作为一个小白,在使用饿了么ui的时候,想改一下里面的组件属性,但是发现虽然在页面上能找到对应的标签,然而在代码里却没法找到,使用了两种方法来修改其中的默认样式 第一种,去除style标签里的scoped属性,但是问题在于项目多人推进中你修改的样式会覆盖全局,导致别人的页面遭殃,所以没有引用 第二种,使用/deep/深度选择器,但是使用了你会发现 这个原因就是因为你没有在style后面加上less规则,具体写法如下 添加完lang="less"后你会发现此时的/deep/深度选择器不报错

HTML Node 节点 常用API 高效遍历 DOM Repaint and reflow 插入大量内容避免重绘和回流 style 样式操作 DOM事件 HTML - innerHTML:内部HTML,content<br/>: - outerHTML:外部HTML,<div>content<br/></div>: - innerText:不会返回隐藏元素的文本,受 CSS 样式的影响,它会触发重排(reflow);IE11及以下,不仅会移除当前元素的子节

背景:需求需要把 html 字符串转成 DOM 对象树或者 js 对象树,然后进行一些处理/操作.htmlparser 这个库还行,但是对 attribute 上一些特殊属性值转换不行,同时看了看`开标签语法`(syntax-start-tag:whatwg).`html-attribute 的支持规则`(attributes:whatwg) 和一些其他库的实现,在一些边界场景(特殊属性值和web component)处理还是缺少,算了... 自己撸了个 html parser 的函数么好了.

// For example you want to search for nested ul and ol in a DOM tree branch // Give example <ol> <li> <ol> <li></li> </ol> </li> </ol> should retrun 2 function solution( tags = ['ul', 'ol']) { const [uls, ol

Contractive autoencoder是autoencoder的一个变种,其实就是在autoencoder上加入了一个规则项,它简称CAE(对应中文翻译为?).通常情况下,对权值进行惩罚后的autoencoder数学表达形式为: 这是直接对W的值进行惩罚的,而今天要讲的CAE其数学表达式同样非常简单,如下: 其中的 是隐含层输出值关于权重的雅克比矩阵,而   表示的是该雅克比矩阵的F范数的平方,即雅克比矩阵中每个元素求平方 然后求和,更具体的数学表达式为: 关于雅克比矩阵的介绍可参考雅克

HOME ABOUT CONTACT SUBSCRIBE VIA RSS   DEEP LEARNING FOR ENTERPRISE Distributed Deep Learning, Part 1: An Introduction to Distributed Training of Neural Networks Oct 3, 2016 3:00:00 AM / by Alex Black and Vyacheslav Kokorin Tweet inShare27   This pos

学习DL搁置很久了,终于下定决心开始咯~~ Deep Learning(Ian Goodfellow&&Yoshua Bengio&&Aaron Courville)-原书来源:http://www.deeplearningbook.org/ 从人工智能说起,谈到人工智能要解决的问题.在早期,人工智能倾向于研究那些对人类来说困难,但对机器来说相对直接而简单的问题,这些问题的共同点在于可以很容易用形式化的数学规则来描述.而人工智能面临的真正挑战在于解决那些对人来说容易,但很难

Initialization of deep networks 24 Feb 2015Gustav Larsson As we all know, the solution to a non-convex optimization algorithm (like stochastic gradient descent) depends on the initial values of the parameters. This post is about choosing initializati

Understanding Convolution in Deep Learning Convolution is probably the most important concept in deep learning right now. It was convolution and convolutional nets that catapulted deep learning to the forefront of almost any machine learning task the

This example shows how to use Neural Network Toolbox™ to train a deep neural network to classify images of digits. Neural networks with multiple hidden layers can be useful for solving classification problems with complex data, such as images. Each l

Element DOM Tree jQuery plugin – Firebug like functionality | RockingCode Element DOM Tree jQuery plugin – Firebug like functionality 110 Rate this Have you even seen G+ Feedback page style? It works pretty much like firebug, when you find something

原文地址:https://github.com/soumith/cvpr2015/blob/master/Deep%20Learning%20with%20Torch.ipynb Deep Learning with Torch: the 60-minute blitz Goal of this talk Understand torch and the neural networks package at a high-level. Train a small neural network o

最近在做vue项目时用到了Element,发现这玩意儿用起来很舒服,很新颖,上手也很快,而且效果足够酷炫.但是后面发现一个很大的问题,那就是Element的样式有限,这极大地限制了项目的应用广度,所以我们有必要对Element内部的CSS进行一定的覆盖,来改变其样式.在修改Element样式时,遇到了一些问题,这里简单做一些记录,便于以后查阅. 我在用el-switch做开关切换时,使用默认样式: 代码如下: 效果: 现在我想把蓝色字体改为其他颜色,但是我发现无论我如何修改样式,界面始终没有任何

Summary on deep learning framework --- PyTorch  Updated on 2018-07-22 21:25:42  import osos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="4" 1. install the pytorch version 0.1.11  ## Version 0.1.11 ## python2.7 and cuda 8.0 sudo pip install http://

// element ui 文档地址: http://element.eleme.io/#/zh-CN <template> <div> <div class="upload-style"> <el-upload :show-file-list="false" :on-success="handleImgSuccess" :before-upload="beforeImgUpload"

Must Know Tips/Tricks in Deep Neural Networks (by Xiu-Shen Wei)   Deep Neural Networks, especially Convolutional Neural Networks (CNN), allows computational models that are composed of multiple processing layers to learn representations of data with

Ensemble Methods for Deep Learning Neural Networks to Reduce Variance and Improve Performance 2018-12-19 13:02:45 This blog is copied from: https://machinelearningmastery.com/ensemble-methods-for-deep-learning-neural-networks/ Deep learning neural ne

Deep Attentive Tracking via Reciprocative Learning 2018-11-14 13:30:36 Paper: https://arxiv.org/abs/1810.03851 Project page: https://ybsong00.github.io/nips18_tracking/index Code: https://github.com/shipubupt/NIPS2018 是的,我跟好多人一样,被标题中的 “Reciprocative

目录 一.引言 1.什么是.为什么需要深度学习 2.简单的机器学习算法对数据表示的依赖 3.深度学习的历史趋势 最早的人工神经网络:旨在模拟生物学习的计算模型 神经网络第二次浪潮:联结主义connectionism 神经网络的突破 二.线性代数 1. 标量.向量.矩阵和张量的一般表示方法 2. 矩阵和向量的特殊运算 3. 线性相关和生成子空间 I. 方程的解问题 II. 思路 III. 结论 IV.求解方式 4. 范数norm I. 定义和要求 II. 常用的\(L^2\)范数和平方\(L^2\

一.Training of a Single-Layer Neural Network 1 Delta Rule Consider a single-layer neural network, as shown in Figure 2-11. In the figure, d i is the correct output of the output node i. Long story short, the delta rule adjusts the weight as the follow