入门笔记

04.css入门笔记-浮动以及清除浮动的方法

文章目录前言一、pc端传统布局方式有哪些？二、浮动1.浮动的定义2.浮动的特性（重难点）3.为什么要清除浮动3.清除浮动的本质4.清除浮动的方式1.额外标签法（隔墙法），是W3C推荐的做法2.父元素添加overflow属性，属性值有auto\hidden\scroll3.父元素添加:after伪元素4.父元素添加双伪元素总结前言今天分享的是css的浮动，以及清除浮动的四种方法！在分享之前，也会简单

Mr_LiuP·2024-09-11 22:05

JavaScript快速入门笔记之二（变量、常量、数据类型）

JavaScript快速入门笔记之二（变量、常量、数据类型）1、变量何时使用变量：程序中的一切数据都要保存在变量中，反复使用如何使用变量：2种情况：赋值和取值赋值：2步：1.1创建变量：——声明——创建一个新的空变量语法

eshineLau·2024-03-26 20:09

ES6基础知识点

ES6入门笔记ES6中的变量和常量ES6新增了两个关键词用来声明变量和常量声明变量使用let关键词声明常量使用const关键词let:let:用于声明变量，代替var关键词特点︰有块级作用域;不存在变量提升

咖啡，巫师与猫·2024-03-13 01:19

摄影入门笔记_认识色彩

相机的滤镜采用的是拜耳滤镜。百度百科拜耳滤镜一般指拜耳阵列拜耳阵列是实现CCD或CMOS传感器拍摄彩色图像的主要技术之一。它是一个4×4阵列，由8个绿色、4个蓝色和4个红色像素组成，在将灰度图形转换为彩色图片时会以2×2矩阵进行9次运算，最后生成一幅彩色图形。该阵列于1976年注册专利。拜耳阵列的问题之一是，在拍摄具有重复细节（如纺织品）的画面时，容易产生彩色干扰信息。该问题是由于其规则的分布方式

SpaceCat·2024-02-20 16:50

Kafka 入门笔记

课程地址概述定义Kafka是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（MQ）发布/订阅：消息的发布者不会将消息直接发送给特定的订阅者，而是将发布的消息分为不同的类别，订阅者只接受感兴趣的消息消息队列消息队列应用场景：缓存/消峰、解耦、异步通信消峰：秒杀系统：10亿人发请求（数据量约为1T）全部存入消息队列，服务端只取前100条数据处理，避免了服务端压力过大解耦：异步通信：发布订阅模式：Kafka基

Daniel_187·2024-02-13 05:49

2021-12-10

新手小白学Java|零基础入门笔记｜原来学Java可以这么简单爱做程序的秋谨新手小白学Java|零基础入门笔记｜原来学Java可以这么简单刚开始学习java的时候，可能是一头雾水，不知道从何学起。

秋_bdbe·2024-02-12 07:10

jsp入门笔记

JSP动态页面技术脚本和注释jsp脚本jsp注释html注释:java注释://单行注释/*多行注释*/Jsp原理jsp第一次被访问的时候会被web容器翻译成servlet,在执行。Jsp翻译后会变成文件名_jsp.java此格式，保存在Tomcat根目录下的work文件夹内部其中Java代码会原封不动放置到翻译后的java文件中的service方法中,因此该java代码中不允许定义方法会翻译为o

61etj·2024-02-12 04:51

LabVIEW的编程-程序框图入门笔记

CSDN话题挑战赛第2期参赛话题：学习笔记学习之路，长路漫漫，写学习笔记的过程就是把知识讲给自己听的过程。这个过程中，我们去记录思考的过程，便于日后复习，梳理自己的思路。学习之乐，独乐乐，不如众乐乐，把知识讲给更多的人听，何乐而不为呢?在前面板的菜单栏上选择Window→ShowBlockDiagram或者利用快捷方式Ctrl+E就可打开程序框图窗口。LabVIEW程序框图如图3-7所示，每一个程

Mr Robot·2024-02-11 07:27

【python入门笔记】python中单引号、双引号、三引号的用法

首先所有的引号要成对出现，就像穿鞋要成双一、单引号和双引号1.单引号和双引号单独出现时，二者输出结果没有区别>>>str1="thegoodwife">>>str2='thegoodwife'>>>print(str1)thegoodwife>>>print(str2)thegoodwife2.当单引号和双引号同时出现时，最外层引号包含的内容则为字符串#输出字符串中的单引号>>>str3="hei

weixin_41042487·2024-02-10 23:02

深度学习入门笔记（九）自编码器

自编码器是一个无监督的应用，它使用反向传播来更新参数，它最终的目标是让输出等于输入。数学上的表达为，f(x)=x，f为自编码器，x为输入数据。自编码器会先将输入数据压缩到一个较低维度的特征，然后利用这个较低维度的特征重现输入的数据，重现后的数据就是自编码器的输出。所以，从本质上来说，自编码器就是一个压缩算法。自编码器由3个部分组成：编码器（Encoder）：用于数据压缩。压缩特征向量（Compre

zhanghui_cuc·2024-02-09 08:57

深度学习入门笔记（八）可以不断思考的模型：RNN与LSTM

8.1循环神经网络RNN之前学到的CNN和全连接，模型的输入数据之间是没有关联的，比如图像分类，每次输入的图片与图片之间就没有任何关系，上一张图片的内容不会影响到下一张图片的结果。但在自然语言处理领域，这就成了一个短板。RNN因此出现，它是一类用于处理序列数据的神经网络。其基本单元结构如下自底向上的三个蓝色的节点分别是输入层、隐藏层和输出层。U和V分别是连接两个层的权重矩阵。如果不考虑右边的棕色环

zhanghui_cuc·2024-02-09 08:56

Python入门笔记五（列表）

列表是Python以及其他语言中最常用到的数据结构之一，列表是可以存放任何数据，包括整型，浮点型，字符串，布尔型等等，Python中使用中括号[]来表示列表。一、列表的创建列表是由一组任意类型的值组合而成的序列，组成列表的值称为元素，每个元素之间用逗号隔开，具体示例如下：1.普通形式l=[1,2,3,4,5]---整型列表l=["a","b","c"]---字符串列表l=[True,False,1

Python百事通·2024-02-09 08:31

lua入门笔记2 深入函数深入函数迭代器与泛型for 编译、协同程序(coroutine)执行与错误

这一篇章的内容深入函数迭代器与泛型for编译、执行与错误协同程序(coroutine)1.深入函数基础知识Lua中，函数是第一类值,和所有其他值一样都是匿名的，即他们都没有名称。当讨论一个函数名时（例如print）实际上是讨论持有某个函数的变量第一类值：表示Lua中函数与其他传统类型的值（数字、字符串）具有相同的权利。函数可以存储到变量中（无论是全局变量还是局部变量）或table中，可以作为实参传

Charon_ted·2024-02-08 05:00

Markdown入门笔记

hellomarkdown是一个重量级的标记语言我们一般用来写文档，这样来帮助我们更好的展示效果我是一级标题我是二级标题一级标题二级标题三级标题四级标题五级标题六级标题斜体文字斜体文字使用两个**星号两个下划线表示粗体粗体文字粗体文字使用三个***星号两个下划线表示粗斜体文字粗斜体文字粗斜体文字分割线：删除线用左右~~来表示删除线下划线无序列表可以使用-+*三种方法前端开发的技能htmlcssjs

星魂1·2024-02-07 21:10

R语言入门笔记2.3

for循环for循环用于多次执行相似的代码。其基本语法如下：for(variableinsequence){#在每次迭代中执行的代码}其中：variable是一个变量，用于在每次迭代中存储序列中的当前元素。sequence是一个向量，可以是数字序列、字符序列或其他可迭代对象。在每次迭代中，variable会依次取sequence中的每个元素的值，然后执行for循环中的代码块。例1：>n=c(1,2

Mrji1995·2024-02-07 19:04

R语言入门笔记2.2

ifelse语句结构：ifelse(条件,表达式1,表达式2)#满足条件，则进入表达式1，否则为表达式2例1：>a=1>ifelse(a<0,"a小于0",ifelse(a==0,0,"a大于0"))[1]"a大于0"a=1-这行代码给变量a赋值为1。ifelse(a<0,"a小于0",ifelse(a==0,0,"a大于0"))-这是一个嵌套的ifelse语句。它的结构是ifelse(condi

Mrji1995·2024-02-07 19:03

深度学习入门笔记（五）前馈网络与反向传播

接着上一节，本节讲解模型自我学习的数学计算过程究竟是怎么样的。5.1前馈网络一个最简单的前馈神经网络如图所示，对于每一个隐藏层，输入对应前一层每一个节点权重乘以节点输出值，输出则是经过激活函数（例如sigmoid函数）计算后的值。在这样的网络中，输入的数据x经过网络的各个节点之后，即可计算出最终的模型结果。这样就完成了一个最基本的前馈网络从输入到输出的计算过程。5.2反向传播在实际工作中这部分的内

zhanghui_cuc·2024-02-06 01:25

深度学习入门笔记（1）——什么是深度学习？

深度学习入门笔记（1）——什么是深度学习？

ZRX_GIS·2024-02-05 05:56

深度学习入门笔记（6）—— Logistic Regression

对比第三节中的Adaline和LogisticRegression，可以发现它们只有两点不同：1、激活函数，Adaline中的激活函数是恒等函数（线性），而LogisticRegression中的激活函数是Sigmoid函数（非线性）；2、损失函数，Adaline中的损失函数是均方误差，而LogisticRegression中的损失函数则是交叉熵。Sigmoid函数如图所示，其值域为0到1，输入为

cnhwl·2024-02-05 05:55

深度学习入门笔记（三）常用AI术语

本节我们介绍一些深度学习领域常用的术语。训练确定模型中的参数的过程，我们就称为“训练”。Epoch遍历一遍训练数据就叫作“一个Epoch”。训练模型的时候，我们要告诉模型预计训练多少个Epoch，但这个值并不是固定的，因为并没有一个准确的Epoch数能一定能得到一个比较好的模型。我们有一个标准：模型训练的Epoch数必须要让模型达到一个收敛的状态。并且为了模型有更多的选择，我们可以让模型收敛后，再

zhanghui_cuc·2024-02-05 05:54

Redis入门笔记

一：简介：基于内存的key-value的结构数据库1.基于内存存储，读写性能高2.适合存储热点数据（热点商品，资讯，新闻）3.企业应用广泛二：Redis与MySQL的对比：Redis和MySQL是两种不同类型的数据库，各有其适用的场景和优势。数据存储方式：Redis：Redis是一种基于内存的键值存储系统，数据存储在内存中，读写速度非常快。它支持多种数据结构，如字符串、哈希表、列表、集合、有序集合

我真卷不动啦。。。·2024-02-05 01:32

深度学习入门笔记4 深度神经网络

多层感知器在之前的课程中，我们了解到，感知器（指单层感知器）具有一定的局限——无法解决异或问题，即线性不可分的问题。将多个单层感知器进行组合，就可以得到一个多层感知器（MLP——Multi-LayerPerceptron）结构。多层感知器包含输入层，一个或多个隐藏层以及一个输出层。每层的神经元与下一层进行完全连接。如果网络中包含一个以上的隐层，则称其为深度人工神经网络。说明：通常我们说的神经网络的

深度学习从入门到放弃·2024-02-04 16:03

深度学习入门笔记：第二章感知机

深度学习入门笔记：第二章感知机笔记来源书籍：《深度学习入门：基于+Python+的理论与实现》文章目录深度学习入门笔记：第二章感知机前言为什么学习感知机2.1感知机是什么2.2简单逻辑电路2.2.1与门

维持好习惯·2024-02-04 16:03

深度学习入门笔记（二）神经元激励函数神经网络

声明：本文内容源自《白话深度学习与tensorflow》高扬卫峥编著一书读书笔记！！！神经网络：神经网络又称为人工神经网络（artificialneutralnetwork,ANN）。神经网络是一种人类由于受到生物神经细胞结构启发而研究出的一种算法体系神经元：如上图所示是一个最简单的神经元，有一个输入，一个输出。我们现在所使用的神经元通常有两个部分组成，一个是“线性模型”，另一个是“激励函数”。假

花落雨微扬·2024-02-04 16:32

深度学习入门笔记（二）神经元的结构

神经网络的基本单元是神经元，本节我们介绍神经元的结构。2.1神经元一个神经元是由下面5部分组成的：输入：x1,x2,…,xk。权重：w1,w2,…,wk。权重的个数与神经元输入的个数相同。偏移项：可省略。激活函数：一般都会有，根据实际问题也是可以省略的。输出。2.2激活函数激活函数有很多种，不同的激活函数适用于不同的问题。二分类问题我们一般采用Sigmoid函数，多分类问题我们采用Softmax函

zhanghui_cuc·2024-02-04 16:30

服务容错Sentinel入门笔记

qq_39040378·2024-02-04 07:19

小白的spring入门笔记

目录前情回顾基础（IOC(控制反转)，DI（依赖注入））Spring框架概述什么是Springspring核心spring优点spring体系结构IOC入门，控制反转构建maven依赖目标类配置文件测试结果DI入门，依赖注入daoservice配置文件测试结果核心API装配Bean基于XML实例化方式Bean种类作用域生命周期属性依赖注入构造方法setter方法p命名空间【了解】SpEL【了解】集

程序员小赵OvO·2024-02-03 17:25

Python入门笔记七（字典）

一、字典的特点在Python中，字典也如现实生活中的字典一样，使用词-语义进行数据的构建，其中词对应键（key），词义对应值（value），即键与值构成某种关系，通常将两者称为键值对，这样通过键可以快速找到对应的值。1.字典是Python中唯一的映射类型2.字典是无序的3.字典是可迭代对象4.字典的构成键：key值：value映射：键映射值键-值：键值对，又叫项字典由3个元素构成，元素之间用逗号隔

Python百事通·2024-02-03 12:50

深度学习入门笔记（七）卷积神经网络CNN

我们先来总结一下人类识别物体的方法：定位。这一步对于人眼来说是一个很自然的过程，因为当你去识别图标的时候，你就已经把你的目光放在了图标上。虽然这个行为不是很难，但是很重要。看线条。有没有文字，形状是方的圆的，还是长的短的等等。看细节。纹理、颜色、方向等。卷积神经网络就是对上述过程的程序实现。7.1卷积卷积在卷积神经网络中的主要作用是提取图片的特征，同时保留原来图片中各个像素的相对位置（空间）关系。

zhanghui_cuc·2024-02-03 03:03

深度学习入门笔记（八）实战经验

前面几节介绍了很多理论，难免会好奇：理论如何与实战结合呢？本节我们就穿插一点实战经验，来换换脑子~1.显卡warmup进行深度学习训练和推理时，往往第一次运行的耗时比较高，这是因为显卡需要warm-up，就是“热身”，才能发挥出显卡的性能。关于热身，个人理解，显卡开始工作时控制单元需要对资源进行调度，例如分配warp等。这些应该都是在第一次推理的时候进行。类似的，举个栗子，在F1比赛中，每场赛车的

zhanghui_cuc·2024-02-03 03:03

深度学习入门笔记（六）线性回归模型

本节，我们用线性回归为例子，回顾一些基本概念6.1相关性相关性的取值范围是-1到1，越接近1或者-1代表越相关，越接近0则越不相关。相关系数大于0称为正相关，小于0称为负相关。假如A与B正相关，则是说A（B）会随着B（A）的增大而增大，减小而减小。假如A与B负相关，则是说A（B）会随着B（A）的增大而减小，减小而增大。皮尔逊系数就是常用的相关性方法。6.2什么是线性回归顾名思义，就是用一种线性关系

zhanghui_cuc·2024-02-03 03:02

深度学习入门笔记（四）函数与优化方法

深度学习有三大部分模型表征（包括模型设计、网络表示等）模型评估（上一篇文章提到的准确召回和损失函数等）优化算法（模型如何学习或更新）本节我们就来介绍模型是如何学习或更新的。4.1损失函数模型的学习，实际上就是对参数的学习。参数学习的过程需要一系列的约束，这个约束就是损失函数。以函数曲线拟合为例，对于每一个样本点，真实值和拟合值之间就存在了一个误差，我们可以通过一个公式来表示这个误差：L(x)=(F

zhanghui_cuc·2024-02-03 03:30

【nameko】入门笔记

Nameko是什么一个让python程序员关注应用逻辑和测试的微服务框架。主要特性：AMQPRPCandEvents(pub-sub)HTTPGET,POST&websockets简化开发的命令行工具单元和集成测试工具环境安装：一、环境安装：pip方式第一步：安装nameko依赖包pipinstalnameko第二步：安装RabbitMQ依赖#nameko采用RabbitMQ作为注册中心，所以使用

陀螺蚁·2024-02-02 06:47

R语言入门笔记2.0

1.创建数据框在R语言中，可以使用data.frame函数来创建数据框。以下是一个简单的示例，这段R语言代码创建了一个名为student的数据框，其中包含了学生的ID、性别、姓名和出生日期，首先创建一个包含学生出生日期的向量，再创建一个包含学生出生日期的向量，然后再创建一个包含学生性别的向量，然后再创建一个包含学生ID的向量，最后，使用data.frame函数将上述向量合并成一个数据框，其中ID是

Mrji1995·2024-02-01 16:21

黑马pink老师Web前端入门笔记（二）

Web前端入门二、HTML标签（一）学习目标（二）HTML语法规范（三）HTML基本结构标签（四）开发工具（五）HTML常用标签1、语义标签：2、标题标签(重要)：3、段落和换行标签(重要)：4、文本格式标签：5、div和span标签：6、图像标签（重要）7、超连接标签（六）HTML中的注释和特殊字符1、注释2、特殊字符二、HTML标签（一）学习目标（二）HTML语法规范1、所有标签由尖括号加关键

耿天霸·2024-02-01 10:13

R语言入门笔记2.1

分支、循环与函数（1）1.if语句在R语言中，if语句用于根据条件执行不同的代码块。其基本语法如下：if(condition){#如果条件为真，执行这里的代码块}else{#如果条件为假，执行这里的代码块}其中：condition是一个逻辑表达式，可以是任何产生逻辑值（TRUE或FALSE）的表达式。如果condition为TRUE，则执行if代码块中的内容；如果condition为FALSE，则

Mrji1995·2024-02-01 07:43

机器学习入门笔记06：逻辑回归

逻辑回归学习逻辑回归原理实现代码importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#因为逻辑回归是分类问题，因此需要对评价指标进行更改#from.metricsimportaccuracy_scoreclassLog

劳斯Laus·2024-01-31 08:05

R语言入门笔记1.9

列表向量的元素要求是同类型，列表则可以组合不同类型的元素。>j=list(name="Joe",salary=55000,union=T)#包含等字符串，数字等>j$name[1]"Joe"$salary[1]55000$union[1]TRUE>students=list(names=c("Tom","Ammy","BioInfoCloud"),ID=c(1,2,3))>students$nam

Mrji1995·2024-01-30 00:46

Python入门笔记六（字符串）

一、字符串的概念Python中的字符串以引号包含为标识，具体有3种表现形式：1.使用单引号标识字符串使用单引号标识的字符串中不能包含单引号，具体如下所示：a='Python'b='1024'c='嵌入式'2.使用双引号标识字符串使用双引号标识的字符串中不能包含双引号，具体如下所示：a="Python"b="1024"c="嵌入式"3.使用三引号标识字符串使用3对单引号或3对双引号标识字符串可以包含

Python百事通·2024-01-28 09:28

Python入门笔记八（函数）

函数是组织好的，可重复使用的，用来实现单一，或相关联功能的代码段。函数能提高应用的模块性，和代码的重复利用率，更方便程序实现复杂功能一、定义一个函数Python中的函数分为内建函数和自定义函数。内建函数是Python自带的，即可以直接使用，如print()函数、input()函数等，用户定义的函数叫自定义函数，接下来介绍自定义函数的创建。1、函数代码块以def关键词开头，后接函数标识符名称和圆括号

Python百事通·2024-01-27 21:47

深度学习入门笔记（7）—— Multinomial Logistic Regression / Softmax Regression

首先介绍一个非常著名的多分类数据集MNIST，也就是0到9的手写数字数据集。每个图像都是28*28，用于Pytorch数据读取的格式是NCHW，即Number、Channel、Height、Weight。读取图像之后，就能看到一个只有单通道的（灰度）图像，实际上就是一行行像素值的组合，用于SoftmaxRegression时输入得是一个向量，所以要将一行行的像素进行拼接，成为一个长的向量。同时，将

cnhwl·2024-01-27 14:20

python机器学习实战|机器学习入门笔记3-Pandas基础知识

文章目录1.Pandas介绍2.案例知识点2.1创建DataFrame2.2创建日期3.DataFrame介绍3.1DataFrame属性3.2DataFrame设置索引3.3基本数据操作3.4DataFrame运算1.Pandas介绍开源的数据挖掘库，用于数据探索，封装了matplotlib，numpy2.案例知识点2.1创建DataFramepd.DataFrame(ndarray,index

小赵同学871·2024-01-27 11:40

git 快速入门笔记

第1章给心急者1.1git是什么git是一种版本控制器.更直白说,团队开发时,管理代码用的软件.面试时,容易被问到的一个东西.1.2安装git在Linux,Mac,Win下都可以安装.本文是以Win7系统为环境编写的.Window环境:到https://git-scm.com/download下载软件,双击,一路"Next",安装完毕.Linux环境安装git:#ubuntu,debian#$su

vins·2024-01-26 01:33

【慕课网】Python入门笔记「2」特性

【慕课网】Python入门笔记「1-2」特性导语Python与Python的特点：Python是一门编程语言，他只是众多变成语言中的一种语法简洁、优雅、编写的程序容易阅读跨平台，可运行在Windows、

果汁果肉·2024-01-25 12:06

IEEE transactions 的Latex模板入门笔记

记录一下五分钟上手Latex的过程目录记录一下五分钟上手Latex的过程一、软件下载与安装二、模板下载三、模板使用1、模板导入2、声明与库导入3、正文写作1、插入段外公式2、插入段内公式3、段外公式的引用4、图片插入5、文章引用6、表格插入一、软件下载与安装推荐使用texlive+texstudio，但由于本人电脑的账户名设置为了中文，无法正常安装，所以使用网页版Overleaf^o^，链接如下o

电气小能手·2024-01-24 22:03

【BBuf的CUDA笔记】十三，OpenAI Triton 入门笔记一

0x0.前言2023年很多mlsys工作都是基于Triton来完成或者提供了Triton实现版本，比如现在令人熟知的FlashAttention，大模型推理框架lightllm，diffusion第三方加速库stable-fast等灯，以及很多mlsys的paper也开始使用Triton来实现比如最近刚报道的这个新一代注意力机制LightningAttention-2：无限序列长度、恒定算力开销、

just_sort·2024-01-23 13:27

【AI】小白入门笔记

前言2024年，愿新年胜旧年！作为AI世界的小白，今天先来从一些概念讲起，希望路过的朋友们多多指教！正文AI(人工智能)提起AI,大家可能会想起各种机器人，移动手机的“Siri”,"小爱同学",是语音助手机器人，阿尔法围棋(AlphaGo)是击败了围棋世界冠军的AI机器人，除此之外，自动驾驶，人脸识别，智能客服，智能家居，物流AGV小车，搜索引擎推送内容和广告，淘宝的以图搜图，美颜相机，ocr文本

奔跑的大白啊·2024-01-22 09:36

ElasticSearch(ES) 搜索入门笔记

文章目录ElasticSearch(ES)搜索入门笔记环境准备-本地安装ES和Kibanamapping字段类型mapping参数Analyzer自定义分析器分析器的测试中文分词ik_maxNormalizer

chencjiajy·2024-01-22 07:24

【3ds max】极速入门笔记

写给有blender基础的自己和读者，一个快速的3dsmax基本操作入门笔记。虽然说3d软件的流程上都是类似的，但是要实现高效的资产创建，还是需要对软件本身有熟练程度。

misaka12807·2024-01-22 01:57

HTML 入门笔记 01

HTML是谁发明的李爵士HTML起手应该写什么常用的表章节的标签标签h1~h6章节section文章article段落p头发header脚部footer主要内容main旁支内容aside划分div全局属性有哪些所有标签都有的属性classcontenteditablehiddenidstyletabindextitle常用的内容标签ol+li(orderedlist+listitem)ul+li(

莘堇·2024-01-20 01:19

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