如果在第一张桌子旁还有第二张桌子，那第二张桌子就代表着另一个层叠上下文。 ? 层叠上下文1 (Stacking Context 1)是由文档根元素形成的。...现在想象在第一张桌子上有四个小方块，他们都直接放在桌子上。 在这四个小方块之上有一片玻璃，而在玻璃片上有一盘水果。...html标签中的一切都被置于这个默认的层叠上下文的一个层叠层上（物品放在桌子上）。...这就相当于你把另一张桌子带到了房间里。 ---- 层叠次序 最容易理解层叠次序的方法就是用一个简单的例子来说明，这个例子会简单到我们甚至暂时不考虑定位元素。 想象一张非常简单的网页。...定位元素还会产生新的层叠上下文，而这整一个层叠层会显示在另一个层叠上下文中的所有层叠层的上面或者下面。 ---- 参考
假设我们有一家“社交餐厅”，里面有几张桌子，每张桌子周围有几个座位，有很多顾客和酒店服务员。“社交餐厅”意味着不同的顾客群可以坐在同一张桌子旁，如果有足够的座位并且满足所有条件。...让我们说另一个 *Customer-Group 进入餐厅。他们更喜欢放在任何“海景”的桌子上，但这不是必需的。...5、 Taint and Tolerations -污点和容忍 这一次，餐厅周围的一张桌子被花生溢出的灾难“污染”了。...所以他们说不会在这张桌子上安排新的 *Customer-Groups 以避免过敏反应。所以任何新的客户组都被放置在除了这个受污染的桌子之外的所有其他桌子上。...所以请继续并将我们放在“受污染”的桌子上”。
层叠上下文 (Stacking Context) 文章有一个很好的比喻，这里引用一下； 可以想象一张桌子，上面有一堆物品，这张桌子就代表着一个层叠上下文。...如果在第一张桌子旁还有第二张桌子，那第二张桌子就代表着另一个层叠上下文。 现在想象在第一张桌子上有四个小方块，他们都直接放在桌子上。 在这四个小方块之上有一片玻璃，而在玻璃片上有一盘水果。...html标签中的一切都被置于这个默认的层叠上下文的一个层叠层上（物品放在桌子上）。...当你给一个定位元素赋予了除 auto 外的 z-index 值时，你就创建了一个新的层叠上下文，其中有着独立于页面上其他层叠上下文和层叠层的层叠层， 这就相当于你把另一张桌子带到了房间里。 ?...如果父级层叠上下文的层叠等级低于另一个层叠上下文的，那么它 z-index 设的再高也没用。
，这样谁也看不见，用的时候把线甩上来，平常的桌面就不会有线缆了。...（11）垃圾筒放在桌子底下，应该找个大点的，方便把一整张的A4纸直接扔进去，不用的纸直接塞到碎纸机中。 （12）桌子底下右侧的资料柜放些参考资料，这个资料柜有三个抽屉。...上面一层抽屉放几本最近要看的书，下面一层抽屉比较大，还没想好放什么。 （13）右侧的桌子基本上只放一个电话，其它地方空出来，需要时可以放笔记本电脑。...下面还可以放些准备阅读的书以及一些比较厚的参考资料。 （14）买了一把电脑椅，这样一方面保护脆弱的颈椎和腰椎，还可以不用站起来移动到另一个桌面上，开展另一个项目工作。 ?...另外还有一个小音箱加了一根音频延长线，移到右侧的小桌子上了。 GTD Style Desk 3.0 2016年办公室空间超标，对面多了一张办公桌和一套电脑，无奈右侧一堆电脑连线实在太乱了。 ?
不过，下面的问题恐怕就不是很好回答了： 当设置了定位和 z-index 的元素与一个位于正常文档流中的元素重叠时，哪一个在顶层呢？ 一个元素设置定位，另一个元素设置浮动，哪一个在顶层呢？...想象一下，现在有一张桌子，上面摆满了各种东西。那么这张桌子就代表了一个层叠上下文，假设还有另一张与之并排的桌子，那么就产生了另一个层叠上下文。...对每一个网页来说，默认都会创建一个层叠上下文 ，这个上下文（这张桌子）的根部就是 html 元素，html 元素的所有子元素都会位于这个默认的层叠上下文中的某个层叠等级，就好比东西会摆放在桌子的不同位置上一样...当你给某个元素设置一个非 auto 的 z-index 时，就会创建一个新的 层叠上下文 ，它和它所包含的层叠等级都是独立于其它层叠上下文和层叠等级的，就好比你搬了一张新的桌子放在房间里，它和旧的桌子是互相独立的...现在，假设又有一张新的桌子，它摆放的东西和旧桌子差不多，唯一的不同是，新桌子少了一个水果盘。
比如说下面这张图片，您希望通过程序识别出它是狗。 ? 又比如下面的图片内容，您希望程序识别出它是一个桌子。 ? 您可能会说，嗯，我可以编写一些代码来做到这一点。...如果图片仅显示桌子的圆形部分怎么办？ 这就是机器学习的用武之地。 机器学习通过一种算法，来自动检测给定输入中的模式。 例如，您可以将1,000张狗的照片和1,000张桌子的照片提供给机器学习算法。...然后，它将了解狗和桌子之间的区别。当给它一张新的狗或桌子的图片时，它将能够识别出它是狗狗还是桌子。 这其实有点类似于婴儿学习新事物的方式。婴儿是如何学会区分狗狗和桌子的？...我们通常一开始不会明确地告诉婴儿：“毛茸茸且头发浅棕色，是狗。” 我们可能会说：“那是一条狗。这也是一条狗。这是一张桌子。那也是一张桌子。” 而我们机器学习算法的工作方式大致相同。...那么要了解这些解释中的哪一个是正确的，您可以绘制另一张这样的图表。 ? 折线图1-使用Python生成 我们不仅仅可以显示星期日的数据，还可以查看整周的数据。
因此，根据下面这张图(图1)，您希望您的程序能够识别它是一只狗。 ? 图1 考虑到下面的另一个(图2)，您希望您的程序认识到它是一个桌子。 ? 图2 你可能会说，我可以写一些代码来实现。...如果这张图只显示了桌子的圆形部分呢? 什么是机器学习。 机器学习通常实现自动检测给定输入中的模式的算法。 比如说，你可以给一个机器学习算法提供1000张狗的图片和1000张桌子的图片。...然后，它会学习狗和桌子之间的区别。当你给它一张狗或桌子的新图片时，它就能认出这是哪一张。 我认为这有点类似于婴儿学习新事物的方式。一个婴儿怎么知道一个东西长得像狗，而另一个东西长得像桌子?...你可能不会明确地告诉婴儿，“如果什么东西是毛茸茸的，长着浅棕色的毛，那么它可能是一只狗。”你可能会说:“那是一只狗。”这也是一只狗。这是一张桌子。那张也是桌子。” 机器学习算法也是如此。...你可以用它来建立一个兴趣项目，但我个人不会选择它，如果你是认真的游戏开发。 相反，我建议您从Unity开始使用c#，它是最流行的游戏引擎之一。
在 CSS2.1 规范中，每个元素的位置是三维的，当元素发生层叠，这时它可能覆盖了其他元素或者被其他元素覆盖；排在 z 轴越靠上的位置，距离屏幕观察者越近 可以想象一张桌子，上面有一堆物品，这张桌子就代表着一个层叠上下文...如果在第一张桌子旁还有第二张桌子，那第二张桌子就代表着另一个层叠上下文。 现在想象在第一张桌子上有四个小方块，他们都直接放在桌子上。 在这四个小方块之上有一片玻璃，而在玻璃片上有一盘水果。...html 标签中的一切都被置于这个默认的层叠上下文的一个层叠层上（物品放在桌子上）。...当你给一个定位元素赋予了除 auto 外的 z-index 值时，你就创建了一个新的层叠上下文，其中有着独立于页面上其他层叠上下文和层叠层的层叠层， 这就相当于你把另一张桌子带到了房间里。...如果父级层叠上下文的层叠等级低于另一个层叠上下文的，那么它 z-index 设的再高也没用。
因此，对于下面的这张图片（图片1），您希望您的程序能识别出这是条狗。 ? 而对于下面的这张图片（图片2），您希望您的程序能识别出它是张桌子。 ? 您也许会说，我可以用几行代码搞定。...然后，您也许会说，如果有很多直边，那么那就是一张桌子。 但是，这种方法很快就遇到麻烦了。如果图片上是条没有棕色毛发的白狗怎么办？如果图片上显示的只是桌子的圆形部分呢？ 轮到机器学习大显身手了。...比如，您给机器学习的算法提供1000张狗的照片和1000张桌子的照片。那么，它将会学习区别狗和桌子。当您给出一张狗或桌子的新图片时，它将能够识别出是狗还是桌子。 我认为，这和婴儿学习新事物有点类似。...婴儿是如何知道一样东西看起来像狗，而另一样东西看起来像桌子呢？可能就是从大量的例子中学到的。 您也许不会明确地告诉一个婴儿：“如果一样东西是毛茸茸的，并且有着淡棕色的毛发，那么它可能是条狗。”...另一个可能的解释是，样本量太小，这个差异是偶尔产生的。还有一个可能的解释是，在周日，由于某种原因，男性比女性更倾向于购买该产品。 为了搞明白哪个解释是正确的，您可能绘制另一张图，如下图所示： ?
每个元素的位置是三维的，当元素发生层叠，这时它可能覆盖了其他元素或者被其他元素覆盖；排在z轴越靠上的位置，距离屏幕观察者越近 文章有一个很好的比喻，这里引用一下； 可以想象一张桌子...如果在第一张桌子旁还有第二张桌子，那第二张桌子就代表着另一个层叠上下文。 现在想象在第一张桌子上有四个小方块，他们都直接放在桌子上。 在这四个小方块之上有一片玻璃，而在玻璃片上有一盘水果。...html标签中的一切都被置于这个默认的层叠上下文的一个层叠层上（物品放在桌子上）。...当你给一个定位元素赋予了除 auto 外的 z-index 值时，你就创建了一个新的层叠上下文，其中有着独立于页面上其他层叠上下文和层叠层的层叠层， 这就相当于你把另一张桌子带到了房间里。 ?...如果父级层叠上下文的层叠等级低于另一个层叠上下文的，那么它 z-index 设的再高也没用。
每个元素的位置是三维的，当元素发生层叠，这时它可能覆盖了其他元素或者被其他元素覆盖；排在z轴越靠上的位置，距离屏幕观察者越近 文章有一个很好的比喻，这里引用一下； 可以想象一张桌子...如果在第一张桌子旁还有第二张桌子，那第二张桌子就代表着另一个层叠上下文。 现在想象在第一张桌子上有四个小方块，他们都直接放在桌子上。在这四个小方块之上有一片玻璃，而在玻璃片上有一盘水果。...html标签中的一切都被置于这个默认的层叠上下文的一个层叠层上（物品放在桌子上）。...当你给一个定位元素赋予了除 auto 外的 z-index 值时，你就创建了一个新的层叠上下文，其中有着独立于页面上其他层叠上下文和层叠层的层叠层， 这就相当于你把另一张桌子带到了房间里。 ?...如果父级层叠上下文的层叠等级低于另一个层叠上下文的，那么它 z-index 设的再高也没用。
1584 - 摆放餐桌 时间限制：1秒 内存限制：128兆 609 次提交 114 次通过 题目描述BG准备在家办一个圣诞晚宴，他用一张大桌子招待来访的客人。这张桌子是一个圆形的，半径为R。...BG邀请了很多客人，他很担心他家里的桌子是否足够大才能放得下招待所有客人的盘子。...假设所有的盘子的半径都为r，客人们围着桌子而坐，每个客人的盘子分别放在客人的面前，每个盘子在桌内并且挨着桌子的边缘，且盘子之间不能够相交，摆放了4个盘子 现给出桌子的大小R和盘子的大小r，试问BG家是否能够招待...下面附上AC的代码： 1 #include 2 using namespace std; 3 const double pi=acos(-1.0); 4 #define
image.png 鉴于下面的另一个（图2），您希望程序识别它是一张桌子。 image.png 你可能会说，好吧，我可以写一些代码来做到这一点。...然后，你可能会说，如果有很多直边，那么它就是一张桌子。 但是，这种方法很快变得棘手。 如果照片中有一只没有棕色头发的白狗怎么办？ 如果图片只显示的是圆形桌子怎么办？ 这就是机器学习的用武之地。...你可以给机器学习算法1000张狗的照片和1000张桌子的照片。 然后，它将学习狗和桌子之间的区别。 当你给它一张狗或桌子的新图片时，它将能够识别它是哪一个。 我认为这有点类似于婴儿学习新事物的方式。...宝宝怎么知道这个动物看起来像狗，另一个看起来像一张桌子？ 可能来自一堆例子。 你可能没有明确地告诉婴儿，“如果有毛茸茸的东西，有浅棕色的头发，那么它可能是一只狗。” 你可能会说，“那是一只狗。...这是一张桌子。 那个也是一张桌子。“ 这和机器学习算法的工作方式大致相同。 您可以将相同的想法应用于： 推荐系统（亚马逊和Netflix） 人脸识别 语音识别 等应用程序。
图1 给出图2，希望程序能识别这是一张桌子。 ? 图2 你可能会说，我可以写一些代码来做到这点。例如，如果图片中有很多浅棕色像素，那么可以识别是狗。...或者可以检测图片中的边缘，如果有很多直的边缘，那么就是桌子。 但这种方法很快就不好用了。如果图片中的狗不是棕色毛的怎么办？如果图片只显示桌子的圆形部分怎么办？ 这里就需要用到机器学习了。...例如，你将1000张狗的图片和1000张桌子的图片输入给机器学习算法，让它掌握狗和桌子间的区别。那么当你给出新的图片让它识别是狗还是桌子时，它就能够进行判断。 这有点类似孩子学习新事物的方式。...孩子是如何学习认知狗或桌子的呢？就是通过大量的例子。 你不会明确告诉孩子：“如果某个毛茸茸的东西有浅棕色的毛发，那么就可能是狗。” 你会说，“这是狗，这也是狗。而这是桌子，那个也是桌子。...另一种是样本量太小，而这种差异是偶然的。还可能呢是由于某种原因，男性往往在周日才购买该产品。 为了理解哪种解释是正确的，你可以绘制另一个图 ?
因此，根据下面的图片(图1)，你想让你的程序识别它是一只狗。 ? 图1 再看下面的另一个(图2)，你希望你的程序识别它是一个表。 ? 图2 你可能会说，我可以写一些代码。...如果图片只显示了桌子的圆形部分呢? 这就是机器学习的用武之地。 机器学习通常实现一种算法，该算法自动检测给定输入中的模式。 你可以给机器学习算法1000张狗的图片和1000张桌子的图片。...然后，它将学会狗和桌子的区别。当你给它一张狗或桌子的新图片时，它就能识别出是哪一个。 我觉得这有点像婴儿学新东西。一个婴儿怎么知道一件东西看起来像狗，另一件看起来像桌子?可能来自于一些例子。...你可能不会明确地告诉一个婴儿，“如果一个东西是毛茸茸的，有浅棕色的头发，那么它很可能是一只狗。” 你可能会说，“那是一只狗。”这也是一只狗。这是一张桌子。那一张也是一张桌子。”...你可以用它来建立一个爱好项目，但如果你是认真的游戏开发，我个人不会选择用它来开发。 相反，我建议你从与Unity中的C#开始，C#是最流行的游戏引擎之一。
鉴于下面的另一个（图2），你希望程序识别它是一个桌子。 ? 你可能会说，好吧，我可以写一些代码来做到这一点。 例如，如果图片中有很多浅棕色像素，那么我们可以说它是一只狗。...然后，你可能会说，如果有很多直边，那么它就是一张桌子。 但是，这种方法很快变得棘手。 如果照片中有一只没有棕色头发的白狗怎么办？ 如果图片只显示桌子的圆形部分怎么办？ 这就是机器学习的用武之地。...你可以给机器学习算法，给1000张狗的照片和1000张桌子的照片。 然后，它将学习狗和桌子之间的区别。 当你给它一张狗或桌子的新图片时，它将能够识别它是哪一个。...宝宝怎么知道一件事看起来像狗，另一件看起来像一张桌子？ 可能来自一堆例子。 你可能没有明确地告诉婴儿，“如果有毛茸茸的东西，有浅棕色的头发，那么它可能是一只狗。” 你可能会说，“那是一只狗。...这是一张桌子。 那个也是一张桌子。“ 机器学习算法的工作方式大致相同。 你可以将相同的想法应用于： 推荐系统（如YouTube，亚马逊和Netflix） 人脸识别 语音识别 等其他场景。
David下给你到另一个控制板，树霉派Zero，是最简单、最基本的版本，并不包含任何其他附加功能，但是可以满足这个项目的全部需求，而且只需要5美元。...最后总共订了一个 Pi Zero、一个外壳和一张 Micro SD 卡，其中预装了 Ada Fruit 提供的 rasbian OS，总共大约20美元。...然后把两根电线从桌子的控制板焊接到继电器的两个“输出”引脚上，把继电器的两个控制引脚直接焊接到 Pi 上。 凌乱，不是很优雅，但这个东西可能只会藏在桌子下面，所以也不用把它弄的很漂亮。...把Pi藏在桌子下面的其他电线下面，用胶带固定好电线，以确保脚不会误踩到它们，然后就开始等待桌子自动上升了。 这个仪器运行了几个月后，依然完美无缺，根本不需要对它进行任何调整。...后来又去学习摄影，因为拍摄一张照片所需的时间大约是制作一部电影所需时间的万亿分之一。最喜欢的照片类型是肖像。
一个函数，作为参数的形式传给另一个函数调用，那么这个这个函数就叫做回调函数。...我们再看一个例子 /** getData接收两个参数，一个是数据对象 另一个是函数logName。...如下当我们声明一个如下的匿名函数时是会报错的 function (){ console.log("张培跃"); } 但是声明一个箭头函数形式的匿名函数是不会报错的 (a) => {...当然最好箭头函数也用()包起来 (function (){ console.log("aaa"); }) 立即执行 (function (){ console.log("张培跃...先洗衣服需要3分钟、然后拖地2分钟、整理桌子1分钟、浇花1分钟...
// 2，把汉堡包放在桌子上。 // 3，叫醒等待的消费者开吃。...2，把汉堡包放在桌子上。 3，叫醒等待的消费者开吃。...// 2，把汉堡包放在桌子上。 // 3，叫醒等待的消费者开吃。...2，把汉堡包放在桌子上。 3，叫醒等待的消费者开吃。...// 2，把汉堡包放在桌子上。 // 3，叫醒等待的消费者开吃。
生产者消费者模式 在实际的软件开发过程中，经常会碰到如下场景：某个模块负责产生数据，这些数据由另一个模块来负责处理（此处的模块是广义的，可以是类、函数、线程、进程等）。...假如你非常喜欢吃包子（吃起来根本停不下来），今天，你妈妈（生产者）在蒸包子，厨房有张桌子（缓冲区），你妈妈将蒸熟的包子盛在盘子（消息）里，然后放到桌子上，你正在看巴西奥运会，看到蒸熟的包子放在厨房桌子上的盘子里...在这个过程中，你和你妈妈使用同一个桌子放置盘子和取走盘子，这里桌子就是一个共享对象。生产者添加食物，消费者取走食物。...桌子的好处是，你妈妈不用直接把盘子给你，只是负责把包子装在盘子里放到桌子上，如果桌子满了，就不再放了，等待。...for_add的队列里面，将subtract这个函数任务放在了一个叫做for_subtract的队列里面，然后我在当前应用目录下执行命令： ?
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