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如何正确使用paddingmargin

前面两期我们学习了LinearLayout线性布局的方向、填充模型、权重对齐,那么本期我们来学习LinearLayout线性布局的内边距外边距。...关于paddingmargin,很多同学傻傻分不清,相信通过今天的学习可以正确使用paddingmargin。 一、内边距padding 默认情况下,组件相互之间是紧紧靠在一起的。...接下来通过一个简单的示例程序来学习android:padding的使用用法。...到此,关于LinearLayout线性布局的内边距外边距已经学习完成,你都掌握了吗?paddingmargin的区别是什么?...如果把布局的内边距外边距放在一张图中比较会更加直观,如下图所示: ? 也有这种说法:margin代表的是偏移,padding代表的是填充。当然,你也可以根据自己的理解来总结。

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行内元素的paddingmargin是否无效

其他元素都在一行上; 2、元素的高度、宽度及顶部底部边距不可设置; 3、元素的宽度就是它包含的文字或图片的宽度,不可改变。...常用内联块元素:、 内联块级元素特点:(同时具备内联元素、块级元素的特点) 1、其他元素都在一行上; 2、元素的高度、宽度、行高以及顶底边距都可设置!...从上图可以看出,sapn标签的padding-toppadding-bottom在显示效果上是增加的,但是上下两个div标签并没有间距,说明padding-top、padding-bottom设置是无效的...,margin-topmargin-bottom也是无效的, padding-left、padding-right、margin-left、margin-right都是有效的。...总结:行内标签(也叫内联标签)的paddingmargin左右设置有效,而padding上下有显示效果,但是设置无效,margin上下也是设置无效,显示也无效。

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深入理解Tensorflow中的maskingpadding

TensorFlow 最初由Google大脑小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员工程师们开发出来,用于机器学习深度神经网络方面的研究,但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。...padded_batch( batch_size, padded_shapes, padding_values=None, drop_remainder=False ) 这个函数与tf.Dataset...中的batch函数对应,都是基于dataset构造batch,但是batch函数需要dataset中的所有样本形状相同,而padded_batch可以将不同形状的样本在构造batch时padding成一样的形状...B.make_one_shot_iterator() print B_iter.get_next().eval() [[1 2 0] [3 4 5]] 总结 到此这篇关于深入理解Tensorflow中的maskingpadding...的文章就介绍到这了,更多相关Tensorflow中的maskingpadding内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn!

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TensorFlow中CNN的两种padding方式“SAME”“VALID”

, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, data_format=None, name=None) 源码中对于padding参数的说明如下...: padding: A string from: "SAME", "VALID"....The type of padding algorithm to use. 说了padding可以用“SAME”“VALID”两种方式,但是对于这两种方式具体是什么并没有多加说明。...第一次由于窗口可以覆盖(橙色区域做max pool操作),没什么问题,如下: 1 2 3 4 5 6 接下来就是“SAME”“VALID”的区别所在,由于步长为2,当向右滑动两步之后“VALID...我们设计网络结构时需要设置输入输出的shape,源码nn_ops.py中的convolution函数pool函数给出的计算公式如下: If padding == "SAME": output_spatial_shape

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Tensorflow中卷积的padding操作

之前一直对tensorflow的padding一知半解,直到查阅了tensorflow/core/kernels/ops_util.cc中的Get2dOutputSizeVerbose函数,才恍然大悟,...我们知道,padding的方式在tensorflow里分两种,一种是VALID,一种是SAME,下面分别介绍这两种方式的实际操作方法。...如果padding=‘VALID’ new_height = new_width = (W – F + 1) / S (结果向上取整) 也就是说,conv2d的VALID方式不会在原有输入的基础上添加新的像素...2、如果padding=‘SAME’ new_height = new_width = W / S (结果向上取整) 在高度上需要pad的像素数为: pad_needed_height = (new_height...= pad_needed_height / 2 (结果取整) 下方添加的像素数为 pad_down = pad_needed_height - pad_top 以此类推,在宽度上需要pad的像素数左右分别添加的像素数为

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