bootstarp v3 学习简记】的更多相关文章

1.快速设置浮动通过这两个class让页面元素左右浮动. !important被用来避免某些问题. <div class="pull-left">...</div><div class="pull-right">...</div> // Classes.pull-left {float: left !important;}.pull-right {float: right !important;}   2.通过添加.l…
前段时间看了YOLO的论文,打算用YOLO模型做一个迁移学习,看看能不能用于项目中去.但在实践过程中感觉到对于YOLO的一些细节和技巧还是没有很好的理解,现学习其他人的博客总结(所有参考连接都附于最后一部分“参考资料”),加入自己的理解,整理此学习笔记. 概念补充:mAP:mAP是目标检测算法中衡量算法精确度的一个指标,其涉及到查准率(Precision)和查全率(Recall).对于目标检测任务,对于每一个目标可以计算出其查准率和查全率,多次实验进行统计,可以得到每个类有一条P-R曲线,曲线下…
StatefulWidget和StatelessWidget StatefulWidget : 具有可变状态的窗口部件,也就是你在使用应用的时候就可以随时变化,比如我们常见的进度条,随着进度不断变化. StatelessWidget:不可变状态窗口部件,也就是你在使用时不可以改变,比如固定的文字(写上后就在那里了,死也不会变了). lutter中一切皆widget,这和RN中一切皆组件的思想很类似,因此在学习Flutter中,我们必须首先来了解Flutter的widget.下面先从最基本的Mat…
简介 开始过了两遍Git的内容,第二天就已经忘记了分支(branch)的概念,开始还觉得不太用的到.然后又看了第二遍,才发现为什么大家说这个是Git里边极其重要的一个东西. 所谓branch,就类似于树的枝干,有一个主干,在Git里成为master,意思也很好理解:这个是必须存在的,然后你可以分出去其他的树干(但是都不是主干).像树的分枝都会回到主干那里一样,Git里的分支也会汇聚到master那里. 比方我们现在有现成的代码,A想自己修改一下,但是不能直接改动,做法可以是copy过来修改一下,…
什么是 CSS?   CSS 指层叠样式表 (Cascading Style Sheets) 样式定义如何显示 HTML 元素 样式通常存储在样式表中 把样式添加到 HTML 4.0 中,是为了解决内容与表现分离的问题 外部样式表可以极大提高工作效率 外部样式表通常存储在 CSS 文件中 多个样式定义可层叠为一 CSS 规则   由两个主要的部分构成:选择器,以及一条或多条声明: 选择器通常是您需要改变样式的 HTML 元素. 每条声明由一个属性和一个值组成. 属性(property)是您希望设…
先记录一个整理的流程 1.首先使用TestSuite获取一个TestCase中的所有测试方法(方法名以test开头的方法),为每个方法生成一个TestCase实例并保存,实例中有个字段保存对应的方法名(为之后反射运行对应的方法做准备). 2.之后依次执行所有生成的实例的run方法(命令模式),其中代码如下 // TestCase.java public void run(TestResult result) { result.run(this); // TestCase 调用 TestResul…
第4章:nginx配置实例 -反向代理 4.1 反向代理实例一 实现效果:使用 nginx 反向代理,访问 www.123.com 直接跳转到 127.0.0.1:8080 4.1.1 实验代码 1) 启动一个 tomcat,浏览器地址栏输入 127.0.0.1:8080,出现如下界面 [root@hadoop-104 ~]# docker images REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE tomcat latest 238e6d7313e3 9 month…
内容概览 nginx简介 (1)介绍nginx的应用场景和具体可以做什么事情 (2)介绍什么是反向代理 (3)介绍什么是负载均衡 (4)介绍什么是动静分离 nginx安装 (1)介绍nginx在linux系统中如何进行安装 nginx常用的命令和配置文件 (1)介绍nginx启动.关闭.重新加载命令 (2)介绍nginx的配置文件 nginx配置实例-反向代理 nginx配置实例-负载均衡 nginx配置实例-动静分离 nginx原理与优化参数配置 搭建nginx高可用集群 (1)搭建nginx…
一. 算法概述 本文提出的SSD算法是一种直接预测目标类别和bounding box的多目标检测算法.与faster rcnn相比,该算法没有生成 proposal 的过程,这就极大提高了检测速度.针对不同大小的目标检测,传统的做法是先将图像转换成不同大小(图像金字塔),然后分别检测,最后将结果综合起来(NMS).而SSD算法则利用不同卷积层的 个).最后将前面三个计算结果分别合并然后传给loss层. 二. Default box 文章的核心之一是作者同时采用lower和upper的featur…
一. 算法概述 本文提出的SSD算法是一种直接预测目标类别和bounding box的多目标检测算法.与faster rcnn相比,该算法没有生成 proposal 的过程,这就极大提高了检测速度.针对不同大小的目标检测,传统的做法是先将图像转换成不同大小(图像金字塔),然后分别检测,最后将结果综合起来(NMS).而SSD算法则利用不同卷积层的 feature map 进行综合也能达到同样的效果.文章的核心之一是同时采用lower和upper的feature map做检测.          …