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CSS float浮动的深入研究、详解及拓展 一 一 一 一 一 一 一 一

我们使用float浮动做了很多其本职工作以外的事情,于是我们会混淆,我们会回看不清float真正的面目。浮动真正的意义在哪里呢?要知道这个问题的答案很简单,假设现在CSS中没有浮动(float)属性,那么会变成一个什么样子。我们会发现,目前流行采用浮动方法实现的无论是分栏布局,还是列表排列我们都可以用其他一些CSS属性(不考虑table)代替实现,唯一一个实现不了的就是“文字环绕图片”,我是想不出来能有什么方法可以让文字环绕图片显示。好,这个替代不了的作用才是float真正的意义所在。此作用类似于word中的版式,很基础的原始的作用:

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前端实战Demo:一张图片搞定一页布局

整个页面只有一个或者两个不多的需要操作的组件,比如按钮、输入框之类的,图片中的其他元素都只是作为静态展示的设计而存在,那么专门把这个几个元素抠出来再写进页面中去显然就有点复杂化了,并且可能还会出现一些元素与元素之间相对位置重叠或者间距过大等问题。那么就可以用一个空的div标签来框选出上述图片中的输入和按钮区域,然后在这个空的div中添加input或者button元素,当然要保持样式和设计图中的一致。       那么上图中的例子,我给出的页面的主体代码就是这样: Html代码:

Css代码: .container{ position: absolute; background:url("imgs/1.jpg"); background-size: 100% 100%; background-repeat: no-repeat; } .btn{ position: absolute; margin-top: 40%; margin-left: 20%;    width: 55%;    height: 20%; display: none; }   因为这里是用一个空的div来框选图片中的input或者按钮区域,所以为了保持原有图片的样式,就需要把实际上的input或者button的区域的display设置为none。当然要使用Javascript设置,当input和按钮区域获得焦点时,显示input和button了。可以直接写内联的input的onfocus属性: onfocus="this.style.display='block'"   当然上面两幅图都是设计相对比较简单的图片,倘若是复杂一些的图片呢?

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object detection中的非极大值抑制(NMS)算法

前言 什么是NMS算法呢?即非极大值抑制,它在目标检测、目标追踪、三维重建等方面应用十分广泛,特别是在目标检测方面,它是目标检测的最后一道关口,不管是RCNN、还是fast-RCNN、YOLO等算法,都使用了这一项算法。 一、概述 非极大值抑制(Non-Maximum Suppression,NMS),顾名思义就是抑制不是极大值的元素,可以理解为局部最大搜索。这个局部代表的是一个邻域,邻域有两个参数可变,一是邻域的维数,二是邻域的大小。这里不讨论通用的NMS算法(参考论文《Efficient Non-Maximum Suppression》对1维和2维数据的NMS实现),而是用于目标检测中提取分数最高的窗口的。例如在行人检测中,滑动窗口经提取特征,经分类器分类识别后,每个窗口都会得到一个分数。但是滑动窗口会导致很多窗口与其他窗口存在包含或者大部分交叉的情况。这时就需要用到NMS来选取那些邻域里分数最高(是行人的概率最大),并且抑制那些分数低的窗口。 NMS在计算机视觉领域有着非常重要的应用,如视频目标跟踪、数据挖掘、3D重建、目标识别以及纹理分析等。本文主要以目标检测中的应用加以说明。

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Day 3 学习Canvas这一篇文章就够了

一、canvas简介 ​ <canvas> 是 HTML5 新增的,一个可以使用脚本(通常为JavaScript)在其中绘制图像的 HTML 元素。它可以用来制作照片集或者制作简单(也不是那么简单)的动画,甚至可以进行实时视频处理和渲染。 ​ 它最初由苹果内部使用自己MacOS X WebKit推出,供应用程序使用像仪表盘的构件和 Safari 浏览器使用。 后来,有人通过Gecko内核的浏览器 (尤其是Mozilla和Firefox),Opera和Chrome和超文本网络应用技术工作组建议为下一代的网络技术使用该元素。 ​ Canvas是由HTML代码配合高度和宽度属性而定义出的可绘制区域。JavaScript代码可以访问该区域,类似于其他通用的二维API,通过一套完整的绘图函数来动态生成图形。 ​ Mozilla 程序从 Gecko 1.8 (Firefox 1.5)开始支持 <canvas>, Internet Explorer 从IE9开始<canvas> 。Chrome和Opera 9+ 也支持 <canvas>。 二、Canvas基本使用 2.1 <canvas>元素

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人脸识别

# -*- coding: UTF-8 -*- import cv2 # 待检测的图片路径 imagepath="xhs.jpg" image = cv2.imread(imagepath) gray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#转换为灰度图,降低计算强度 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('d:\haarcascades\haarcascade_frontalface_alt.xml') # 探测人脸 # 根据训练的数据来对新图片进行识别的过程。 faces = face_cascade.detectMultiScale(   image,#必选参数,其他可以不写   scaleFactor= 1.01, #控制金字塔层数,通常范围1.01~1.5 参数越小,层数越多,结果越精确   minNeighbors = 1, #为5表示有5次重叠才认为人脸存在   minSize = (1,1),#寻找人脸的最小区域 ) # 处理人脸探测的结果 print ("{0}".format(len(faces))) for(x,y,w,h) in faces:     cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+w),(0,255,0),2) cv2.imshow("image",image) cv2.waitKey(0)

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领券