目录 控制标签元素样式 长宽属性、字体属性、文本对齐、文本装饰、首行缩进 背景属性、边框属性、圆角 display 显示方式 盒子模型 margin、padding... float浮动 overflow 清除溢出（超出div大小的部分） position 定位 对文档流的影响 z-index 层级 opacity 标签整体透明度 去掉li 前面的标识 文本垂直居中 单行文本居中 作业案例 关于自适应（不需要了解） 控制标签元素样式 小心得： 样式有继承(遗传)效果（子元素将继承父元素的样式，如果子元素
主要是做个最垃圾的大屏给朋友视察用 查看demo: https://klren0312.github.io/ironInfoWeapp/
简要介绍：前端开发中，静态网页通常需要适应不同分辨率的设备，常用的自适应解决方案包括媒体查询、百分比、rem和vw/vh等。本文从px单位出发，分析了px在移动端布局中的不足，接着介绍了几种不同的自适应解决方案。
论文提出超参数优化方法AABO，该方法核心基于贝叶斯优化和Sub-Sample方法，能够自适应的搜索最优的anchor设置。从实验结果来看，AABO能够仅通过anchor设置优化，为SOTA目标检测方法带来1.4%～2.4%的性能提升
是计算机坐标系统中的一个点，这个点代表一个可以由程序使用的虚拟像素(比如说CSS像素)。一个CSS像素对应多少个设备像素是根据当前的缩放比例
论文: AABO: Adaptive Anchor Box Optimization for Object Detection via Bayesian Sub-sampling
通常，为了实现可复用可定制的模块，我希望将某个实现抽象化。例如，下面这段CSS代码：
雪碧图并不陌生，将多张图片合在一起来减少请求数，从而提升网站的性能。在你的网站未支持 HTTP2 前，还是值得这么处理。
Element UI手册：https://cloud.tencent.com/developer/doc/1270 github地址：https://github.com/ElemeFE/element
markdown 转 image 前段时间实现了长图文生成的基本功能，然后想了下能否有个进阶版，直接将markdown生成渲染后的图片呢？ 思路 有不少的库可以将 markdown 转为 html，那么这个需求就可以转为 html转Image了 1. markdown 转 html 可以参看之前的博文《Java 实现 markdown转Html》 2. html 转 图片 主要的核心问题就在这里了，如何实现html转图片？ 直接实现html转图片的包没怎么见，看到一个 html2image, 还不太好
小刘同学负责企微内嵌 H5 开发，按照这个项目一贯的做法 UI 只出了移动端设计稿。今天的页面有个附件展示组件，不点击的时候大概就像微博图片那样直接九宫格展示。（点击再依据不同附件类型走各自的逻辑暂且不表）简单，对吧？小刘吭哧吭哧搞得差不多了，然后叫产品去开发环境瞅一眼。只见产品在 PC 企微客户端打开页面，横着一拉，小刘的组件就横向散开来了。一问小刘，原来长宽都是写的固定多少 rem。项目本身之前一直丢在企微移动端里展示，也就一直没考虑sizechange的情况。。。小刘改了好一会还没改好。
QQ空间Android版4.2和4.5上线的玩吧游戏“空间疯狂套牛”是一款使用HTML5开发出的手机游戏，虽然还有很多不足，但其中使用的一些技术与技巧还是很有必要为大家分享出来，方便大家用秘籍打通各种关卡创造出更多更好的HTML5游戏。(本秘籍主要讲述使用HTML + CSS技术方面) 一、自适应 Android手机的屏幕碎片化非常严重，各种各样的分辨率非常之多，那么如何让游戏可以适配这些机型就显得尤为重要。这里也是前前后实验了多种方案。先想到用JS来动态的根据分辨率来设置相关元素的大小，但要么在
光学显示器中，每个像素都是由三原色的发光原件组成的，靠明亮度不同调成不同的颜色的。r、g、b的值，每个值的取值范围0~255，一共256个值。
渣土车智能识别系统通过yolov5网络模型深度学习技术，渣土车智能识别系统对禁止渣土车通行现场画面中含有渣土车时进行自动识别监测，渣土车智能识别系统并自动抓拍告警。YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。主要的改进思路如下所示：输入端，在模型训练阶段，提出了一些改进思路，主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放；Mosaic数据增强：Mosaic数据增强的作者也是来自YOLOv5团队的成员，通过随机缩放、随机裁剪、随机排布的方式进行拼接，对小目标的检测效果很不错。
参考链接：https://www.cnblogs.com/PER10/p/11541568.html
会调用event的preventDefault()可以阻止默认情况的发生：阻止页面滚动
工人规范操作识别检测通过yolov5+python网络模型技术，工人规范操作识别检测对工人的操作进行实时监测，当工人规范操作识别系统检测到工人操作不符合规范时，将自动发出警报提示相关人员采取措施。行为检测合规算法中应用到的YOLOv5中在训练模型阶段仍然使用了Mosaic数据增强方法，该算法是在CutMix数据增强方法的基础上改进而来的。CutMix仅仅利用了两张图片进行拼接，而Mosaic数据增强方法则采用了4张图片，并且按照随机缩放、随机裁剪和随机排布的方式进行拼接而成。这种增强方法可以将几张图片组合成一张，这样不仅可以丰富数据集的同时极大的提升网络的训练速度，而且可以降低模型的内存需求。
Mosaic数据增强提出的作者也是来自Yolov5团队的成员，不过，随机缩放、随机裁剪、随机排布的方式进行拼接，对于小目标的检测效果还是很不错的。
背景介绍 谷歌2017I/O开发者大会今年将于5月17-19日在美国加州举办。大会将跟往年一样发布最新的 Android 系统，今年为 Android 8.0。谷歌在今年3 月21日发布 Android 新系统开发者预览版时已给新系统取名为 Android O。自2008 年发布以来， Android 依靠 Google 的生态运作，全球市场份额在2016年底已超过85% 。而近几年依靠 Android 发展起来的智能手机厂商不断增加， Android 生态大家庭也正在不断壮大。 Android O 是 G
最近一直忙于将JavaScript学习的笔记整理成电子书，也没什么空闲时间写新的文章。趁着今天有点空闲，决定再来折腾一下CSS3中的两个属性：object-fit和object-position。
本文主要介绍了CSS3中的object-fit和object-position两个属性，它们可以用于处理替换元素的自适应问题。其中，object-fit属性控制替换元素在容器内的缩放和位置，而object-position属性则控制替换元素相对于容器的位置。这些属性可以为不同的替换元素设置不同的属性值，以实现不同的布局效果。
1.推流端推的画面本身有黑边。因为SDK推流只支持16:9（或者9:16）的画面，如果推流端采集的画面不是16:9的，SDK编码时也会编码成16:9的比例，多出来的部分以黑色填充，具体表现就是编码出来的画面有黑边。这样的情况拉流端SDK一般是处理不了的
需求：当窗体尺寸动态改变时，窗体中的各种控件（包括Panel以及Panel中的子控件）可以动态调节自身大小，以适应窗体内容比例。
论文:Cascade RPN: Delving into High-Quality Region Proposal Network with Adaptive Convolution
在我们的实际应用中， 经常需要用到自定义控件，比如自定义圆形头像，自定义计步器等等。但有时我们不仅需要自定义控件，举个例子，FloatingActionButton 大家都很常用，所以大家也很经常会有一种需求，点击某个 FloatingActionButton 弹出更多 FloatingActionButton ，这个需求的一般思路是写 n 个 button 然后再一个个的去设置动画效果。但这实在是太麻烦了，所以网上有个 FloatingActionButtonMenu 这个开源库，这就是利用到了自定义布局 「ViewGroup」，现在就让我给他家介绍下，如何自定义布局 「layout」。
前端之所以有趣，就是每年有比较多新奇的插件和工具值得我们去探索和研究。我们在开发前端应用时，自然少不了去找一些第三方插件帮助我们提高开发效率。本文给大家介绍的这50款新工具，都是相当的新，都是去年的新项目，时间不会超过1年，希望通过我的介绍，你能找到适合的工具，应用到项目中。
论文标题：《Bridging the Gap Between Anchor-based and Anchor-free Detection via Adaptive Training Sample Selection》
今天要介绍的是NaViT，这是一种适用于任何长宽比以及分辨率的Transformer模型。
ICLR是机器学习领域重要的学术会议之一，每年举办一次。2024年是第十二届，将在奥地利维也纳5月7日-11日召开。
我也是个初学者，大家就当这是我的笔记看，如果理解不正确请大家指正。首先推荐大家一个学习网站Tress.js中文网。 首先我们需要先引入tree.js
由此可见，只有iPhone4和iPhone4s和iPhone5及以上设备的长宽比不一样，可以粗略认为iPhone5、5s、6、6+的长宽比是一样的，可以等比例缩放，虽然有细微的差别，基本上看不出来。
每个Android程序员都会遇见一个棘手的问题，那就是手机适配。因为现在出现了许多分辨率的手机，所以我们必须得考虑到各种分辨率的手机适配，这对于程序员来说是一个必须要解决的麻烦。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/120740.html原文链接：https://javaforall.cn
电子封条监控系统算法模型利用yoloov5+python 深度学习训练模型技术，电子封条监控系统算法模型实现对画面内外的出入人员、人数变化及非煤矿山生产作业状态等情况的实时监测和分析，及时发现异常动态，减少了人为介入的过程。介绍电子封条监控系统算法模型Yolo算法之前，首先先介绍一下滑动窗口技术，这对我们理解Yolo算法是有帮助的。采用滑动窗口的目标检测算法思路非常简单，它将检测问题转化为了图像分类问题。电子封条监控系统算法模型基本原理就是采用不同大小和比例（宽高比）的窗口在整张图片上以一定的步长进行滑动，然后对这些窗口对应的区域做图像分类，这样就可以实现对整张图片的检测了，如下图3所示，如DPM就是采用这种思路。但是这个方法有致命的缺点，就是你并不知道要检测的目标大小是什么规模，所以你要设置不同大小和比例的窗口去滑动，而且还要选取合适的步长。
首先感谢江大白大佬的研究与分享，贴上链接 深入浅出Yolo系列之Yolov5核心基础知识完整讲解 将yolov3-v5的变化讲的很清楚，思路很清晰，值得花时间好好从头到尾读一遍。
工装穿戴识别检测系统通过python+yolov5网络模型计算机视觉技术，工装穿戴识别检测系统对现场画面区域7*24全天候监测，当工装穿戴识别检测系统监测到现场人员未按要求穿着时，立即抓拍存档告警。Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测，核心思想就是利用整张图作为网络的输入，直接在输出层回归 bounding box（边界框） 的位置及其所属的类别。YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来，从而做到了高效、灵活和泛化性能好。
视频监控边缘分析盒通过计算机视觉深度学习+边缘计算视频监控分析技术，共同构成了基于边缘计算分析的视频图像识别技术。视频监控边缘分析盒通过对现场多路监控视频图像进行预处理，提高视频分析的速度。视频监控边缘分析盒可以应用于加油站智能视频分析、明厨亮灶视频监控智能分析、工地监控分析、城管视频监控分析、工厂视频监控智能分析、煤矿监控视频分析等场景。YOLO不会在输入图像中搜索可能包含对象的感兴趣区域，而是将图像分割成单元格，通常是19×19网格。每个细胞负责预测K个包围框。具有最大概率的类被选择并分配给特定的网格单元。类似的过程发生在图像中的所有网格单元格上。
摘要：在这篇文章中，我们将讨论object-fit和background-size是如何工作的，什么时候可以使用它们，为什么，以及一些实际的使用案例和建议。让我们深入了解一下。
在这篇文章中，我们将会通过使用之前学习过的OpenCV的知识，比如：高斯模糊，灰度操作，边缘检测，二值化操作等。如果之前没有接触过，可以通过之前专栏的文章了解。
网页设计是网站建设中的一个重要的方面，网页设计包括了网站文章内容的更新一集网页视觉效果的设计，是需要长期专人维护和管理的一个过程。div也就是division，是一种常用的HTML 网页当中的重要元素。主要作用是分割网页当中的文档。那么网站建设设置两个div 如何操作呢？
0825自我总结 Pillow模块图片生成 一.模块安装 pip3 install pillow 二.模块的载入 import PIL 三.django结合img标签生成图片 img.html url.py from django.conf.urls import url from django.contrib import admin #主路由导入视图内函数 from app import views urlpatterns = [ url(r'^img/',
昨天自己学习别人的编码，发现了 控件ID.Attributes.add(“”,””);用法，于是自己查来看，中间闹了不少的笑话；
概述 Clickjacking是最近新兴的针对WEB前端的攻击手段。它通常使用一个ifream覆盖掉当前页面，欺骗用户点击iframe中的恶意内容。 Likejacking通常是针对社交网站的一种攻击手法，攻击者会欺骗用户去点击一个伪造的图标或按钮。如今攻击者已经研究出了大量的方法，来把官方的按钮模仿的惟妙惟肖。 Clickjacking技术首先是由Jeremiah Grossman 和 Robert Hanson在2008年提出的，而如今这种依附于JS的攻
云直播又称为标准直播 LVB（原云直播） ，由腾讯云提供专业、稳定、快速的直播接入和分发服务
例子02是ayoungprogrammer博客上参考作者原版C++代码和思路，然后改造成python版本的，先在本地运行成功之后，然后加上自己的理解，给大多数核心代码加上了详细的中文注释，并在每一个关键阶段都会弹出具体的窗体展示识别流程，这样便于大家更能详细的看到核心部分的细节，感兴趣的同学，可以自己在再尝试加一些更细部分的debug弹窗。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
url.py
from django.conf.urls import url
from django.contrib import admin
#主路由导入视图内函数
from app import views
urlpatterns = [
url(r'^img/',
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
