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Bootstrap响应式前端框架笔记一——强大的栅格布局

Bootstrap是一款响应式的编程框架，所谓响应式，是指在不同屏幕尺寸的设备上，使用Bootstrap开发的项目可以自动进行布局调整适配。...栅格系统的一行中被分成了12列，默认一行中也最多可以添加12个列，如下代码演示了竖直堆叠布局与水平布局在栅格系统中的应用： 将md以上尺寸窗口宽度分为...，默认Bootstrap中一行最多可以包含12列，如果列数超出12，将另起一行进行布局，示例如下： Bootstrap最多一行可以分配12列，超出将另起一行，例如下面三个div，宽度分别为8，...三、列的调整     很多场景下，每列元素的高度并不一定均等，在列高度不均等情况下的栅格布局，很可能会出现开发者意想不到的布局差错，示例代码如下： 列高度不均等造成的布局错乱 需要将每一行中的12列都占满，可以通过列偏移设置来进行列的定位，示例如下： 进行列偏移操作 将占1/3行的一列向右便宜1/3行 使其固定在中间</

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Python之numpy数组学习（二）

拉直（Flatten）：flatten()函数与ravel()相同，但是，flatten()返回的是真实的数组，需要分配新的内存空间；而ravel()函数返回的只是数组的视图。...转置：在线性代数中，矩阵的转置操作非常常见，转置是一种数据变换方法，对于二维表而言，转置就意味着行变成列，同时列变成行。...调整大小：函数resize()的作用类似于reshape()，但是会改变所作用的数组。 ? ? 堆叠数组 从深度看，数组既可以横向叠放，也可以竖向叠放。...列式堆叠：column_stack()函数以列方式对一维数组进行堆叠。...行式堆叠：同时，numpy也有以行方式对数组进行堆叠的函数，这个用于一维数组的函数名为row_stack()，它将数组作为行码放到二维数组中。

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    01_Bootstrap基础组件01

    Doctype html> Bootstrap 用到了 HTML5，所以使用 Bootstrap 时需要包含html5 版本的DOCTYPE。...ES6 新特性（重写所有 JavaScript 插件） css 文件减少了至少 40% 所有文档都用 Markdown 编辑器重写 放弃对 IE8 的支持 3 布局容器 Bootstrap 中用于布局的有...) 小屏幕 平板 (≥768px) 中等屏幕 桌面显示器 (≥992px) 大屏幕 大桌面显示器 (≥1200px) 栅格系统行为 总是水平排列 开始是堆叠在一起的，当大于这些阈值时将变为水平排列 开始是堆叠在一起的...col-md-4 向右移动8个列的距离，也就是添加类名 .col-md-push-8 同时需要将 col-md-8 向左移动 4 个列的距离，也就是添加类名 .col-md-pull-4 Bootstrap...列嵌套可以在一个列中添加一个或数个行（row）容器，然后在这个行容器中插入列，在列容器中的行容器（row），宽度为100%时，就是当前外部列的宽度，被嵌套的行（row）所包含的列（column）的个数不能超过

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    【BootStrap】栅格系统、表单样式与按钮样式-附有源码

    Bootstrap的栅格系统，由一个行(.row)和多个列构成。 栅格系统用于通过一系列的行（row）与列（column）的组合来创建页面布局，你的内容就可以放入这些创建好的网页布局中。...如果一“行（row）”中包含了的“列（column）”大于 12，多余的“列（column）”所在的元素将被作为一个整体另起一行排列。 ##2、栅格系统参数 ?...##实例：多余的列（column）将另起一行排列 如果在一个 .row 内包含的列（column）大于12个，包含多余列（column）的元素将作为一个整体单元被另起一行排列。...被嵌套的行（row）所包含的列（column）的个数不能超过12（其实，没有要求你必须占满12列）。 ?...如果的确不能添加 label 标签，请调整图标的 top 值。对于输入框组，请根据你的实际情况调整 right 值。

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    Web前端：2022年十大React表库

    Material-table 1、Material-table 是 React 最简单、最强大的数据表之一，它以 Material-UI Table 为中心，具有许多新特性和功能。...它提供过滤、列查看/隐藏、搜索、导出到 CSV 下载、打印、可选行、分页和排序等功能。除了在大多数视图上定制样式的能力外，移动/平板设备还可以使用两种“堆叠”和“滚动”响应模式。...借助行和列虚拟化，它可以在一秒钟内加载大量数据，几乎 100 万条以上的记录，而不会降低效率。...React-bootstrap-table 9、它是用原生 bootstrap@3 构建的，不依赖于 react-bootstrap，但完全兼容它。...React-bootstrap-table 是一个使用 Bootstrap 的反应表组件。它提供单选或多选、列排序和动态调整大小。许多功能，如分页、本地或远程数据排序等，都可以轻松地从外部添加。

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    NumPy学习笔记

    本篇概览 欣宸是个Java程序员，最近正在学习Python，本文记录了NumPy库的学习过程，主要用途是作为笔记来总结和温习，另外如果您也是一位初学者，希望本文能给您一些参考； 关于NumPy NumPy...b的列，每个元素相乘后再相加，得到的值就是新矩阵的一个元素： 除了用数组的dot做点乘，还可以将两个矩阵对象直接相乘，结果与dot结果一致： 另外还要有逆矩阵、转置矩阵、矩阵转数组的成员变量需要注意...列的二维数组，可以垂直约减，也就是将所有行的同一列相加，最后只剩下一行，也可以水平约减，也就是将所有列的同一行相加，最后只剩一列： min、max、mean等函数也支持axis参数，做类似操作（mean...： 二维数组，[:,[0,0]]表示所有行都访问，但是列只取两个：第0列和第0列，要注意的是第一个逗号，它左边是行信息，右边是列信息： 找出符合条件的元素： 堆叠 试想两本书可以怎么摆放？...：将每个一维数组作为一列，水平堆叠 row_stack：将每个一维数组作为一行，垂直堆叠 分割 与堆叠相对应的是分割：水平分割、垂直分割、深度分割 先来看水平分割hsplit，就像切竖着西瓜，西瓜在水平方向被分割成几段

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    最全面的Pandas的教程！没有之一!

    增加数据列有两种办法：可以从头开始定义一个 pd.Series，再把它放到表中，也可以利用现有的列来产生需要的新列。比如下面两种操作： 定义一个 Series ，并放入 'Year' 列中： ?...从现有的列创建新列： ? 从 DataFrame 里删除行/列 想要删除某一行或一列，可以用 .drop() 函数。...如果你确定要永久性删除某一行/列，你需要加上 inplace=True 参数，比如： ?...我们用 pd.concat() 将它堆叠成一个大的表： ? 因为我们没有指定堆叠的方向，Pandas 默认按行的方向堆叠，把每个表的索引按顺序叠加。...如果你想要按列的方向堆叠，那你需要传入 axis=1 参数： ? 注意，这里出现了一大堆空值。因为我们用来堆叠的3个 DataFrame 里，有许多索引是没有对应数据的。

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    秘籍 | 数据竞赛大杀器之模型融合(stacking & blending)

    2.创建一个名为“train_meta”的数据集，其具有与训练数据集相同的行ID和交叉ID、空列M1和M2。...类似地，创建一个名为“test_meta”的数据集，其具有与测试数据集相同的行ID、空列M1和M2 ? ?...堆栈模型超参数调优 那么，如何调整堆叠模型的超参数？ 关于基本模型，就像我们以前做的，我们可以使用交叉验证+网格搜索调整他们的超参数。...我们使用什么交叉并不重要，但使用我们用于堆叠的相同交叉通常很方便。调整堆叠模型的超参数是让事情变得有趣的地方。...就个人而言，我大多在Kaggle的机器学习竞赛中使用堆叠。一般来说，堆叠产生小的收益与大量增加的复杂性不值得为大多数企业使用。 但堆叠几乎总是富有成果，所以它几乎总是用于顶部Kaggle解决方案。

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    使用 mlxtend 堆浅泛化:预测 NBA MVP

    中心思想是训练几个不同的基础模型，然后将这些预测作为最终元学习者的输入。换句话说，取每个1级模型学习的内容，然后创建一个比任何一个模型更具预测性的新广义学习者（2级模型）。 ?...堆栈泛化的例子 当我们创建这些堆叠的集合时，选择各种各样的1级模型非常重要，因为我们希望每个模型都添加尚未学习的信息。每个模型都应该为最终的元学习者贡献一些价值。...堆叠模型通常用于Kaggle比赛，并且非常适合团队，每个团队成员可以将他们的模型堆叠在一起。 只要记住要考虑准确性和可解释性/努力之间的权衡是否值得。一些堆叠的模型可能变得非常大。...例如，Netflix第一次电影评级预测竞赛的成功解决方案涉及107个算法和200多个小时的工作！这是一个如此复杂的模型，Netflix最终决定额外的准确性增益不值得将模型投入生产所需的工程努力。...您可能还注意到我们没有在堆叠回归量中指定任何超参数，但是mlextend允许我们调整基本和元模型中的超参数。

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    一文搞懂：什么是Stacking堆叠？手把手带你搭建堆叠模型，附有python源码和数据集。

    生成新的训练数据：用基学习器对训练数据的预测结果作为新的特征，构建一个新的数据集。这些新的特征就是基学习器的预测值。...灵活性高： Stacking 支持使用不同类型的基学习器（如决策树、SVM、神经网络等），而且元学习器的选择也可以灵活调整（如逻辑回归、线性回归等）。...计算开销大： 训练多个模型和生成额外的预测数据集需要大量的计算资源，这在资源有限的情况下可能成为问题。...然而，Stacking 也存在训练时间长、计算开销大的问题，因此在使用时需要根据具体情况权衡。...由于本次分享主要讲解堆叠策略，因此并没有对每个模型的参数进行调整，几乎使用的都是默认参数。主要是为了让读者更清晰的看到搭建操作，一些参数的优化这里就不过多赘述。

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    Origin | 堆叠柱状图 | 多列（分组）堆积柱状图

    3.2 设置柱状图颜色 软件版本：OriginPro 2021b (64-bit) SR2 9.8.5.212 (学习版) 本期目标： 一、前言 笔者在之前的文章中讲述了如何绘制多组柱状图...多因子组柱状图 《Origin: 类别图-多因子组柱状图-分组柱状图》 1.3 多因子组箱式图 《Origin: 多因子组箱式图+分组箱式图+详细参数的设置》 基于以上内容，在此文章中补充新的内容...，即绘制分组堆叠柱状图。...图4 堆积数据设置 如图5，选择第一组数据，并在“分组”下勾选“按列标签”，选择应用并确定，结果如图6所示。...图9 堆积柱状图 参考资料： origin 8.0画 column图（堆叠柱状图） 画多列（百分比）堆积柱状图 用origin绘制多分类（多组）堆叠柱状图 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，

    19.9K20

    教程 | NumPy常用操作

    在本文中，我们将简单介绍在机器学习和数据科学中应用最广的科学计算库，可以说它的高效令使用 Python 开发机器学习算法成为了可能。...array([ 0, 0, 0, 4, -22, 68, -73, 540]) np.vstack() 和 np.column_stack() 若我们希望将多个向量或矩阵按一定的方法堆叠成新的矩阵...以下定义三个行向量： # lets define 3 lists. a = [1,2,3] b = [4,5,6] c = [7,8,9] 堆叠一共有两种变体，即按行堆叠还是按列堆叠。...按行堆叠即将需要的向量或矩阵作为新矩阵的一个行，按列堆叠即一个向量作为新矩阵的一列。...以下展示了 np.vstack((a,b,c)) 如何将向量 a、b、c 分别作为新矩阵的第一行、第二行和第三行： # directly stack with lists passed in the same

    2.1K40

    【机器学习】集成模型集成学习：多个模型相结合实现更好的预测

    几何直观地理解集成学习的四大类型 5.1 装袋法 Bagging（实例操作） 将大小为 n 的原始数据 D_n ，进行Bootstrap抽样(有放回抽样)，因此在各抽样数据集 D_i' 中，...进行Bootstrap抽样(有放回抽样)，大小为 m 的样本容量 对于原始数据集的 列：随机选择一个特征子集 在每个行抽样的数据集中，剩下的数据点(也称袋外点)可以用于相应子模型的交叉验证(以了解每个基础学习者的性能...从初始训练集训练出一个基学习器；这时候每个样本的权重都为。 每个都会根据上一轮预测结果调整训练集样本的权重。 基于调整后的训练集训练一个新的基学习器。 重复进行，直到基学习器数量达到开始设置的值。...6.3.1 堆叠（Stacking） 堆叠是一种集成学习技术，它使用多个模型（例如决策树，knn或svm）的预测来构建新模型。该新模型用于对测试集进行预测。...# 1.先查找数据列中的众数：使用df.mode()[]方法 # 解释：df.mode(0或1,0表示对列查找，1表示对行查找)[需要查找众数的df列的index（就是df中的第几列）]，将返回数据列中的众数

    13.6K70

    机器学习比赛大杀器----模型融合(stacking & blending)

    历史排名 排名需要一个测试集，所以当你要预测一个新样本时，你该怎么办？你可以与老的测试集一起，重新计算排名，但这会增加你的解决方案的复杂性。 一个解决方案是使用历史排名。...2.创建一个名为“train_meta”的数据集，其具有与训练数据集相同的行ID和交叉ID、空列M1和M2。...类似地，创建一个名为“test_meta”的数据集，其具有与测试数据集相同的行ID、空列M1和M2 ? ?...堆栈模型超参数调优 那么，如何调整堆叠模型的超参数？ 关于基本模型，就像我们以前做的，我们可以使用交叉验证+网格搜索调整他们的超参数。...我们使用什么交叉并不重要，但使用我们用于堆叠的相同交叉通常很方便。调整堆叠模型的超参数是让事情变得有趣的地方。

    5K40

    资源 | 从数组到矩阵的迹，NumPy常见使用大总结

    array([ 0, 0, 0, 4, -22, 68, -73, 540]) np.vstack() 和 np.column_stack() 若我们希望将多个向量或矩阵按一定的方法堆叠成新的矩阵...以下定义三个行向量： # lets define 3 lists. a = [1,2,3] b = [4,5,6] c = [7,8,9] 堆叠一共有两种变体，即按行堆叠还是按列堆叠。...按行堆叠即将需要的向量或矩阵作为新矩阵的一个行，按列堆叠即一个向量作为新矩阵的一列。...以下展示了 np.vstack((a,b,c)) 如何将向量 a、b、c 分别作为新矩阵的第一行、第二行和第三行： # directly stack with lists passed in the same...例如它会隐式地把一个数组的异常维度调整到与另一个算子相匹配的维度以实现维度兼容。

    8.5K90

    面试官：CSS 面试题集锦

    当absolute元素覆盖另一个absolute元素，且HTML端不方便调整DOM的先后顺序时，需要设置z-index: 1。...什么是栅格系统 Bootstrap内置了一套响应式、移动设备优先的流式栅格系统，随着屏幕设备或视口（viewport）尺寸的增加，系统会自动分为最多12列。...我在这里是把Bootstrap中的栅格系统叫做布局。它就是通过一系列的行（row）与列（column）的组合创建页面布局，然后你的内容就可以放入到你创建好的布局当中。...下面就简单介绍一下Bootstrap栅格系统的工作原理： 网格系统的实现原理非常简单，仅仅是通过定义容器大小，平分12份(也有平分成24份或32份，但12份是最常见的)，再调整内外边距，最后结合媒体查询...display:inline inline元素不会独占一行，多个相邻的行内元素会排列在同一行里，直到一行排列不下，才会新换一行，其宽度随元素的内容而变化。

    3.3K30

    python数据科学系列：numpy入门详细教程

    stack系列，共6个方法： hstack，column_stack：功能基本一致，均为水平堆叠（axis=1），或者说按列堆叠。...permutation、shuffle，对给定序列实现随机排列，前者返回一个新数组，后者是inplace操作 seed，因为计算机中的随机数严格讲都是伪随机，需要依赖一个随机数种子来不断生成新的随机数，...axis从小到大对应轴的出场顺序先后，或者说变化快慢：axis=0对应主轴，沿着行变化的方向，可以理解为在多重for循环中最外面的一层，对应行坐标，数值变化最慢；而axis=1对应次轴，沿着列变化的方向...举个例子，axis=0代表沿着行变化的方向，那么自然地，切分方法split(axis=0)接口对应vsplit，因为是对行切分，即垂直切分；而split(axis=1)接口则对应hsplit，因为是对列切分...类似的，np.sort(axis=0)必然是沿着行方向排序，也就是分别对每一列执行排序。 想必这样理解，应该不会存在混淆了。

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