2、如果不使用box-sizing来改变盒子模型，则该属性决定了flex元素内容盒的宽度或高度(取决于主轴的方向)的大小。
flex属性是 flex-grow + flex-shrink + flex-basis 的缩写
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>131-伸缩布局</title> </head> <style> *{ margin: 0; padding: 0; } ul{ list-style: none; width: 600px; height: 600px; border
Amesp内置了几十种基组，用户可以直接书写基组名称作为关键词来使用，详见手册中的表2。另外一些情况下需要使用混合基组、自定义基组、赝势基组以及辅助基组等，本文将详细介绍这几种情况的使用方法。
弹性布局是指通过调整其内元素的宽高，从而在任何显示设备上实现对可用显示空间最佳填充的能力。弹性容器扩展其内元素来填充可用空间，或将其收缩来避免溢出。
2、默认值是auto，即自动。如果有设置width，占用空间就是width。如果没有设置，按照内容宽度。若同时设置width和flex-basis，则在渲染性能方面，将忽略width。
Python的发展速度持续加快，其应用范围从机器学习逐渐扩散到各个领域。今天给大家介绍一个可以解决量子力学中薛定谔方程的一个Python库Quantized。
容器默认存在两根轴：水平的主轴（main axis）和垂直的交叉轴（cross axis）。主轴的开始位置（与边框的交叉点）叫做main start，结束位置叫做main end；交叉轴的开始位置叫做cross start，结束位置叫做cross end。 项目默认沿主轴排列。单个项目占据的主轴空间叫做main size，占据的交叉轴空间叫做cross size。
最近在项目里遇到了一个 Flex 布局的问题，才发现自己对它的理解还是停留在浅显的水平，遇到一些特殊情况就不知道如何处理。于是找了些资料深入学习一下，然后将我的学习心得总结成这篇文章。
Flex伸缩布局决定性的特性是让伸缩项目可伸缩，也就是让伸缩项目的宽度或高度自动填充剩余的空间。这可以以flex属性完成。一个伸缩容器会等比地按照各伸缩项目的 扩展比率 分配剩余空间，也会按照 收缩比率 缩小各项目以避免溢出。
display inline-block主要用来做横向的布局。 用分离负maigin用来产生位移。
https://opensource.googleblog.com/2019/05/google-and-binomial-partner-to-open.html
本文涉及内容如下： flexbox的基本概念、容器属性学习、项目属性学习、实战演练。 flexbox 堪称布局神器，但属性实在太多让人无从下手，因此将自己所学的知识做个总结。
当参数列表中参数的类型相同可以使用逗号分隔，而无需单独声明类型，其它类型参数使用分号分隔。
设置父元素的display属性为flex，则子元素都变成flex item，由此可以控制子元素的排列方式、尺寸、间距等；
定义了当flex容器有多余空间时，item是否放大。默认值为0，即当有多余空间时也不放大；可能的值为整数，表示不同item的放大比例，如
在 flex 容器中默认存在两条轴，水平主轴(main axis) 和垂直的交叉轴(cross axis)，这是默认的设置，当然你可以通过修改使垂直方向变为主轴，水平方向变为交叉轴，这个我们后面再说。
Feature Default Value
比如把192.168.188.160的DB的A表的数据转移到本地的DB的A表里
学习文档: https://cran.r-project.org/web/packages/NMF/vignettes/heatmaps.pdf
腾讯ISUX isux.tencent.com 社交用户体验设计 朋友们，还记得 QQ 20 周年 H5 中可可爱爱的太空鹅吗？ 为了实现旋转和换肤功能，在 H5 中我们随机展示了5种类型的 3D 太空鹅模型，如下图所示： 但是在 H5 中引入 3D 模型往往存在资源太大、性能损耗严重、还原不真实的问题，这也让许多 3D 创意止步于开发阶段。 如何更好地在 H5 中还原模型呢？本文将从模型网格和贴图文件两方面分析，介绍几种通过技术角度优化加载速度和提高渲染性能的途径，在保证 3D
浏览器会下载HTML解析页面生成DOM树，遇到CSS标签就开始解析CSS，这个过程不会阻塞，但是如果遇到了JS脚本，此时假如CSSOM还没有构建完，需要等待CSSOM构建完，再去执行JS脚本，然后再执行DOM解析，此时会阻塞。
它决定了元素如何在页面上排列，使它们能在不同的屏幕尺寸和设备下可预测地展现出来，更简便、完整、响应式地实现各种页面布局。
上回说到，移动端适配，推荐了，使用px为主，vw,百分比为辅助，再搭配flex的布局方式，于是有人就开始问我了，这个flex搭配布局应该怎么用，梳理一遍，巩固一下
伸缩容器是display的计算值为flex或inline-flex的元素，其流内孩子就是伸缩项（flex item）
在我们上一篇CSS布局文章中详细的讲解了grid布局，这篇文章就带大家来学习一下flex布局！
你有没有想过 CSS 中的 flex属性如何工作？ 它是 flex-grow，flex-shrink和flex-basis的简写。 开发中最常见的写法是flex：1，它表示 flex 项目扩展并填充可用空间。
默认情况下,项目都排在一条线(又称”轴线”) 上。flex-wrap属性定义 , flex布局中默认是不换行的。
最近，CSS 引入了一项新功能：Container Queries (https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Web/CSS/CSS_container_queries)。它可以替代 Media Queries 并实现 Media Queries 无法胜任的任务。
Normal From是数据库理论里面最恶心的问题，从1NF到6NF，加上BCNF，DKNF以及UF。不像编程作业，有运行结果作参考，做这种理论题简直是受罪，每一题都得反复推理。 像下面给出的这个作业，除了题量大以外，每个问题都是多解问题，拿满分几乎是不可能的事情。
层次时间序列预测是工业界非常常见的一个应用场景。当要预估的时间序列之间存在层次关系，不同层次的时间序列需要满足一定的和约束时，就需要利用层次时间序列预测方法解决。设想这样一种场景，我们作为政府负责旅游业的部门，需要预测出澳大利亚每个月的旅游人数，同时还需要预测澳大利亚每个州的旅游人数，以及每个州中每个区的旅游人数。如果澳大利亚包括10个州，每个州包括5个地区，那么总共需要预测1+10+50个时间序列。而这50个时间序列是存在关系的，即澳大利亚总旅游人数=10个州旅游总人数，同时每个州旅游总人数=这个州下5个地区旅游总人数。这就形成了一个类似于下面这样的层次结构：
基于日志的统计分析按日志来源一般分为后端 cgi、app 日志和前端 js 挂码日志，其中前端 js 挂码由于与具体后端业务逻辑低耦合、异步加载等特性，使得其在网站统计分析领域应用广泛。 今天就来看一个 nginx 日志收集过程中的 case。 最近在 review nginx 配置的时候，发现 nginx 每天会有 1% 的 errlog，由于公司的业务访问量还算比较大的，算下来这 1% 也不是个小数目，有必要搞清楚这 1% 究竟怎么产生的。 1、错误日志样式： 错误日志的样式大致分为两种，如下：
Hello小伙伴们，好多天不见，我兔妞又杀回来了！今天继续我们的Flex吧~之前讲的是不是都忘了
写入： import cPickle as p shoplistfile = 'data.data' shoplist = ['meili',['current_account',[100000,1222],'basis_account',[5555555,888]], 'qinshan',['current_account',[1089000,12292],'basis_account',[55555955,888]], 'jiayou',['current
四、inline-block 此类元素是inline + block的合体 1) margin和padding都有效；width和height都有效； .inline{ display: inline-block; width: 200px; background: red; margin: 10px; padding: 10px;
flex-basis 定义在分配多余空间前，项目占据的主轴空间(main size)
VEX 程序是为特定的上下文编写的。 例如，控制对象表面颜色的着色器是为表面surface上下文编写的。 为灯光light上下文编写了用于确定灯光照度的着色器。 创建或过滤通道数据的 VEX 程序是为斩波chop上下文编写的。
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
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
flex-grow、flex-shrink、flex-basis这三个属性的作用是：在flex布局中，父元素在不同宽度下，子元素是如何分配父元素的空间的。
Flex是Flexible Box的缩写，顾名思义为“弹性布局”，用来为盒装模型提供最大的灵活性。
新版的flexbox规范分两部分：一部分是container，一部分是 items。 flexbox是一整套布局规范，包含了多个css属性，所以学习起来比`float: left;` 这样简单的布局要
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？
单从一个矩阵来看，我们可以发现该矩阵的列秩和行秩是相等的，都为2，那么这是一个特例还是矩阵的特性呢？其实这是矩阵的特性，矩阵的行秩=矩阵的列秩。
Sound is a wave of pressure travelling through a medium, such as air. We can plot the variation in pressure (captured by microphone) against time to visualise the waveform.
设置了.container元素为Flex容器(Flex container),.container的直接子元素被称为Flex项目(Flex item)
盒子模型：我们知道当并列书写多个div标签，它们会纵向向下排位，如果我们想将多个div并列成一排，就得借助position，float，或display属性，这便是传统的盒模型做法。
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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