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未知大小父元素设置居中

当提到web设计居中元素时。关于被居中元素和它父元素信息,你知道越多就越容易设置。那么假如当你不知道任何信息?居中也是可设置。...以下这些方法不太全面,现做补充。 1) 居中元素外 包裹table-cell,设置table-cell只是让table-cell元素table-cell居中。...2)table添加tr,td前要先添加tbody。 ---- 困难:不知道子元素宽高 当你不知道待居中子元素尺寸时,设置子元素居中就变得困难了。 ?...那么这个ghost元素是一个无语意元素?不,它是一个pseudo元素。 ? 我要告诉你是这个ghost元素技巧是更好方式并且应该是你想要居中技巧近些年来。...最好做法是父元素设置font-size:0 并在子元素设置一个合理font-size。

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SwiftUI 实现视图居中若干种方法

欢迎大家 Discord 频道[2] 中进行更多地交流将某个视图父视图中居中显示是一个常见需求,即使对于 SwiftUI 初学者来说这也并非难事。...即使文本宽度超出了 HStack 给出建议宽度,但 HStack 布局时,仍会保留其最小厚度,导致下图上方文本无法充分利用矩形视图宽度。解决方法为:Spacer(minLength: 0)。...当然,你也可以利用 Spacer 这个特性,控制 Text HStack 可使用宽度。...请阅读 SwiftUI 專欄 #4 Color 不只是顏色[3] ,掌握有关 Color 更多内容对齐指南上节,我们通过填充物让 Text 实现了左右居中。...上下居中则是利用了 HStack 对齐指南默认设定( .center )实现。本节,我们将完全通过对齐指南来实现居中操作。

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WebWorker 文本标注应用

作者:潘与其 - 蚂蚁金服前端工程师 - 喜欢图形学、可视化 之前数据瓦片方案介绍,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地图交互(缩放、平移、旋转)。...但是本文介绍针对 Polygon 要素文本标注方案,将涉及复杂多边形难抵极运算,如果不放在 WebWorker 运算将完全卡死无法交互。...path=/story/textlayer--polygon-feature 首先我们来看看如何确定一个多边形文本标注锚点,即难抵极计算方法。...我们例子,当主线程请求 WebWorker 返回当前视口包含数据瓦片时,WebWorker 会计算出瓦片包含 Polygon 要素难抵极,不影响主线程交互: // https://github.com...因此 Mapbox 做法是合并多条请求,主线程维护一个简单状态机: /** * While processing `loadData`, we coalesce all further

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【前端笔试题】文本居中几种小技巧

前端面试或者开发总会遇到是文本居中情况及场景,这里一起总结一下。便于查找和使用。...168px; } 方法二:使用text-align body{ text-align:center; } 方法三:组合使用自动外边距和文本对齐...如果我博客对你有帮助、如果你喜欢我博客内容,请 “点赞” “评论” “收藏” 一键三连哦! 听说 点赞 的人运气不会太差,每一天都会元气满满呦!...^ _ ^ ❤️ ❤️ ❤️ 码字不易,大家支持就是我坚持下去动力。点赞后不要忘了 关注 我哦!...更多精彩内容请前往 孙叫兽博客 微信公众号【电商程序员】,分享改变自己项目。 如果以上内容有任何错误或者不准确地方,欢迎在下面 留个言。或者你有更好想法,欢迎一起交流学习~~~

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Django 获取已渲染 HTML 文本

Django,你可以通过多种方式获取已渲染HTML文本。这通常取决于你希望在哪个阶段获取HTML文本。下面就是我实际操作遇到问题,并且通过我日夜奋斗终于找到解决方案。...1、问题背景 Django ,您可能需要将已渲染 HTML 文本存储模板变量,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 HTML 文本存储模板变量:def loginfrm(request): """ 登录表单视图 """ # 渲染登录表单 HTML...然后,我们将已渲染 HTML 文本存储 context 字典。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Django获取已渲染HTML文本,然后我们可以根据需要进行进一步处理或显示。

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深度学习文本分类应用

近期阅读了一些深度学习文本分类应用相关论文(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 一个文本分类问题比赛:让 AI...传统机器学习方法 传统机器学习方法主要利用自然语言处理 n-gram 概念对文本进行特征提取,并且使用 TFIDF 对 n-gram 特征权重进行调整,然后将提取到文本特征输入到 Logistics...其中文本长度为 10,第一层卷积 kernel size 为 3(半透明黄色正方形),卷积个数为 9(Feature=9),步长为 1,因此 Length=10-3+1=8,然后进行非重叠 max-pooling...下面两篇论文提出了一些简单模型用于文本分类,并且简单模型上采用了一些优化策略。...Word Dropout Improves Robustness 针对 DAN 模型,论文提出一种 word dropout 策略:求平均词向量前,随机使得文本某些单词 (token) 失效。

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SRU模型文本分类应用

从图1和图2可以看出,一次计算需要依赖于上一次状态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(这里采用按字切词方式避免切词麻烦,并且同样能获得较高准确率)。...2:由于本次实验对比采用是定长模型,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形式进行建模(text,label),text代表问题,label代表正负情绪标签。...单向GRU/LSTM/SRU算法只能捕获当前词之前词特征,而双向GRU/LSTM/SRU算法则能够同时捕获前后词特征,因此实验采用双向序列模型。

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深度学习文本分类应用

近期阅读了一些深度学习文本分类应用相关论文(论文笔记),同时也参加了CCF 大数据与计算智能大赛(BDCI)2017一个文本分类问题比赛:让AI当法官,并取得了最终评测第四名成绩(比赛具体思路和代码参见...,非常积极}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 自动问答系统问句分类 社区问答系统问题分类: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罚金等级分类...其中文本长度为10,第一层卷积kernel size为3(半透明黄色正方形),卷积个数为9(Feature=9),步长为1,因此Length=10-3+1=8,然后进行非重叠max-pooling(...下面两篇论文提出了一些简单模型用于文本分类,并且简单模型上采用了一些优化策略。...6.1.4 Word Dropout Improves Robustness 针对DAN模型,论文提出一种word dropout策略:求平均词向量前,随机使得文本某些单词(token)失效。

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向量化与HashTrick文本挖掘预处理体现

前言 文本挖掘分词原理),我们讲到了文本挖掘预处理关键一步:“分词”,而在做了分词后,如果我们是做文本分类聚类,则后面关键特征预处理步骤有向量化或向量化特例Hash Trick,本文我们就对向量化和特例...词袋模型首先会进行分词,分词之后,通过统计每个词文本中出现次数,我们就可以得到该文本基于词特征,如果将各个文本样本这些词与对应词频放在一起,就是我们常说向量化。...,输出,左边括号第一个数字是文本序号,第2个数字是词序号,注意词序号是基于所有的文档。...而每一维向量依次对应了下面的19个词。另外由于词"I"英文中是停用词,不参加词频统计。 由于大部分文本都只会使用词汇表很少一部分词,因此我们词向量中会有大量0。...Hash Trick 大规模文本处理,由于特征维度对应分词词汇表大小,所以维度可能非常恐怖,此时需要进行降维,不能直接用我们上一节向量化方法。而最常用文本降维方法是Hash Trick。

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向量化与HashTrick文本挖掘预处理体现

关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】:排名第一 【机器学习】:排名第二 【Python】:排名第三 【算法】:排名第四 前言 文本挖掘分词原理),我们讲到了文本挖掘预处理关键一步:“分词...词袋模型首先会进行分词,分词之后,通过统计每个词文本中出现次数,我们就可以得到该文本基于词特征,如果将各个文本样本这些词与对应词频放在一起,就是我们常说向量化。...,输出,左边括号第一个数字是文本序号,第2个数字是词序号,注意词序号是基于所有的文档。...而每一维向量依次对应了下面的19个词。另外由于词"I"英文中是停用词,不参加词频统计。 由于大部分文本都只会使用词汇表很少一部分词,因此我们词向量中会有大量0。...Hash Trick 大规模文本处理,由于特征维度对应分词词汇表大小,所以维度可能非常恐怖,此时需要进行降维,不能直接用我们上一节向量化方法。而最常用文本降维方法是Hash Trick。

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