三、CSS优先级 层叠，指的是样式的覆盖。当样式的覆盖发生冲突时，以优先级高的为准。 当同一个元素 的同一个样式属性被赋予多个属性值时，我们就需要遵循一定的优先级规则来选择属性值。 样式覆盖发生冲突常见的 5 种情况： 引用方式冲突 继承方式冲突 指定样式冲突 继承样式与指定样式冲突 !important 1.引用方式冲突 CSS有 3 种常用的引入方式： 外部样式 内部样式 行内样式 CSS引用方式不同，也会产生冲突。 （1）3种方式的优先级 行内样式 > (内部样式 = 外部样式)
CSS中颜色取值主要由以下几种方法： CSS命名颜色。在CSS2.1中，CSS规范定义了17个颜色名。\ 用RGB指定颜色。可以使用0~255取值或者0%~100%。
CSS初学感觉很简单，但随着学习的深入才感觉CSS的水由多深，平常总会遇到各种坑，先总结一些经常遇到的坑
CSS基础 CSS基础知识 选择器（重要！！！） 继承、特殊性、层叠、重要性 CSS格式化排版 单位和值 盒模型 浮动 相对定位与绝对定位 布局初探 CSS基础知识 认识CSS样式 CSS全称为“层叠样式表 (Cascading Style Sheets)”，它主要是用于定义HTML内容在浏览器内的显示样式，如文字大小、颜色、字体加粗等。 如下列代码： <head> <style type="text/css"> p{ font-size:20
css的注释 /*.......*/ 直接在html代码中写css Hao css代码写在当前文件中 <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Title</title> <style type="text/css"> p{ color: red; font-size: 19px; } </style> </head>
Hao
本文主要阐述了卷积神经网络中误差反向传播算法的具体实现细节，包括每一层的误差计算、权值更新以及误差敏感项的计算等。同时，本文还介绍了在池化层和卷积层相接的情况下，如何计算该层的误差敏感项。通过本文的介绍，读者可以更加深入地理解卷积神经网络中误差反向传播算法的工作原理，并能够更好地使用卷积神经网络进行深度学习任务。
CSS 基础知识 语法 CSS全称为“层叠样式表 (Cascading Style Sheets)”，它主要是用于定义HTML内容在浏览器内的显示样式， 如文字大小、颜色、字体加粗等。使用CSS样式的一个好处是通过定义某个样式，可以让不同网页位置的 文字有着统一的字体、字号或者颜色等。 CSS语法 选择符 { 属性:值} 选择符:又称选择器，指明网页中要应用样式规则的元素，如本例中是网页中所有的段(p)的文字将变 成蓝色，而其他的元素(如ol)不会受到影响。 声明:在英文大括号“{}”中的的就是声明，属性
实训又与集训冲突了，真的是…… 感觉自己距离自己一开始选择道路越走越远了，一开始的豪言壮志都成了往事了，从选择方向的那刻可能就注定结果了，不过，自己选的路，无论把这条路走下去是多么难，也要笑着走完。
转载；https://www.cnblogs.com/liuwu265/p/4696388.html
最热门的深度学习，想必很多人都想了解学习，网络上也有不少资料；小编也希望可以从头开始，更为透彻地去理解原理机制，这样在日后可以在深度学习框架实战的学习上更为轻松。那我们就从头开始，从最简单的神经元：感知机开始学习。 感知机： 感知机是最早的监督式训练算法，我们之前的学习文章中也略有提到，它是神经网络和支持向量机的基础，在支持向量机方面主要是理解支持向量和max margin的loss函数；而神经网络方面，我们可以将它看作是神经网络的一个神经元。 假如平面中存在n个点，并被分别标记为“0”和“1”。此时
个人总结了一些容易忘记的HTML、CSS特性，以备查漏补缺，读者朋友们有兴趣的可以看看，也当查漏补缺，但我已在标题中声明，此篇纯属个人笔记，非文章！
1.认识CSS样式 CSS全称为“层叠样式表 (Cascading Style Sheets)”，它主要是用于定义HTML内容在浏览器内的显示样式，如文字大小、颜色、字体加粗等。 如下列代码： p{
如何使用 Keras 中的权值约束缓解深度神经网络中的过拟合现象（图源：https://www.flickr.com/photos/31246066@N04/5907974408/）
引言 上次给大家带来了html部分的笔记，大家的反馈让我非常开心?。 这次给大家带来css部分的第一篇笔记，由于本人比较蠢，学的很慢，而且css部分内容非常的细、广，需要不断code，才能体会其中细节
1、ID选择器只能在文档中使用一次。与类选择器不同，在一个HTML文档中，ID选择器只能使用一次，而且仅一次。而类选择器可以使用多次。
ESN部分就不多做介绍了，你应该了解的，下面我们对ESN和BP改进和极限学习改进分别进行修改和说明，并进行仿真。
在很多方面，ID选择器都类似于类选择器，但也有一些重要的区别： 1、为标签设置id=”id名称”，而不是class=”类名称”。 2、id选择符的前面是#号，而不是英文圆点（.）。
本文介绍了Dropout算法在深度学习中的原理、实现和代码，以及其在防止过拟合方面的作用。作者通过在matlab上实现Dropout算法，说明了其有效性，并进一步分析了Dropout算法在防止过拟合方面的作用。
接上一篇（多层感知机（MLP）与神经网络结构 | 深度学习笔记）的最后，我们要训练多层网络的时候，最后关键的部分就是求梯度啦。纯数学方法几乎是不可能的，那么反向传播算法就是用来求梯度的，用了一个很巧妙的方法。 反向传播算法应该是神经网络最基本最需要弄懂的方法了，要是反向传播方法不懂，后面基本上进行不下去。 非常推荐的是How the backpropagation algorithm works （http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap2.html）
cnn进行前向传播阶段，依次调用每个Layer的Forward函数，得到逐层的输出，最后一层与目标函数比较得到损失函数，计算误差更新值，通过反向传播逐层到达第一层，所有权值在反向传播结束时一起更新。
其中重点是： proxy_pass http://mytest; mytest是定义了两个服务器，用作负载均衡。
image.png 干 SEO一定要懂 HTML，说的一点都对，其实就是不需要懂所有的东西，最关键的你懂了就会用，基本上都是事半功倍。能够这样说，不懂代码的优化人员并不是一个合格的优秀优化人员。以下就是做优化总结，一定要了解一些最重要的 html代码，希望对大家有所帮助。搜索引擎优化常用 HTML代码大全，及权重排序 1. Title网站标题标签 Title标签有两种用途，一是用于网站的主题描述，一是告诉网友该网站的主旨是什么，该网站的类型，一是用于网站主题描述的一般词语，二至三个为最好。现在搜索引擎
当样式表比较复杂时，很容易出现多个样式对作用于一个标签的情况，这时就需要注意CSS优先级来决定哪些样式会被作用于该标签，哪些会被覆盖。
最近参加了一个赏金计划，然后在单点登录中发现了一个涉及比较多站点的漏洞，测试过程比较有意思，所以分享一下。
继承 CSS的某些样式具有继承性。 继承是一种规则，它允许样式不仅作用于某个特定html标签元素，而且应用于其后代 如：在p中的所有字体都为红色 p{color:red;} 三年级时，我还是一个胆小如鼠的小女孩。 但：只给p标签设置了边框为1像素红色实心边框线 p{border:1px solid red;} 三年级时，我还是一个胆小如鼠的小女孩。 特殊性--权值 标签的权值为1，类选择符
三年级时，我还是一个胆小如鼠的小女孩。
http://www.cnblogs.com/scue/p/4276339.html
数据降维的重要性就不必说了，而用NN（神经网络）来对数据进行大量的降维是从2006开始的，这起源于2006年science上的一篇文章：reducing the dimensionality of data with neural networks，作者就是鼎鼎有名的Hinton，这篇文章也标志着deep learning进入火热的时代。 花了点时间读了下这篇文章，下面是一点笔记： 多层感知机其实在上世纪已经被提出来了，但是为什么它没有得到广泛应用呢？其原因在于对多层非线性网络进行权值优化时很难得到
复现详解：http://mi.eng.cam.ac.uk/projects/segnet/tutorial.html
多重样式（MultipleStyles）：如果外部样式、内部样式和内联样式同时应用于同一个元素，就是使多重样式的情况。
padding-top(上内边距),padding-right(右内边距),padding-bottom(下内边距),padding-left(左内边距)
前段时间看了一些关于LSTM方面的论文，一直准备记录一下学习过程的，因为其他事儿，一直拖到了现在，记忆又快模糊了。现在赶紧补上，本文的组织安排是这样的：先介绍rnn的BPTT所存在的问题，然后介绍最初的LSTM结构，在介绍加了遗忘控制门的，然后是加了peephole connections结构的LSTM，都是按照真实提出的时间顺序来写的。本文相当于把各个论文核心部分简要汇集一下而做的笔记，已提供快速的了解。
写在前面:你需要先安装好nginx,你可以先看看https://cloud.tencent.com/developer/article/1623611
传统的基于情感词典的文本情感分类，是对人的记忆和判断思维的最简单的模拟，如上图。我们首先通过学习来记忆一些基本词汇，如否定词语有“不”，积极词语有“喜欢”、“爱”，消极词语有“讨厌”、“恨”等，从而在大脑中形成一个基本的语料库。然后，我们再对输入的句子进行最直接的拆分，看看我们所记忆的词汇表中是否存在相应的词语，然后根据这个词语的类别来判断情感，比如“我喜欢数学”，“喜欢”这个词在我们所记忆的积极词汇表中，所以我们判断它具有积极的情感。
Hello小伙伴们～～经过上一篇的学习相信大家已经知道该怎么构造一个Web页面啦，但是怎么做一个美美哒的页面呢，今天就有请我们CSS大宝贝粉墨登场啦～～当当～～
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CNN最大的优势在特征提取方面。由于CNN的特征检测层通过训练数据进行学习，避免了显示的特征抽取，而是隐式地从训练数据中进行学习；再者由于同一特征映射面上的神经元权值相同，所以网络可以并行学习，这也是卷积网络相对于神经元彼此相连网络的一大优势。主要用来识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形。
1、class 和 id 的使用场景? id：指定标签的唯一标识。根据提供的唯一id号，快速获取标签对象。如：document.getElementById(id)。id属性的值，在当前的page页面
Adaboost模型内容较多，我将分为理论篇和实践篇分别介绍，本文为理论篇，主要介绍Boostting算法、Adaboost基本概念，算法原理、公式推导、Sklearn中Adaboost模型参数详解、Adaboost总结。
五子棋人机对战： 人机对战，我们可以想象一下我们在玩QQ游戏五子棋时的场景，根据每次下的步骤来分析电脑是怎样解析我们下棋的步骤的。
q:请将html模块中ul列表的第2个li标签和第4个li标签的背景颜色设置成”rgb(255, 0, 0)”。
最近在看深度学习的东西，一开始看的吴恩达的UFLDL教程，有中文版就直接看了，后来发现有些地方总是不是很明确，又去看英文版，然后又找了些资料看，才发现，中文版的译者在翻译的时候会对省略的公式推导过程进行补充，但是补充的又是错的，难怪觉得有问题。反向传播法其实是神经网络的基础了，但是很多人在学的时候总是会遇到一些问题，或者看到大篇的公式觉得好像很难就退缩了，其实不难，就是一个链式求导法则反复用。如果不想看公式，可以直接把数值带进去，实际的计算一下，体会一下这个过程之后再来推导公式，这样就会觉得很容易了。
接上一篇的最后，我们要训练多层网络的时候，最后关键的部分就是求梯度啦。纯数学方法几乎是不可能的，那么反向传播算法就是用来求梯度的，用了一个很巧妙的方法。 反向传播算法应该是神经网络最基本最需要弄懂的方法了，要是反向传播方法不懂，后面基本上进行不下去。 非常推荐的是How the backpropagation algorithm works 在最开始的博客中提过，这本书是这篇笔记用到的教材之一，这节反向传播也是以上面那个链接中的内容作为笔记的，因为反向传播部分写的很好。
前言 在上一节中，我们讲述了Splay的核心操作rotate与splay 本节我会教大家如何用这两个函数实现各种强大的功能 为了方便讲解，我们拿这道题做例题来慢慢分析 利用splay实现各种功能 首先，我们需要定义一些东西 各种指针 struct node { int v;//权值 int fa;//父亲节点 int ch[2];//0代表左儿子，1代表右儿子 int rec;//这个权值的节点出现的次数 i
对于Adaboost，可以说是久闻大名，据说在Deep Learning出来之前，SVM和Adaboost是效果最好的 两个算法，而Adaboost是提升树(boosting tree)，所谓“提升树”就是把“弱学习算法”提升(boost)为“强学习算法”(语自《统计学习方法》)，而其中最具代表性的也就是Adaboost了，貌似Adaboost的结构还和Neural Network有几分神似，我倒没有深究过，不知道是不是有什么干货
将Apache作为LoadBalance前置机分别有三种不同的部署方式，分别是：
卷积神经网络（CNN）是一种前馈神经网络，通常包含数据输入层、卷积计算层、ReLU激活层、池化层、全连接层（INPUT-CONV-RELU-POOL-FC），是由卷积运算来代替传统矩阵乘法运算的神经网络。CNN常用于图像的数据处理，常用的LenNet-5神经网络模型如下图所示：
######《Deep Convolutional Network Cascade for Facial Point Detection》 2013年，通过3级卷积神经网络来估计人脸关键点（5点），属于级联回归方法。 级联的卷积网络结构:
到这里,你的hexo博客已经初始化好了, blog/public文件夹下面已经生成了对应的HTML文件.
近期学习关键点检测相关内容，基于CNN的方法已经替代以往经典的方法（ASM,AAM等），于是乎得看看CNN是如何应用到关键点检测上的。
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