首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Bootstrap 4将两列响应为一列堆叠,而不是混洗

Bootstrap 4是一种流行的前端开发框架,用于构建响应式和移动优先的网站和应用程序。它提供了一套易于使用的CSS和JavaScript组件,可以快速构建现代化的用户界面。

在Bootstrap 4中,可以使用CSS类来控制网格系统,以实现响应式布局。要将两列响应为一列堆叠,可以使用Bootstrap提供的响应式类。

具体来说,可以使用col-xx-xx类来定义列的宽度,其中xx表示屏幕大小。例如,col-sm-6表示在小屏幕设备上,列宽度为50%。如果希望在小屏幕设备上将两列堆叠为一列,可以使用col-xx-12类,其中12表示列宽度为100%。

以下是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
<div class="container">
  <div class="row">
    <div class="col-sm-6 col-md-4">
      <!-- 第一列内容 -->
    </div>
    <div class="col-sm-6 col-md-4">
      <!-- 第二列内容 -->
    </div>
  </div>
</div>

在上面的示例中,col-sm-6类将两列在小屏幕设备上显示为50%宽度,而col-md-4类将两列在中等屏幕设备上显示为33.33%宽度。这样,在小屏幕设备上,两列将堆叠为一列。

Bootstrap 4的优势包括:

  1. 响应式布局:Bootstrap 4提供了强大的响应式网格系统,可以轻松创建适应不同屏幕大小的布局。
  2. 组件丰富:Bootstrap 4提供了大量的CSS和JavaScript组件,如导航栏、按钮、表单、模态框等,可以快速构建功能丰富的用户界面。
  3. 样式定制:Bootstrap 4允许开发人员根据项目需求进行样式定制,可以通过修改变量或覆盖CSS类来改变样式。
  4. 文档和社区支持:Bootstrap 4拥有详细的官方文档和活跃的社区支持,开发人员可以轻松找到解决问题的答案和示例代码。

Bootstrap 4适用于各种应用场景,包括但不限于:

  1. 响应式网站开发:Bootstrap 4的网格系统和组件使得开发响应式网站变得简单和高效。
  2. 移动应用程序开发:Bootstrap 4的移动优先设计使得开发移动应用程序更加方便,可以快速构建适应不同移动设备的界面。
  3. 快速原型设计:Bootstrap 4提供了丰富的预定义样式和组件,可以快速创建原型,验证和演示设计概念。
  4. 后台管理系统:Bootstrap 4的样式和布局适用于开发各种后台管理系统,如数据分析仪表盘、内容管理系统等。

腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品,其中与前端开发和响应式布局相关的产品包括:

  1. 腾讯云CDN(内容分发网络):提供全球加速、缓存加速、动态加速等功能,可以加速网站的访问速度和提供更好的用户体验。了解更多:腾讯云CDN
  2. 腾讯云Web应用防火墙(WAF):提供全面的Web应用安全防护,包括防DDoS攻击、SQL注入、XSS攻击等。了解更多:腾讯云WAF

以上是关于Bootstrap 4将两列响应为一列堆叠的答案,希望能对您有所帮助。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

为什么MobileNet及其变体如此之快?

通道(Channel shuffle) 通道是改变 ShuffleNet[5] 中所用通道顺序的操作(层)。这种操作是通过张量整形和转置来实现的。...这里,G 代表的是分组卷积中分组的数目,分组卷积通常与 ShuffleNet 中的通道一起使用。 虽然不能用乘-加运算次数(MACs)来定义通道的计算成本,但是这些计算应该是需要一些开销的。...G=2 的通道的例子。没有进行卷积,只改变了通道顺序。 ? G=3 的通道的例子。...这里的重要组成模块是通道层,它「」了分组卷积中的通道顺序。如果没有通道,分组卷积的输出就无法在分组中利用,这会导致准确率的降低。...让 T 代表通道维度的扩展因子,个 conv1x1 的计算成本是 2HWN²/,可分离卷积中 conv1x1 的计算成本是 HWN²,在 [5] 中,使用了 T=6, conv1x1 的计算成本降低了

90720

卷积神经网络学习路线(十九) | 旷世科技 2017 ShuffleNetV1

新的架构利用个操作:逐点组卷积(pointwise group convolution)和通道(channel shuffle),与现有的其他SOTA模型相比,在保证精度的同时大大降低了计算量。...模型加速:模型加速有很多方向,有网络剪枝,减少通道数,量化或者因式分解计算中的冗余等,ShuffleNet的工作专注于设计更好的模型来直接提高性能,不是加速或转换。...我们第一个卷积替换为逐点组卷积,再做通道如图(b)。 Figure2 a是ShuffleNet Unit,主分支最后的卷积改成组卷积,为了适配和恒等映射做通道融合。...实验 实验在ImageNet的分类数据集上做评估,大多数遵循ResNeXt的设置,除了点: 权重衰减从1e-4降低到了4e-5 数据增强使用较少的aggressive scale增强 这样做的原因是小网络在模型训练的过程中经常会遇到欠拟合不是过拟合问题...有通道和没有通道 Shuffle操作是为了实现多个组之间信息交流,下表表现了有无Shuffle操作的性能差异: ?

95020

Bootstrap响应式前端框架笔记一——强大的栅格布局

二、均分与尺寸适配     Bootstrap浏览器尺寸分为4个等级,分别为xs,sm,md和lg。...例如,如果配置了个标签的类都为为col-md-6,则在992以下尺寸的的浏览器中竖直堆叠布局,在992即以上尺寸的浏览器中都将水平均分一行。    ...浏览器窗口缩小,可以看到,除了第4行可以继续保持6等分外,其它行等变成了竖直堆叠布局: ?...中一行最多可以包含12,如果数超出12,另起一行进行布局,示例如下: Bootstrap最多一行可以分配12,超出另起一行,例如下面三个div,宽度分别为8,3,4,第3个div另起一行布局...在使用栅格布局时,开发者也不需要将每一行中的12都占满,可以通过偏移设置来进行列的定位,示例如下: 进行列偏移操作 占1/3行的一列向右便宜1/3行 使其固定在中间</

2.3K10

学界 | 新型实时形义分割网络ShuffleSeg:可用于嵌入式设备

ShuffleNet 单元使用了分组卷积来提升性能,没有使用 1x1 卷积。只使用分组卷积对网络准确度不利,所以我们还使用了通道洗来维持优良的准确度。...方法 这一节详细介绍我们提出的用于形义分割的网络架构。该架构分成个主要模块进行解释:负责提取特征的编码模块,负责在网络中进行上采样以计算最终类别的概率图的解码模块。...我们主要从其中使用的分组卷积和通道中受到了启发。[4,2,3] 表明深度上可分的卷积或分组卷积可以在降低计算成本的同时维持优良的表征能力。分组卷积的堆叠可能会导致出现一大主要瓶颈。...为了解决这个问题,[4] 中引入了信道,这种方法也在 ShuffleSeg 的编码和解码部分都得到了良好的应用。 ?...我们提出的架构基于其编码器中的分组卷积和通道(channel shuffling),可用于提升性能。

1.2K80

干货!直观地解释和可视化每个复杂的DataFrame操作

我们选择一个ID,一个维度和一个包含值的/。包含值的转换为一列用于变量(值的名称),另一列用于值(变量中包含的数字)。 ?...Stack 堆叠采用任意大小的DataFrame,并将堆叠”为现有索引的子索引。因此,所得的DataFrame仅具有一列级索引。 ? 堆叠名为df的表就像df.stack()一样简单 。...尽管可以通过axis参数设置为1来使用concat进行列式联接,但是使用联接 会更容易。 请注意,concat是pandas函数,不是DataFrame之一。...如果一个DataFrame的另一列未包含,默认情况下包含该,缺失值列为NaN。为了防止这种情况,请添加一个附加参数join ='inner',该参数 只会串联个DataFrame共有的。 ?...串联是附加元素附加到现有主体上,不是添加新信息(就像逐联接一样)。由于每个索引/行都是一个单独的项目,因此串联将其他项目添加到DataFrame中,这可以看作是行的列表。

13.3K20

「Shiny」应用程序布局指南

一个导航列表诸多组件展示为侧边栏不是使用标签。而且它还支持节标题以及长列表分隔符。下面是一个例子: ?...通过向column()函数添加offset参数向右移动。每增加一个单位的偏移量,就增加一列的左距。考虑一下这个布局: ?...如果启动响应特性是启用的(它们在 Shiny 中是默认情况),那么网格也应为724px或1170px宽,这取决于你的视窗(例如,当在平板电脑上)。...行可以嵌套,但应始终包括一组,这些加起来等于其父数(不是像在流动网格中那样,在每个嵌套级别上重置为12)。...响应布局 Bootstrap 网格系统支持响应式CSS,它使您的应用程序能够自动调整其布局,以在不同大小的设备上查看。响应式布局包括以下内容: 修改网格宽。 在必要之处堆砌不是浮动组件。

6.9K32

ImageDataGenerator

这里需要注意个概念,所谓 featurewise指的是逐特征,它针对的是数据集dataset,samplewise针对的是单个输入图片的本身。...秩为 4 的 Numpy 矩阵或元组。如果是元组,第一个元素应该包含图像,第二个元素是另一个 Numpy 数组或一列 Numpy 数组,它们不经过任何修改就传递给输出。...参数 dataframe: Pandas dataframe,一列为图像的文件名,另一列为图像的类别, 或者是可以作为原始目标数据多个。...shuffle: 是否数据(默认:True) seed: 可选的和转换的随即种子。 save_to_dir: None 或 str (默认: None)....shuffle: 是否数据(默认 True)。 seed: 可选随机种子,用于和转换。 save_to_dir: None 或 字符串(默认 None)。

1.6K20

万字长文!攻克目标检测难点秘籍一,模型加速之轻量化网络

其中,SqueezeNet采用了精心设计的压缩再扩展的结构,MobileNet使用了效率更高的深度可分离卷积,ShuffleNet提出了通道的操作,进一步降低了模型的计算量。...因此,我们希望在一个组卷积之后,能够特征图之间的通道信息进行融合,类似于下图中b的操作,每一个组的特征分散到不同的组之后,再进行下一个组卷积,这样输出的特征就能够包含每一个组的特征,通道恰好可以实现这个过程...Transpose:扩展出的维进行置换。 Flatten:置换后的通道Flatten平展后即可完成最后的通道。 ShuffleNet基本结构单元 ?...另外,由于降采样时通常要伴有通道数的增加,ShuffleNet直接分支拼接在一起来实现了通道数的增加,不是常规的逐点相加。...提出了一种新的Channel Split操作,输入特征分成部分,一部分进行真正的深度可分离计算,将计算结果与另一部分进行通道Concat,最后进行通道的操作,完成信息的互通。 2.

2.5K21

万字长文带你看尽深度学习中的各种卷积网络

然后这些映射堆叠为一个大小为 5 x 5 x 128 的单个层。空间维度如高和宽缩小了,深度则扩大了。 ?...直观上,这种卷积的思路就是应用过滤器分离,即将标准的分离器拆分为 3 个 1D 分离器,不是直接应用一个标准的卷积过滤器来输入层映射为输出层。...模型并行化被认为比数据并行化更佳,后者数据集进行拆分,然后对每一批数据进行训练。不过,当每批数据的大小过小时,我们执行的工作基本上是随机的,不是批量梯度下降。...总的来说,分组卷积包括分组卷积和通道(channel shuffling)。...在这些特征映射喂养到第二个分组卷积之前,先将每个组中的通道拆分为几个小组,然后再混合这些小组。 ? 通道 经过这种,我们再接着如常执行第二个分组卷积 GConv2。

63710

万字长文带你看尽深度学习中的各种卷积网络

然后这些映射堆叠为一个大小为 5 x 5 x 128 的单个层。空间维度如高和宽缩小了,深度则扩大了。 ?...直观上,这种卷积的思路就是应用过滤器分离,即将标准的分离器拆分为 3 个 1D 分离器,不是直接应用一个标准的卷积过滤器来输入层映射为输出层。...模型并行化被认为比数据并行化更佳,后者数据集进行拆分,然后对每一批数据进行训练。不过,当每批数据的大小过小时,我们执行的工作基本上是随机的,不是批量梯度下降。...总的来说,分组卷积包括分组卷积和通道(channel shuffling)。...在这些特征映射喂养到第二个分组卷积之前,先将每个组中的通道拆分为几个小组,然后再混合这些小组。 ? 通道 经过这种,我们再接着如常执行第二个分组卷积 GConv2。

75630

深度学习中的12种卷积网络,万字长文一文看尽

然后这些映射堆叠为一个大小为 5 x 5 x 128 的单个层。空间维度如高和宽缩小了,深度则扩大了。...直观上,这种卷积的思路就是应用过滤器分离,即将标准的分离器拆分为 3 个 1D 分离器,不是直接应用一个标准的卷积过滤器来输入层映射为输出层。...模型并行化被认为比数据并行化更佳,后者数据集进行拆分,然后对每一批数据进行训练。不过,当每批数据的大小过小时,我们执行的工作基本上是随机的,不是批量梯度下降。...总的来说,分组卷积包括分组卷积和通道 (channel shuffling)。...在这些特征映射喂养到第二个分组卷积之前,先将每个组中的通道拆分为几个小组,然后再混合这些小组。 通道 经过这种,我们再接着如常执行第二个分组卷积 GConv2。

1.5K20

感知还是不感知:轻量级堆叠沙漏网络(附源代码下载)

前段时间,一个名为 ControlNet 的模型这种可控性推上了新的高峰。大约在同一时间,来自阿里巴巴和蚂蚁集团的研究者也在同一领域做出了成果,本文是这一成果的详细介绍。...在这项研究中,研究者对堆叠沙漏网络进行了架构和非架构修改,以获得一个既准确又计算高效的模型。在下面的内容中,研究者提供了对基线模型的简要描述。...原始架构由多个堆叠的沙漏单元组成,每个沙漏单元由四个下采样和上采样级别组成。在每个级别上,下采样是通过残差块和最大池化操作来实现的,上采样是通过残留块和最近邻插值来实现的。...In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition]中首次提出的单元使用逐点群卷积和信道洗来提高计算效率并保持准确性...在这里,我们将其用作个图像之间的特征水平均方误差(MSE)损失,该损失在高级特征图不是原始图像空间处计算损失。

30820

Pyspark学习笔记(四)弹性分布式数据集 RDD 综述(上)

区别在于,python集合仅在一个进程中存在和处理,RDD分布在各个节点,指的是【分散在多个物理服务器上的多个进程上计算的】     这里多提一句,尽管可以RDD保存到硬盘上,但RDD主要还是存储在内存中...4、创建 RDD RDD 主要以种不同的方式创建: 并行化现有的集合; 引用在外部存储系统中的数据集(HDFS,S3等等) 在使用pyspark时,一般都会在最开始最开始调用如下入口程序: from...RDD进行**重新分区**, PySpark 提供了种重新分区的方式; 第一:使用repartition(numPartitions)从所有节点数据的方法,也称为完全, repartition...8、操作 Shuffle 是 PySpark 用来在不同执行器甚至跨机器重新分配数据的机制。...根据数据集大小,较多的内核和内存可能有益或有害我们的任务。

3.7K30

气泡技术再迭代,方太破解洗碗机中国市场遇冷之谜

近日,方太推出了水槽洗碗机新5系产品E5/Z5,款搭载了高能气泡3.0技术的产品。...首先,和上代产品类似,新5系可以通过脉冲式气泡持续爆炸剥离餐盘表面脏污,通过水气动引擎“泵”发磅礴水气,高速冲走剥离后的残垢。...气泡技术发展至今历经五年的时间——2018年,高能气泡1.0发布,在2020年和2023年完成了次迭代。...比如,新增超快模式可实现一餐一,最快20min即可清洗完成,适用于清洗日常轻度油污,不用三餐的餐具堆叠一起清洗;同时对孕妇老人设计友好,取存不用下蹲摆碗,无需弯腰掀盖即可实现轻松随取随放。...方太也成为厨电行业场景化解决方案的开创者,为整个行业的转型和升级提供了新的思路。持续精进背后的创新科技观方太为什么能在气泡技术上持续突破并持续引领产业趋势?

24040

显著提升图像识别网络效率,Facebook提出IdleBlock混合组成方法

其未来减少收窄后的表征计算,引入一种分组式逐点运算,并在后面使用了通道操作。 ? 图 7:ShuffleBlock v1。...Idle 设计 这篇论文提出了一种新的设计模式:Idle,其目标是输入的一个子空间直接传递到输出张量,不经历任何变换。上图 1 展示了 Idle 和网络剪枝的思路。...如果在基于个分支构建输出张量时使用的连接函数是 concat(y1, x2),则称之为 L-IdleBlock(下图 9);如果使用的连接函数是 concat(x2, y1),则称之为 R-IdleBlock...当堆叠个或多个 IdleBlock 时,L/R-IdleBlock 单元的混合不同于 L/R-IdleBlock 单元的单调组成。 ? 图 9:L-IdleBlock。...此外,一旦实现了 IdleBlock 和 MBBlock 的混合化,MBBlock 中的首个逐点卷积运算就可以帮助我们交换 IdleBlock 的个分支的信息,而无需像在 ShuffleBlock 中一样执行显式的通道操作

40610

显著提升图像识别网络效率,Facebook提出IdleBlock混合组成方法

其未来减少收窄后的表征计算,引入一种分组式逐点运算,并在后面使用了通道操作。 ? 图 7:ShuffleBlock v1。...Idle 设计 这篇论文提出了一种新的设计模式:Idle,其目标是输入的一个子空间直接传递到输出张量,不经历任何变换。上图 1 展示了 Idle 和网络剪枝的思路。...如果在基于个分支构建输出张量时使用的连接函数是 concat(y1, x2),则称之为 L-IdleBlock(下图 9);如果使用的连接函数是 concat(x2, y1),则称之为 R-IdleBlock...当堆叠个或多个 IdleBlock 时,L/R-IdleBlock 单元的混合不同于 L/R-IdleBlock 单元的单调组成。 ? 图 9:L-IdleBlock。...此外,一旦实现了 IdleBlock 和 MBBlock 的混合化,MBBlock 中的首个逐点卷积运算就可以帮助我们交换 IdleBlock 的个分支的信息,而无需像在 ShuffleBlock 中一样执行显式的通道操作

58720

显著提升图像识别网络效率,Facebook提出IdleBlock混合组成方法

其未来减少收窄后的表征计算,引入一种分组式逐点运算,并在后面使用了通道操作。 ? 图 7:ShuffleBlock v1。...Idle 设计 这篇论文提出了一种新的设计模式:Idle,其目标是输入的一个子空间直接传递到输出张量,不经历任何变换。上图 1 展示了 Idle 和网络剪枝的思路。...如果在基于个分支构建输出张量时使用的连接函数是 concat(y1, x2),则称之为 L-IdleBlock(下图 9);如果使用的连接函数是 concat(x2, y1),则称之为 R-IdleBlock...当堆叠个或多个 IdleBlock 时,L/R-IdleBlock 单元的混合不同于 L/R-IdleBlock 单元的单调组成。 ? 图 9:L-IdleBlock。...此外,一旦实现了 IdleBlock 和 MBBlock 的混合化,MBBlock 中的首个逐点卷积运算就可以帮助我们交换 IdleBlock 的个分支的信息,而无需像在 ShuffleBlock 中一样执行显式的通道操作

41420

如何在Python和numpy中生成随机数

从神经网络中的权重的随机初始化,到数据分成随机的训练和测试集,再到随机梯度下降中的训练数据集的随机(random shuffling),生成随机数和利用随机性是必需掌握的技能。...使用伪随机数生成器可以数据并用随机值初始化系数。这种小程序通常是一个可以调用的返回随机数的函数。如果再次调用,他们返回一个新的随机数。...[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19] [4,18,2,8,3] 随机列表 随机性可用于随机列表,就像洗牌。...shuffle在适当的位置执行,这意味着被用作shuffle()函数的参数的列表被洗牌,不是副本被洗牌。 下面的示例演示了随机一个整数值列表。...NUMPY数组 可以使用NumPy函数shuffle()随机NumPy数组。 下面的示例演示了如何对NumPy数组进行随机

19.2K30
领券