11.28学习日报

最新推荐文章于 2024-11-28 11:06:41 发布

原创最新推荐文章于 2024-11-28 11:06:41 发布 · 104 阅读

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本文详细介绍了HTML中的列表和表格元素及其属性，包括无序列表（ul）、有序列表（ol）、列表项（li）、自定义列表（dl）、表头单元格（th）、表格标题（caption）等，并解释了如何使用各种属性如width、border、cellspacing等进行样式调整。

列表

ul 无序列表
ol 有序列表
li 列表项
dl 自定义列表
dt 定义列表的项目
dd 定义列表中项目的描述

表格

th 表头单元格标签
caption 表格标题标签
thead 题头
tbody 正文
tfoot 脚注

属性

width 表格宽度
border 边框
cellspacing 单元格之间的间距
cellpadding 单元格内容与边框的间距
align 水平对齐
valign 垂直对齐
colspan 跨列合并
rowspan 跨行合并

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NBT：5万个基因组和1.2万个新种的地球微生物基因组集

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地球微生物组的基因组集A genomic catalog of Earth’s microbiomesNature Biotechnology [IF:36.558]2020-11-09...

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梯度下降算法通过不断更新参数来最小化损失函数，是反向传播算法中计算权重调整的基础。在实际应用中，根据数据的规模和计算资源的情况，选择合适的梯度下降方式（批量、随机、小批量）及其变种（如动量法、Adam等）可以显著提高模型训练的效率和效果。 Adam是目前最为流行的优化算法之一，因其稳定性和高效性，广泛应用于各种深度学习模型的训练中。Adam结合了动量法和RMSProp的优点，能够在不同情况下自适应调整学习率，并提供快速且稳定的收敛表现。

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基本的Bootstrap框架，可以适用于响应式布局，比如星巴克

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1.对布局的四个容器的范围划分 Ⅰ. 超小屏(100% ) Ⅱ. 小屏（ >= 768px）宽度定为750px Ⅲ. 中屏 ( >= 992px) 宽度定为970px Ⅳ. 大屏 ( >= 1200px) 宽度定位1170px 2.最核心的栅格系统 1.通过一系列的行(row)和一系列的列(column)这种相互组合的方式来布局和创建页面的 2.一般情况下...

11.28学习日报（HTML列表与表格的部分标签含义与作用）

m0_51755975的博客

12-04

198

HTML 标签含义 type属性值和解释 1. ul 无序列表（实心圆(默认值)：disc）（圆环：circle）（方形：square）（不显示符号：none） 2. ol 有序列表（数字(默认值)：1）（字母：a/A）（罗马数字：i/I） li 列表项 dl 定义列表 dl是表格标签、与table表格类似组合标签、故名叫dl表格 dt 定义列表的项目 dt是小标题 dd 定义列表中项目的描述 dd是对dt的解释标签含义作用 th 表头单元格标签和td一样放在tr里、里面

11-28HTML日报

IUrkin的博客

12-02

194

11.28HTML学习总结 HTML 标签含义 type属性值和解释 ** ul 无序列表（实心圆(默认值)：disc）（圆环：circle）（方形：square）（不显示符号：none）** ** ol 有序列表（数字(默认值)：1）（字母：a/A）（罗马数字：i/I） li 列表项 ** ** dl 定义列表 dl是表格标签、与table表格类似组合标签、故名叫dl表格 dt 定义列表的项目 dt是小标题 ** ** dd 定义列表中项目的描述 dd是对dt的解释** 标签含义作用 ** th

使用 CRF 做中文分词

INotWant的博客

06-23

7652

使用 CRF 做中文分词概要简述 CRF 问题描述（中文分词任务）构建特征函数 CRF 学习算法（改进的迭代尺度法） CRF 预测算法（维特比算法）注：以上实现只针对中文分词任务。 1. 简述 CRF 注，以下内容需要一定的学习成本，如有不适请跳至下一节（实战中学习）。但，建议先大概学一下理论！学习 CRF 的路线：大概了解概率图模型（将概率用图的方式表示出来，节点表事件，边代...

11.28深度学习_bp算法实现和详解

gs1we1的博客

11-28

1205

网络参数初始化return x网络结构：定义了一个包含两个全连接层的简单神经网络。前向传播：计算输入数据通过网络的输出。损失计算：计算输出与目标之间的均方误差损失。反向传播：计算损失函数关于每个参数的梯度。参数更新：使用优化器更新网络参数。

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PDF24 Creator是一款简单易用，功能独特的一款pdf文件制作工具，可以将其他格式的文件转换成PDF格式，再利用虚拟打印机打印出来!甚至可以将截图下来的图片，保存成为PDF文件! 　PDF24 Creator 是一个免费的pdf转换...

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UWB-IMU、UWB定位对比研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕UWB-IMU与UWB定位技术的对比研究展开，利用Matlab代码实现两种定位方法的仿真与性能比较。重点分析了UWB单独定位与融合IMU惯性测量单元的UWB-IMU组合定位在精度、稳定性及抗干扰能力等方面的差异，通过算法建模、数据仿真和结果可视化，展示了多传感器融合在提升定位性能方面的优势。研究内容涵盖信号处理、位置解算算法及误差分析，适用于高精度室内定位场景的技术选型与优化。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事定位技术、导航系统、物联网或自动化相关领域的科研人员及工程技术人员，尤其适合研究生及有一定工作经验的研发人员。; 使用场景及目标：①对比UWB与UWB-IMU在复杂环境下的定位精度与鲁棒性；②掌握多传感器数据融合的基本方法（如EKF等）在定位中的应用；③为室内定位系统设计、无人机导航、智能机器人等应用场景提供技术参考与代码实现支持；阅读建议：建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注数据融合算法的实现细节与定位误差的分析方法，同时可延伸学习EKF、传感器标定及UWB测距原理以加深理解。

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