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如何使用CSS中的固定定位属性？

CSS中的固定定位属性（position: fixed）是一种常用的布局技术，可以将元素固定在浏览器窗口的特定位置，不随页面滚动而变动。这个属性在开发各种网页和应用程序时非常有用。本文将介绍固定定位属性的使用方法，并提供具体的代码示例。

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霸榜各大CV任务榜单，Swin Transformer横空出世！

Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows（ArXiv21）

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Swin Transformer：最佳论文，准确率和性能双佳的视觉Transformer | ICCV 2021

论文: Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows

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【Android从零单排系列三十】《Android布局介绍——RelativeLayout》

小伙伴们，在上文中我们介绍了Android常见布局中的LinearLayout，本文我们继续盘点介绍Android开发中另一个常见的布局，相对布局RelativeLayout。

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Intro.js：网站功能操作分布引导插件（附中文独家使用教程）

现在如果你是第一次访问Jeff的阳台的首页，你会发现会出现如下图的一个“导游”界面。这个就是使用Intro.js 这个javascript 插件制作的。在当初接触的时候，我发现网络上根本没有个中文使用

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CSS 面试要点：定位(Positioning)

默认情况下，块级元素的内容宽度就是父元素宽的 100%，且与其内容一样高。内联元素的宽高与内容宽高一样。不能对内联元素设置宽度或高度——它们只是位于块级元素的内容中。如果要以这种方式控制内联元素的大小，则需要将其设置为类似块级元素 display: block。

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shift+window+s_Dijkstra算法

项目地址：https://github.com/microsoft/Swin-Transformer

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微软亚研：对深度神经网络中空间注意力机制的经验性研究

摘要：空间注意力（Spatial Attention）机制最近在深度神经网络中取得了很大的成功和广泛的应用，但是对空间注意力机制本身的理解和分析匮乏。本论文对空间注意力机制进行了详尽的经验性分析，取得了更深入的理解，有些认知是跟之前的理解很不一样的，例如，作者们发现 TransformerAttention 中对 query 和 key 的内容进行比较对于空间注意力帮助很小，但对于 Encoder-Decoder Attention（编码器-解码器注意力）是至关重要的。另一方面，将可变形卷积（DeformableConvolution）与和 query 无关的 key saliency 进行适当组合可以在空间注意力中实现最佳的准确性-效率之间的权衡。本论文的研究结果表明，空间注意力机制的设计存在很大的改进空间。

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Vision Transformer 必读系列之图像分类综述(二): Attention-based

https://github.com/open-mmlab/awesome-vit

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Transformer的一家！

而关于attention和self-attention存在非常多的形式，我们之前常见的Transformer是依赖于scaled-dot-product的形式，也就是：给定query矩阵Q, key矩阵K以及value矩阵V，那么我们的输出就是值向量的加权和，其中，分配给每个值槽的权重由Quey与相应Key的点积确定。

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CCIG 2024：合合信息文档解析技术突破与应用前景

2024年5月24日-26日于西安召开中国图象图形大会（CCIG 2024），此次大会由中国图象图形学学会主办，空军军医大学、西安交通大学和西北工业大学承办，南京理工大学、陕西省图象图形学学会、陕西省生物医学工程学会协办，陕西省科学技术协会支持。包括于起峰院士、郑海荣院士、焦李成教授、王大轶研究员和虞晶怡教授在内的多位知名学者将作主旨报告，带来前沿的学术分享。大会期间将举办25场学术论坛、7场特色论坛和2场企业论坛，汇聚2000余名专家学者，构建开放创新、交叉融合的交流平台。

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从ViT到Swin，10篇顶会论文看Transformer在CV领域的发展历程

随着Transformer在NLP领域主流地位的确立，越来越多的工作开始尝试将Transformer应用到CV领域中。CV Transformer的发展主要经历了以下3个阶段；首先是在CNN中引入Attention机制解决CNN模型结构只能提取local信息缺乏考虑全局信息能力的问题；接下来，相关研究逐渐开始朝着使用完全的Transformer模型替代CNN，解决图像领域问题；目前Transformer解决CV问题已经初见成效，更多的工作开始研究对CV Transformer细节的优化，包括对于高分辨率图像如何提升运行效率、如何更好的将图像转换成序列以保持图像的结构信息、如何进行运行效率和效果的平衡等。本文梳理了近期10篇Transformer、Attention机制在计算机视觉领域的应用，从ViT到Swin Transformer，完整了解CV Transformer的发展过程。

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用于处理图表&图形的VBA代码大全3

图表标题是在图表顶部的文本。所有的代码以cht开始，假设已经使用上面介绍的代码引用了图表。

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清华大学提出DAT | DCN+Swin Transformer会碰撞出怎样的火花？？？

Transformer最初是用来解决自然语言处理任务的。它最近在计算机视觉领域显示出巨大的潜力。先锋工作Vision Transformer(ViT)将多个Transformer块堆叠在一起，以处理非重叠的图像patch(即视觉Token)序列，从而产生了一种无卷积的图像分类模型。与CNN模型相比，基于Transformer的模型具有更大的感受野，擅长于建模长期依赖关系，在大量训练数据和模型参数的情况下取得了优异的性能。然而，视觉识别中的过度关注是一把双刃剑，存在多重弊端。具体来说，每个query patch中参与的key数过多会导致较高的计算成本和较慢的收敛速度，并增加过拟合的风险。

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继 Swin Transformer 之后，MSRA 开源 Video Swin Transformer，在视频数据集上SOTA

继上半年分享的『基于Transformer的通用视觉架构：Swin-Transformer带来多任务大范围性能提升』、『Swin Transformer为主干，清华等提出MoBY自监督学习方法，代码已开源』，Swin Transformer 惊艳所有人之后，MSRA 开源〖Video Swin Transformer〗，效果如何？

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前端实战Demo：一张图片搞定一页布局

整个页面只有一个或者两个不多的需要操作的组件，比如按钮、输入框之类的，图片中的其他元素都只是作为静态展示的设计而存在，那么专门把这个几个元素抠出来再写进页面中去显然就有点复杂化了，并且可能还会出现一些元素与元素之间相对位置重叠或者间距过大等问题。那么就可以用一个空的div标签来框选出上述图片中的输入和按钮区域，然后在这个空的div中添加input或者button元素，当然要保持样式和设计图中的一致。那么上图中的例子，我给出的页面的主体代码就是这样： Html代码：

<input id="tel" type="text" placeholder="">

Css代码： .container{ position: absolute; background:url("imgs/1.jpg"); background-size: 100% 100%; background-repeat: no-repeat; } .btn{ position: absolute; margin-top: 40%; margin-left: 20%; 　　 width: 55%; 　　 height: 20%; display: none; } 　　因为这里是用一个空的div来框选图片中的input或者按钮区域，所以为了保持原有图片的样式，就需要把实际上的input或者button的区域的display设置为none。当然要使用Javascript设置，当input和按钮区域获得焦点时，显示input和button了。可以直接写内联的input的onfocus属性： onfocus="this.style.display='block'" 　　当然上面两幅图都是设计相对比较简单的图片，倘若是复杂一些的图片呢？

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【网页前端】CSS进阶之元素的背景以及清除浏览器默认样式

在网页中，到处能够看到各种背景（背景颜色、背景图片等），在页面中，元素是可以通过设置

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BFC讲解

文章目录写在前面什么是BFC 解决了什么问题如何解决包含内部浮动元素排除外部浮动解决margin重叠解决margin塌陷总结写在前面因为这篇文章内容属于比较常见的一个面试题，所以帖子里面很多讲过了，我还是决定还是写一篇关于BFC的文章，因为考虑到我可以用比较简介的语言讲明白，不是为了水文章，看完绝对有点帮助的。什么是BFC Block Formatting Context 块级格式化上下文这是他的定义，其实很好理解了，因为css的默认规则是很多的，比如分为了行内元素，块级元素

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【综述专栏】Transformer的9种变体概览

在科学研究中，从方法论上来讲，都应“先见森林，再见树木”。当前，人工智能学术研究方兴未艾，技术迅猛发展，可谓万木争荣，日新月异。对于AI从业者来说，在广袤的知识森林中，系统梳理脉络，才能更好地把握趋势。为此，我们精选国内外优秀的综述文章，开辟“综述专栏”，敬请关注。

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定位(position)

静态定位是所有元素的默认定位方式，当position属性的取值为static时，可以将元素定位于静态位置。所谓静态位置就是各个元素在HTML文档流中默认的位置。

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全面超越Swin Transformer | Facebook用ResNet思想升级MViT

为不同的视觉识别任务设计架构一直以来都很困难，而采用最广泛的架构是那些结合了简单和高效的架构，例如VGGNet和ResNet。最近，Vision Transformers(ViT)已经展现出了有前途的性能，并可以与卷积神经网络竞争，最近也有很多研究提出了很多的改进工作，将它们应用到不同的视觉任务。

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Vue Print-js 打印问题记录~

在查看Print.js 文档后发现，TA可以自己设置样式。然后我就以为是没有设置打印样式问题而导致的。

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ENVI实现基于像元的遥感影像镶嵌拼接

本文介绍基于ENVI软件，利用“Pixel Based Mosaicking”工具实现栅格遥感影像镶嵌拼接的方法。

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精读《自由 + 磁贴混合布局》

早些我们介绍过了磁贴布局 - 功能分析与实现，现在我们来做一个更进一步的思考，如何让磁贴布局与自由布局混合实现？

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CSS进阶06-相对定位Relative Positioning

（注1：如果有问题欢迎留言探讨，一起学习！转载请注明出处，喜欢可以点个赞哦！）（注2：更多内容请查看我的目录。）

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Vision Transformer 必读系列之图像分类综述(一): 概述

https://github.com/open-mmlab/awesome-vit

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CSS布局(一)

只需要让header，footer充满整个屏幕，header的内容区、foooter的内容区，content设置一样的宽度，然后都设置 margin: 0 auto实现居中即可。

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Backbone | 谷歌提出LambdaNetworks：无需注意力让网络更快更强(文末获取论文源码)

本文提出新的层：Lambda Layers，一种自注意力的替代方法，主要用于捕获输入和Content结构化的信息（例如一个像素被其他像素包围）之间的远程交互。Lambda Layer通过将Content转换成称为Lambda的线性函数，并将这些线性函数分别应用于每个输入以捕获此类交互。

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Leetcode【435、452、738、991】

实际上，这道题和贪心算法之活动安排问题很类似，贪心策略应该是每次选取结束时间最早的活动。直观上也很好理解，按这种方法选择相容活动为没有安排的活动留下尽可能多的时间。这也是把各项活动按照结束时间单调递增排序的原因。

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网页切片算法的若干问题

这是我研究网页切片算法的一个汇总想法。之前我写过：一种面向搜索引擎的网页分块、切片的原理，实现和演示，随着工作的深入，逐渐碰到以下问题：网页切片的粒度问题：网页切片算法的目的不是精确找到所需要的内容，而是识别划分网页的各种功能区域，导航区，链接区，内容，页脚区和广告区等。网页切片的网页对象：互连网纱功能的网页大概有2种类型，目录型和内容型；随着搜索引擎的发展，网站结构逐渐向扁平化的方向发展，车东对此也做出了数据验证，而且随着显示器分辨率的不断提高，内容和目录结合型的网页呈增加趋势，天极的网页涉及，可以说是其中的典范。网页切片算法的对象应该是针对：内容型和内容目录混合型。对不同网页，应该有个识别算法，应该包括哪些标准？网页内容区最大范围识别：从切片的粒度可以看出，应该把内容区作为一个部分单独切出来。根据一般的网页设计规律，一般有2种容纳内容区的方式：1、包含型(如blog ) 2、并列型(如bbs帖子)。如果处理分页的内容型网页：现在大多数网站为了改善用户体验和增加页面展示次数的需要，对网页做了分页处理，这部分需要设别出来。无意间看到了：VIPS:基于视觉的Web页面分页算法，从理论上证明了这种方法的可行性。可是实现起来有很多障碍，正如这位所说的：

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HTML/CSS 常见面试题汇总

alt属性是为了给那些不能看到你文档中图像的浏览者提供文字说明的。且长度必须少于100个英文字符或者用户必须保证替换文字尽可能的短。

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【原创】CSS中定位

1.文档流：浏览器窗口，自上而下，自左到右元素的排班成为文档流 2.文档流和元素定位的关系：由于文档流中每个元素都有固定的位置，为改变文档流的位置，或者隐藏元素在文档流中的物理空间。 3.元素定位的分类：相对位置绝对位置固定位置 4.相对位置：相对位置需要设置参照 position：relative属性将元素自身位置设为参照物。如果一个元素设置了该属性上下左右移动属性： bottom(向上移动，即距离相对位置下端的距离) top(向下移动，即距离相对位置上端的距离) left(向右移动，即

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王小川的大模型打造秘籍首次曝光：五步走，两个月炼成

70亿参数、一经发布就开源可商用，百川智能的中英文大模型baichuan-7B，近期在圈内备受瞩目。

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点云拼接

点云拼接，配准，注册说的是同一个概念，就是寻找对齐不同点云之间的空间变换的过程。找到这种转换的目的包括将多个点云拼接为全局一致的模型，并将新的测量值映射到已知的点云以识别特征或估计其姿势

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CSS-定位(position)

静态定位是所有元素的默认定位方式，当position属性的取值为static时，可以将元素定位于静态位置。所谓静态位置就是各个元素在HTML文档流中默认的位置。

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DHVT：在小数据集上降低VIT与卷积神经网络之间差距，解决从零开始训练的问题

VIT在归纳偏置方面存在空间相关性和信道表示的多样性两大缺陷。所以论文提出了动态混合视觉变压器(DHVT)来增强这两种感应偏差。

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3 curses库窗口(WINDOW)处理

* 窗口可以同时包含与它们相关的子窗口,任何在父窗口与子窗口重叠区域的变化会同时影响到他们中的任何一个

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LLM技术探讨（1）---位置编码

这要从Transformer设计之初说起。在人类语言中，单词的位置和顺序定义了语法，也影响着语义，无法捕获单词的顺序，会导致我们很难理解一句话的含义。

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时间调度问题的千层套路

力扣上类似的问题是会员题目，你可能没办法做，但对于这种经典的算法题，掌握思路还是必要的。

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ASM-Net：可解释的美学评分及图像剪裁

基于美学的图像裁剪（aesthetic image cropping）的目标是在一张图片中找到具有最高美学评价的子图。

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基于GPU加速全局紧耦合的激光-IMU融合SLAM算法（ICRA2022）

文章采用了GPU加速的trick，本质上还是描述的LI-SLAM,里程计基于关键帧进行固定滞后平滑优化，然后在全局建图模块再一次进行因子图的优化。时间上通过GPU加速体素格GICP因子和IMU预积分因子的计算以及融合。

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用Javascript获取页面元素的位置

制作网页的过程中，你有时候需要知道某个元素在网页上的确切位置。下面的教程总结了Javascript在网页定位方面的相关知识。一、网页的大小和浏览器窗口的大小首先，要明确两个基本概念。一张网页的全部面积，就是它的大小。通常情况下，网页的大小由内容和CSS样式表决定。浏览器窗口的大小，则是指在浏览器窗口中看到的那部分网页面积，又叫做viewport（视口）。很显然，如果网页的内容能够在浏览器窗口中全部显示（也就是不出现滚动条），那么网页的大小和浏览器窗口的大小是相等的。如果不能全部显示，则滚动浏览器

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实验分析非常精彩 | Transformer中的位置嵌入到底改如何看待？

相对位置编码(Relative position encoding, RPE)是Transformer获取输入Token序列顺序的重要方法。在自然语言处理中已证实了其有效性。

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实验分析非常精彩 | Transformer中的位置嵌入到底改如何看待？

相对位置编码(Relative position encoding, RPE)是Transformer获取输入Token序列顺序的重要方法。在自然语言处理中已证实了其有效性。

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ACM MM 2023 | PanoDiff：从窄视场图片生成全景图

全景图像捕捉的视场广泛，包括360°水平方向和180°垂直方向视场范围。全景图在各种应用中变得越来越重要，例如环境照明、虚拟现实/增强现实和自动驾驶系统。但是获得高质量的全景图像可能既耗时又昂贵，因为通常需要使用专门的全景相机或拼接软件将来自多个角度的图像合并在一起。

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由position属性引申的关于css的进阶讨论（包含块、BFC、margin collapse）

写这篇文章的起因是源于这篇文章：谈谈面试与面试题中关于position的讨论，文中一开始就说的这句话：面试的时候问个css的position属性能刷掉一半的人这是啥情况…… 其实这问题我本来打算的是可以顺着一路扯到normal flow、containing block、bfc、margin collapse，base line，writing mode，bidi，这样一路问下去的，奈何第一个问题（亲我真的只问了position有哪些取值和行为啊）就悲剧了…… 说到position，那么稍微对c

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重磅！新增 13 种 Transformer 方法，火速收藏

Transformer 是 Google 的团队在 2017 年提出的一种经典模型，一诞生就席卷了 NLP 领域。

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angular浏览器兼容性问题解决方案

原因：ng-zorro-antd表格组件使用nzLeft和nzRight指令固定的表格列，这两个指令的实现css3中的标签：

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【深度学习】目标检测中 IOU 的概念及计算

在目标检测当中，有一个重要的概念就是 IOU。一般指代模型预测的 bbox 和 Groud Truth 之间的交并比。

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图解swin transformer

针对上述两个问题，我们提出了一种包含滑窗操作，具有层级设计的Swin Transformer。

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