颜色名列表

Manarty Manarty 博客等级 墨衍会员 · AI 创作全网分发 墨衍智能分发 本文由作者通过墨衍一键同步至各平台 1分发平台 200+累计阅读 250平均单平台 已同步平台 优快云 微信公众号 微博 知乎 掘金 百家号 博客园 抖音 小红书 你的文章也可以这样分发 墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网 我也要 码龄12年
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color-names:大量的精选颜色名称:rainbow: 精选的颜色名称 精心挑选的清单，列出了来自的27927种唯一的颜色名称，以及数千种精选的用户提交的内容。 颜色的名称就像一根细细的针头上的细线一样，能够将我们最精致的情感和记忆缝合在一起。 当针头击中目标时，我们会感到愉悦或同情。 肯尼亚哈拉–白 关于 :clipboard: 该项目的目的是创建尽可能多的颜色名称列表，同时保持良好的名称质量。 我们合并了各种，在存在具有不同十六进制值的重复项时修改了名称，并在存在具有不同名称的相同颜色时对颜色进行了一些移动。 探索 :globe_showing_Europe-Africa: 单击轮可获取颜色的名称，或仅使用全文本搜索。 ：单击有色表面以更改颜色或在名称下方输入一个十六进制值。 ：移动鼠标并滚动以选择一种颜色。 ：在颜色列表上进行全文搜索。 所有颜色名称在不同颜色空间中的3D视图。 Twitter Bot ：发布随机颜色，并让您提交新的颜色。 颜色名称提交 :love_letter: 通过表格 :rainbow: /或推特 :bird: 在 立即下载

颜色名列表

颜色名十六进制颜色值颜色
AliceBlue#F0F8FFrgb(240, 248, 255)
AntiqueWhite#FAEBD7rgb(250, 235, 215)
Aqua#00FFFFrgb(0, 255, 255)
Aquamarine#7FFFD4rgb(127, 255, 212)
Azure#F0FFFFrgb(240, 255, 255)
Beige#F5F5DCrgb(245, 245, 220)
Bisque#FFE4C4rgb(255, 228, 196)
Black#000000rgb(0, 0, 0)
BlanchedAlmond#FFEBCDrgb(255, 235, 205)
Blue#0000FFrgb(0, 0, 255)
BlueViolet#8A2BE2rgb(138, 43, 226)
Brown#A52A2Argb(165, 42, 42)
BurlyWood#DEB887rgb(222, 184, 135)
CadetBlue#5F9EA0rgb(95, 158, 160)
Chartreuse#7FFF00rgb(127, 255, 0)
Chocolate#D2691Ergb(210, 105, 30)
Coral#FF7F50rgb(255, 127, 80)
CornflowerBlue#6495EDrgb(100, 149, 237)
Cornsilk#FFF8DCrgb(255, 248, 220)
Crimson#DC143Crgb(220, 20, 60)
Cyan#00FFFFrgb(0, 255, 255)
DarkBlue#00008Brgb(0, 0, 139)
DarkCyan#008B8Brgb(0, 139, 139)
DarkGoldenRod#B8860Brgb(184, 134, 11)
DarkGray#A9A9A9rgb(169, 169, 169)
DarkGreen#006400rgb(0, 100, 0)
DarkKhaki#BDB76Brgb(189, 183, 107)
DarkMagenta#8B008Brgb(139, 0, 139)
DarkOliveGreen#556B2Frgb(85, 107, 47)
Darkorange#FF8C00rgb(255, 140, 0)
DarkOrchid#9932CCrgb(153, 50, 204)
DarkRed#8B0000rgb(139, 0, 0)
DarkSalmon#E9967Argb(233, 150, 122)
DarkSeaGreen#8FBC8Frgb(143, 188, 143)
DarkSlateBlue#483D8Brgb(72, 61, 139)
DarkSlateGray#2F4F4Frgb(47, 79, 79)
DarkTurquoise#00CED1rgb(0, 206, 209)
DarkViolet#9400D3rgb(148, 0, 211)
DeepPink#FF1493rgb(255, 20, 147)
DeepSkyBlue#00BFFFrgb(0, 191, 255)
DimGray#696969rgb(105, 105, 105)
DodgerBlue#1E90FFrgb(30, 144, 255)
Feldspar#D19275rgb(209, 146, 117)
FireBrick#B22222rgb(178, 34, 34)
FloralWhite#FFFAF0rgb(255, 250, 240)
ForestGreen#228B22rgb(34, 139, 34)
Fuchsia#FF00FFrgb(255, 0, 255)
Gainsboro#DCDCDCrgb(220, 220, 220)
GhostWhite#F8F8FFrgb(248, 248, 255)
Gold#FFD700rgb(255, 215, 0)
GoldenRod#DAA520rgb(218, 165, 32)
Gray#808080rgb(128, 128, 128)
Green#008000rgb(0, 128, 0)
GreenYellow#ADFF2Frgb(173, 255, 47)
HoneyDew#F0FFF0rgb(240, 255, 240)
HotPink#FF69B4rgb(255, 105, 180)
IndianRed#CD5C5Crgb(205, 92, 92)
Indigo#4B0082rgb(75, 0, 130)
Ivory#FFFFF0rgb(255, 255, 240)
Khaki#F0E68Crgb(240, 230, 140)
Lavender#E6E6FArgb(230, 230, 250)
LavenderBlush#FFF0F5rgb(255, 240, 245)
LawnGreen#7CFC00rgb(124, 252, 0)
LemonChiffon#FFFACDrgb(255, 250, 205)
LightBlue#ADD8E6rgb(173, 216, 230)
LightCoral#F08080rgb(240, 128, 128)
LightCyan#E0FFFFrgb(224, 255, 255)
LightGoldenRodYellow#FAFAD2rgb(250, 250, 210)
LightGrey#D3D3D3rgb(211, 211, 211)
LightGreen#90EE90rgb(144, 238, 144)
LightPink#FFB6C1rgb(255, 182, 193)
LightSalmon#FFA07Argb(255, 160, 122)
LightSeaGreen#20B2AArgb(32, 178, 170)
LightSkyBlue#87CEFArgb(135, 206, 250)
LightSlateBlue#8470FFrgb(132, 112, 255)
LightSlateGray#778899rgb(119, 136, 153)
LightSteelBlue#B0C4DErgb(176, 196, 222)
LightYellow#FFFFE0rgb(255, 255, 224)
Lime#00FF00rgb(0, 255, 0)
LimeGreen#32CD32rgb(50, 205, 50)
Linen#FAF0E6rgb(250, 240, 230)
Magenta#FF00FFrgb(255, 0, 255)
Maroon#800000rgb(128, 0, 0)
MediumAquaMarine#66CDAArgb(102, 205, 170)
MediumBlue#0000CDrgb(0, 0, 205)
MediumOrchid#BA55D3rgb(186, 85, 211)
MediumPurple#9370D8rgb(147, 112, 216)
MediumSeaGreen#3CB371rgb(60, 179, 113)
MediumSlateBlue#7B68EErgb(123, 104, 238)
MediumSpringGreen#00FA9Argb(0, 250, 154)
MediumTurquoise#48D1CCrgb(72, 209, 204)
MediumVioletRed#C71585rgb(199, 21, 133)
MidnightBlue#191970rgb(25, 25, 112)
MintCream#F5FFFArgb(245, 255, 250)
MistyRose#FFE4E1rgb(255, 228, 225)
Moccasin#FFE4B5rgb(255, 228, 181)
NavajoWhite#FFDEADrgb(255, 222, 173)
Navy#000080rgb(0, 0, 128)
OldLace#FDF5E6rgb(253, 245, 230)
Olive#808000rgb(128, 128, 0)
OliveDrab#6B8E23rgb(107, 142, 35)
Orange#FFA500rgb(255, 165, 0)
OrangeRed#FF4500rgb(255, 69, 0)
Orchid#DA70D6rgb(218, 112, 214)
PaleGoldenRod#EEE8AArgb(238, 232, 170)
PaleGreen#98FB98rgb(152, 251, 152)
PaleTurquoise#AFEEEErgb(175, 238, 238)
PaleVioletRed#D87093rgb(216, 112, 147)
PapayaWhip#FFEFD5rgb(255, 239, 213)
PeachPuff#FFDAB9rgb(255, 218, 185)
Peru#CD853Frgb(205, 133, 63)
Pink#FFC0CBrgb(255, 192, 203)
Plum#DDA0DDrgb(221, 160, 221)
PowderBlue#B0E0E6rgb(176, 224, 230)
Purple#800080rgb(128, 0, 128)
Red#FF0000rgb(255, 0, 0)
RosyBrown#BC8F8Frgb(188, 143, 143)
RoyalBlue#4169E1rgb(65, 105, 225)
SaddleBrown#8B4513rgb(139, 69, 19)
Salmon#FA8072rgb(250, 128, 114)
SandyBrown#F4A460rgb(244, 164, 96)
SeaGreen#2E8B57rgb(46, 139, 87)
SeaShell#FFF5EErgb(255, 245, 238)
Sienna#A0522Drgb(160, 82, 45)
Silver#C0C0C0rgb(192, 192, 192)
SkyBlue#87CEEBrgb(135, 206, 235)
SlateBlue#6A5ACDrgb(106, 90, 205)
SlateGray#708090rgb(112, 128, 144)
Snow#FFFAFArgb(255, 250, 250)
SpringGreen#00FF7Frgb(0, 255, 127)
SteelBlue#4682B4rgb(70, 130, 180)
Tan#D2B48Crgb(210, 180, 140)
Teal#008080rgb(0, 128, 128)
Thistle#D8BFD8rgb(216, 191, 216)
Tomato#FF6347rgb(255, 99, 71)
Turquoise#40E0D0rgb(64, 224, 208)
Violet#EE82EErgb(238, 130, 238)
VioletRed#D02090rgb(208, 32, 144)
Wheat#F5DEB3rgb(245, 222, 179)
White#FFFFFFrgb(255, 255, 255)
WhiteSmoke#F5F5F5rgb(245, 245, 245)
Yellow#FFFF00rgb(255, 255, 0)
YellowGreen#9ACD32rgb(154, 205, 50)

学如逆水行舟，不进则退

标签
#css颜色样式 #颜色卡
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42429718/article/details/97562367>
颜色表_53155 颜色表_53155 各种颜色及其对应的中英文,前端样式设计必备 比如,小麦色是怎样的颜色,栗色是怎样的. 共收纳136种样式,配合颜色吸取器,页面颜色选取不再难 立即下载

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颜色名列表 颜色名十六进制颜色值颜色AliceBlue#F0F8FFrgb(240, 248, 255)AntiqueWhite#FAEBD7rgb(250, 235, 215)Aqua#00FFFFrgb(0, 255, 255)Aquamarine#7FFFD4rgb(127, 255, 212)Azure#F0FFFFrgb(240, 255, 255)Beige#F5F5DCrgb(245, 245, 220)Bisque#FFE4C4rgb(255, 228, 196)Black#0

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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")

框架、颜色、颜色名、脚本、字符实体、URL、速查列表

一、 1.<iframe></iframe>标签设置内联框架（一个内联框架用来当前HTML文档嵌入另一个文档）。【语法：<iframe src="URL"></iframe>】 2.height和width属性定义iframe标签的高度与宽度。 【示例：<iframe src="demo_iframe.htm"...

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