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我也要
忙过了昏天黑地的加班生活，总算有机会把前两个月买的CSS权威指南拿出来学习了。接下来这个系列将是对自己学习的记录同时也是做一个分享，希望有用之人少走点弯路。
CSS（Cascading Style Sheets）全称是层叠样式表，主要用于对HTML语言进行渲染。CSS是W3C在1995年发布的一种正在进行的计划，她有着丰富的样式，易于使用，兼容多个界面，层叠规则从后往前覆盖，同时使文件更精简的特点。
在HTML中，采用link标记使用 ，后缀为.css。link标记必须放在head中，link标记的属性主要包括关系rel（stylesheet）和类型type(text/css)、链接href(url)。如果同文档中出现2个或两个以上的CSS文档，在浏览器编译时会合并这些CSS文档的规则再加以解译。CSS的注释与C/C++非常相似，"/*.....*/",但是CSS不支持嵌套注释
非常好的CSS帮助文档，让你更好的学习
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CSS学习（一）
CSS（层叠样式表，Cascading Style Sheets）是一种用来描述HTML或XML（包括SVG等）文档的样式的语言。CSS描述了文档的样式，如字体、颜色、间距和布局等。通过将样式与文档分离，CSS使开发者可以更好地控制文档的外观和布局，同时也提高了文档的可维护性和可复用性。
【冷冻电镜】RELION5.0使用教程总结
对于您自己的数据，您可能希望使用各种倾斜系列对齐方法，然后比较每种方法生成的断层扫描图像的质量（参见下一步）。通过检查 CtfFind job 的 tilt_series 目录中的star文件来检查几个倾斜系列的散焦值。GitHub上也有人反应这个问题，目前我的解决方案是下载了较低版本的CTFFIND的，降级到4.1.10可以成功运行。此外，logfile.pdf 文件包含所有显微照片的有用参数图，例如散焦、像散、估计分辨率等，以及整个数据集中这些值的直方图。的目录，以及指向此目录的符号链接。
Mac上Office合法安装与激活全指南：2021/2024/M365区别解析
Office是微软办公套件的核心产品，其在macOS平台的部署逻辑与Windows截然不同——不依赖传统密钥激活，而是基于Microsoft账户与设备标识的云端绑定机制。理解这一原理，是解决‘无法验证开发者’‘打不开’‘功能受限’等常见问题的前提。Office 2021代表永久许可模型，Office 2024 LTSC面向企业离线场景，Microsoft 365则是持续订阅服务，三者在授权验证方式、更新策略与系统兼容性上存在本质差异。实际应用中，需结合macOS版本、芯片架构（Intel/Apple Sil
CSS入门学习 —（全基础合集）
CSS ( Cascading Style Sheets，层叠样式表 ），是一种用来为结构化文档（ 如 HTML 文档或 XML 应用 ）添加样式，字体，间距和颜色等的计算机语言
RAG-Anything 实战指南：从零构建企业级多模态知识库
本文是RAG-Anything的实战指南，详细介绍了如何从零构建企业级多模态知识库。通过一体化框架，它能无差别解析文本、表格、图片、公式等多格式文档，并构建可深度理解和智能检索的知识图谱。指南涵盖了环境搭建、核心实战、智能查询及生产级部署优化，帮助企业将杂乱文档转化为智能知识大脑。
Css样式文档，零基础web前端开发，看完这一篇就够了
更多unicode-bidi参考：https://www.w3school.com.cn/cssref/pr_unicode-bidi.asp。 更多伪元素：https://www.w3school.com.cn/css/css_pseudo_elements.asp。1.参考网址：https://www.w3school.com.cn/css/css_text_shadow.asp。参考：https://www.w3school.com.cn/css/css_positioning.asp。
常学常新：《Attention Is All You Need》万字解读！
常学常新：《Attention Is All You Need》万字解读！
vue项目基于WebRTC实现一对一音视频通话
vue项目基于WebRTC实现一对一音视频通话。完整代码gitee地址： https://gitee.com/wade-nian/wdn-webrtc.git。
学习CSS3这一篇就够了
目录CSS第一章 CSS概述1.1、概述1.2、语法1.3、注释1.4、如何创建并引用1.4.1、外部样式表（外联式）1.4.2、内部样式表（内联式）1.4.3、内联样式（行内式）1.5、三种引入优先级第二章 CSS选择器2.1、id选择器2.2、class选择器2.3、标签选择器2.4、子代选择器2.5、后代选择器2.6、相邻兄弟选择器2.7、后续兄弟选择器2.8、交集选择器2.9、并集选择器2.10、通配符选择器2.11、伪类选择器2.11.1、anchor伪类2.11.2、input伪类2.11.3、
7.6 GPU页表更新机制
本文分析了AMDGPU驱动中BO到VA映射的页表更新实现机制。核心流程通过amdgpu_vm_bo_update()函数触发，支持CPU直接写入和SDMA异步命令两种更新模式。系统根据VRAM可见性自动选择最优更新策略，处理三种主要场景：命令提交、BO迁移和BO销毁。关键实现包括DMA地址数组处理、权限标志合并和BO迁移状态转换，最终通过amdgpu_vm_update_range()完成硬件页表更新。该机制有效平衡了更新延迟与吞吐量，为GPU虚拟内存管理提供基础支撑。
《CSS权威指南上册》学习笔记
文章目录第1章 CSS和文档1.1 Web样式简介1.2 元素1.2.1 置换元素和非置换元素1.2.2 元素的显示方式1.3 把CSS应用到HTML上1.3.1 link标签1.3.2 style元素1.3.3 @import指令1.3.4 HTTP链接1.3.5 行内样式1.4 样式表中的内容1.4.1 标记1.4.2 规则的结构1.4.3 厂商前缀1.4.4 处理空白1.4.5 CSS注释1.5 媒体查询1.5.1 用法1.5.2 简单的媒体查询1.5.3 媒体类型1.5.3 媒体描述符1.5.5 媒
【一看就会】Autoware.universe中静态绕障路线的生成逻辑
在路径行为规划中，前期根据地图和起点终点，生成了一组连续可行的路径段序列（lanelets），然后后续路径行为规划，又会进行起始点，终止点，避障绕障路径的路径规划，并且会调用route_handler中的函数，进行中心线生成，最后生成路径，后续再给速度行为规划进行速度规划。在autoware.universe的规划中，是基于规则的规划，而其中的规则又是为了解决不同场景的。而这些场景，大部分是为了解决路上障碍物（静态、动态、行人、车辆等等）。
vue2/3 - [超详细] 实现企业微信扫码登录完整流程及代码，vue项目接入企业微信扫码登录功能教程，支持新跳页显示二维码或div容器里内嵌登录二维码（详细代码注释，一键复制开箱即用）
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CSS权威指南学习笔记--Chapter1 CSS和文档
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SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]
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再读《CSS权威指南》
时隔一年半再次把《CSS权威指南》读了一遍，受益匪浅，温故而知新！ 读书笔记：CSS-Definitive-Guide.doc 收获： 一、Reset CSS的重要性 前端开发者经常容易被浏览器默认样式的差异搞晕，于是Reset CSS 出现了，而风靡一时的 *{margin:0;padding:0;}杀伤力太大无法满足需求。 目前常用的Reset CSS有四份： YU...
WINCC7.3破解文件
WINCC7.3硬件够破解文件，有需要的下载！WINCC7.3硬件够破解文件，有需要的下载！
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
CSS权威指南学习笔记系列(1)CSS和文档
题外话：HTML是一种结构化语言，而CSS是它的补充；这是一种样式语言。CSS是前端三板斧之一，因此学习CSS很重要。而我还是菜鸟，所以需要加强学习CSS。这个是我学习CSS权威指南的笔记，如有不对，请谅解和指出。谢谢大家。正文：第一章 CSS和文档----------1.CSS，称为层叠样式表。使用CSS的理由有：a.易于使用，样式表能大大减少Web创作人员的工作量；b.在多个页面上使...
怀旧版电脑GBC模拟器
再现原版GBC掌机的界面，电脑运行连游戏界面都一样大小，很怀旧，很真实，（英文版）强烈推荐，很小的文件，很难才找到的。
探索《CSS权威指南第四版》中文翻译项目：让你的前端设计更上一层楼
探索《CSS权威指南第四版》中文翻译项目：让你的前端设计更上一层楼 项目简介 在网页设计的世界里，CSS（Cascading Style Sheets）是不可或缺的一部分，它赋予HTML和XML文档以样式与布局。是一个由志愿者团队精心翻译的开源项目，旨在为中文读者提供一个全面、深入理解CSS的资源。这个项目基于Eric A. Meyer的经典著作《CSS: The Definitive Guide...
[HTML5权威指南] => 读书笔记(一)
[HTML5权威指南] 读书笔记 最基本的HTML/CSS/JavaScript知识点
css权威指南（第三版）.pdf
CSS权威指南（第三版 作者: [美] Eric A.Meyer 译者: 侯妍 / 尹志忠 出版社: 中国电力出版社 出版年: 2007-10 页数: 508 定价: 58.00 装帧: 平装 ISBN: 9787508355948 内容简介 · · · · · · 《CSS权威指南》(第3版)是著名的CSS专家Eric A.Meyer他
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