W3C盒模型 总宽度 = margin-left + border-left + padding-left + width + padding-right + border-right + margin-right IE盒模型 总宽度 = margin-left + width + margin-right…

利用CSS来布局页面布局DIV有点逻辑性!重点理解盒子模型,标准流和非标准流的区别,还有定位原理!把这3个攻破了,就非常简单了!多实践多参考!最后就是兼容问题了,在实践中自然就有经验了!这些兼容技巧都是经验来的! 盒子模型有两种,分别是 IE 盒子模型和标准 W3C 盒子模型.他们对盒子模型的解释各不相同, 先来看看我们熟悉的标准盒子模型: 从上图可以看到标准 W3C 盒子模型的范围包括 margin.border.padding.content,并且 content 部分不包含其他部分. 从上…

盒子模型:一个物体在页面中所占据的位置 盒子模型包含以下几种元素: padding:margin:content:border 这是大家都知道的,也是书本上定义说明的,但是在ie的情况下是有点区别的;这是俩种标准 Firefox中采用W3C标准模型,而IE中则采用Microsoft自己的标准 下面我用公式来说明一下: W3C: 宽=width+(padding-left)+(padding-right)+(margin-left)+(margin-right)+(border-left)+(bo…

标准盒模型如下图所示: IE下盒模型如下图所示:…

隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型基础 隐马尔科夫模型HMM(二)前向后向算法评估观察序列概率 隐马尔科夫模型HMM(三)鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数(TODO) 隐马尔科夫模型HMM(四)维特比算法解码隐藏状态序列(TODO) 隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,以下简称HMM)是比较经典的机器学习模型了,它在语言识别,自然语言处理,模式识别等领域得到广泛的应用.当然,随着目前深度学习的崛起,尤其是RNN,LSTM等神经网络序列模型的火热,HMM的地位有所下降.但是作为…

生成模型(Generative)和判别模型(Discriminative) 引言    最近看文章<A survey of appearance models in visual object tracking>(XiLi,ACMTIST,2013),在文章的第4节第1段有这样的描述,“Recently,visualobject tracking has been posed as a tracking-by-detectionproblem, where statistical modeli…

http://blog.csdn.net/helloboat/article/details/51208128 领域模型是领域内的概念类或现实世界中对象的可视化表示,又称为概念模型或分析对象模型,它专注于分析问题领域本身,发掘重要的业务领域概念,并建立业务领域概念之间的关系.贫血模型是指使用的领域对象中只有setter和getter方法(POJO),所有的业务逻辑都不包含在领域对象中而是放在业务逻辑层.有人将我们这里说的贫血模型进一步划分成失血模型(领域对象完全没有业务逻辑)和贫血模型(领域对象…

本文概述将 Azure ExpressRoute 线路从经典部署模型转移到 Azure Resource Manager 部署模型的效果. Azure 当前使用两种部署模型:Resource Manager 部署模型和经典部署模型. 这两个模型不是完全兼容的. 在开始之前,需要知道所要使用的模型. 有关部署模型的信息,请参阅了解部署模型. 如果不熟悉 Azure,建议使用 Resource Manager 部署模型. 可以使用一条 ExpressRoute 线路连接到在经典部署模型和 Resou…

Hadoop的MapReduce的Map Task和Reduce Task都是进程级别的:而Spark Task则是基于线程模型的. 多进程模型和多线程模型 所谓的多进程模型和多线程模型,指的是同一个节点上多个任务的运行模式.无论是MapReduce和Spark,整体上看都是多进程的:MapReduce应用程序是由多个独立的Task进程组成的:Spark应用程序的运行环境是由多个独立的Executor进程(每个应用程序使用一个Executor进程)构建的临时资源池构成的. 多进程模型便于细粒度控…

thinkphp模型事件(钩子函数:模型中在增删改等操作前后自动执行的事件) 一.总结 1.通过模型事件(钩子函数),可以在插入更新删除等前后执行一些特定的功能 2.模型事件是写在模型里面的,控制器中也必须用了模型操作数据库才能触发模型事件 3.模型事件是需要注册的,注册了才能使用,可用init统一注册 4.支持传入一个参数,(当前的模型对象实例),也就是你传到模型中的数据,也就是你传到数据库中的数据 实例:图片上传 模型: <?php namespace app\admin\model; us…

定义用户模型类 1. Django默认用户认证系统 Django自带用户认证系统 它处理用户账号.组.权限以及基于cookie的用户会话. Django认证系统位置 django.contrib.auth包含认证框架的核心和默认的模型. django.contrib.contenttypes是Django内容类型系统,它允许权限与你创建的模型关联. Django认证系统同时处理认证和授权 认证:验证一个用户是否它声称的那个人,可用于账号登录. 授权:授权决定一个通过了认证的用户被允许做什么. D…

在以图搜图的过程中,需要以来模型提取特征,通过特征之间的欧式距离来找到相似的图形. 本次我们主要讲诉以图搜图模型创建的方法. 图片预处理方法,看这里:https://keras.io/zh/preprocessing/image/ 本文主要参考了这位大神的文章, 传送门在此: InceptionV3进行fine-tuning 训练模型代码如下: # 基本流程 # import os import sys import glob import argparse import matplotlib.…

颜色空间总结 RGB.HSV.YUV 什么是颜色 Wiki是这样说的:颜色或色彩是通过眼.脑和我们的生活经验所产生的一种对光的视觉效应.嗯,简单点说,颜色就是人对光的一种感觉,由大脑产生的一种感觉.感觉是一个很主观的东西,你怎么确定你看到的红色和我看到的是一样的呢?这个视频解释的很不错.我们需要先假设正常人对于同一种光产生的感觉基本是一致的,讨论才能继续下去. 人的视网膜上布满了感光细胞,当有光线传入人眼时,这些细胞就会将刺激转化为视神经的电信号,最终在大脑得到解释.视网膜上有两类感光细胞:视锥…

参考1 参考2 参考3 1. 为什么选择序列模型 序列模型能够应用在许多领域,例如: 语音识别 音乐发生器 情感分类 DNA序列分析 机器翻译 视频动作识别 命名实体识别 这些序列模型都可以称作使用标签数据(X,Y)作为训练集的监督式学习,输入x和输出y不一定都是序列模型.如果都是序列模型的话,模型长度不一定完全一致. 2. Notation(标记) 下面以 命名实体识别 为例,介绍序列模型的命名规则.示例语句为: Harry Potter and Hermione Granger invent…

引言 R2CNN全称Rotational Region CNN,是一个针对斜框文本检测的CNN模型,原型是Faster R-CNN,paper中的模型主要针对文本检测,调整后也可用于航拍图像的检测中去.在ICDAR数据集上进行benchmark. 相关工作 paper中介绍了很多相关的针对斜框类型的文本目标识别所使用的模型,例如TextBoxes(端到端的单个神经网络实现).DeepText(使用Inception-RPN生成候选框,然后对每个候选框进行文本检测的打分:即判别其是否是文本的概率,…

[源码解析] 模型并行分布式训练 Megatron (3) ---模型并行实现 目录 [源码解析] 模型并行分布式训练 Megatron (3) ---模型并行实现 0x00 摘要 0x01 并行Transformer层 1.1 初始化 1.2 前向传播 0x02 并行MLP 2.1 命名规范 2.2 MLP 代码 2.2.1 初始化 2.2.2 前向操作 0x03 ColumnParallelLinear 3.1 定义 3.2 初始化 3.2.1 切分size 3.2.2 初始化权重 3.3…

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div{width:100%;}//写高就自适应盒子不起来了 img{width: 100%; height: 100%;}…

Linux下测试代码: http://www.linuxhowtos.org/C_C++/socket.htm TCP模型 //TCPClient.c #include<string.h> #include<netinet/in.h> #include<sys/types.h> #include<sys/socket.h> #include<errno.h> #define MYPORT 4000 #define BACKLOG 10 #defi…

先说明几点.导出方案可行,測试通过. python和blender的版本号一定要用下文中所说的.新的Python或者是新的Blender版本号都无法完美导入. 导入导出脚本能够选择 (http://code.google.com/p/torchlight-to-blender/)这里下载,也能够使用下文中的那个,区别不大. 注意,链接中的资源导入脚本事实上有两套,一套是给Blender 2.5以上版本号使用的.一套是给Blender 2.4.9版本号使用的.仅仅有老的版本号的导入脚本支持骨骼动画…

import库,加载mnist数据集. 设置学习率,迭代次数,batch并行计算数量,以及log显示. 这里设置了占位符,输入是batch * 784的矩阵,由于是并行计算,所以None实际上代表并行数.输出是10类,因为mnist数据集是手写数字0-9,所以分成10类是很正常的. W和b是变量. 第一行代码建立了一个softmax模型,意思是,将10类最后的输出结果再通过softmax函数换算一下,softmax函数如下: ,其实就是做了一次转换,让各个输出变成了概率,且概率之和等于1. 也要…

在做很多与时间序列有关的预测时,比如股票预测,餐厅菜品销量预测时常常会用到时间序列算法,之前在学习这方面的知识时发现这方面的知识讲解不多,所以自己对时间序列算法中的常用概念和模型进行梳理总结(但是为了内容的正确性有些内容我通过截图来记录吧),希望能有所帮助^.^ 一.时间序列的预处理 在拿到基于时间的观测值序列后,需要首先进行两步预处理,一个是纯随机性检验,另一个是平稳性检验,然后根据这两步的检验结果再采取相应的时间序列模型进行分析. 简单来讲平稳序列就是指均值和方差不发生明显变化 注:时序图检…

from : https://caicai.science/2018/10/06/attention%E6%80%BB%E8%A7%88/ 一.Seq2Seq 模型 1. 简介 Sequence-to-sequence (seq2seq) 模型,顾名思义,其输入是一个序列,输出也是一个序列,例如输入是英文句子,输出则是翻译的中文.seq2seq 可以用在很多方面:机器翻译.QA 系统.文档摘要生成.Image Captioning (图片描述生成器). 2. 基本框架 第一种结构 [参考1]论文…

勿在流沙住高台,出来混迟早要还的. 做一个积极的人 编码.改bug.提升自己 我有一个乐园,面向编程,春暖花开! 上一篇分享了JVM及其启动流程,今天介绍一下JVM内部的一些区域,以及具体的区域在运行过程中会发生哪些异内存常! 其实也就对应了内存管理的第一篇中 JVM的第三个阶段,程序运行内存溢出. 知识地图: 一.概述 Java的内存管理采用[自动内存管理]机制,因为这个自动管理机制,Java程序员就不需要去写释放内存的代码,而且不容易出现内存泄漏问题(比C/C++程序员少一些烦恼).但是由于…

一.ORM简介 ORM ,全称Object Relational Mapping,中文叫做对象关系映射,通过ORM我们可以通过类的方式去操作数据库,而不用再写原生的SQL语句.通过把表映射成类,把行作为实例,把字段作为属性,ORM在执行对象操作的时候最终还是会把对应的操作转换为数据库原生语句. ORM 模型一般都是放在app的models.py文件中.每个app都可以拥有自己的模型,并且如果这个模型想要映射到数据库中,那么这个 app 必须要放在项目的settings.py文件的INSTALLE…

osi7层开放式系统互连网络模型 1.物理层:主要定义物理设备标准,如网线的接口类型.光纤的接口类型.各种传输介质的传输速率等.它的主要作用是传输比特流(就是由1.0转化为电流强弱来进行传输,到达目的地后在转化为1.0,也就是我们常说的数模转换与模数转换).这一层的数据叫做比特. 2.数据链路层:定义了如何让格式化数据以进行传输,以及如何让控制对物理介质的访问.这一层通常还提供错误检测和纠正,以确保数据的可靠传输. 3.网络层:在位于不同地理位置的网络中的两个主机系统之间提供连接和路径选择.In…

1.选择(select)模型:选择模型:通过一个fd_set集合管理套接字,在满足套接字需求后,通知套接字.让套接字进行工作. 选择模型的核心是FD_SET集合和select函数.通过该函数,我们可以们判断套接字上是否存在数据,或者能否向一个套接字写入数据. 用途:如果我们想接受多个SOCKET的数据,该怎么处理呢? 由于当前socket是阻塞的,直接处理是一定完成不了要求的 a.我们会想到多线程,的确可以解决线程的阻塞问题,但开辟大量的线程并不是什么好的选择: b我们可以想到用ioctlsoc…

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld.技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术感兴趣的同学加入. Encoder-Decoder(编码-解码)是深度学习中非常常见的一个模型框架,比如无监督算法的auto-encoding就是用编码-解码的结构设计并训练的:比如这两年比较热的image caption的应用,就是CNN-RNN的编码-解码框架:再比如神经网络机器翻译NMT模型,往往就是LSTM-LSTM的编码-解码框架.因此,准确的说…

本文将会简单介绍Linux下如何利用C库函数与系统调用编写一个完整的.初级可用的C-S模型. 一.基本模型: 1.1   首先服务器调用socket()函数建立一个套接字,然后bind()端口,开始listen()监听,此时,套接字变成了被动的套接字,用于侦听客户端的请求.然后accept(),开始阻塞监听客户端的请求. 1.2   客户端以服务端的参数为参数,用socket()建立套接字,然后connect()连接服务端. 1.3  服务端收到连接请求,accept()返回一个标识符,继续执行…

Andrew Ng, On Discriminative vs. Generative classifiers: A comparison of logistic regression and naive Bayes 无论是生成式模型还是判别式模型,都可作为分类器使用,分类器的数学表达即为:给定输入 X 以及分类变量 Y,求 P(Y|X). 判别式模型直接估算 P(Y|X),或者也可像 SVM 那样,估算出输入和输出之间的映射,与概率无关: 判别式模型的典型代表是:logistic 回归: 产生…