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基本的导航条的制作

一想到导航菜单就会想到用 ul li无序列表来制作。因为他的语义非常接近条目性的内容。

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Web阶段：第二章：CSS语言

CSS语言介绍：CSS 是「层叠样式表单」。是用于(增强)控制网页样式并允许将样式信息与网页内容分离的一种标记性语言。

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RFID固定资产管理系统的五大应用场景

RFID(射频识别)技术作为一种非接触式的自动识别技术,可以通过无线电频率识别特定目标并获取其数据,在固定资产管理领域有很广泛的应用。RFID固定资产管理系统可以实现资产全生命周期的可视化管理,大大提高资产管理的效率和准确性。

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前端基础-HTML表格

这样的页面就会用到表格。表格在网站中应用常用场景通常是金融类的网站，数据做统计，后台管理系统等

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HTML+CSS实战(一)——导航条菜单的制作

一、垂直导航菜单的制作 1、基本的样式清除： *{margin:0;padding:0} 2、无序列表圆点去除： ul{list-style:none} 3、下划线去除： a{text-decoration:none} 4、文本缩进标签 text-indent 不会影响总体宽度（padding会） 5、使用行高line-height可以实现文字默认居中，前提是行高和width相等。 6、需要将a标签设置为块元素，才能设高宽、hover效果代码：a{display:block}hover格式 a:hover{}//通过a：hover，可以为菜单增加交互效果。

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阿兹特克码（Aztec）的介绍及如何生成

Aztec 条码是一种可扫描的矩阵条码，经过编码以存储一组特定的数据。它使用二维技术，这意味着它可以水平和垂直阅读。方形靶心图案从中心向外以像素化层移动。条码的升级版，由 Robert M Hussey 和 Andrew Longacre 于 1995 年发明。其技术于 1997 年被 Aim, Inc 购买专利后正式向公众公开。而传统条码使用一维技术，只能读取横向来看，Aztec 条码类似于二维码，因为它们也使用 2D 技术。为什么是阿兹特克？从上面看，在中美洲和南美洲发现的神秘的平顶金字塔呈靶心形状，类似于同义词条码的形状。Aztec 条码以这种方式设计，因为它们需要较少的“安静区”——条码需要将其与周围设计区分开来的区域。它们还需要比其他类似条码更少的空间。

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MMC卡的详细介绍

MMC卡是有由美国SANDISK公司和德国西门子公司在 1997年共同开发研制的一种多功能存储卡。 MMC卡采用7针的接口，主要应用于数码相机、手机和一些PDA产品上，价格相对较贵。 MMC卡在一定程度上改善了CF卡读写速度较慢的缺点，并且体积轻巧，尺寸为 32mm×24mm×1.4mm，重量不足 2克。其抗冲击性强，可反复读写30万次。MMC卡4.0标准提供了更宽的数据带宽和更快的传输速率，并支持双电压操作模式。工作在52MHz、 × 8 bit模式下，数据传输率可达52MB/s，由于后来推出的SD卡标准中保留了设备对MMC卡的兼容，所以虽然使用MMC卡的设备无法使用SD卡，但使用SD卡的设备却可以轻易使用MMC卡，Pretec公司今年宣布了符合MMC4.0标准的极速2GB MMC存储卡的问世，使得MMC卡的容量开始接近CF卡。

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『论文阅读』Understanding deep learning requires rethinking generalization

虽然其规模巨大，但成功的深层人工神经网络可以获得训练和测试集非常小的性能差异。传统知识认为这种小的泛化误差归功于模型的性能，或者是由于在训练的时候加入了正则化技术。通过广泛的系统实验，我们展示了这些传统方法如何不能解释，而为什么大型神经网络能在实践中推广。具体来说，实验建立了用随机梯度方法训练的图像分类的最先进的卷积网络，能容易地拟合训练数据的随机标记。这种现象在质量上不受显式正则化的影响，即使我们用完全非结构化的随机噪声替换真实图像，也会发生这种现象。我们用理论结构证实了这些实验结果，表明简单的深度两个神经网络一旦参数数量超过了实际数据点的数量，就已经具有完美的有限样本表达能力。论文通过与传统模型的比较来解释我们的实验结果。

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CSS笔记(22)

最近一直没更新,因为这个案例实在是太多了+麻烦+我好懒,所以进度超级慢...现在正在边看视频边敲...

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HTML基础知识点

HTML 1、一套规则，浏览器认识的规则。 2、开发者：学习Html规则开发后台程序： - 写Html文件（充当模板的作用） ****** - 数据库获取数据，然后替换到html文件的指定位置（Web框架） 3、本地测试 - 找到文件路径，直接浏览器打开 - pycharm打开测试 4、编写Html文件 - doctype

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用户不填表？那是因为你没用好这7个设计准则

无线端用户使用移动应用程序或网站都有一个特定的目标。通常情况下，站在用户和他的目标之间都会有一个交互形式 – 。实际情况中，表单被认为是用户使用链路中达到目标的最后一步，这就是为什么它是如此重要。所以

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卷积神经网络工作原理直观的解释？

CNN（卷积神经网络）形象地来说像一个黑匣子，只能看到输入和输出的数据，不太清楚其匣子内部到底怎么运转的：如何从初始状态一步步走向结果。不同层数的卷积处理出来的结果，它们形成的特征有什么不同呢？每一层卷积后形成的侦查特征，又和后面的侦查特征有什么关系呢？到底选择几个卷积核来完成我的意图？各层卷积处理结果组合而成会达到什么效果呢？这个过程到底“看起来”什么样的呢？今天从直观的角度来把这个黑匣子剖开，加深我们对CNN工作的直观印象。其实我们在做线性回归也好，分类（逻辑斯蒂回归）也好，本质上来讲，就

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前端基础-css字体与文本属性

一张图片的打印出来的实际尺寸是由电子图片的像素和分辨率共同决定的，像素(Pixel)是指构成图片的小色点，分辨率(单位DPI)是指每英寸(Inch)上的像素数量，可以看做是这些小色点的分布密度；像素相同时，分辨率越高则像素密度越大，实际打印尺寸越小，图像也越清晰。

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卷积神经网络工作原理直观的解释？

其实我们在做线性回归也好，分类（逻辑斯蒂回归）也好，本质上来讲，就是把数据进行映射，要么映射到一个多个离散的标签上，或者是连续的空间里面，一般简单的数据而言，我们很好拟合，只要线性变化一下，然后学习出最好的 W 就可以了。但是对于一些比较复杂的数据怎么办呢？比如说，对于一个二分类问题，特别是高纬度复杂化之后，数据不一定是线性可分的，这个时候，我们的 basis function 隆重登场，我们可以把数据进行一定的映射，转变，非线性的线性的，转变之后，就可以进行分类。最明显的例子在 andrew NG 在讲

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深度学习与统计力学(I) ：深度学习中的基础理论问题

深度神经网络最近在机器学习方面取得了显著的成功，这就对其成功背后的理论原理提出了深刻的问题。例如，这样的深层网络可以计算什么？我们如何训练他们？信息是如何通过它们传播的？为什么他们泛化能力很好？我们怎么能教他们想象呢？

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前端进阶高薪必会的4个html重难点知识梳理

为了更好的学习好前端，我接下来会整理前端从html、css、js的经典面试题，这个是由我们艾编程清心老师和arry老师精心整理出来的重点面试题，大家可以留意下，学会了，对于你接下来找工作以及查漏补缺学习非常有帮助！

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CVPR2018｜Domain Adaptation Segmentation-AdaptSegNet详解

Learning to Adapt Structured Output Space for Semantic Segmentation

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3. 数码相机内的图像处理-基本图像滤波

在第一篇文章里面，我提到计算摄影学是计算机图形学，计算机视觉，光学和传感器等领域的交叉学科，在这个领域我们可以用强大的图像算法，对传感器所获取的信息做任意的处理，得到丰富多彩的效果。

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卷积神经网络工作原理直观解释

其实我们在做线性回归也好，分类（逻辑斯蒂回归）也好，本质上来讲，就是把数据进行映射，要么映射到一个多个离散的标签上，或者是连续的空间里面，一般简单的数据而言，我们很好拟合，只要线性变化一下，然后学习出最好的W就可以了，但是对于一些比较复杂的数据怎么办呢？比如说，对于一个二分类问题，特别是高纬度复杂化之后，数据不一定是线性可分的，这个时候，我们的basis function隆重登场，我们可以把数据进行一定的映射，转变，非线性的线性的，转变之后，就可以进行分类，最明显的例子在andrew NG在讲SVM里面的例

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卷积神经网络工作原理直观解释

其实我们在做线性回归也好，分类（逻辑斯蒂回归）也好，本质上来讲，就是把数据进行映射，要么映射到一个多个离散的标签上，或者是连续的空间里面，一般简单的数据而言，我们很好拟合，只要线性变化一下，然后学习出最好的W就可以了，但是对于一些比较复杂的数据怎么办呢？比如说，对于一个二分类问题，特别是高纬度复杂化之后，数据不一定是线性可分的，这个时候，我们的basis function隆重登场，我们可以把数据进行一定的映射，转变，非线性的线性的，转变之后，就可以进行分类，最明显的例子在andrew NG在讲SVM里面的例

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卷积神经网络工作原理直观解释

其实我们在做线性回归也好，分类（逻辑斯蒂回归）也好，本质上来讲，就是把数据进行映射，要么映射到一个多个离散的标签上，或者是连续的空间里面，一般简单的数据而言，我们很好拟合，只要线性变化一下，然后学习出最好的W就可以了，但是对于一些比较复杂的数据怎么办呢？比如说，对于一个二分类问题，特别是高纬度复杂化之后，数据不一定是线性可分的，这个时候，我们的basis function隆重登场，我们可以把数据进行一定的映射，转变，非线性的线性的，转变之后，就可以进行分类，最明显的例子在andrew NG在讲SVM里面的例子就很好的说明了，但是这个时候问题来了，对于一个很复杂，高维度的数据，我们如何才能找到最好的basis function呢？

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学界 | 李飞飞等人提出MentorNet：让深度神经网络克服大数据中的噪声

选自arXiv 作者：Lu Jiang、Zhengyuan Zhou、Thomas Leung、Li-Jia Li、Li Fei-Fei 机器之心编译参与：Panda 有老师指导就能更好地学习吗？对于深度神经网络是否也是如此？近日，谷歌和斯坦福大学的研究者在其论文中提出了一种用 MentorNet 监督 StudentNet 进行训练的新技术。这项研究的第一作者是谷歌云机器学习的研究科学家蒋路（Lu Jiang），另外李佳和李飞飞也参与了该研究。在目标识别 [19, 15, 39] 和检测 [14] 等

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【文末福利】2023 年值得关注的 6 种插画趋势

在潮流以闪电般的速度起起落落的创意产业中，通常很难全面了解客户当前正在寻找的插图。是的，我们都被视觉媒体所包围，因此您很可能会在不尝试的情况下至少发现一些最新趋势。但考虑到我们的文化正在变得多么多样化和分裂，以及我们在自己的回声室里度过了多少时间，我们也很容易完全错过一些最大的趋势，或者至少低估了它们的重要性。

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Cocos Creator制作一个微信小游戏（上）

| 导语微信小游戏都火成这样了，为什么不尝试一下？我们的目标是使用Cocos Creator从零开始制作一个小游戏，并放到微信上玩。

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对html与body的一些研究与理解

最近一直构思着写篇关于<html>标签的文章，虽说之前处理过<html>标签，也解决过不少棘手的问题，但是对其理解还不是很透彻，很多原理都是自己推测的。

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奶茶杯上贴的标签是如何制作出来的

现在大街上有很多奶茶店，人们在午后或者逛街的时候也喜欢喝一杯香香的奶茶。不知道大家有没有注意到奶茶杯上都会贴一张标签纸，上面有一些相关的信息。那么这种标签是怎么制作打印出来的呢？小编下面就给大家演示一下如何制作奶茶杯上的标签。

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Kaggle竞赛「找盐」冠军：价值5万美元的第一名方案出炉

本项竞赛奖金丰厚，前四名总共可获得 10 万美元的奖励，而第一名将获得 5 万美元。

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去除ArcGIS JS API 4.16实例化后的地图拖动时默认自带的5px的外边框

当我们用ArcGIS JS API 4版本实例化完一张二维地图的时候，鼠标移入地图区域内进行点击时，在地图周围会出现一个5像素的黑色边框，虽然不影响其他功能，但是看起来不太美观，所以本文介绍下如何去除ArcGIS JS API 4.16实例化后的地图拖动时默认自带的5px的外边框，这种方法对4版本的API都是通用的。

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HTML4+CSS2基础考试-易错点总结

HTML4+CSS2基础考试选择题 body 标签的默认 margin 是多少像素 8px; 我需要一个 div 高度为 30 px, div 里有一行字垂直居中, 字的大小为 14 px, 应该怎

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标签评分：海量标签如何进行系统治理？

本篇是「标签画像系列」的第四篇，此前我们已经介绍过了标签画像体系建设方法论、标签体系设计与加工、标签加工与落库，这次我们来介绍一下「标签评分」。

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CSS技术

CSS 是「层叠样式表单」。是用于(增强)控制网页样式并允许将样式信息与网页内容分离的一种标记性语言。

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4. 数码相机内的图像处理-更多图像滤波

在上一篇，我重点介绍了线性移不变滤波器，并且提到了这些滤波器可以用卷积来实现，其中：

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10. 图像处理的应用-基于相位的视频处理

前面已经给大家讲了动作放大算法中的一种：欧式视频放大。看起来这种技术非常炫酷，然而它并非毫无缺点。

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js面试题（二）

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opencv-python介绍和商业应用

OpenCV 是一个图像和视频处理库，具有 C++、C、Python 和 Java 中的绑定。OpenCV用于各种图像和视频分析，如面部识别和检测，车牌读取，照片编辑，高级机器人视觉，光学字符识别等等。

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HTML CSS

当鼠标放到文字或是图片上时有 title 文字显示。（因为 IE 不标准）在 IE 浏览器中 alt 起到了 title 的作用，变成文字提示。

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15个高频微信小程序面试题

kRjT-hhuhism9497041.jpg 微信小程序面试题 1. 小程序有几个文件？ WXML：微信自己定义的一套组件 WXSS : 用于描述 WXML 的组件样式 js : 逻辑处理 json : 小程序页面配置 2.小程序怎么跟随事件传值在页面标签上通过绑定 dataset-key = value ，然后绑定点击通过e.currentTarget.dataset.key 来获取标签上绑定的值。 <button bindtap="get" data-name=

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15个高频微信小程序面试题

📷 微信小程序面试题 1. 小程序有几个文件？ WXML：微信自己定义的一套组件 WXSS : 用于描述 WXML 的组件样式 js : 逻辑处理 json : 小程序页面配置 2.小程序怎么跟随事件传值在页面标签上通过绑定 dataset-key = value ，然后绑定点击通过e.currentTarget.dataset.key 来获取标签上绑定的值。 <button bindtap="get" data-name="测试"> 拿到传值</button> get(

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【查缺补漏】 15个高频微信小程序面试题

微信小程序面试题 1. 小程序有几个文件？ WXML：微信自己定义的一套组件 WXSS : 用于描述 WXML 的组件样式 js : 逻辑处理 json : 小程序页面配置 2.小程序怎么跟随事件传值在页面标签上通过绑定 data-key = value ，然后绑定点击通过e.currentTarget.dataset.key 来获取标签上绑定的值。 <button bindtap="get" data-name="测试"> 拿到传值</button> get(e){

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metahandler.js——移动端适配各种屏幕无痛工具脚本

移动端H5知识[系列] - 固定像素的实现方法 HTML5学堂：随着对移动端的探索，而今我们逐渐形成了“横向百分比，纵向rem”。日前看网易对移动端的操作，发现网易的lofter采用了固定像素进行制作。今天我们就来剖析一下这种方法。 2015.08.19 测试手记：在魅族4当中的内置浏览器进行测试时，无论是我们书写的页面还是网易的lofter页面，都出现了bug问题，主要bug现象如下：当手指滑过部分文字的时候，文字的大小会出问题。经过排查之后，发现，在网页中的a标签会出现这个问题。当鼠标移动到a标签上的时

html表格菜鸟教程_exls表格

标签定义 HTML 表格。简单的 HTML 表格由 table 元素以及一个或多个、元素定义表格行，

或

元素组成表格结构；其中：

元素定义表头，

元素定义表格单元。为了让表格更美观，我们会用到：border，colspan，rowspan，align，bgcolor 等来美化表格，具体在本文都有讲解；

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移动端H5知识[系列] - 固定像素的实现方法

HTML5学堂：随着对移动端的探索，而今我们逐渐形成了“横向百分比，纵向rem”。日前看网易对移动端的操作，发现网易的lofter采用了固定像素进行制作。今天我们就来剖析一下这种方法。 2015.08.19 测试手记：在魅族4当中的内置浏览器进行测试时，无论是我们书写的页面还是网易的lofter页面，都出现了bug问题，主要bug现象如下：当手指滑过部分文字的时候，文字的大小会出问题。经过排查之后，发现，在网页中的a标签会出现这个问题。当鼠标移动到a标签上的时候（即便不点击），标签的字体和行高会失效。具体原

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在标签打印软件中如何快速对齐标签内容

在标签打印软件中制作标签的时候，有的时候标签内容比较多，文字长短不一，如果不好好排版的话，会感觉很乱，为了标签的美观，在标签打印软件中添加完需要的文字之后，可以选择我们想要排版的文字，点击软件中的对齐按钮，使标签内容迅速对齐。具体操作如下：

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【深度强化学习突破】OpenAI Gym 玩游戏达到人类水平

【新智元导读】许多人不信只用1个强化学习算法，就能让计算机从零开始从像素中自动学会玩大部分ATARI游戏，并达到人类的表现水平。本文中，参与设计与研发OpenAI Gym的Kar Pathy，以Pong!这款ATARI游戏为例，利用强大的策略梯度算法，颠覆上述认知。本文总结了深度强化学习为何意义重大、怎样开发，并展望了深度强化学习推动人工智能的发展，在复杂机器人环境中的应用以及解决实际问题。（文／Kar Pathy）这是一篇关于强化学习（Reinforcement Learning，LR）迟来已久的文章。

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前端面试三新的一周

本文介绍了前端面试中常见的问题和答案，包括HTML、CSS、JavaScript、DOM、BOM、浏览器、CSS盒模型、CSS选择器、继承、优先级、响应式设计、浏览器兼容性问题等。同时，也介绍了解决常见IE6 BUG的方法和其他一些CSS技巧。

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JavaWeb学习——4.XML

要写xml，第一步必须要有一个文档声明（写了文档声明之后，表示写xml文件的内容）

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农作物地块范围识别（图像分割）

来源：机器学习AI算法工程、知乎@Now more本文约5500字，建议阅读15分钟本文为你介绍以薏仁米作物识别以及产量预测为比赛命题，及对对应获奖的开发算法模型。农作物的资产盘点与精准产量预测是实现农业精细化管理的核心环节。当前，我国正处于传统农业向现代农业的加速转型期，伴随着农业的转型升级，政府宏观决策、社会各界对农业数据的需求不断增加，现有农业统计信息的时效性与质量，已不足以为市场各主体的有效决策提供科学依据。在农作物资产盘点方面，传统的人工实地调查的方式速度慢、劳动强度大，数据采集质量受主观因素

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网站线上优化，如何有效处理站内图片？

从用户体验角度来说，互联网提供了大量的信息，很多用户都没有太多的耐心来浏览文字内容，用户对图片的兴趣远远超过了文字部分，图片也体现出新闻营销的优势。另一方面，搜索引擎读取图片要比读取纯文字困难的多。所以，在使用图片的时候，需要对图片进行优化。图片优化是指对图片进行相应的设置，让搜索引擎更加容易的收录和抓取。

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使用Keras创建一个卷积神经网络模型，可对手写数字进行识别

在过去的几年里，图像识别研究已经达到了惊人的精确度。不可否认的是，深度学习在这个领域击败了传统的计算机视觉技术。将神经网络应用于MNIST的数据集以识别手写的数字这种方法将所有的图像像素传输到完全连接的神经网络。该方法在测试集上的准确率为98.01%。这个成功率虽然看上去不错，但不是完美的。应用卷积神经网络可以产生更成功的结果。与传统的方法相比，重点部分的图像像素将被传输到完全连接的神经网络，而不是所有的图像像素。一些滤镜应该被应用到图片中去检测重点部分的像素。 Keras是一个使用通用深度学习框架的A

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【网页前端】CSS样式表入门概述以及基本语法格式和选择器

步骤 3 ：标签中新增一个 style 属性，并修改 style 属性值

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