Bootstrap简易使用指南】的更多相关文章

1.框架 1.1全局样式 使用HTML5的doctype,scaffolding.less中定义全局样式,从2开始使用normalize.css,并使用reset.less进行简化 1.2默认栅格系统 940px宽12列栅格,使用row与span[NUM]的class来控制,使用offset[NUM]来控制偏移,于non-fluid可以直接嵌套,提供了四种响应式方案 1.3流动栅格系统 基于百分比,将row改为row-fluid即可使用,内嵌注意宽度是按照父列的百分比进行计算的 1.4自定义栅格…
git简易使用指南 Git是一个分布式版本控制/软件配置管理软件,原是Linux内核开发者林纳斯·托瓦兹(Linus Torvalds)为更好地管理Linux内核开发而设计.应注意的是,这与GNU Interactive Tools有所不同.Git最初的开发动力来自于BitKeeper和Monotone.Git最初只是作为一个可以被其他前端包装的后端而开发的,但后来Git内核已经成熟到可以独立地用作版本控制.很多著名的软件都使用Git进行版本控制,其中包括Linux内核.X.Org服务器和OLP…
Git最简易的使用指南 助你开始使用 git 的简易指南,木有高深内容,;) 安装 下载 git OSX 版 下载 git Windows 版 下载 git Linux 版 创建新仓库 创建新文件夹,打开,然后执行: 1 git init 以创建新的 git 仓库. 检出仓库 执行如下命令以创建一个本地仓库的克隆版本: 1 git clone /path/to/repository 如果是远端服务器上的仓库,你的命令会是这个样子: 1 git clone username@host:/path/…
最近正在重做公众号相关的一些设计以及排版,想到年前部门里的UI设计大神做了一个关于"PPT设计指南"的分享,正好可以拿来实践一把. 一直以来,PPT.Word.Excel都是办公人员的利器.学好Excel,表格报表不用愁,学好Word论文排版不求人.至于PPT,有的公司甚至有了"PPT文化".做好PPT,几乎成为升职加薪的"加分项". 本文对PPT制作一点设计"套路"介绍给大家.无论是在职业晋升,还是专业技能分享,希望这份指南…
本文时代久远,请参阅更可靠的:Arch User Repository (简体中文) - 分享和维护软件包 这两天给 Kreogist µ 打 Arch Linux 包,照着 wiki 跟着搞,同时在肥猫和 Wicast C 及暴君还有 jimmy66 等强力大腿及小伙伴的支持下,几番折腾终于打好了,也算是入了个门. 搞完过来发现也算简单,总体来说其实就是一个 PKGBUILD 文件的编写.就着给 µ 打的这个包写个简单指南.在写的时候实在太不知道怎么写的地方还可以直接参考一下其他软件包的 PK…
<!DOCTYPE HTML> <html> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" /> <meta name="viewport" content="width=device-width,initial-scale=1.0"> <title>bo…
Bootstrap table是国人开发的一款基于 Bootstrap 的 jQuery 表格插件,通过简单的设置,就可以拥有强大的单选.多选.排序.分页,以及编辑.导出.过滤(扩展)等等的功能. 目前在github上已经有2600多个Star,可见其受欢迎程度.其官方网站地址 为:http://bootstrap-table.wenzhixin.net.cn/.里面可以下载使用所需的JS和CSS文件,以及参考文档和例子. 支持 Bootstrap 3 和 Bootstrap 2 自适应界面 固…
deepin V20 入坑指南 系统安装 入坑第一步自然是先安装系统了,deepin的安装方式很简单只需要一个U盘即可,在官网下载好安装镜像文件,使用官方的启动盘制作工具,开机时选择从U盘启动即可,安装方式也很人性化.启动盘的具体制作这里不在讲解了. 这里主要介绍一下分区策略. 我的硬盘是两个固态,一个256g的nvme固态和一块1t的SSD固态 这里我是使用手动分区 ,当然大家也可以选择自动分区,自动分区的时候home和opt这些使用数据量比较大的目录都会被挂载到数据盘下. 使用手动分区的原因…
之前的教程我们说了如何使用caffe训练自己的模型,下面我们来说一下如何fine tune. 所谓fine tune就是用别人训练好的模型,加上我们自己的数据,来训练新的模型.fine tune相当于使用别人的模型的前几层,来提取浅层特征,然后在最后再落入我们自己的分类中. fine tune的好处在于不用完全重新训练模型,从而提高效率,因为一般新训练模型准确率都会从很低的值开始慢慢上升,但是fine tune能够让我们在比较少的迭代次数之后得到一个比较好的效果.在数据量不是很大的情况下,fin…
训练我们自己的数据 本篇继续之前的教程,下面我们尝试使用别人定义好的网络,来训练我们自己的网络. 1.准备数据 首先很重要的一点,我们需要准备若干种不同类型的图片进行分类.这里我选择从ImageNet上下载了3个分类的图片(Cat,Dog,Fish). 图片需要分两批:训练集(train).测试集(test),一般训练集与测试集的比例大概是5:1以上,此外每个分类的图片也不能太少,我这里每个分类大概选了5000张训练图+1000张测试图. 找好图片以后,需要准备以下文件: words.txt:分…