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【CSS】盒子模型内边距 ④ ( 盒子模型内部尺寸计算 - 内容尺寸、内边距、边框宽度 | 盒子模型尺寸 = 内容尺寸 + 内边距 + 边框宽度 )

文章目录 一、盒子模型内部尺寸计算 1、设置内边距和边框对盒子模型的影响 2、盒子模型尺寸计算 二、代码示例 1、盒子模型扩展尺寸示例 2、盒子模型固定尺寸示例 一、盒子模型内部尺寸计算 ----...1、设置内边距和边框对盒子模型的影响 内容尺寸 大小是 固定的 , 设置的 width 和 height 是多少 , 内容尺寸就是多少 ; 如 : 下面的 CSS 样式中 , 设置 div 尺寸为 200...边框宽度 的大小 ; 因此 , 最终的 盒子模型的大小 , 依赖于 内容尺寸 , 内边距 , 边框宽度 ; 2、盒子模型尺寸计算 上面设置 Padding 会撑大盒子 , 因此在设计 盒子模型 样式的时候..., 要提前计算好 内容尺寸 内边距 边框宽度 外边距 这四个值 , 其中的 内容尺寸 + 内边距 + 边框宽度 最终得到的才是盒子模型的宽度 ; 二、代码示例 ---- 1、盒子模型扩展尺寸示例 分析下面的代码...、盒子模型固定尺寸示例 如果要将盒子模型设置为 200 x 200 像素 , 保持原来的边距不变 , 那么只能修改内容尺寸 ; 分析下面的代码 , 盒子模型 的尺寸如下 : 内容尺寸 : 未知 ; 内边距

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    空间向量模型和tf-idf向量空间模型tf-idf

    向量空间模型 向量空间模型是一个把文本文件表示为标识符(比如索引)向量的代数模型,它应用于信息过滤、信息检索、索引以及相关排序。 1 定义 文档和查询都用向量来表示: 每一维都对应于一个个别的词组。...由于这个模型所考虑的所有向量都是每个元素严格非负的,因此如果余弦值为零,则表示查询向量和文档向量是正交的,即不符合(换句话说,就是检索项在文档中没有找到)。...3 范例:tf-idf权重 tf-idf tf-idf(英语:term frequency–inverse document frequency)是一种用于信息检索与文本挖掘的常用加权技术。...tf-idf。...3 在向量空间模型里的应用 tf-idf权重计算方法经常会和余弦相似性(cosine similarity)一同使用于向量空间模型中,用以判断两份文件之间的相似性 参考维基百科 向量空间模型 tf-idf

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    AI面试题之(反)卷积输出尺寸计算

    【总结:卷积输出尺寸计算的时候,前面的分式,就是计算卷积核可以走几步,然后再加上卷积核的初始位置,就是输出尺寸了】 ---- 来看个正经的例子: ?...【这个例子展示了,如果输入尺寸是一个偶数,卷积核是奇数的情况,如何计算——向下取整】 2.2 反卷积 其实反卷积就是另外一种形式的卷积。...所以计算公式如下,先把 带入 得到: 【总结:反卷积中,就是先扩展输入input的尺寸,然后再去卷积】 2.3 两个例题 输入尺寸input=2,kernel_size=3,stride=1,padding...=2,计算反卷积的输出尺寸?...【答案:output=4】 ---- 输入尺寸input=3,kernel=3,stride=2,padding=1,计算反卷积的输出尺寸? ?

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    错误使用tf-idf的实例分享

    而在自然语言处理当中,对文章的语义表示产生了TF-IDF。...,D)=logN|{d∈D:t∈d}|idf(t, D) = log\frac{N} {|\{d \in D: t \in d\}|} tf−idf=tf∗idftf−idf=tf∗idftf-idf...这里词语“我”与“爱”在很多文档中会出现,认为它蕴含的信息量就少,因此TF-IDF值较低;“北京天安门”相较而言出现次数就少,因此认为它蕴含的信息量就大,TF-IDF值就大。...因此,在任何想借鉴这种方式的应用中,忽略这一事实将导致不准确甚至错误的结果。 错误使用TF-IDF 混淆文本语义表示与视频语义表示 项目需求是计算两个视频相似度,采用的视频语义表示是标签化的列表。...由于标签列表不会重复,tf的作用可以忽略,只有IDF发挥作用。 IDF会扭曲视频的语义表示 在视频标签列表上采用IDF方式,将会错误的扭曲视频的语义表示。

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    将make的输出(标准输出标准错误输出)重定向到文件 _

    方式 描述符 含义 stdin 0 标准输入 stdout 1 标准输出 stderr 2 标准错误输出 1.想要把make输出的全部信息,输出到某个文件中 最常见的办法就是:make xxx > build_output.txt...此时默认情况是没有改变2=stderr的输出方式,还是屏幕,所以,如果有错误信息,还是可以在屏幕上看到的。...2.只需要把make输出中的错误(及警告)信息输出到文件中ing,可以用: make xxx 2> build_output.txt 相应地,由于1=stdout没有变,还是屏幕,所以,那些命令执行时候输出的正常信息...相应地,由于2=stderr没有变,还是屏幕,所以,那些命令执行时候输出的错误信息,还是会输出到屏幕上,你还是可以在屏幕上看到的。...,正常信息和错误信息,都输出到对应文件中了。

    5.1K20

    优雅的输出错误-assert

    在正常情况,我们会通过,if,else进行判断一个接口的条件是否满足,不满足则输出错误,例如 在IM系统中,申请入群接口,需要以下判断: $param = $this->request()->getRequestParam...    return true; } 可以看出,这里面有着非常多的if else,return,writeJson等重复代码.那么,有没有一个办法,进行if,else等封装,直接一行代码实现 判断+输出错误呢...$userInfo,'你已经是本群成员'); 在此时,我们已经将我们的判断代码,优化成了一行,在assert函数中,会将不符合预期的数据,通过异常抛出,我们需要通过拦截异常,来实现输出前端需要的数据格式...$userInfo,'你已经是本群成员'); }catch (\Throwable $throwable){     //拦截抛出的异常,然后直接输出json 错误消息     $this->writeJson...相关较为完善的代码已开源: https://github.com/tioncico/LogicAssert  仅供参考 其他 需要注意的是,断言的意思为:  断定条件为真,使代码继续往下执行,断言抛出异常为,条件错误才抛出

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    如何用TF Serving部署TensorFlow模型

    不久以前,在移动设备上部署TF模型,需要为模型指定输入输出张量的名称。这个需求逼着程序员在整张计算图中寻找相应的张量。这种情况下,如果之前在计算图中变量未正确命名,这个过程就变得很繁琐了。...TF Serving要求模型中包含一个或多个SignatureDefs,以使用内建服务API。 image.png 开始建立签名。我们需要为签名定义指定输入输出和方法名这些参数。...这里输入输出表示一个从字符串到TensorInfo对象的映射(后面会详细介绍),定义了计算图中默认接收和输出的张量。方法名 参数指向一个TF高级服务API。 目前有3个服务API: 分类、预测和回归。...然后在export_path_base 目录下建一个新的目录(放新版本模型文件) 。 用SignatureDefs指定模型的输入输出张量。...写一个SignatureDef需要指定:输入, 输出 和方法名。 注意模型期望获得3个值作为输入输入 —— 分别是图像和两个额外的维度张量(高度和宽度)。输出只需要定义一个结果——图像分割结果遮挡。

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    Linux下 标准错误输出重定向

    command >/dev/null 2>&1 & == command 1>/dev/null 2>&1 & 0:表示键盘输入(stdin) 1:表示标准输出(stdout),系统默认是1 2:表示错误输出...(stderr) 1)command : 表示shell命令或者为一个可执行程序 2)> : 表示重定向到哪里 3)/dev/null : 表示linux的空设备文件 4)2 : 表示标准错误输出...5)&1 : &表示等同于的意思,2>&1,表示2的输出重定向等于于1 6)& : 表示后台执行,即这条指令执行在后台运行 1>/dev/null 表示标准输出重定向到空设备文件,也就是不输出任何信息到终端...2>&1 表示标准错误输出重定向等同于标准输出,因为之前标准输出已经重定向到了空设备文件,所以标准错误输出也重定向到空设备文件。...这条命令的意思就是在后台执行这个程序,并将错误输出2重定向到标准输出1,然后将标准输出1全部放到/dev/null文件,也就是清空.

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    python标准输出 标准错误 重定向

    1、sys.stdin  为文件对象, 当对文件对象做循环的时候,返回的为行数 2、ls > log 2>&1  标准输出和标准错误都输出到log,&> log也可以,但是会有版本限制 3、print...print 是调用一个对象的write方法,通常是stdout print会先进行格式转换 print 123456   == sys.stdout.write(str(123456)+'\n') 4、标准输出不可以为...int类型, sys.stdout.write(1)  不可以 5、shell中& 单独为后台执行, >& 为管道,重定向到管道 >log 1>&2  把标准输出输出到标准错误   一同显示出来,而log...中没有内容 >log  2>&1 把标准错误输出到标准输出, 则不会打印输出,而log中会有内容 python 中为: print >> sys.stderr,"%s is not exists" %...sys.stdout.write("I am standard output\n") 5、python -u buffer.py | cat -   (-的意思为从标准输入读数据,不加也可以) (-u 禁止buffer输出

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    大模型输出概率 logprobs

    如果设置为 true,则返回消息内容中每个输出标记的对数概率。目前在 gpt-4-vision-preview 模型中不可用。...这使用户能够评估模型对其输出的信心程度,或者探索模型考虑的替代响应。 对数概率可以是任何负数或 0.0。0.0 对应于 100% 的概率。...这对于评分和排名模型输出很有用。另一种常见的方法是取一个句子的每个标记的平均对数概率来选择最佳生成结果。...logprobs使用案例 分类任务 大型语言模型在许多分类任务上表现出色,但准确地衡量模型对其输出的信心可能具有挑战性。...在问答示例中,模型输出一个虚构的 has_sufficient_context_for_answer 布尔值,它可以作为答案是否包含在检索内容中的置信度分数。

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    Spring参数错误时输出Http内容

    Spring应用中,后台需要拿到前端的请求参数,方便调试问题,一般都是使用Aop进行日志输出,但是在格式错误的时候就没有日志了。...本文提供了LoggableFilter可以在参数转换之前就输出请求参数。...问题 Spring应用中,一般使用Aop进行请求参数和返回值的日志输出,但是这里有一个前提,就是用户请求的参数一定好可以转换为方法参数,但是经常前端请求是一个错误的Json格式,参数转换失败,并不会进入...这就导致定位问题比较困难,所以后台需要一个更好的办法来输出请求参数。...难点:如果直接把HttpServletRequest中的InputStream读取后输出日志,会导致后续业务逻辑读取不到InputStream中的内容,因为流只能读取一次。

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    CNN网络介绍与实践:王者荣耀英雄图片识别

    这个操作会让输出数据体在空间上变小。如下图所示,移动的步长为1,输入的数据尺寸6 * 6,而输出的数据尺寸为4 * 4。...[图片] 3) 填充 卷积层滤波器输出会减少数据的尺寸,如下图,32 * 32 * 3的输入经过一个5 * 5 * 3的滤波器时输出28 * 28 * 1尺寸的数据。...[图片] 而零填充有一个良好性质,即可以控制输出数据体的空间尺寸(最常用的是用来保持输入数据体在空间上的尺寸,这样输入和输出的宽高都相等)。...输出尺寸为(227 -11)/4 +1 = 55,深度为64。大概有11x11x3x643万5千个参数。 第二层池化的尺寸为3x3,步长为2,所以输出的尺寸为(55-3)/2+1=27。...而残差网络模型的训练错误率和测试错误率都随着网络深度的增加在持续的改进。训练ResNet需要2-3周8个GPU训练。 [图片] 何恺明提出了深度残差学习的概念来解决这一问题。

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    TensorFlow 2.0 - tf.saved_model.save 模型导出

    Keras API 模型导出 学习于:简单粗暴 TensorFlow 2 1. tf.saved_model.save tf.train.Checkpoint 可以保存和恢复模型中参数的权值 导出模型:...包含参数的权值,计算图 无须源码即可再次运行模型,适用于模型的分享、部署 注意: 继承 tf.keras.Model 的模型,一些方法需要是计算图模式,比如 call() 方法必须用 @tf.function...output # 导出模型, 模型目录 tf.saved_model.save(mymodel, "....继承 tf.keras.Model 的模型,重新载入后,无法再使用evaluate,predict方法,可以使用call方法 # tf_2_model_train.py res = mymodel.call...h5(HDF5 格式) # 模型导出 model.save('catdog.h5') # 模型载入 model = tf.keras.models.load_model('catdog.h5') ?

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    在TensorFlow 2中实现完全卷积网络(FCN)

    确定最小输入尺寸的尝试和错误方法如下: 确定要堆叠的卷积块数 选择任何输入形状以说出(32, 32, 3)并堆叠数量越来越多的通道的卷积块 尝试构建模型并打印model.summary()以查看每个图层的输出形状...确保(1, 1, num_of_filters)从最后一个卷积块获得输出尺寸(这将被输入到完全连接的层)。 尝试减小/增大输入形状,内核大小或步幅,以满足步骤4中的条件。...满足条件的输入形状以及其他配置是网络所需的最小输入尺寸。 还有,以计算输出体积的空间大小,其所示的输入体积的函数的数学方式这里。找到最小输入尺寸后,现在需要将最后一个卷积块的输出传递到完全连接的层。...但是模型期望输入尺寸为后一种形状。...FCN_model:需要指定最终输出层中所需的类数。 将上述对象传递给train()使用Adam优化器和分类交叉熵损失函数编译模型的函数。创建一个检查点回调,以在训练期间保存最佳模型。

    5.2K31
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