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不懂设计的产品不是好开发

background color是应用在屏幕背景上，在UI组件的后面的颜色。error color是应用在组件上以突出错误的颜色。通常情况下，这些颜色与品牌没有关联。...浅色主题的主变色可以浅一些或深一些（500±200），而对于深色主题，建议使用500。...标题6是最小的标题，用于应用栏和对话框的标题。Headline5用于对话框中的大文本。其余的标题可以用来突出简短和重要的文本和数字。 Subtitles比Headlines要小。它们用于列表中的内容。...Flutter中默认的材料文本样式是BodyText2。BodyText1可用于强调通常为BodyText2的文本。 Caption和Overline是最小的样式，用于注释，如图像标题，图表图例。...截至目前，材料图标有五种不同的主题：填充、锐利、圆形、轮廓和双色。Flutter支持填充、圆形、勾勒和锐利的风格。

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React之Hooks基础

目录 1、Hooks解决了什么问题 2、useState 2.1 状态的读取和修改 2.2 组件的更新过程 2.3 使用规则 3、useEffect 3.1 基础使用 ---- Hooks是一套能够使函数组件更强大...组件的状态逻辑复用 组件的逻辑复用在hooks出现之前，react先后尝试了 mixins混入，HOC高阶组件，render-props等模式但是都有各自的问题，比如mixin的数据来源不清晰，高阶组件的嵌套问题等等...接下来我们看看如何useState给我们的函数式组件提供状态。 然后大家就可以打开浏览器去体验一下这个修改操作了。...[count, setCount]，这里的写法是一个解构赋值，userState返回值是一个数据，里面的面子可以自定义，但是顺序不可以替换。...3.1 基础使用 我们做一个小案例，我想在我们修改数据之后，把count 最新值放到页面标题中去，那它其实已经脱离我们的这个函数了，它其实做了一个dom 操作。那它就显然是副作用啦。 看看浏览器。

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谷歌 Flutter 1.17 发布

更新了Material DatePicker小部件 此DatePicker版本包括新的视觉效果，以匹配更新的“材料”准则以及新的文本输入模式。...来自Animations包的Container转换的示例 在“实现运动”博客文章中，材料设计团队定义了四个过渡模式，用于描述组件和全屏视图之间的动画：容器变换，共享轴，淡入和淡入。...尽管这些动画在Flutter中始终可用，但是Animations软件包使实现它们变得相当容易。将它们放到您的应用中，今天就让您的用户满意！...实质性文本比例：使Flutter文本主题现代化 在此版本中，Flutter团队完成了2018 Material Design规范的Type Scale部分的实现，同时没有破坏现有的Flutter应用程序...请注意，TextStyles所谓的body1和body2在材料设计规范被称为bodyText1和bodyText2颤振的TextThemeAPI。

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前端|关于前端网页设计的属性及标题

其次，HTML属性也包含小写属性的提示与始终为属性值加引号，如下 ? 2、HTML标题 如上所说定义标题的开始，且为最大标题。...搜索引擎使用标题为您的网页的结构和内容编制索引。因为我们可以通过标题来快速浏览的网页，所以用标题来呈现文档结构是很重要的。...应该将 h1 用作主标题（最重要的），其后是 h2（次重要的），再其次是 h3，以此类推。 标题中也有其他指令，如下 ?...3、总结 设计属性以及标题的设定是网页设计中必不可少的一部分，虽不是最重要的，却是我们必须得掌握熟练应用的。学号此类基础使我们走在前端路上最好的垫脚石。...主 编 | 张祯悦 责 编 | 陈宇杰 where2go 团队

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SEO-长尾词与分词技术

大邑 白岩寺 自驾 成都 网站建设 价格怎么样 3.存在标题和内容中  搜索量非常少，并且不稳定。 成都网站建设价格怎么样？...长尾关键词写在哪里（长尾词优化方法） 1.把长尾词包含到你的文章标题中、文章描述中、文章内容中 对于职业SEO来说，长尾词也是很看中的，所以，写文章的时候，就把长尾词添加到文章中，充分发挥长尾词的优势。...外链（长尾词的外链）  在发外链的时候，不管什么类型的外链（视频，论坛，博客，B2B等），都可以带上长尾词，同样的，通过长尾词跳到我们的站。 分词技术 分词技术主要运用在文章标题跟文章内容里面。...主关键词：成都网站建设 分词效果：成都 网站 建设 标题就可以写成：成都附近哪里有做网站或者建设网站的公司啊？...标签的内容中不要出现引号“” 标题中有分割的时候，一般用 “ , ”“ _”“|”

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SCI写作专题第八期：Abstract和Title

Abstract被视为论文的缩影版，简要地概述论文的每个主要部分：背景，材料和方法，结果和讨论。正如Houghton（1975）所说，“Abstract可以定义为Paper中Text信息的摘要。”...01 语言逻辑 语言逻辑，即是一种连续性，意味着我们的摘要遵循一致的Story和Style，从背景信息平滑移动到结论，且在编写摘要时，使用标题中出现的关键词和短语以及稿件的关键词。...也许很少有人会阅读整篇论文，但许多人会在原始期刊，二级（摘要和索引）数据库，搜索引擎输出等其他方面阅读标题。因此，标题中的所有单词都应谨慎选择，并且必须谨慎管理彼此之间的关联。...相反地，如果只研究过一种或几种抗生素，则应在标题中单独列出。同样，如果仅测试了一种或几种细菌，则应将它们也单独列在标题中。...以上标题，虽然比一开始的会更容易被接受，但它们并不是特别好，因为它们仍然过于笼统。如果可以定义“Action of”，则含义可能更清晰。

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C | 基于自然语言处理的材料化学文本数据库

）进行大规模文本挖掘的命名实体识别，（4）生成摘要以从摘要中生成文章标题，（5）通过标题生成文本以建议摘要，（6）与密度泛函理论数据集集成，以识别潜在的候选材料，如超导体，以及（7）开发用于文本和参考查询的网络界面...从这样庞大的语料库中执行特定的科学查询并提取有意义的信息是一项艰巨的任务。自然语言处理（NLP）是人工智能和语言学的一个子领域，用于使计算机理解人类语言中的陈述或单词，并执行有用的任务。...然而，科学文献，特别是化学和材料科学数据，包含许多难以使用传统NLP工具处理的技术术语。目前NLP在材料应用方面仍然是一个活跃的发展领域，存在许多使材料数据的NLP变得困难的问题。...同样地，在图2c中展示了PubChem数据集的分布情况，共有43,920篇文章。 图 3 接下来，在图3中展示了不同凝聚态文章标题中的词云图。词云是一组以不同大小呈现的词汇集合。...为了弥合材料科学/化学和自然语言社区之间的差距，作者展示了几个对科学界可能有用的用例。作者还整合了化学和材料科学的大型数据集，使它们可以相互补充。

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疑难杂症解决方案-SPA Segment

特别说明： 本文章仅用于SAP软件的应用、学习沟通，文中所示的截图来源于SAP软件，相应著作权归SAP公司所有 话接上回，SPA项目上的疑难杂症-（制品区分）如何处理？...01 Segmentation功能介绍 SAP Segmentation，简单来说就是类似之前鞋服和零售行业（AFS+Retail）或者说S4合并后FMS系统中网格值，或者简单理解就是VC，通过定义特性值来实现不同业务熟悉的区分...官方help解释为： 【企业在日益以客户为导向的市场中竞争。因此，有必要通过适当的采购、计划和商品供应，围绕每个市场的需求及其独特要求来简化内部流程和物流，以满足市场需求。一些材料有望支持大量数据。...使用细分，您还可以为不同的客户渠道和来自不同的原产国订购不同质量水平的材料】 至于FMS或者AFS系统介绍之前有写过文章可以看这个链接：SAP FMS时尚行业 SAP Help中segment介绍地址...接下来就是验证半成品和原材料的需求是否可以分开和合并了。（半成品设置了segment、原材料没有设置）。

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解构与重塑——微视综艺设计盘点

因为综艺节目本身会有自己的视觉体系，而微视也有自己的品牌语言，在同一个运营活动设计中，这二者如何平衡？ 平衡的关键点在于解构和重塑。...因此选用作为特殊字体应用在标题和选项中。 选定了字体，字体的效果可以用解构重塑法根据对应的场景来进行设计。...微视品牌里没有定义质感的使用，因此选择从哆唻咪的主题LOGO中提取到图形的立体质感，前面在文字的应用时也阐述过，为了突出标题，也在文字上加了立体效果。...节目的视觉体系中会包括一些宣传的材料，我们则需要用在原视觉的基础上，根据不同的投放渠道进行设计，这时候就需要通过构图去进行设计调整。...色彩 色彩的维度，用同样的方法，分别提取《吐槽大会》和微视的视觉主色。 和哆唻咪不同的是，《吐槽大会》的主色和微视的主色差别比较大。

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从零开始掌握Python机器学习（附不可错过的资源）

://suo.im/1o7ofe 降维算法经常用于减少在问题中所使用的变量。...地址： http://suo.im/3izlRB 现在你已经阅读了关于集成学习器的一些介绍性材料，并且对几个特定的集成分类器有了基本了解，下面介绍如何从 Machine Learning Mastery...这种变换以这样的方式定义，即第一主成分具有最大可能的方差（即考虑数据中尽可能多的变率） 以上定义来自 PCA 维基百科条目，如果感兴趣可进一步阅读。...然而，ANOVA 使用分类独立变量和连续因变量，而判别分析具有连续的独立变量和分类依赖变量（即类标签）。 上面的定义也来自维基百科。...PCA 可以被描述为「无监督」算法，因为它「忽略」类标签，并且其目标是找到使数据集中的方差最大化的方向（所谓的主成分）。

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《数学之美》拾遗——TF-IDF

的权重反倒是越小。最后我们将TF的值和IDF的值综合考虑，便能得到关键词的权重： ? 。 二、如何计算TF-IDF值     对于一个处理好的词项-文档矩阵： ?...，n为标题的个数 %rowSum = sum(dataSet);% 每个标题中关键词的总和 rowSum = [8,6,19,6,8,19,6,4,18]; colSum...= sum(dataSet,2);% 每个词在不同标题中出现的总和 dataMade = zeros(m,n);% 构造一个一样大小的矩阵，用于存储TF-IDF值 for i.../rowSum(:,j))*TempIDF; end end end 主函数 %% TF_IDF % load data % 注意每一列为标题，每一行为词 dataSet...2、在求解IDF时，取对数的 ? 时应该是以2为底，而不是以 ? 为底。 参考文献 1、《数学之美》吴军 著. 第11章 如何确定网页和查询的相关性.

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Envoy宣布了对Windows原生支持的Alpha版本

我们要感谢Envoy维护团队，特别是感谢Matt Klein和Lizan Zhou使Windows贡献者小组能够达到这一里程碑。...在Windows上如何开始使用Envoy？ 该项目一直将Envoy的的主分支视为发布候选质量，许多组织在生产中跟踪并部署主分支。...服务网格支持需要额外的平台功能，我们希望在即将发布的Windows中启用这个功能。Envoy的配置和使用在不同的平台之间不应该有任何区别，除非有通用平台的特定细节，如文件路径、套接字选项等。...如果你遇到问题，在GitHub上的Envoy问题跟踪器中的area/windows标签，和从主分支提取最新的Envoy来源是很好的起点。...在任何新问题的标题中包括“Windows:”，并使用现有Envoy新问题模板，这将极大地帮助分类。一如既往，除了Envoy源代码，欢迎PR和问题来改进文档。

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Traefik HTTP中间件(三).md

地址(或使用CIDR表示法允许的ip地址范围). 3.2.2 ipStrategy ipStrategy选项定义了两个参数，用于设置Traefik如何确定客户端IP: depth和excludedip....如果没有设置，默认是使用 requestHost sourceCriterion.ipStrategy ipStrategy选项定义了两个参数，用于配置Traefik如何确定客户的IP：depth和excludedIPs...而它在标题中的格式如下: DC=org,DC=cheese 6.RateLimit 控制进入一个服务的请求的数量,RateLimit中间件确保服务将收到公平数量的请求，并允许人们定义什么是公平. 6.1...提示： 正则表达式和替换可以使用在线工具，如Go Playground或Regex101进行测试 在YAML中定义正则表达式时，任何转义字符都需要转义两次： example.com需要写成 example...在X-Replaced-Path头中存储原始路径 提示： 正则表达式和替换可以使用在线工具，如Go Playground或Regex101进行测试 在YAML中定义正则表达式时，任何转义字符都需要转义两次

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只需十四步：从零开始掌握 Python 机器学习（附资源）

://suo.im/1o7ofe 降维算法经常用于减少在问题中所使用的变量。...地址：http://suo.im/3izlRB 现在你已经阅读了关于集成学习器的一些介绍性材料，并且对几个特定的集成分类器有了基本了解，下面介绍如何从 Machine Learning Mastery...主成分的数量小于或等于原始变量的数量。这种变换以这样的方式定义，即第一主成分具有最大可能的方差（即考虑数据中尽可能多的变率） 以上定义来自 PCA 维基百科条目，如果感兴趣可进一步阅读。...然而，ANOVA 使用分类独立变量和连续因变量，而判别分析具有连续的独立变量和分类依赖变量（即类标签）。 上面的定义也来自维基百科。...PCA 可以被描述为「无监督」算法，因为它「忽略」类标签，并且其目标是找到使数据集中的方差最大化的方向（所谓的主成分）。

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Python机器学习入门到进阶

://suo.im/1o7ofe 降维算法经常用于减少在问题中所使用的变量。...地址：http://suo.im/3izlRB 现在你已经阅读了关于集成学习器的一些介绍性材料，并且对几个特定的集成分类器有了基本了解，下面介绍如何从 Machine Learning Mastery...主成分的数量小于或等于原始变量的数量。这种变换以这样的方式定义，即第一主成分具有最大可能的方差（即考虑数据中尽可能多的变率） 以上定义来自 PCA 维基百科条目，如果感兴趣可进一步阅读。...然而，ANOVA 使用分类独立变量和连续因变量，而判别分析具有连续的独立变量和分类依赖变量（即类标签）。 上面的定义也来自维基百科。...PCA 可以被描述为「无监督」算法，因为它「忽略」类标签，并且其目标是找到使数据集中的方差最大化的方向（所谓的主成分）。

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Python做机器学习之路

://suo.im/1o7ofe 降维算法经常用于减少在问题中所使用的变量。...地址：http://suo.im/3izlRB 现在你已经阅读了关于集成学习器的一些介绍性材料，并且对几个特定的集成分类器有了基本了解，下面介绍如何从 Machine Learning Mastery...主成分的数量小于或等于原始变量的数量。这种变换以这样的方式定义，即第一主成分具有最大可能的方差（即考虑数据中尽可能多的变率） 以上定义来自 PCA 维基百科条目，如果感兴趣可进一步阅读。...然而，ANOVA 使用分类独立变量和连续因变量，而判别分析具有连续的独立变量和分类依赖变量（即类标签）。 上面的定义也来自维基百科。...PCA 可以被描述为「无监督」算法，因为它「忽略」类标签，并且其目标是找到使数据集中的方差最大化的方向（所谓的主成分）。

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只需十四步：从零开始掌握Python机器学习（附资源）

://suo.im/1o7ofe 降维算法经常用于减少在问题中所使用的变量。...地址：http://suo.im/3izlRB 现在你已经阅读了关于集成学习器的一些介绍性材料，并且对几个特定的集成分类器有了基本了解，下面介绍如何从 Machine Learning Mastery...主成分的数量小于或等于原始变量的数量。这种变换以这样的方式定义，即第一主成分具有最大可能的方差（即考虑数据中尽可能多的变率） 以上定义来自 PCA 维基百科条目，如果感兴趣可进一步阅读。...然而，ANOVA 使用分类独立变量和连续因变量，而判别分析具有连续的独立变量和分类依赖变量（即类标签）。 上面的定义也来自维基百科。...PCA 可以被描述为「无监督」算法，因为它「忽略」类标签，并且其目标是找到使数据集中的方差最大化的方向（所谓的主成分）。

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【资源】只需十四步：从零开始掌握Python机器学习

kNN 是非参数的，通过比较数据实例和 k 最近实例来决定如何分类。 使用 Python 进行 k-最近邻分类。...（地址：http://suo.im/3izlRB） 现在你已经阅读了关于集成学习器的一些介绍性材料，并且对几个特定的集成分类器有了基本了解，下面介绍如何从 Machine Learning Mastery...主成分的数量小于或等于原始变量的数量。这种变换以这样的方式定义，即第一主成分具有最大可能的方差（即考虑数据中尽可能多的变率） 以上定义来自 PCA 维基百科条目，如果感兴趣可进一步阅读。...然而，ANOVA 使用分类独立变量和连续因变量，而判别分析具有连续的独立变量和分类依赖变量（即类标签）。 上面的定义也来自维基百科。...PCA 可以被描述为「无监督」算法，因为它「忽略」类标签，并且其目标是找到使数据集中的方差最大化的方向（所谓的主成分）。

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