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P不能做div的父元素?

P和div同为块元素,为什么P不能做div的父元素? 执行结果: 可以在控制台看到这样一段信息: div像一条分割线一样,把无辜的 P标签 一分为二 是什么原因导致的呢?...W3C这样说:“ 如果你这样做,将会严重违反P的语义 ” 解决方法暂时没有 于是我找到了块级元素和内联元素的嵌套规则,如下: 最基本:内联不能嵌套块级,块级可以嵌套内联元素 div>.../span> 错误(内联嵌套块级) 有几个特殊的块级元素只能包含内嵌元素,不能再包含块级元素 这几个特殊的标签是:h1、h2、h3、h4、h5、h6、p、dt。...所以说p里面不能嵌套div,就是我犯的错误。...块级元素与块级元素并列、内联元素与内联元素并列 div>p>p>div>  正确 div>< /span

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    Android P 中的新文本特性

    由开发推广专员 Florina Muntenescu 和 Android 文本技术主管 Siyamed Sinir 发布 在 “What’s new in Android P Beta” 中我们已经谈到...为解决这一问题,在 Android P 中,以及作为 Jetpack 的一部分,我们推出了一个新的 API: PrecomputedText。...△ 在 Android P 中放大文本 我们想让用户在所有 app 中都拥有相同的体验,无论是在定制窗口小部件中还是在定制文本呈现时,我们设置了一个放大器窗口小部件,因此附加在窗口上的任何视图可以利用该部件...△ Android P 中的 Smart Linkify 为提高 app 的性能,可以将链接的生成及应用工作放到后台线程中。 ?...在 Android P 及 Jetpack 中,我们增加了三个属性及其相应方法,以弥合由设计者与开发者工作方式的不同带来的分歧。

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    WebWorker 在文本标注中的应用

    作者:潘与其 - 蚂蚁金服前端工程师 - 喜欢图形学、可视化 在之前数据瓦片方案的介绍中,我们提到过希望将瓦片裁剪放入 WebWorker 中进行,以保证主线程中用户流畅的地图交互(缩放、平移、旋转)。...但是本文介绍的针对 Polygon 要素的文本标注方案,将涉及复杂的多边形难抵极运算,如果不放在 WebWorker 中运算将完全卡死无法交互。...(p1.y + p2.y); } return sum; } 根据环的方向计算,需要确保 exterior ring 在 interior 之前,在寻找难抵极时只使用 exterior...在我们的例子中,当主线程请求 WebWorker 返回当前视口包含的数据瓦片时,WebWorker 会计算出瓦片包含的 Polygon 要素的难抵极,不影响主线程的交互: // https://github.com...因此 Mapbox 的做法是合并多条请求,在主线程中维护一个简单的状态机: /** * While processing `loadData`, we coalesce all further

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    GNE预处理技术——把 div 标签中的正文转移到 p 标签中

    摄影:产品经理 买单:kingname 大部分的新闻网站,其新闻正文是在 p 标签中的。所以 GNE 在统计文本标签密度时,会考虑 p 标签的数量和 p 标签中文本的数量。 ?...但是也有一些网站,他们的新闻正文是在 div 标签中的,这种情况下,这些 div 标签就会干扰文本标签密度的计算。 ? div 标签在 HTML 页面布局时有很大的作用,不能随意改动。...但是,如果一个 div 标签它下面只有文本,没有任何子标签,那么这个 div 标签和 p 标签没有什么本质区别。这种情况下,可以把这些 div 标签转换为 p 标签。...其中, node.getchildren()用于获取当前节点的所有直接子节点。 整个修改 div 标签的过程,会直接修改Element 对象,不需要返回。...GNE 的其他关键技术,将会在接下来的文章中逐一放出,你也可以点击下方阅读原文,跳转到 GNE 的 Github 主页,提前阅读项目源代码。 未闻Code PYTHON干货日更

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    在未知大小的父元素中设置居中

    当提到在web设计中居中元素时。关于被居中的元素和它父元素的信息,你知道的越多就越容易设置。那么假如当你不知道任何信息?居中也是可设置的。...以下的这些方法不太全面,现做补充。 1) 在待居中元素外 包裹table-cell,设置table-cell只是让table-cell中的元素在table-cell中居中。...2)table中在添加tr,td前要先添加tbody。 ---- 困难的:不知道子元素的宽高 当你不知道待居中子元素的尺寸时,设置子元素居中就变得困难了。 ?...Tables和常规的块级div相比确实有一些不同的地方。比如100%width,table会根据table里的内容伸展table的宽度,然而默认情况下块级元素会伸展它的宽度为父元素的宽度。...最好的做法是在父元素中设置font-size:0 并在子元素中设置一个合理的font-size。

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    css 对元素在文档中的排列的影响

    文档中元素的排列主要是根据层叠关系进行排列的;   形成层叠上下文的方法有:     1)、根元素     2)、position 的属性值为: absolute | relative,且 z-index...touch 的元素; z-index   z-index 只使用于定位的元素,对非定位元素无效,它可以被设置为正整数、负整数、0、auto;如果一个定位元素没有设置 z-index ,那么默认为 auto...;   元素的 z-index 值只在同一个层叠上下文中有意义。...如果父级层叠上下文的层叠等级低于另一个层叠上下文的,那么它 z-index 设的再高也没用; 层叠顺序   层叠顺序(层叠次序、堆叠顺序)描述的是元素在同一个层叠上下文中的顺序规则,从底部开始,共有七种层叠顺序...,相对的还有 IFC (inline Formattion Context) 内联格式化上下文;   一个 BFC 的范围包含创建该上下文元素的所有子元素,但不包括创建的新 BFC 的子元素的内部元素;

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    在 Django 中获取已渲染的 HTML 文本

    在Django中,你可以通过多种方式获取已渲染的HTML文本。这通常取决于你希望在哪个阶段获取HTML文本。下面就是我在实际操作中遇到的问题,并且通过我日夜奋斗终于找到解决方案。...1、问题背景在 Django 中,您可能需要将已渲染的 HTML 文本存储在模板变量中,以便在其他模板中使用。例如,您可能有一个主模板,其中包含内容部分和侧边栏。...以下是一个示例代码,展示了如何在视图中将已渲染的 HTML 文本存储在模板变量中:def loginfrm(request): """ 登录表单视图 """ # 渲染登录表单 HTML...然后,我们将已渲染的 HTML 文本存储在 context 字典中。最后,我们使用 render() 函数渲染主模板,并传入 context 字典作为参数。...这些方法可以帮助我们在Django中获取已渲染的HTML文本,然后我们可以根据需要进行进一步的处理或显示。

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    深度学习在文本分类中的应用

    近期阅读了一些深度学习在文本分类中的应用相关论文(论文笔记:http://t.cn/RHea2Rs ),同时也参加了 CCF 大数据与计算智能大赛(BDCI)2017 的一个文本分类问题的比赛:让 AI...指正) 正则化 Dropout: 对全连接层的输入zz向量进行 dropout 其中 为 masking 向量(每个维度值非 0 即 1,可以通过伯努利分布随机生成),和向量z进行元素与元素对应相乘...,让r向量值为 0 的位置对应的z向量中的元素值失效(梯度无法更新)。...这样是为了当前词的同义词列表中的距离较远 (ss较大) 的同义词被选的概率更小。 论文实验设置:p=0.5,q=0.5。...Word Dropout Improves Robustness 针对 DAN 模型,论文提出一种 word dropout 策略:在求平均词向量前,随机使得文本中的某些单词 (token) 失效。

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    深度学习在文本分类中的应用

    近期阅读了一些深度学习在文本分类中的应用相关论文(论文笔记),同时也参加了CCF 大数据与计算智能大赛(BDCI)2017的一个文本分类问题的比赛:让AI当法官,并取得了最终评测第四名的成绩(比赛的具体思路和代码参见...,非常积极}中的哪一类 新闻主题分类:判断新闻属于哪个类别,如财经、体育、娱乐等 自动问答系统中的问句分类 社区问答系统中的问题分类:多标签分类,如知乎看山杯 更多应用: 让AI当法官: 基于案件事实描述文本的罚金等级分类...(每个维度值非0即1,可以通过伯努利分布随机生成),和向量\(z\)进行元素与元素对应相乘,让\(r\)向量值为0的位置对应的\(z\)向量中的元素值失效(梯度无法更新)。...这样是为了当前词的同义词列表中的距离较远(\(s\)较大)的同义词被选的概率更小。 论文实验设置: \(p=0.5, q=0.5\)。 4....6.1.4 Word Dropout Improves Robustness 针对DAN模型,论文提出一种word dropout策略:在求平均词向量前,随机使得文本中的某些单词(token)失效。

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    SRU模型在文本分类中的应用

    从图1和图2可以看出,一次计算需要依赖于上一次的状态s计算完成,因此作者修改网络结构为图3,类似于gru网络,只包含forget gate和reset gate,这两个函数可以在循环迭代前一次计算完成,...实验之前首先对文本按单词进行分词,然后采用word2vec进行预训练(这里采用按字切词的方式避免的切词的麻烦,并且同样能获得较高的准确率)。...2:由于本次实验对比采用的是定长模型,因此需要对文本进行截断(过长)或补充(过短)。 3:实验建模Input。...本次实验采用文本标签对的形式进行建模(text,label),text代表问题,label代表正负情绪标签。...参考文献 TRAINING RNNS AS FAST AS CNNS(https://arxiv.org/pdf/1709.02755.pdf) 原文链接:https://www.jianshu.com/p/

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    在 Vue3 中实现飘逸的元素拖拽

    的事件有一定的了解,我也是在最近的工作中才重新拾起了这块内容,通过在 Vue3 这种声明式编程风格的框架中把元素拖拽一次讲清楚。...元素的位置和移动 在实现元素拖拽我们使用 mouse 事件,在 mouse 事件的回调函数中可以得到当前事件发生时元素的位置,对应的属性是 MouseEvent 中的 clientX 和 clientY...定义三组坐标 分别定义用来记录元素初始位置的一组坐标(originalPosition)、元素被按下时指针在元素上的坐标(mousedownOffset)和元素在移动时实时更新的一组坐标(elementPosition...y: 10, }) 元素被按下时指针在元素上的坐标,原点位于被拖拽元素的左上角,通过按下时指针的坐标 - 元素初始的偏移位置得到: const mousedownOffset = reactive(...elementPosition,2号点表示指针按下时的坐标,当原点是1号点时在图中的2号点表示 mousedownOffset; 注册 mousedown 事件 在实现元素拖拽时,仅需要给被拖拽的元素添加

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    文本分类(下)-卷积神经网络(CNN)在文本分类上的应用

    1 简介 原先写过两篇文章,分别介绍了传统机器学习方法在文本分类上的应用以及CNN原理,然后本篇文章结合两篇论文展开,主要讲述下CNN在文本分类上的应用。...模型结构 在短文本分析任务中,由于句子句长长度有限、结构紧凑、能够独立表达意思,使得CNN在处理这一类问题上成为可能,主要思想是将ngram模型与卷积操作结合起来 2.1 输入层 如图所示,输入层是句子中的词语对应的...wordvector依次(从上到下)排列的矩阵,假设句子有 n 个词,vector的维数为 k ,那么这个矩阵就是 n × k 的(在CNN中可以看作一副高度为n、宽度为k的图像)。...我们以上图为例,图上用红色标签标注了5部分,结合这5个标签,具体解释下整个过程的操作,来看看CNN如何解决文本分类问题的。...(经典方法和CNN) - 简书 文本分类(上)- 基于传统机器学习方法进行文本分类 - 简书 CNN在中文文本分类的应用 - 代码王子 - 博客园 卷积神经网络(CNN)在句子建模上的应用 | Jey

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    分享 8 种在 CSS 中隐藏元素的方法

    在本文中,我们将分享8 种在 CSS 中隐藏元素的方法,每种方法都有优点和注意事项。 1. Opacity and Filter: Opacity 隐藏元素最简单的方法之一是调整其不透明度。...例如: .element { visibility: hidden; } 默认情况下,辅助技术仍然可以访问隐藏元素的内容,因此考虑对可访问性的影响非常重要。...Hidden Attribute 在 HTML 中,我们有隐藏属性,可以将其添加到任何元素以隐藏它。当存在hidden属性时,浏览器应用其默认样式,相当于设置display:none。...例如: p hidden>Hidden contentp> 当使用不允许样式更改的内容管理系统时,此属性非常有用。但是,它与使用 display :none有相同的优点和限制。 5....Using z-index z-index 属性控制 z 轴上元素的堆叠顺序。通过为覆盖元素分配更高的 z-index 值,我们可以在视觉上隐藏其下方的元素。

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    文本分类(下) | 卷积神经网络(CNN)在文本分类上的应用

    1、简介 原先写过两篇文章,分别介绍了传统机器学习方法在文本分类上的应用以及CNN原理,然后本篇文章结合两篇论文展开,主要讲述下CNN在文本分类上的应用。...模型结构 在短文本分析任务中,由于句子句长长度有限、结构紧凑、能够独立表达意思,使得CNN在处理这一类问题上成为可能,主要思想是将ngram模型与卷积操作结合起来。...2.1.输入层 如图所示,输入层是句子中的词语对应的wordvector依次(从上到下)排列的矩阵,假设句子有 n 个词,vector的维数为 k ,那么这个矩阵就是 n × k 的(在CNN中可以看作一副高度为...我们以上图为例,图上用红色标签标注了5部分,结合这5个标签,具体解释下整个过程的操作,来看看CNN如何解决文本分类问题的。 4.1....(经典方法和CNN) - 简书 文本分类(上)- 基于传统机器学习方法进行文本分类 - 简书 CNN在中文文本分类的应用 - 代码王子 - 博客园 卷积神经网络(CNN)在句子建模上的应用 | Jey

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