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    margin为负值产生的影响

    问题 设置margin-top为负值时，前面的浮动元素也跟着向上移动移动，代码如下： html: 浮动元素 ...margin-top: -25px; } 注：浮动元素在前面，后面是标准元素，然后对标准元素,设置了margin-top:-25px , 然后会发现浮动元素跟着向上了 margin负值的作用...margin-left和margin-right为负值的时候都可以增加元素的宽度 而margin-top为负值的时候,不会增加高度,而是会让元素上移. margin-bottom为负值的时候不会位移...文档流的影响 那些没有脱离文档流的元素（指不是浮动元素也不是绝对定位、固定定位的元素等），其在页面中的位置是跟随者文档流的变化而变化的。...或者让受影响的元素不浮动，不脱离文档流 对定位影响 对于绝对定位的元素,设置了margin负值之后,会根据它定位的位置进行再位移。

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    带负值的图表标签处理方法

    今天跟大家分享带负值的图表标签处理方法！...▽▼▽ 在遇到某些特殊图表时，特别是一个数据系列中既有正值又有负值的情况，数据标签以及纵轴轴标签总是会相互遮挡，做出来的图表信息显得很凌乱，会影响读者的信息理解和阅读体验。...由于默认的负值数据条填充色与正值并没有差异，所以需要手动设置双色填充。 ? ? 设置互补色填充，在备选颜色2中将白色设置为红色（这将是负值的填充色） ?...现在的问题是，纵轴的标签负值部分已经完全被数据条遮盖，看不清楚了。 那我们干脆直接pass掉坐标轴的标签。（选中垂直轴，调出设置菜单） ? ? 再继续把条形图的数据条间距调整至合适位置。 ? ?...怎么“调教”你的柱形图！！！ 怎么反转条形图的数据系列顺序 图表中包含负值的双色填充技巧

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    图表中包含负值的双色填充技巧

    今天教大家怎么在Excel里制作带负值的双色填充图表 正负值双色填充 ▼ 通常如果数据中带负值 默认的图表输出虽然能够显示负值 但是负值颜色与正值并没有任何区别 视觉效果大打折扣 今天来教大家怎么处理正负值双色填充的问题...1 互补色填充法吧 激活图表选中数据条 单击右键进入设置数据系列格式菜单 选择第一项：填充 勾选以互补色代表负值选框 此时可以看到下面有两个可以更改的颜色 第一个是图表的默认颜色 第二个是白色（也就是默认的负值互补色...） 图表中现在负值已经变成了白色 我们肯定不希望用白色代表负值颜色 万一背景颜色也是白的话负值直接就消失了 所以要为负值的互补色自定义一种反差比较大的颜色 这里就用红色了 现在图表的正负值分别用不同的颜色标识是不是醒目多了...这是从新组织后的作图数据 然后利用新数据创建堆积柱形图（堆积条形图） 看吧新图表自动把正负值分别填充了不同的颜色 不知道大家看明白了没 其实理念很简单 就是把图表中正值和负值分为两个序列 空白单元格无数值默认为...0 这样做成堆积柱形图或者堆积条形图之后 软件就可以自动为两个序列分别填充不同颜色 因为0值无法显示（每一个数据条本来应该包含两段不同的颜色） 所以看起来好像正负值分别填充了不同的颜色 这种方法的理念在制作图表中将会经常用到

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    为什么从没有负值的数据中绘制的小提琴图（Violin Plot）会出现负值部分？

    为什么从没有负值的数据中绘制的小提琴图会出现负值部分？ 现象描述：当从没有负值的数据中绘制小提琴图时，有时会出现看似负值的部分。这可能让人感到困惑，因为原始数据中并不存在负值。...在生成小提琴图时，核密度估计会对数据进行平滑处理，并且在数据范围之外也会有一定程度上的延伸。 因此，即使原始数据中没有负值，核密度估计图在绘制小提琴图时可能会在零点之下产生一些看似负值的部分。...这并不意味着实际存在负值，而只是表示在这个区域内的数据密度较低。 出现这种情况主要是由于小提琴图外围的密度估计过程引起的。...这不意味着数据实际上有负值，而只是密度估计算法试图捕捉到接近零区域的数据分布情况。 带宽选择：KDE 中一个关键参数是带宽（bandwidth），它决定了核的宽度。...解决方案： 调整带宽：减少核密度估计中使用的带宽大小可以减少负值区域的影响，但需平衡以避免过拟合。

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    你所不知道的 CSS 负值技巧与细节

    修改 outline-offset 到一个合适的负值 ，那么在恰当的时候，outline 边框就会向内缩进为一个加号。...+ outline宽度) ---- 在这个例子后，我又想，CSS 属性可以取负值的地方有很多。...大家最为熟知的就是负margin，使用负的 marign，可以用来实现类似多列等高布局、垂直居中等等。那还有没有其他一些有意思的负值使用技巧呢？ 下文就再介绍一些 CSS 负值有意思的使用场景。...这里有一个小技巧，扩张半径可以为负值。 继续，如果阴影的模糊半径，与负的扩张半径一致，那么我们将看不到任何阴影，因为生成的阴影将被包含在原来的元素之下，除非给它设定一个方向的偏移量。...CodePen: https://codepen.io/Chokcoco/pen/QeQXpW 负值 margin 负值 margin 在 CSS 中算是运用的比较多的，元素的外边距可以设置为负值。

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    你所不知道的 CSS 负值技巧与细节

    : -(容器宽度的一半 + outline宽度的一半) 的一半 + outline宽度) ---- 在这个例子后，我又想，CSS 属性可以取负值的地方有很多。...大家最为熟知的就是负margin，使用负的 marign，可以用来实现类似多列等高布局、垂直居中等等。那还有没有其他一些有意思的负值使用技巧呢？ 下文就再介绍一些 CSS 负值有意思的使用场景。...这里有一个小技巧，扩张半径可以为负值。 继续，如果阴影的模糊半径，与负的扩张半径一致，那么我们将看不到任何阴影，因为生成的阴影将被包含在原来的元素之下，除非给它设定一个方向的偏移量。...CodePen Demo -- 使用负值 animation-delay 提前执行动画 负值 margin 负值 margin 在 CSS 中算是运用的比较多的，元素的外边距可以设置为负值。...负值的一些使用场景的确有有用之处，但是与此同时有可能带来的是代码可读性的下降。

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    TensorFlow版本号升至1.0，正式版即将到来

    2015年11月份，谷歌宣布开源了深度学习框架TensorFlow，一年之后，TensorFlow就已经成长为了GitHub上最受欢迎的深度学习框架，尽管那时候TensorFlow的版本号还是v0.11...现在，TensorFlow的一岁生日之后两个月，TensorFlow社区终于决定将TensorFlow的版本号升至1.x，并刚刚发布了TensorFlow 1.0.0-alpha，其新增了实验性的Java...reduction_indices 变成axis --tf.reduce_any: reduction_indices 变成axis --tf.reduce_join: reduction_indices 变成axis --tf.reduce_logsumexp...--tf.zeros_initializer() 和tf.ones_initializer() 现在返回一个callable，其必须用initializer 参数调用，在你的代码中用tf.zeros_initializer...--添加index_to_string_table，其返回一个将索引映射到字符串的查找表. --添加string_to_index_table，其返回一个将字符串匹配到索引的查找表.

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    【TensorFlow】TensorFlow 的线性回归

    前面 有篇博文 讲了讲Ubuntu环境下安装TensorFlow，今天来说一说在TensorFlow中如何进行线性回归。...---- 开始训练 使用TensorFlow训练模型大致是这样的步骤： 1. 设置各种超参数，例如学习率，迭代次数等； 2. 定义变量和模型； 3. 初始化变量; 4. 正式开始训练....废话不多说上完整代码，代码里有注释： from __future__ import print_function, division import tensorflow as tf import pandas...---- 几个问题 在迭代次数相同的情况下，调节学习率能非常有效的改变损失的下降速度，刚开始学习率是0.001，结果非常的不好，损失比现在的大0.3e09左右，一步一步加大学习率效果显著，即使现在的２也不算大...TensorFlow 的定制性比较强，更为底层），我用 sklearn 实现了一次，效果很好，基本就是傻瓜式操作，效果如图， ?

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    【TensorFlow】TensorFlow 的 Logistic Regression

    前面提到了使用 TensorFlow 进行线性回归以及学习率、迭代次数和初始化方式对准确率的影响，这次来谈一下如何使用 TensorFlow 进行 Logistics Regression（以下简称LR...关于LR的理论内容我就不再赘述了，网上有很多资料讲，这里我就写下LR所用的损失函数： [图片] 其实整个程序下来和线性回归差不多，只不过是损失函数的定义不一样了，当然数据也不一样了，一个是用于回归的...，一个是用于分类的。...数据集 数据集不再是经典的MNIST数据集，而是我在UCI上找的用于二分类的数据集，因为我觉得老用经典的数据集不能很好的理解整个程序。...代码 from __future__ import print_function, division import tensorflow as tf import pandas as pd import

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    【TensorFlow】TensorFlow的线性回归

    前面 有篇博文 讲了讲Ubuntu环境下安装TensorFlow，今天来说一说在TensorFlow中如何进行线性回归。...训练部分数据 模型 [图片] 开始训练 使用TensorFlow训练模型大致是这样的步骤： 1. 设置各种超参数，例如学习率，迭代次数等； 2. 定义变量和模型； 3. 初始化变量; 4....废话不多说上完整代码，代码里有注释： from __future__ import print_function, division import tensorflow as tf import pandas...几个问题 在迭代次数相同的情况下，调节学习率能非常有效的改变损失的下降速度，刚开始学习率是0.001，结果非常的不好，损失比现在的大0.3e09左右，一步一步加大学习率效果显著，即使现在的２也不算大（对于这个问题...TensorFlow 的定制性比较强，更为底层），我用 sklearn 实现了一次，效果很好，基本就是傻瓜式操作，效果如图， ?

    1.8K90

    tensorflow.models.rnn.rnn_cell.linear在tensorflow1.0版本之后找不到（附tensorflow1.0　API新变化）

    由于版本更新关系，从原来的tensorflow低版本到升级到tensorflow1.0以上时，发现有很多API函数变化是很正常的事情，大多碰到的如： 如其中tf.nn.rnn_cell命名空间中的很多函数都发生了命名空间的变化...但是在修改某个程序的时候，发现原来tensorflow.models.rnn.rnn_cell.linear这个函数，居然没有发生转移。...API 的重要更改 TensorFlow/models 被移到了一个单独的 GitHub repository....axis tf.reduce_any: reduction_indices 变成 axis tf.reduce_join: reduction_indices 变成 axis tf.reduce_logsumexp...tf.zeros_initializer() 和 tf.ones_initializer() 现在返回一个 callable，其必须用 initializer 参数调用，在你的代码中用 tf.zeros_initializer

    1.4K70

    【CSS】714- 你所不知道的 CSS 负值技巧与细节

    修改 outline-offset 到一个合适的负值 ，那么在恰当的时候，outline 边框就会向内缩进为一个加号。...) ---- 在这个例子后，我又想，CSS 属性可以取负值的地方有很多。...大家最为熟知的就是负margin，使用负的 marign，可以用来实现类似多列等高布局、垂直居中等等。那还有没有其他一些有意思的负值使用技巧呢？ 下文就再介绍一些 CSS 负值有意思的使用场景。...CodePen Demo -- 使用负值 animation-delay 提前执行动画 负值 margin 负值 margin 在 CSS 中算是运用的比较多的，元素的外边距可以设置为负值。...负值的一些使用场景的确有有用之处，但是与此同时有可能带来的是代码可读性的下降。

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    golang | 是返回struct还是返回struct的指针

    当我们定义一个函数时，是返回结构体呢，还是返回指向结构体的指针呢？ 对于这个问题，我想大部分人的回答，肯定都是返回指针，因为这样可以避免结构体的拷贝，使代码的效率更高，性能更好。 但真的是这样吗？...上图中，函数f返回的是结构体S的指针，即一个地址，这个可以通过其汇编来确认： ? 看上图中的选中行。 第一行是调用函数f，其结果，即结构体S的指针，或结构体S的地址，是放到ax寄存器中返回的。...我们再来看下返回结构体的情况： ? 这次函数f返回的是S，而不是*S，看看这样写其汇编是什么样子： ?...在函数f返回后，sp寄存器存放的，正是函数f初始化的结构体S的地址。...经过测试，1MiB字节以下，返回结构体都更有优势。 那返回指针的方式是不是没用了呢？

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    tensorflow的学习笔记--初步认识tensorflow

    几个概念 TensorFlow是一个基于数据流编程（dataflow programming）的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习（machine learning）算法的编程实现，由谷歌公司开发并开源免费使用...在接触到的智能机器中，我们都需要先输入一段抽象的数据（语音，图片等），然后机器识别结果，输出我们想要的内容。...在tensorflow中使用张量代表数据（可以简单理解为参数）,使用计算图来搭建神经网络，使用会话执行计算图，优化对应的权重。 首先我们先介绍张量： 张量 多维数组和列表。...多维数组 tensorflow的数据的类型很多，与日常编程的数据类型也有点相似之处，先不一一介绍，先看看怎么使用tensorflow（使用pip命令安装对应的依赖模块） import tensorflow...其中：Y=XW=w_1x_1+w_2x_2 具体使用tensorflow实现代码如下： import tensorflow as ts x=ts.constant([[1.0,2.0]])# 一行两列

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    安装GPU加速的tensorflow 卸载tensorflow

    安装GPU加速的tensorflow 卸载tensorflow 一： 本次安装实验环境 Ubuntu 16.04 + cuda9.0 + cudnn7.0 或 Ubuntu 16.04 + cuda8.0...我们的tensorflow会调用cuda的接口，利用显卡帮助我们运算程序 而CUDNN是为了加速神经网络用的 二： 卸载TensorFlow 先介绍卸载， 如果你的tensorflow是用pip安装的，...那下面简单的命令就可以完成卸载了 sudo pip uninstall tensorflow_gpu sudo pip3 uninstall tensorflow_gpu 用 pip...注意：这个版本搭配不是唯一的，首先你要了解你电脑的显卡是什么类型，然后根据你的显卡类型选择cuda的版本，在根据cuda的版本选择cudnn的版本，最后再根据前面两种的搭配选择tensorflow的版本...根据你想要的TensorFlow的版本，那么只需要修改tensorflow-1.7.0-cp36-none-linux_x86_64.whl 比如，我要TensorFlow-1.0.1版本，那么上面官网地址就修改为

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