是,没有固定规则来定义在分类问题中应该使用多少个特征。事实上,这取决于可用训练数据量,决策边界复杂性以及所使用分类器类型。

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