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css3新特性

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css3新特性： 1.css3重要模块： 1.1选择器 1.2盒模型 1.3背景和边框 1.4文字特效 1.5 2D/3D转换 1.6动画 1.7多列布局 1.8用户界面 css3可继承的属性：字体：font，font-size，font-weight，font-family，font-style，font-variant，颜色：color。列表：list-style，list-style-type，list-style-position，list-style-image. 文字：letter-spacing，word-spacing，white-space，line-height，text-decoration，text-transform，text-indent，text-align。所有元素可继承：visibility和cursor。 2.css3边框 2.1 border-radius//圆角 <div>border-radius</div> div{ border:2px solid #a1a1a1; padding:10px 40px; background:#dddddd; width:30px; border-radius:25px; -webkit-border-radius:25px; -ms-border-radius:25px; -o-border

卷积神经网络

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卷积神经网络能很好地适用于图像处理、语音识别等复杂感知任务。卷积神经网络的强大之处在于它的多层网络结构能自动学习输入数据的深层特征，不同层次的网络可以学习到不同层次的特征。浅层网络层感知区域较小，可以学习到输入数据的局部域特征（如图像的颜色、几何形状等）；深层网络层具有较大的感知域，能够学到输入数据中更加抽象的一些特征（如图像物体的属性、轮廓特点、位置信息等高维性质）。深层次的抽象特征对图像中物体的大小、位置和方向等敏感度较低，从而大大提高了物体的识别率，因此卷积神经网络常用于图像处理领域。卷积神经网络可以用来识别位移、缩放及物体形态扭曲的二维图形。由于网络模型中的特征是通过训练数据集进行图像特征学习，从而避免了显示地特征抽取。由于图像上同一特征映射面上的神经元权值相同，所以卷积神经网络模型可以并行训练，极大地提高神经网络的训练时长。传统的图像检测方法：边缘检测、轮廓检测、局部二值检测、方向梯度直方图、Haar特征检测。卷积神经网络的结构：卷积神经网络主要由卷积层、下采样层、全连接层3中网络层构成（这里没有包括输入层和输出层）卷积神经网络参数设计规律 1.输入层矩阵的大小应该可以被2整除多次 2.卷积层尽量使用小尺寸卷积核 3.卷积步长尽量不要过大（如设置步长为1可以让空间维度的下采样操作由Pooling层负责，卷积层只负责对输入数据进行特征提取） 4

从数据库读出的数据分页在前端显示

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//添加Pager类package Model; import java.util.List; public class Pager<E> { //数据总条数? private int totalRecord; //每一页显示的数据条数 private int pageSize; //页码数 private int pageIndex; //总页数 private int totalPage; //查询到的数据的集合 private List<E> datas; public int getTotalRecord() { return totalRecord; } public void setTotalRecord(int totalRecord) { this.totalRecord = totalRecord; } public int getPageSize() { return pageSize; } public void setPageSize(int pageSize) { this.pageSize = pageSize; } public int getPageIndex() { return pageIndex; } public void setPageIndex(int pageIndex) { this.pageIndex = pageIndex; }

C# Gma.QrCodeNet生成二维码

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一.使用C#生成二维码类库之一是qrcodenet 源代码地址： http://qrcodenet.codeplex.com/ 二.使用实例定义处理字符串 static string url = "http://blog.csdn.net/u011127019"; 1.实例1 //生成二维码 static void Generate1() { //创建二维码生成类 QrEncoder qrEncoder = new QrEncoder(ErrorCorrectionLevel.M); QrCode qrCode = qrEncoder.Encode(url); //输出显示在控制台 for (int j = 0; j < qrCode.Matrix.Height; j++) { for (int i = 0; i < qrCode.Matrix.Width; i++) { char charToPoint = qrCode.Matrix[i, j] ? '█' : ' '; Console.Write(charToPoint); } Console.WriteLine(); } } 2.生成二维码，保存成图片 //生成图片 static void Generate2() { QrEncoder qrEncoder = new QrEncoder

input元素的23种type类型

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随着HTML5的出现，input元素新增了多种类型，用以接受各种类型的用户输入。其中，button、checkbox、file、hidden、image、password、radio、reset、submit、text这10个是传统的输入控件，新增的有color、date、datetime、datetime-local、email、month、number、range、search、tel、time、url、week共13个传统类型 text 定义单行的输入字段，用户可在其中输入文本 password 定义密码字段。该字段中的字符被掩码 file 定义输入字段和 "浏览"按钮，供文件上传 radio 定义单选按钮 checkbox 定义复选框 hidden 定义隐藏的输入字段 button 定义可点击按钮（多数情况下，用于通过JavaScript启动脚本） image 定义图像形式的提交按钮 reset 定义重置按钮。重置按钮会清除表单中的所有数据 submit 定义提交按钮。提交按钮会把表单数据发送到服务器 text type="text"表示一个文本输入框，它是默认的输入类型，是一个单行的控件，一般是一个带有内嵌框的矩形 password type="password"表示一个密码输入框，它与文本输入框几乎一模一样，功能上唯一的不同的字母输入后会被隐藏

[论文理解] How much position information do convolutional neural network encode?

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How much position information do convolutional neural network encode? Intro 文章是ICML2020的一个工作，探究了CNN到底有没有编码位置信息，这些位置信息在哪些神经元中被编码、这些位置信息又是如何被暴露给神经网络学习的。文章通过大量实验表明，CNN不仅可以编码位置信息，而且越深的层所包含的位置信息越多(而往往越深的层解释性越差，浅层学习到的形状、边缘等比较容易解释)，而位置信息是通过zero-padding透露的，显然，图像边缘的zero-padding暗示了图像的边界，这就让具有平移不变性的神经网络不仅能利用不变性对一张图中不同位置的物体进行分类，还能利用zero-padding带来的位置信息，编码物体所在图像中的位置，而这一点在显著性目标检测和语义分割等任务中是非常有用的。 Position information in CNNs 首先通过下面一张图说明问题是怎么来的：上图是三组显显著性区域的heatmap可视化结果，在每一组实验中，如果给定左边的图，显著性区域是偏中间的，而把图片右边crop掉(每组的右边的图)，发现显著性区域有了变换，shift到了对应crop图的中心。显著性区域一般都是在图像中间的，所以可以简单得出一个结论，CNN学习到了哪里是输入图像的中间

小游戏-猜数字

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效果图：游戏说明：浏览器随机生成0-100以内的一个数字，在输入框中填写你猜测的数字，猜测范围是0-100以内的正整数哦！有十次机会猜测，且在这十次猜测中都会对每次的猜测数字进行提示。。代码 html 1 <!DOCTYPE html> 2 <html lang="en"> 3 <head> 4 <meta charset="UTF-8"> 5 <title>猜数字小游戏</title> 6 <link rel="stylesheet" href="style.css"> 7 </head> 8 <body> 9 <div class="content start"> 10 <h1>猜数字小游戏</h1> 11 <h4>请在输入框中填写你猜测的数字，猜测范围是0-100以内的正整数哦！</h4> 12 <div class="cont1"> 13 <label for="clientNum"><b>输入数字：</b></label> 14 <input type="text" id="clientNum"> 15 <button>监测</button> 16 <p></p> 17 </div> 18 <div class="cont2"> 19 <b>猜测提示：</b> 20 <span></span> 21 <!-- <span class="info-up"

CSS——05-核心：盒子模型1

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人生苦短，要学就只学有用的【前端教学-CSS-5】 CSS核心-盒子模型盒子模型（CSS重点） css学习三大重点： css 盒子模型、浮动、定位目标：理解：能说出盒子模型有那四部分组成能说出内边距的作用以及对盒子的影响能说出padding设置不同数值个数分别代表的意思能说出块级盒子居中对齐需要的2个条件能说出外边距合并的解决方法应用：能利用边框复合写法给元素添加边框能计算盒子的实际大小能利用盒子模型布局模块案例 1.看透网页布局的本质网页布局中，我们是如何把里面的文字，图片，按照美工给我们的效果图排列的整齐有序呢？看透网页布局的本质：首先利用CSS设置好盒子的大小，然后摆放盒子的位置。最后把网页元素比如文字图片等等，放入盒子里面。以上两步就是网页布局的本质我们明白了，盒子是网页布局的关键点，所以我们更应该弄明白这个盒子有什么特点。 2. 盒子模型（Box Model）所谓盒子模型：就是把HTML页面中的布局元素看作是一个矩形的盒子，也就是一个盛装内容的容器。总结：盒子模型有元素的内容、边框（border）、内边距（padding）、和外边距（margin）组成。盒子里面的文字和图片等元素是内容区域盒子的厚度我们成为盒子的边框盒子内容与边框的距离是内边距（类似单元格的 cellpadding)

4. int()和float()从字符串中取值误区

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3. 成员运算符in 误区

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