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

ctrl +p vs window.print()为什么它在设计上表现出尊重?

ctrl + p和window.print()都是用于打印页面的方法,它们在设计上表现出尊重是因为它们提供了用户友好的打印体验,并充分考虑了用户的需求和习惯。

首先,ctrl + p是一种常见的快捷键组合,用户可以通过简单的按键操作即可调出打印功能,方便快捷。而window.print()是JavaScript中的打印方法,可以通过在代码中调用实现打印功能,提供了更灵活的使用方式。

其次,这两种方法在设计上都充分考虑了用户的需求和习惯。用户可以通过打印预览功能查看打印效果,选择打印的页面范围、纸张大小、方向等参数,以及设置打印的副本数量。这些功能使用户能够根据实际需求进行个性化的打印设置,提高了打印的灵活性和效率。

此外,ctrl + p和window.print()还支持各种常见的打印选项,如打印页面背景、打印页眉页脚、打印日期时间等。这些选项可以根据用户的需求进行自定义设置,使打印结果更符合用户的期望。

总结起来,ctrl + p和window.print()在设计上表现出尊重是因为它们提供了用户友好的打印体验,充分考虑了用户的需求和习惯,并提供了丰富的打印选项和个性化设置。对于这个问题,腾讯云没有直接相关的产品和产品介绍链接地址。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

VC6.0的使用

3.安装包你keyi 比较以下,vs动则x个G,vc6精简版只有25M,即使完整版也只有200多M。 4.高版本vs增加了很多华丽的东西,为了减少编写代码的工作量,但是也阻断了程序员了解操作系统底层。...这就是为什么我们现代化的大楼只有70年的使用寿命,而北京紫禁城可以屹立数百年乃至上千年不倒。这是好话....看看差评: 这是因为现在绝大数的书都是东抄西凑的,或者就是换个名换个日期就出版了,主要的目的是为实现出过几本书好用来晋级职称或出名,挣钱是第二位的,只不过是个副业,能挣得更多的钱更好,挣得少也没关系...三代同堂,嘻嘻 可以看出微软在设计语言上面的改变. 接着步入正题,讲使用: ? 打开以后的界面,速度真的很快 ? 没忍住,用了中文版 ?...快捷键: Ctrl+O :Open Ctrl+P :Print Ctrl+N :New F1 :帮助//这个还是别用了,用不了 ?

1.5K30

不要小看树模型

树模型 VS 神经网络 基于树的方法通常优于神经网络。...树模型的 1 和 0 选择 VS 神经网络的概率选择 当然,这是一个抽象的结论,甚至可能是有争议的。诚然,建立这种联系有许多障碍。不管怎样,这是理解基于树的方法何时以及为什么优于神经网络的重要部分。...例如,基于树的方法在 MNIST 数据集上表现出很好的性能,因为每个数字都有几个基本特征。...不需要计算概率,这个问题也不是很复杂,这就是为什么设计良好的树集成模型性能可以媲美现代卷积神经网络,甚至更好。 通常,人们倾向于说「基于树的方法只是记住了规则」,这种说法是对的。...决策树值不能处理具有许多中间值(例如 0.5)的数据集,这就是它在 MNIST 数据集上表现很好的原因,在 MNIST 中,像素值几乎都是黑色或白色,但其他数据集的像素值不是(例如 ImageNet)。

70520

28 个提升开发幸福度的 VsCode 插件

image.png 安装此扩展后,可以按Ctrl / Cmd(⌘)+ Shift + P显示编辑器的命令选项板,然后键入 Quokka 以查看可用命令的列表。...但是,既然编辑器可以轻松地完成相同的任务,为什么还要使用不同的应用程序呢? REST Client 它允许你发送 HTTP 请求并直接在 Visual Studio 代码中查看响应。...例如自动更新标签,它在你输入开始标签时自动生成结束标签。当你更改相同的标签时,关闭标记会自动更改,这两个扩展就是这样做的。...Indenticator(缩进指示器) 它在视觉上突出显示当前的缩进个数,因此,你可以轻松区分在不同级别缩进的各种代码块。 image.png 11....设计的大型图标目录与主题融为一体,使其更加美观,这有助于你在资源管理器中轻松找到你的文件。 image.png 15.

5K30

这个国产软件远超微软 GitHub Copilot,让我的编码效率直接翻倍

使用也非常简单,以VS Code和JetBrains系列IDE为例,直接在对应的IDE插件市场搜索"Fitten Code", 下载安装即可。...这里不得不再夸一下,Fitten Code为了防止大家麻烦,给出的快捷键只有三个,分别是tab和Ctrl+⬇️和ctrl+➡️ 。目前我自己测试使用下来,完全足够。...另外如果我们只是希望它提供的一部分建议,可以使用Ctrl+⬇️和ctrl+➡️ 。按ctrl+⬇️ 接受一行补全建议。按 ctrl+➡️ 接收完成单个单词的建议。...比如小灰可以用它来完成一个购物车的下单代码样例以及在使用一些设计模式。来看看它的完成速度和效果: 相同提示词在GPT-4和Copilot上的速度对比Fitten Code慢的可不是一点半点。...Fitten Code性能对比图 而且在其他编程语言上,Fitten Code也表现出来了优异的性能。 时间效率对比 为什么做得这么强,这就不得不提及一下非十的整个团队了。

73510

NLP在预训练模型的发展中的应用:从原理到实践

预训练模型的发展历程2.1 传统NLP方法的局限性在传统的NLP方法中,研究者们通常需要手动设计特征提取器、规则和模型结构,以应对不同的自然语言处理任务。...通过在大规模语料库上进行无监督学习,预训练模型能够学到丰富的语言表示,从而在各种任务上表现出色。...它在文本生成任务上表现出色,不仅能够生成通顺、富有逻辑的文章,还能模拟不同风格和语气的文体。...未来,我们可以期待预训练模型在以下方面的进一步发展:更高效的模型结构: 研究者们将致力于设计更加高效、轻量级的预训练模型,以适应各种计算环境和设备。...从文本生成到情感分析,再到语义理解,预训练模型在各个领域都展现出强大的潜力。

25720

Scientific Reports:前额叶经颅直流电刺激对意识障碍患者干预作用的行为学和电生理

VS/UWS只表现出无目的的反射行为,MCS表现出可重复但不一致的认知和有意识的皮质调节行为。...然而,这种行为评估方法存在局限性,15-20%的VS/UWS患者表现出的大脑活动模式或表明了具有更高的意识状态。...尽管在刺激后观察到的ERP反应在第5个声调之后就开始了,但它在时间上是持续的,并在典型的P3a成分的200毫秒左右达到峰值,这表明对听觉新奇性的高级处理。...综上所述,研究者的研究结果表明,虽然R+组表现出一个显著的效应,包括P3晚期对违反听觉规律的有意识的信号,但无论是用单变量方法还是用多变量方法,R-组都没有检测到这种反应。...对每一个病人tDCS之前和之后研究者计算了分类MCS的预测,使用重复测量因子设计的非参数分析,以MCS预测为因变量,行为反应作为被试之间的因素(R+ vs R−),和刺激作为被试内的因素(tDCS前vs

78300

YOLO—实时对象检测的新视角

Varun Agrawal对Statsbot团队讲述了,为什么YOLO比其他方法的对象检测更好的理由。 ? 在图像分类领域,深度学习已被证明是一个强大的工具,机器在这项任务中的表现已经达到人类水平。...这就是YOLO的基本设计决策, 对目标检测任务的一个全新的视角。 YOLO的工作方式是将图像细分为NxN的网格, 或更具体的原始论文上的7×7的网格。...因此, YOLO 的主要卖点是它在目标检测的实时检测速度上表现良好。这使得它在诸如机器人、自动驾驶汽车和无人驾驶飞机等系统中的应用非常重要(因为时间足够短在这里很重要)。...YOLOv2框架 最近, 同一组研究人员发布了新的YOLOv2框架, 它利用最近在一个深度学习网络设计中的结果, 去建立一个更高效的网络, 并使用Faster-RCNN的主机框架理念,以减轻学习网络问题...这样我们可以看到YOLOv2的设计选择结果能力有多优秀。 总之,YOLO在实时对象检测上表现出色, 这是资源匮乏的深度学习算法时代的重要中心阵地。

1.2K50

《理解dropout》分享

定义:过拟合就是训练出来的模型在训练集上表现很好,但是在测试集上表现较差的一种现象。...在理解为什么Dropout对过拟合为什么有效之前,我们先看下Hinton大神发明Dropout这个利器的灵感和动机是什么。 Dropout的灵感:遗传和突变 我们来看一张图 ?...无性繁殖vs有性繁殖 在Hinton大神论文中做了这样的类比,无dropout的网络和经过dropout的网络可以类比成无性繁殖和有性繁殖,为什么它们可以做这样的类比,我们就要从这两者之间的特点来看。...而测试的时候,神经元是不会去除的,每个神经元都是存在的,权重参数w要乘以p。那么这里就产生一个问题,为什么参数w要乘以概率p。 问题:怎么理解测试时权重参数w要乘以概率p?...含有dropout的模型,它在input layer 乘以伯努利随机概率,如果p =0.5,那么y就有50%的概率会变成0,这样它就不会参与运算。 Dropout的效果怎么样? ?

80040

VS Code 编辑器入门指南上篇-核心概念与组件

为什么选择 VS Code Visual Studio Code(简称 VS Code)是一个由微软开发,同时支持 Windows 、 Linux 和 macOS 等操作系统且开放源代码的代码编辑器,它支持测试...命令面板 VS Code 作为一个代码编辑器,它本身有两个比较极客的设计思想。一个是基于文本(命令)的交互界面,另一个是基于文本的系统设置。...此外,记住两个目录切换的快捷键也会大大提高效率,ctrl+r 可以快速查看并切换最近打开的文件夹,ctrl+w 则可以快速在所有打开的 VS Code 窗口中进行切换。...如果是一个新手,下图是我自己日常用到的 VS Code 高频快捷键,供参考。 ? 如果需要查看所有快捷键,可以通过 ctrl+K ctrl+s 进入快捷键设置界面或者直接查看官方文档。...windows 快捷键 macOS 快捷键 以上就是 VS Code 编辑器入门指南的上篇,我们介绍了什么是代码编辑器、为什么选择 VS Code 、从 0 到 1 开始使用 VS Code 以及上手

89520

ReSharper 配置及用法

1:安装后,Resharper会用他自己的英文智能提示,替换掉 vs2010的智能提示,所以我们要换回到vs2010的智能提示 ? 2:快捷键。...但是根据《.NET设计规范》,不管是值类型还是引用类型的Equals都建议重写,并且应该重写GetHaseCode方法,因为它们相互依赖。如果你有这个需求,那么生成这三个函数一定能够帮你的大忙。...那么为什么Resharper还要增强这个功能并大获好评的。试问,Visual Studio那窄窄的一行参数提示有没有让你觉得憋屈。...至少,开发Resharper的家伙是受不了这种憋屈的,于是大开大阖版的参数列表出现了,长长的参数重载被以列表的形式展现出来,当你在使用GDT+方法,看到巨大的参数重载时,你会从心底里发出感叹:卖蛋糕的。...同时,Resharper展示参数的快捷键变成了Ctrl+P,如果你觉得屏蔽了打印的快捷键简直是在开玩笑的话,那么问问你自己有多少次打印过自己的代码。

1.7K10

艾伦AI研究所发布最强zero-shot免费问答模型「金刚鹦鹉」:参数量小16倍,比GPT-3问答更强

艾伦人工智能研究所(Allen Institute for AI, AI2)最近发布了一个新模型Macaw(金刚鹦鹉),一个多功能的生成式问答系统,能够在广泛的问题类型上表现出强大的零样本zero-shot...https://arxiv.org/pdf/2109.02593.pdf 在Challenge300 数据集中,尽管 Macaw 的参数量比GPT-3 要小一个数量级(110 亿 vs 1750 亿参数...Macaw的答案:不可以,因为植物太高了 Q6:为什么亚里士多德不会使用手机? Macaw的答案:因为他出生在手机发明之前 Q7:为什么变形虫(amoeba)不能设计软件?...Macaw的答案:因为它缺乏必要的神经元 上面是Macaw 回答的比较好的一些例子,但它在实体跟踪和常识性的问题方面的回答效果却不太理想。 Q8:想象一个空杯子。...和一些被精心设计的「假问题」也通常能骗过这些模型,例如“汤姆·汉克斯是哪一年登上月球的?”。

29030

Resharper上手指南

当你还是一只小小鸟的时候,可以学会drag&drop,当你开始写代码的时候,你会发现设计器生成的代码是多么愚蠢和臃肿。当你自己能够写出干净的代码时,可能再也不想切换到设计器中去了(切换/F7)。...博客园里充斥着因为安装Resharper而拖慢系统,导致VS不稳定,机器响应速度下降,VS启动速度下降等等的论调。...这个操作在Resharper就是,把光标移动到类名上,然后点Ctrl+Shift+R,除了你想要的提取接口,其他的重构功能也一目了然。而且远比VS自带的要快。   ...如果你查看设计器生成的代码,会发现Reshaper的竖直条几乎变成了橙色的一条了。基本上,你都可以用Reshaper为你自己的代码瘦瘦身,设计器产生的,比如窗体,或者Dataset还是不要动的好。...同时,Resharper展示参数的快捷键变成了Ctrl+P,如果你觉得屏蔽了打印的快捷键简直是在开玩笑的话,那么问问你自己有多少次打印过自己的代码。

1.7K60

提高 JavaScript 开发效率的高级VSCode扩展!

安装此扩展后,可以按Ctrl / Cmd(⌘)+ Shift + P显示编辑器的命令选项板,然后键入 Quokka 以查看可用命令的列表。选择并运行 “New JavaScript File”命令。...但是,既然编辑器可以轻松地完成相同的任务,为什么还要使用不同的应用程序呢? REST Client 它允许你发送 HTTP 请求并直接在 Visual Studio 代码中查看响应。 ?...例如自动更新标签,它在你输入开始标签时自动生成结束标签。当你更改相同的标签时,关闭标记会自动更改,这两个扩展就是这样做的。...我们可以使用快捷键来快速的选择更换主题; 首先:按下 Ctrl + k 然后再按下:Ctrl + t 其它推荐 Fira Code — 带编程连体字的等宽字体。...EditorConfig for VS Code – 此插件尝试使用.editorconfig文件中的设置覆盖用户/工作区设置,不需要其他或特定于 vscode 的文件。

2.4K50

UC伯克利华人一作:卷积让视觉Transformer性能更强,ImageNet 继续刷点!

希望利用这种设计以提高视觉任务的性能,类似于在NLP中观察到的趋势。 在研究这一猜想时,研究人员面临着 ViT 和 CNN 之间另一个意想不到的差异:ViT 模型表现出不合标准的「可优化性」。...ViT 对优化器的选择(AdamW vs. SGD)、特定于数据集的学习超参数的选择、训练计划长度、网络深度等,都很敏感。面对这些问题,以往的训练方法和直觉都没有用,还阻碍了研究。...为什么 ViT 和 CNN 模型之间存在这种差异? 在论文中,研究人员假设问题主要是因为ViT 执行的早期视觉处理。...我们推测,将ViT中的卷积限制在早期视觉处理中可能是一个关键的设计选择,它在(硬)归纳偏见和transformer blocks的表征学习能力之间取得了平衡。...但是为什么convolutional stem比patchify stem更好,还需要进一步的理论研究。

87130

新火种AI|谷歌深夜发布复仇神器Gemini,原生多模态碾压GPT-4?

它从第一天起就被设计成原生多模态结构,文本、图像、音视频能力从最开始就一起训练,从这一点上来看,Gemini的学习更像人类。...Gemini VS GPT-4除了拥有令人惊叹的原生多模态能力,在性能上,Gemini也是相当强悍。...其中,它在通用、推理、数学和编程等大方向的成绩如下:更让人惊奇的是,在MMLU(大规模多任务语言理解)任务上,Gemini Ultra的得分达到了90.0%,超越了人类专家89.8%的成绩,首次达到了超越人类专家水平...各种测试都表明,Gemini在多模态处理上表现出了强大的能力,并且在更复杂的推理上也有很大的潜力。实际能力被质疑然而,在模型发布后不久,就有人在谷歌给到的60页技术报告中发现了一些“小技巧”。...并且,谷歌还宣布推出了迄今为止最强大、最高效、最可扩展的TPU系统:Cloud TPU v5p,Gemini正式在此基础上训练的,这意味着谷歌将有能力拜托英伟达的算力限制,也算给了AI芯片市场带来了一些变化

17800

11个每个Web开发人员都应该拥有的VS Code扩展

Color Highlight:在编辑器中突出显示颜色代码,方便调试和设计。 1. Auto Rename Tag 厌倦了在处理HTML/JSX时手动更改开闭标签吗?自动重命名标签来帮忙了。...CodeSnap 直接从VS Code中拍摄一张可爱的代码快照,怎么样?...只需安装此扩展程序,按下Ctrl + Shift + P,搜索CodeSnap,选择您想要捕捉的代码,然后您的快照就可以分享了!...Git Lens Git Lens 提供了快速查看是谁修改了一行或代码块以及为什么修改的功能。它具有文件标记(责备和更改)和侧边栏视图等功能。...Turbo Console Log 这对JavaScript和TypeScript开发人员来说是必备的,因为它允许通过选择变量并使用键盘快捷键(Ctrl + Alt + L)来添加有用的日志消息。

16020

临床治疗数据的癌症分型能发31分?

III期、随机对照试验,在先前未经治疗的晚期肾细胞癌患者中进行了阿特珠单抗+贝伐单抗治疗 (n=454) 与舒尼替尼治疗 (n=461) 的对比,共同主要终点是研究人员评估的免疫细胞(IC、PD-L1+)上表达...NMF是一种无监督聚类算法,它在给定的数据集中迭代选择最稳健的聚类模式。在这里,NMF根据IMmotion151队列中前10% (3074) 个最易突变的基因确定了患者的七个亚组(图1A)。...此外,阿特珠单抗+贝伐单抗在增殖cluster(5)中显示出改善的 ORR(26.2% vs 3.1%,P<0.001;图2C)和 PFS(HR=0.47;图2D) ,包括在含有TFE融合的肿瘤中,暗示...与非突变体相比,PBRM1或KDM5C突变的肿瘤表现出更高的血管生成表达和FAO/AMPK相关的基因特征,以及细胞周期基因特征的表达降。...当在治疗组之间进行比较时,肿瘤具有CDKN2A/B改变的患者显示出更长的 PFS(图4A)和更高的ORR(图4B),包括使用 阿特珠单抗+贝伐珠单抗与舒尼替尼治疗时的完全缓解(11% vs 0%)。

36030

那是你的stem有问题,FAI的Ross Girshick团队提出了新的Stem设计方案

今天FAIR的Tete Xiao、Ross Girshick、Piotr Dollar等人对此进行了深入挖掘,找到了其背后的“根因”,也提出了一种Stem设计选择。 ?...为什么会发生这种现象呢? 在本文中,我们认为:ViT模型的优化难主要在于patchify stem模块,它采用stride=p的 卷积实现(默认p=16)。...需要说明的是:混合CNN/ViT架构设计并非本文的目的,更高性能的ViT架构设计与探索也并非本文目的。本文旨在挖掘ViT优化难背后的原因并提出一种有效的解决方案用于构建鲁棒高性能ViT。...注:下角标p表示采用patchify stem。 ? models 与 相对的,我们将采用convolutional stem的ViT称之为 。配置同样见上表。...上表对比了不同大小、不同配置模型在不同训练周期下的性能对比,可以看到: 表现出了比 更快的收敛速度,且跨模型大小、跨训练周期; 训练周期为50epoch时,stem的调整改善最明显。

2.8K40
领券