Head First HTML与CSS阅读笔记(二)】的更多相关文章

上一篇Head First HTML与CSS阅读笔记(一)中总结了<Head First HTML与CSS>前9章的知识点,本篇则会将剩下的10~15章内容进行总结,具体如下所示. div与Span 此元素应该是HTML中使用频度最高的元素之一,div将属于一个逻辑区的元素包含起来: 如果添加div有助于将页面分解为逻辑区,保证结构清晰并便于指定样式,则应该使用div,否则,过多的div只会让页面更加复杂,不应滥用: width属性指定元素内容区的宽度,不包括内边距,边框和外边距的宽度: 整个…
Java编程思想 这是一个通过对<Java编程思想>(Think in java)进行阅读同时对java内容查漏补缺的系列.一些基础的知识不会被罗列出来,这里只会列出一些程序员经常会忽略或者混淆的知识点. 所列知识点全部都是针对自己个人而言,同时也欢迎大家进行补充. 第九章(接口) 任何抽象性都应该是应真正的需求而产生的. 访问权限 p172 interface如果不加public关键字,则只具有包访问权限. 重名 p181 可以通过extends来扩展接口,但在实现多重继承时要注意不能实现签…
三.源代码阅读 3.元素包括containsKey(Object key) /** * Returns <tt>true</tt> if this map contains a mapping for the * specified key. * * @param key The key whose presence in this map is to be tested * @return <tt>true</tt> if this map contain…
​ Trainer解析 我们继续Detectron2代码阅读笔记-(一)中的内容. 上图画出了detectron2文件夹中的三个子文件夹(tools,config,engine)之间的关系.那么剩下的文件夹又是如何起作用的呢? def main(args): cfg = setup(args) if args.eval_only: ... trainer = Trainer(cfg) trainer.resume_or_load(resume=args.resume) if cfg.TEST.A…
下面来总结一下盒子模型,流式布局,浮动布局,层布局(定位布局). 1.盒子模型 有二种:IE盒子模型 和 标准w3c盒子模型 1)IE的盒子模型的content包含了padding和border 2)标准的w3c盒子模型有四部分组成:内容(content),填充(padding),边框(border),边界(margin) 提示:盒子模型的3d结构有五层,第一层是border,第二层是content+padding,第三层background-image,第四层是background-color…
之前写过不少前端界面,但是没有完整阅读过一本HTML与CSS的书籍,都是用到什么查什么,最近闲暇之余想巩固加深一下前端基础方面的知识,阅读了<Head First HTML与CSS>,感觉此书有点过于简单了,但还是学到了不少,这里只记录总结一些重要或自己之前并没有太过注意的知识点. 1. 元素属性的写法:属性名+等号(=)+用双引号括起来的属性值: 2. HTML中简短引用元素:<q>...</q>,浏览器会负责加上双引号,<q>一般作为现有段落的一部分,是…
wsgi.py----第二部分 pop_path_info()函数 先测试一下这个函数的作用: >>> from werkzeug.wsgi import pop_path_info >>> env = {'SCRIPT_NAME': '/foo', 'PATH_INFO': '/a/b'} >>> pop_path_info(env) 'a' >>> env['SCRIPT_NAME'] '/foo/a' >>>…
继上一次学了如何去运用css画平面图形,这一次学如何去画正方体,从2D向着3D学习,虽然有点满,但总是一个过程,一点一点积累,然后记录起来. Transfrom3D 在这一次中运用到了一下几种属性: rotate:rotateX() rotateY()  rotateZ()   :这个属性能够实现翻转效果 translate:translateX translateY() translateZ() :这个属性是实现移动效果 origin: 是设立为中心 perspective: 是影响3D的视觉…
论文源址:https://arxiv.org/abs/1506.01497 tensorflow代码:https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn 室友对Faster R-CNN的解读:https://www.cnblogs.com/pursuiting/ 摘要 目标检测依赖于区域proposals算法对目标的位置进行预测.SPPnet和Fast R-CNN已经减少了检测网络的运行时间.然而proposals的计算仍是一个重要的瓶颈.本文提出了一个R…
论文源址:https://arxiv.org/abs/1406.4729 tensorflow相关代码:https://github.com/peace195/sppnet 摘要 深度卷积网络需要输入固定尺寸大小的图片(224x224),这引入了大量的手工因素,同时,一定程度上,对于任意尺寸的图片或者子图会降低识别的准确率.SPP-net对于任意大小的图片,可以生成固定长度的特征表述.SPP-net对于变形的图片仍有一定的鲁棒性.基于上述优点,SPP-net会提高基于CNN的图像分类的效果. S…