左右定宽,中间自适应,实现三列布局

【YOLO 系列】基于YOLO V8的智能车载交通标志识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】 本文详细介绍了基于YOLO V8构建智能车载交通标志识别系统的完整流程。从环境搭建、数据集准备、模型训练到PyQt5图形界面开发,提供了Python源码和实战代码,帮助开发者快速实现高精度、实时的交通标志检测应用,提升驾驶辅助系统的开发效率。 阅读详情

左右定宽,中间自适应,实现三列布局

今天想说的是一个左右定宽,中间自适应,实现三列布局,我也总结了以下,主要有以下几种:
废话不多说,直接上代码:

第一种:float

<!--html-->
<div id="left"><span>left</span></div>
<div id="right"><span>right</span></div>
<div id="middle"><span>middle</span></div>
//css
#left{
    float: left;
    background-color: red;
    width: 150px;
    height: 50px;
}
#right {
    float: right;
    background-color: yellow;
    width: 200px;
    height: 50px;
}
#middle {
    margin: 0 200px 0 150px;
    width: 100%;
    background-color: #fff9ca;
    height: 50px;
}

第二种:BFC

<!--html-->
<div id="left"><span>left</span></div>
<div id="right"><span>right</span></div>
<div id="middle"><span>middle</span></div>
//css
#left {
    background-color: red;
    width: 150px;
    height: 50px;
    float: left;
}
#right {
    background-color: yellow;
    width: 200px;
    height: 50px;
    float: right;
}
#middle {
    background-color: #fff9ca;
    height: 50px;
    overflow: hidden;
}

第三种:双飞翼布局

<!--html-->
<div class="grid">
    <div id="middle">
        <div id="middle-span"><span>middle</span></div>
    </div>
    <div id="left"><span>left</span></div>
    <div id="right"><span>right</span></div>
</div>
//css
#middle {
    float: left;
    background-color: #fff9ca;
    width: 100%;
    height: 50px;
}

#middle-span {
    margin: 0 200px 0 150px;
}

#left {
    float: left;
    position: relative;
    background-color: red;
    width: 150px;
    margin-left: -100%;
    height: 50px;

}

#right {
    float: left;
    position: relative;
    background-color: yellow;
    width: 200px;
    margin-left: -200px;
    height: 50px;
}

第四种:flex

<!--html-->
<div class="flex">
    <div id="left"><span>left</span></div>
    <div id="middle"><span>middle</span></div>
    <div id="right"><span>right</span></div>
</div>
//css
        .flex {
            display: flex;
            flex-flow: row;
        }

        #left {
            background-color: red;
            width: 150px;
            height: 50px;
        }

        #middle {
            background-color: #fff9ca;
            flex: 1; /* flex中宽度自适应使用该属性,使用100%时其他列的固定宽度会出现问题*/
            height: 50px;
        }

        #right {
            background-color: yellow;
            width: 200px;
            height: 50px;
        }
Universal Robot——在Gazebo中模拟UR5机器人 今天的目标是在Gazebo安装我们的ur5机器人。Gazebo是一个流行的模拟工具,它不仅可以让你像在Rviz中一样可视化你的机器人,而且还内置了一个物理引擎。这样你就可以在更真实的环境中测试你的机器人应用程序。我们将查看我们需要的属性 添加对我们的机器人——我们的order的描述,以模拟它以及如何在Gazebo中生成我们的机器人。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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