块级元素一行只有一个,比如P标签 CSS层叠样式表,意思就是样式是可以叠加的,比如下面的代码 <style> .ok{ color: aqua; } .blue{ color: #5283ff; }/*p名词叫标签选择器*/ p{ color: black; font-size: 30px; } /*#red属于TAG*/ #red{ color: #080dff } </style> <p id="red">内容1</p> <p…

详情 - 页面制作 本文配套视频地址: https://v.qq.com/x/page/o0555o20xjd.html 开始前请把 ch4-1 分支中的 code/ 目录导入微信开发工具 这一章节中,主要介绍详情页的页面制作过程 首先看一下我们最终要展示的页面 页面结构大体分为三部分,也是最常见的布局方式:头部.中间体.尾部.最顶部的是页面 title,也就是标题,如果是一般的页面,我们只需要在 detail.json 中增加如下配置即可: "navigationBarTitleText&qu…

#include <highgui.h> #include <cv.h> #pragma comment (lib,"opencv_calib3d231d.lib") #pragma comment (lib,"opencv_contrib231d.lib") #pragma comment (lib,"opencv_core231d.lib") #pragma comment (lib,"opencv_feat…

#include <highgui.h> #include <cv.h> #pragma comment (lib,"opencv_calib3d231d.lib") #pragma comment (lib,"opencv_contrib231d.lib") #pragma comment (lib,"opencv_core231d.lib") #pragma comment (lib,"opencv_feat…

原文发表于我的技术博客 本文是「Ionic 入门与实战」系列连载的第二章第一节,主要对 Ionic 的开发环境配置做了简要的介绍,本文介绍的开发环境为 Mac 系统,Windows 系统基本类似,少许差别请查阅相关文档即可. 原文发表于我的技术博客 1. Ionic 环境的安装 1.1 Node.js 与 npm 介绍 Node.js 与 npm 是 Ionic 环境的基础,这里我们做一下简要介绍. Node.js 是基于 Chrome's V8 JavaScript engine 构建的一个J…

§ 详情 - 数据渲染 本文配套视频地址: https://v.qq.com/x/page/x055550lrvd.html 开始前请把 ch4-2 分支中的 code/ 目录导入微信开发工具 这一节中,我们开始详情的接口调用.数据加载和视图渲染过程. Step 1. 引入公用的一些工具库,修改 detail.js: 'use strict'; import util from '../../utils/index'; import config from '../../utils/config…

声明:本人大一新生,闲着无聊..写写c语言教程..菜鸟一枚..大神勿喷!!! 接下来我们都用dev来进行编译..vc++太古老了,没提示功能,不好上手,并且老是出毛病..vs太大了,编个c不至于,运行太慢..下面是dev的下载链接...无毒放心 http://pan.baidu.com/share/link?shareid=1587509971&uk=4169326073 下面进入正题...认识变量(一般教程都是以hello world开始..我们直接搞事算了) 一.程序设计语言构成基本要素有什…

Alexei Vladishev创建了Zabbix项目,当前处于活跃开发状态,Zabbix SIA提供支持. Zabbix是一个企业级的.开源的.分布式的监控套件 Zabbix可以监控网络和服务的监控状况. Zabbix利用灵活的告警机制,允许用户对事件发送基于Email的告警. 这样可以保证快速的对问题作出相应. Zabbix可以利用存储数据提供杰出的报告及图形化方式. 这一特性将帮助用户完成容量规划. Zabbix支持polling和trapping两种方式. 所有的Zabbix报告都可以通…

一.简单的神经网络实现过程 1.1张量的生成 # 创建一个张量 #tf.constant(张量内容,dtpye=数据类型(可选)) import tensorflow as tf import numpy as np a = tf.constant([1,5],dtype = tf.int64) print(a) print(a.shape) print(a.dtype) tf.Tensor([1 5], shape=(2,), dtype=int64) (2,) <dtype: 'int64'…

2.1预备知识 # 条件判断tf.where(条件语句,真返回A,假返回B) import tensorflow as tf a = tf.constant([1,2,3,1,1]) b = tf.constant([0,1,2,4,5]) c = tf.where(tf.greater(a,b),a,b) # 返回张量中比较大的元素 print(c) tf.Tensor([1 2 3 4 5], shape=(5,), dtype=int32) # 返回[0,1)之间的随机数 import n…