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HTML&CSS03_CSS器定义

起初,我认真的时候,你不认真,现在你认真了,我却已离你有些远了。想想当时我们一起学习一起努力的日子,是不是有种莫名的喜悦。现在大家工作了,也会遇到一些前端设计的...

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HTML|css器模型

一些尺寸,颜色,背景等形式都可以通过CSS器模型来解决。往往布局网页形式的方法很多,但CSS器模型比较清晰方便而且效率高。怎样才能做一个盒模型呢? 解决方案器模型就是将一些形式对象装在一个CSS模型中,我们在使用这些对象时就可以直接通过写模型的名称就可以将其带入进网页改变其格式。对特定的元素的样式进行定义。 要清楚有几种器:CSS派生器,CSSid器,CSS类器,属性器。下面我主要对id和类两种器进行描述。id器:①id器可以为标有特定id的HTML元素指定特定的样 式。 ②Id器以“#”来定义?图3.1首先在css文件中新建一个文档,在里面写上你要的形式。a.“#”为定义b.“#”后面的为名称c.所定义的样式要用{}?图3.2?图3.3 ? 图3.9结语掌握这些器的格式,有很多注意事项。格式不能写错不然运行不出来,命名尽量不要用中文或字,标签该对齐的要对齐。CSS很方便快捷不用重复去写代码,比较有结构性。

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    MySQL时间

    本文链接:https:blog.csdn.netbisalarticledetails102577613 Oracle中获取系统当前的时间,可以用sysdate、systimestamp等,在MySQL 中,同样有类似的可以使用,碰巧看到eygle大神最近的文章,短短几行文字,就介绍了MySQL中获取系统当前时间的来龙去脉。 文章链接:https:www.eygle.comarchives201909mysql_now_sysdate.html在 MySQL 中,获得系统当前时间可以使用now() ,这是最简单和应用最广的 SQL执行的过程中,取得的是执行开始的时间,并且在执行过程中保持不变,与之相对的则是sysdate(),sysdate模拟Oracle据库的实现,每次执行时,都调用时间获得时间,值每次不同: 从中能体会到,MySQL的设计者确实经验丰富,一个小小的时间,就可以提供这么多种可的用途,这些都是值得学习的。

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    HTML&CSS04_器优先级

    起初,我认真的时候,你不认真,现在你认真了,我却已离你有些远了。想想当时我们一起学习一起努力的日子,是不是有种莫名的喜悦。现在大家工作了,也会遇到一些前端设计的...

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    html 学习(css class器)

    文/某个胖子(简书作者) 原文链接:http://www.jianshu.com/p/802afaab545b 著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权,并...

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    SVM 的核和调参

    ----本文结构:什么是核都有哪些 & 如何调参----1. 什么是核形式 K(x, y) = , 其中 x, y 为 n 维,f 为 n 维到 m 维的映射, 表示内积。 都有哪些 & 如何? 下表列出了 9 种核以及它们的用处和公式,常用的为其中的前四个:linear,Polynomial,RBF,Sigmoid 核 用处 公式 linear kernel 线性可分时,特征量多时, kernel Polynomial kernel -d:多项式核的最高次项次,-g:gamma参,-r:核中的coef0 Gaussian radial basis function (RBF ) -g:gamma参,默认值是1k Sigmoid kernel -g:gamma参,-r:核中的coef0 其中有两个重要的参,即 C(惩罚系) 和 gamma, gamma 越大,支持向量越少

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    PyTorch入门笔记-index_select

    index_select torch.index_select(input,dim,index,out=None) 返回的是沿着输入张量的指定维度的指定索引号进行索引的张量子集,其中输入张量 、指定维度和指定索引号就是 torch.index_select(input,dim,index,out=None) 的三个关键参有:input(Tensor) - 需要进行索引操作的输入张量 , out = tensor_a),相当于执行 tensor_a = torch.zeros();接下来使用 torch.index_select(input,dim,index,out=None) 分别对 张量 c 的第 1 个维度且索引号为 0 的张量子集: torch.index_select(c, dim = 0, index = torch.tensor()) c];index_select 虽然简单 这也是为什么即使在对输入张量的其中一个维度的一个索引号进行索引 (此时可以使用基本索引和切片索引) 时也需要使用 PyTorch 中的高级索引方式才能与 index_select 等价的原因所在;>

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    PyTorch入门笔记-masked_select

    masked_selecttorch.masked_select(input,mask,out=None) 返回一个根据布尔掩码 (boolean mask) 索引输入张量的 1D 张量,其中布尔掩码和输入张量就是 torch.masked_select(input, mask, out = None) 的两个关键参的参有:input(Tensor) - 需要进行索引操作的输入张量;mask(BoolTensor 比如执行 torch.zeros(, out = tensor_a),相当于执行 tensor_a = torch.zeros();「masked_select 最关键的参就是布尔掩码 mask, ,最终筛出来的元素为 0 和 2,由于使用 masked_select 返回的都是 1D 张量,因此最终的结果为 tensor()。 ,但是有几点需要注意:使用 masked_select 返回的结果都是 1D 张量,张量中的元素就是被筛出来的元素值;传入 input 参中的输入张量和传入 mask 参中的布尔张量形状可以不一致

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    PyTorch入门笔记-nonzero

    nonzero前面已经介绍了 index_select 和 mask_select 两个,这两个通过一定的索引规则从输入张量中筛出满足条件的元素值,只不过 index_select 使用索引 本小节介绍的 torch.nonzero(input, out = None, as_tuple = False) 与前面两个最大的不同是:「nonzero 返回的是输入张量中非零元素的索引而不是输入张量中符合索引规则的元素值 as_tuple 的取值决定了 nonzero 最终呈现的输出形式,接下来以参 as_tuple 的参值为 False 或 True 来分别介绍 nonzero 。 当 as_tuple = False (默认) 时的 nonzero 需要注意两点:总是返回 2D 张量;如果输入张量的维度为 n,且非零元素个为 z,则 nonzero 返回的是一个形状为 当 as_tuple = True 时的 nonzero 需要注意三点:总是返回一个元组;如果输入张量的维度为 n,且非零元素个为 z,则 nonzero 返回的是一个长度为 n 的元组,

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    PyTorch入门笔记-gather

    比如执行 torch.zeros(2, 2, out = tensor_a),相当于执行 tensor_a = torch.zeros(2, 2) 除了 sparse_grad 和 out 两个可 ,其余三个参都是必。 为了方便这里只考虑必,即 torch.gather(input, dim, index)。 回顾 torch.gather(input, dim, index) 沿着指定轴上的索引采集输入张量的元素值,貌似现在已知的条件和 gather 中所需要的参有些谋和。 下面我们来尝试一下使用 gather 来采集红色元素。

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    维度筛AllSelect和All的差异

    解释: 因为AllSelect只涉及器的计算,平均成绩AllSelect,未使用参,在未的时候效果和AllSelect(表1)一样,实际上的效果是把字段置于透视表中的筛位置。 而且因为默认已任何全部的筛条件,此时的效果和单独放入一个平均成绩一样。? 此时的度量计算的结果就是学的平均成绩。如果我们想知道学和英语的这两门课的综合平均分呢? 我们来看下和之前的差异。这里我们看下一共了2个含维度的AllSelect度量(学科和老师)。?解释:我们理解只针对筛则的内容产生的效果进行计算。 被的维度有:学科(学,英语);姓名(全部),教课老师(王老师,张老师,陈老师)?解释: 被的维度有:学科(学,英语根据实际切片来定),教课老师(全部),姓名(全部)? AllSelect和All筛的差异我们在来看个案例:All产品名称求和:=Calculate(Sum(表4),All(表4)AllSelect产品名称求和:= Calculate(Sum(表4)

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    【布局】HTML&CSS04_器优先级

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    初识HTML(一)---编辑器的

    编辑器的就像锻造武器一样,好的武器不仅需要好的锻造师,也需要好的工具。 这篇文章带大家趁手的锻造器。 首先,上图webstorm?Hbulider XHbulider?Sublime? 可以打中文补丁 Sublime 同样经典 插件库丰富 简约大方 Hbulider x 免费适合国内个人开发使用 个人比较推荐 支持uni-app语言助手 牛逼的是它还有微信小程序的语言助手 安装方便初识HTML

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    到底该如何损失

    损失取决于许多因素,包括是否有离群点,机器学习算法的,运行梯度下降的时间效率,是否易于找到的导,以及预测结果的置信度。这个博客的目的是帮助你了解不同的损失。 我们该如何使用哪种损失?由于MSE对误差(e)进行平方操作(y - y_predicted = e),如果e> 1,误差的值会增加很多。 决定使用哪种损失?如果离群点是会影响业务、而且是应该被检测到的异常值,那么我们应该使用MSE。另一方面,如果我们认为离群点仅仅代表据损坏,那么我们应该MAE作为损失。 真值= 0delta的非常重要,因为它决定了你认为什么据是离群点。大于delta的残差用L1最小化(对较大的离群点较不敏感),而小于delta的残差则可以“很合适地”用L2最小化。 Quantile Loss的思想是根据我们是打算给正误差还是负误差更多的值来分位值。损失根据所quantile (γ)的值对高估和低估的预测值给予不同的惩罚值。

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    合适的动画缓动

    为了让幻灯的切换效果更舒服,就研究了下动画的缓动。缓动定义缓动指定动画效果在执行时的速度,使其看起来更加真实。 为什么要使用缓动在平常的生活中,物体在运动的过程中,总是时而加速,时而减速。因此我们的大脑习惯了这种物体的这种自然的运动方式。所以在应用中加入这种自然的运动方式,会让用户觉得很舒服。 常见的缓动Linear匀速运动?linear.pngEase慢速开始,然后变快,然后慢速结束?ease.pngEase-out先快后慢?ease-out.pngEase-in先慢后快? ease-in-out.png合适的大部分情况下,都可以用easeOut。不要过多的使用bounces和elastic效果,因为这两个效果往往使网站变得不和谐。 缓动的持续时间参考Ease-outs 或 Ease-ins: 200到500毫秒Bounce 或 elastic effects:800到1200毫秒CSS3支持的缓动(transition-timing-function

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    pyspider 爬虫教程 (1):HTML 和 CSS

    通过抓取分类下的所有的标签列表页,来遍历所有的电影: http:movie.douban.comtag创建一个项目在 pyspider 的 dashboard 的右下角,点击 “Create” 按钮替换 on_start 的 self.crawl(http:movie.douban.comtag, callback=self.index_page) self.crawl 告诉 pyspider 抓取指定页面,然后使用 callback 对结果进行解析 不过更推荐使用 CSS器。电影列表页再次点击 run 让我们进入一个电影列表页(list_page)。 在这个页面中我们需要提取:电影的链接,例如,http:movie.douban.comsubject1292052下一页的链接,用来翻页CSS器CSS器,顾名思义,是 CSS 用来定位需要设置样式的元素 既然前端程序员都使用 CSS器 为页面上的不同元素设置样式,我们也可以通过它定位需要的元素。你可以在 CSS 器参考手册 这里学习更多的 CSS器 语法。

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    C++文件打开方式的

    默认双击 .json 时,调用 Windows 自带的记事本打开文件,不习惯,想着能否像右键菜单一样用哪个应用程序打开,比如我指定Visual Studio Code 或者 Sublime Text 图片也类似,默认不用系统自带的,比如我安装的其它浏览图片工具(如下图的 ImageGlass) 这个效果是“Open With‘,而不是‘Open’代码也比较简单,就是调用 SHOpenWithDialog

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    python pyqt5 QInputDialog 下拉

    None): super(InputdialogDemo, self).init(parent) layout = QFormLayout() self.btn1 = QPushButton(获得列表里的项 (self.getIext) self.le2 = QLineEdit() layout.addRow(self.btn2, self.le2) self.btn3 = QPushButton(获得整) self.le2.setText(str(text)) def getInt(self): num, ok = QInputDialog.getInt(self, integer input dualog, 输入

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    如何合适的损失,请看......

    损失取决于许多因素,包括是否有离群点,机器学习算法的,运行梯度下降的时间效率,是否易于找到的导,以及预测结果的置信度。这个博客的目的是帮助你了解不同的损失。 我们该如何使用哪种损失?由于MSE对误差(e)进行平方操作(y - y_predicted = e),如果e> 1,误差的值会增加很多。 决定使用哪种损失?如果离群点是会影响业务、而且是应该被检测到的异常值,那么我们应该使用MSE。另一方面,如果我们认为离群点仅仅代表据损坏,那么我们应该MAE作为损失。 真值= 0delta的非常重要,因为它决定了你认为什么据是离群点。大于delta的残差用L1最小化(对较大的离群点较不敏感),而小于delta的残差则可以“很合适地”用L2最小化。 Quantile Loss的思想是根据我们是打算给正误差还是负误差更多的值来分位值。损失根据所quantile (γ)的值对高估和低估的预测值给予不同的惩罚值。

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    如何合适的损失,请看......

    没有一个损失可以适用于所有类型的据。损失取决于许多因素,包括是否有离群点,机器学习算法的,运行梯度下降的时间效率,是否易于找到的导,以及预测结果的置信度。 我们该如何使用哪种损失?由于MSE对误差(e)进行平方操作(y - y_predicted = e),如果e> 1,误差的值会增加很多。 决定使用哪种损失?如果离群点是会影响业务、而且是应该被检测到的异常值,那么我们应该使用MSE。另一方面,如果我们认为离群点仅仅代表据损坏,那么我们应该MAE作为损失。 真值= 0delta的非常重要,因为它决定了你认为什么据是离群点。大于delta的残差用L1最小化(对较大的离群点较不敏感),而小于delta的残差则可以“很合适地”用L2最小化。 Quantile Loss的思想是根据我们是打算给正误差还是负误差更多的值来分位值。损失根据所quantile (γ)的值对高估和低估的预测值给予不同的惩罚值。

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