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【移动端网页布局】移动端网页布局基础概念 ⑥ ( 背景图像缩放 | 不等比例拉伸 - 同时设置宽高值 | 等比例拉伸 - 设置宽度 cover contain 值 )

一、背景图像缩放 ---- 盒子模型 的 背景图片尺寸 是通过 background-size 属性 设置的 , 语法如下 : background-size: 背景图片宽度 背景图片高度; background-size...可设置的值 : 像素长度 : 单位 像素 px ; 百分比长度 : 百分比是 相对于父容器你的百分比 ; cover 值 : 等比例拉伸背景图像 , 使得背景图片完全覆盖背景区域 , 图片的部分内容可能显示不全...; contain 值 : 等比例拉伸背景图像 , 使得 宽度 或 高度 的其中一个达到父容器的尺寸 , 就不再进行拉伸 , 盒子模型部分内容可能显示空白 ; background-size 值设置一个值的情况...: 只设置宽度像素值 : 宽度设置为 500 像素 , 高度根据该宽度等比例缩放 ; background-size: 500px; 只设置宽度百分比值 : 宽度占父容器的 100% , 高度根据该宽度等比例缩放...- 同时设置 宽度 / 高度 的 像素值 / 百分比值 如果为盒子模型 同时设置了 宽度 和 高度 像素值 , 则 图片的宽度和高度分别进行拉伸 , 以达到样式中定义的宽高值 , 宽高不会等比例拉伸

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如何使用 Bootstrap 搭建更合理的 HTML 结构

但是很多人在使用 Bootstrap 时只是依照文档盲目的复制黏贴,并没有仔细考虑每个类的用处,也没有考虑 HTML 结构搭建的是否合理。...本文的目的就是介绍如何使用 Bootstrap 搭建常用的布局,并保证布局具有合理的 HTML 结构。不管是传统开发,还是使用框架,搭建布局的思想是不会变的。...言归正传,本文主要介绍了在使用 Bootstrap如何搭建更合理的结构,然而在实际工作中,不管我们用不用框架,都应该尽可能的精简并规范化 HTML 结构,这是前端开发人员应该养成的良好习惯。...我在开篇就强调尽量不要编写冗余的样式,但是如果真的不能满足布局要求时,我们首先应该使用 helper 解决,Bootstrap 3 的 helper 并不丰富,而 Bootstrap 4 则添加了大量的...我在之前也写了一篇关于 helper 的文章《如何编写通用的 Helper Class》,感兴趣的话可以看一看。

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如何使用Zookeeper实现服务注册中心

一个完整的服务注册中心一般包括服务注册与服务发现两部分,涉及服务提供者、服务注册中心、服务消费者三种角色。其中服务提供者主要负责将自身的服务信息注册到服务注册中心。...服务注册中心主要提供所有服务注册信息的中心存储,同时负责将服务注册信息的更新通知实时的Push给服务消费者。服务消费者负责从服务注册中心获取需要的服务注册信息,并缓存在本地。...Zookeeper如何实现发布/订阅 Zookeeper实现发布/订阅是利用Watcher机制,Watcher实现由三个部分组成: Zookeeper服务端; Zookeeper客户端; 客户端的ZKWatchManager...注册及通知流程 客户端Watcher管理器:ZKWatchManager数据结构 服务端Watcher管理器:WatchManager数据结构 Watcher注册流程 Watcher通知流程 Zookeeper如何保证数据的一致性...Zookeeper中每一个会话都有一个超时的时间设置,如果服务器在超时时间段内没有收到任何请求,则相应的会话会过期。一旦一个会话已经过期,就无法重新被打开,并且任何与该会话相关联的临时节点都会丢失。

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如何使用 OpenCV 实现图像均衡?

执行步骤 在本文中,我们将通过使用openCV库以及使用justNumPy和从头开始实现此方法Matplotlib。尽管我们想不使用来做NumPy,但要花很多时间才能计算出来。 ?...用库实现代码 为了均衡,我们可以简单地使用equalizeHist()库中可用的方法cv2。 1.读入图像时RGB。 根据颜色组合分离像素。我们可以使用split()库中可用的方法cv2。...实现代码 为此,我们正在使用NumPy所有矩阵运算。同样,我们可以使用for循环来执行此操作,但是它将花费更多的时间进行计算。即使在这里,我们也有两个方面: 1.读入图像时RGB。...我们可以使用NumPy操作将其切细。 对每个矩阵应用均衡方法。 将均衡的图像矩阵与dstack(tup=())库中可用的方法合并在一起NumPy。 2.读入图像时gray_scale。...让我们编写另一个函数,该函数为RGB图像和gray_scale使用上述功能的图像计算均衡。

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如何使用Markdown设置图片样式

Markdown是一种方便的、以html为中心的简写语法,用于格式化文档和博客文章等内容,但它缺乏图像格式化(如对齐和大小调整)的基本功能。...这篇文章介绍了多种使用Markdown来格式化图像的方法,从蛮力到专有语法扩展、不明智的修改,以及介于两者之间的各种方法。 这是你如何插入一个图像在Markdown: !...为了激发这个讨论,我将使用一个应该以较小尺寸显示的大图像示例。 例如, !...[Kitten](/media/2018/08/kitten.jpg "A cute kitten") image.png 我不会向您展示如何添加对齐、浮动或浮动—但是我的大小调整示例就足够了,因为一旦您知道如何更改图像的大小...使用CSS和特殊的URL参数 通常,对图像进行样式化的最好方法是使用CSS。

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如何优雅的使用ELK构建日志中心

如何优雅的解决日志的问题是各大互联网公司头疼的问题。 如何让系统日志充分地产生价值,成为一个亟待解决的问题。...二、在没有日志中心的日子里 这里举个反面教材,看下在没有日志中心的情况下,开发和运维的成本是怎样的。 场景分析: 没有日志中心,那就只能操作服务器呗。看上去讲究一些也没什么大问题。 ?...设计用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便。...L : Logstash 是一个完全开源的工具,它可以对你的日志进行收集、过滤、分析,支持大量的数据获取方法,并将其存储供以后使用(如搜索)。...而真正在大厂日志中心的架构又是怎样的呢? ? 咨询过美团,阿里大神,大厂的日志中心架构大致类似上图。通过kafka的高吞吐量提高分布式系统日志输出效率。 ?

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如何在 Python 中使用 Pillow 连接图像

其中一个库是 Pillow,它用于图像处理任务,如调整大小、裁剪和操作图像。 在本教程中,我们将探讨如何使用 Pillow 在 Python 中水平和垂直连接图像。...我们将在本文的后续部分中深入探讨使用 Pillow 加载图像、调整图像大小并最终将它们水平和垂直连接的过程。 如何在 Python 中使用 Pillow 连接图像?...在本教程中,我们将学习如何使用 Python 中的 Pillow 库连接图像。 在开始之前,我们需要安装 Pillow 库。在本教程中,我们假设您的系统上安装了 Python。...我们现在可以进入本文的下一部分,我们将学习如何使用 Pillow 加载图像使用枕头连接图像 现在我们已经安装了 Pillow,让我们继续使用它来连接图像。 串联意味着将多个图像组合成一个图像。...结论 在本教程中,我们学习了如何在 Python 中使用 Pillow 连接图像

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如何使用图像识别预测趋势反转?

我们也经常好奇,在量化投资领域,我们是否能够使用图像识别技术预测股价。要解决这个问题,首先要回答以下两个问题: 如何将股价序列转换为计算机图片?(X) 如何定义预测的目标?...本文从以下几个方面解答了以上两个问题:首先,通过Market Profile将股价序列转换为灰度的图像,然后定义预测的目标为趋势的反转。最后,使用CNN模型,预测未来是否会发生趋势反转。...Market Profile到灰度图像 上述转换得到的Market Profile还不能直接作为CNN的输入,必须再转换成图像。在上述示例中,使用了日内的行情数据(把一天分成了5个时间段)。...作者使用标普500mini期货,过去20年的数据,并采用1日窗口,按下图所示,滚动将K线数据转为图像数据。 数据标注 上述个步骤,如何将K线转换为图像,解决了第一个问题。...总结 本文最大的创新是利用Market Profile将原本的时间序列预测问题,转换为图像识别的问题。这样就可以使用CNN进行趋势反转的预测。

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如何使用MaskRCNN模型进行图像实体分割

基于深度学习的目标检测模型有 Faster RCNN,Yolo 和 Yolo2,SSD 等,对图片中的物体进行目标检测的应用示例如下所示: 从上图中可以看出,目标检测主要指检测一张图像中有什么目标,并使用方框表示出来...],其中 stride 会影响图片大小的缩放比例,计算公式为 feature_size=imageSize/strideSize。...对特征图中的每个中心点,选取 k 个不同 scale、aspect ratio 的 anchor。...ROI Pooling/Align 是把原图的左上角和右下角的候选区域映射到特征图上的两个对应点,这个可基于图像的缩放比例进行映射。...然后讲解了如何应用 Mask RCNN 模型实现 Color Splash(色彩大师)的效果;并对 Mask RCNN 的关键技术进行分析,主要包括训练数据,Faster RCNN 网络结构,主干网络(

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如何使用深度学习去除人物图像背景

然而与图像分类和目标检测不一样的是,分割模型事实上表现出了某种对图像的「理解」,在像素层面上不仅能区分「这张图像上有一只猫」,还能指出这是什么猫。 所以,分割是如何工作的呢?...为了具有更加丰富的解释,他们把一些层连接在一起,根据上采样的比例,它们被命名为 FCN-32、FCN-16 和 FCN-8。 ? 在层之间添加一些跳跃连接使得从原始图像到编码的预测更加精细。...下面的所有图像都来自我们的测试集。 为了让我们的训练过程与原始论文一致,我们把 epoch 大小设置为 500 张图像。...动物、身体部分以及手持物体 手持物体——数据集中的很多图像都是和运动相关的。到处都是棒球拍、羽毛球拍以及滑雪板。从某种程度来说,我们的模型已经困惑于应该如何分割它们。...无论如何,对结果的简单可视化是很有帮助的。

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