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    用TAOBAO的方法隐藏多余的线条

    偶然的看到了TAOBAO UED团队的BLOG,在上面看到了篇文章,说的是怎么隐藏导航最后一项的竖线 1、类目之间的横竖线 从很久很久以前开始,类目间的竖线无非都只有三种。...1、背景图 在a标签设置一个padding 用宽1px高不等的背景图来position到右侧。 缺点:最后一个还是要用class来隐藏掉背景。 2、符号 在每个a标签之间用”|”符号来填充。...缺点:html文件变大,文件维护变得很麻烦,而且在html中毫无意义。 3、a标签右侧的boder。 同背景图一样,只不过使用border-right来代替。缺点也同上。...其实现有是利用ul的overflow:hidden 再将li的margin-left:-1px的做法做出来的。这样的做法就可以同时避免以上的缺点了。 其实这种方法我们可以在很多地方都用的到,比如

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    WPF 绘制对齐像素的清晰显示的线条

    12:47 此前有小伙伴询问我为何他 1 像素的线条显示发虚,然后我告诉他是“像素对齐”的问题,然而他设置了各种对齐像素的属性依旧没有作用。...阅读本文,我们将了解解决 WPF 像素对齐的四种方法以及其各自的适用范围和副作用。 ---- ? 为什么要做像素对齐 ? 看线条!这是 3 像素的线条: ?...而与此同时屏幕的点距又太大以至于我们看出来绘制的线条和屏幕像素之间的差异。 然而为什么 WPF 不默认为我们对齐像素呢?...你希望能够绘制 1 像素的线条,实际上它会让你有时看得见 1 像素线条,有时看的是 2 像素线条,有时居然完全看不见!!!...……我们一起找偏方…… 本文会经常更新,请阅读原文: https://walterlv.com/post/draw-aligned-lines-using-guidelineset.html

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    VC++中使用OpenCV绘制直线、矩形、圆和文字

    VC++中使用OpenCV绘制直线、矩形、圆和文字 在VC++中使用OpenCV绘制直线、矩形、圆和文字非常简单,分别使用OpenCV中的line、rectangle、circle、putText这四个函数即可...具体可以参考OpenCV官方文档:https://docs.opencv.org/4.x/index.html 下面的代码展示了在VC++中如何使用OpenCV绘制直线、矩形、圆和文字 #include...,宽度512,2^8即256色,3通道,颜色为黑色 int height = img.rows; int width = img.cols; // 在图像左上角原点(0,0)到右下角画一条绿色的直线...,线条厚度为3 cv::line(img, cv::Point(0, 0), cv::Point(height, width), cv::Scalar(0, 255, 0), 3); // 在左上角顶点...(0,0)和右下角(250,350)处绘制一个红色矩形,边界线条厚度为2 cv::rectangle(img, cv::Point(0, 0), cv::Point(250, 350), cv::Scalar

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    Matlab画图 线条的颜色、宽度等相关设置

    线条的属性有:Color —— 颜色、LineWidth —— 线条宽度、LineStyle —— 线型、LineJoin —— 线条边角的样式、 AlignVertexCenters —— 锐化垂直线和水平线...线条属性的默认值为 ([0,0,0],’-‘,’0.5′,’round’,’off’) 颜色、线型、 一、线条颜色 二、线条宽度 线条宽度的默认值为 0.5,线条宽度只能指定正值...如何设置线条宽度: plot(t,sin(t-pi),’:bs’,‘LineWidth’,5) plot(t,y,’-bs’,’LineWidth’,2,… %设置线的宽度为2 ‘MarkerEdgeColor...:https://jingyan.baidu.com/article/fec7a1e51b2d4f1190b4e7ff.html 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn.../139860.html原文链接:https://javaforall.cn

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    Python中使用Opencv-python库绘制直线、矩形、圆、文本

    分别使用到line、rectangle、circle、putText这几个函数,具体可以参考https://docs.opencv.org/4.9.0/d6/d6e/group__imgproc__draw.html...[1], img.shape[0]), (0, 255, 0), 3) # 在图像左上角原点(0,0)到右下角画一条绿色的直线,线条厚度为3 cv2.rectangle(img, (0, 0), (250..., 350), (0, 0, 255), 2) # 在左上角顶点(0,0)和右下角(250,350)处绘制一个红色矩形,边界线条厚度为2 cv2.circle(img, (400, 50), 30,...cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 1, (0, 255, 255), 2) # 在(350,300)处绘制文字,字体为FONT_HERSHEY_COMPLEX,比例为1,颜色为黄色,厚度为...Studio中运行上述代码,运行结果如下图所示: 参考资料 Opencv-python https://docs.opencv.org/4.9.0/d6/d6e/group__imgproc__draw.html

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    核心思维 | 快速测量切片上的血管壁平均厚度

    血管壁增厚是血管发生病变时的重要特征之一。典型的疾病就是动脉粥样硬化引发的血管壁增厚。 ? 现在这个数据时代,采用描述性语言来表述,显得证据力度不够,什么都得要数据统计。...因此,有必要聊聊如何快速在组织切片上测量血管壁的厚度。 任何测量都要提前确定测量思维,以不变应万变。本内容的测量思维来自于之前的推文,转换和简化。。(→ 首创!...(2)正常血管和病变血管在切片上呈现的是不规则环形,既然是测平均厚度,那么理论上可以将血管视为规则环形。 ?...如下,同样的一根血管,尽管存在形变,但血管壁面积和周长未改变,左侧不规则的血管壁面积和周长等于右侧的规则环形血管壁面积和周长。 ?...(4)规则环形的面积计算公式:S环=π(R+r)(R-r)=π(R+r)d,R为内圆半径,r为外圆半径。d为圆环的宽度,也就是我们需要的血管壁平均厚度。

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    测量探头的 “温漂” 问题,对于氮化镓衬底厚度测量的实际影响

    然而,氮化镓衬底厚度测量的准确性却常常受到一个隐匿 “敌手” 的威胁 —— 测量探头的 “温漂” 问题。...这一看似细微的现象,实则对氮化镓衬底厚度测量产生着诸多深远且实际的影响,关乎整个半导体制造工艺的成败。...依据电信号与厚度测量的转换机制,这些细微变化会直接反映在测量结果上,导致厚度测量值出现偏差。...氮化镓衬底由于其独特的制备工艺,涉及高温、高压等复杂环节,厚度公差被压缩至极其狭窄的范围,例如制造先进光电器件用的氮化镓衬底,厚度公差通常控制在 30 纳米以内。...这意味着原本精准符合工艺标准的衬底,极有可能因 “温漂” 被误判为厚度不合格,反之,存在厚度缺陷的衬底却可能在 “温漂” 的掩盖下悄然流入后续关键工序,给芯片良品率带来灾难性打击,使前期巨额的研发与生产投入付诸东流

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    【python-opencv】绘图(目标检测框及其置信度等)

    一些常见的参数,如下所示: img:您要绘制形状的图像 color:形状的颜色。对于BGR,将其作为元组传递,例如:(255,0,0)对于蓝色。对于灰度,只需传递标量值即可。 厚度:线或圆等的粗细。...默认厚度= 1 lineType:线的类型,是否为8连接线,抗锯齿线等。默认情况下,为8连接线。cv.LINE_AA给出了抗锯齿的线条,看起来非常适合曲线。 要绘制多边形,首先需要顶点的坐标。...只需创建要绘制的所有线条的列表,然后将其传递给函数即可。所有线条将单独绘制。与为每条线调用cv.line相比,绘制一组线是一种更好,更快的方法。...- 字体类型(检查cv.putText文档以获取受支持的字体) - 字体比例(指定字体大小) - 常规的内容,例如颜色,厚度,线条类型等。...img = np.zeros((512,512,3), np.uint8) # 绘制一条厚度为5的蓝色对角线 cv.line(img,(0,0),(511,511),(255,0,0),5) #

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    Human Brain Mapping:持续注意的个体差异与皮层厚度有关

    它反映的是皮层灰质的厚度。...MRI探讨了持续注意与皮层厚度之间的关系。...持续注意和皮层厚度之间的相关性在右半球更强。该研究是第一个将大脑皮层厚度与注意力联系起来的研究,对理解大脑结构与认知的关系具有重要意义。...总的来说,右DAN和VAN中皮层厚度与持续注意的关系与之前涉及病人、fMRI和TMS的文献中报道的是一致的。 该研究主要假设是,任务表现与注意力相关的区域的皮层厚度有关。...之前有人研究过皮层厚度的变化以及终生持续注意能力, 因此对被试进行纵向追踪,研究年龄相关的皮质厚度变化与年龄相关的持续注意力变化之间的关系,以及这种关系在不同生命阶段是更强还是更弱是很重要的。

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    测量探头的 “温漂” 问题,对于碳化硅衬底厚度测量的实际影响

    在半导体制造的微观世界里,碳化硅衬底作为新一代芯片的关键基石,其厚度测量的精准性如同精密建筑的根基,不容有丝毫偏差。...然而,测量探头的 “温漂” 问题却如同一股暗流,悄然冲击着这一精准测量的防线,给碳化硅衬底厚度测量带来诸多实际且棘手的影响。...根据电学测量与厚度转换的原理,这些细微改变将直接反映在测量信号上,造成厚度测量值的偏差。另一方面,探头自身在工作过程中的发热也是不可忽视的因素。...二、对测量精度的深度侵蚀在碳化硅衬底厚度以纳米级精度要求的测量场景下,“温漂” 带来的精度损失堪称致命。由于碳化硅材料本身的特性,其衬底制备工艺复杂,厚度公差极小。...这意味着原本符合工艺标准、厚度精准的衬底,可能因 “温漂” 被误判为次品,反之,有厚度缺陷的衬底却可能蒙混过关,流入后续工序,极大地影响了芯片良品率,让前期高昂的研发与制备投入付诸东流。

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