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SASS（二）

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样式规则（Style Rules）总览　　和css一样，样式规则是Sass的基础，原理也差不多：用选择器选择你所要改变样式的元素，然后声明一些属性去决定它的样式。 Sass: .button { padding: 3px 10px; font-size: 12px; border-radius: 3px; border: 1px solid #e1e4e8; } css: .button { padding: 3px 10px; font-size: 12px; border-radius: 3px; border: 1px solid #e1e4e8; } 1）嵌套（Nesting）　　当然Sass致力于让码生幸福，不会让我们一遍又一遍地去写重复的选择器，所以你可以写嵌套样式，Sass会自动把外层选择器和内层样式规则结合起来。 Sass: nav { ul { margin: 0; padding: 0; list-style: none; } li { display: inline-block; } a { display: block; padding: 6px 12px; text-decoration: none; } } css: nav ul { margin: 0; padding: 0; list-style: none; } nav li {

反向传播算法简介

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<!doctype html> 反向传播算法 */ /*--> */ 反向传播算法简介（BP，Backpropagation algorithm）原文： http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap2.html BP 算法所关注的是神经网络中损失函数 C (cost function) 与每一个权重和偏置的偏导。BP 不仅仅是一个快速的算法，其同时为我们提供了一个视角，让我们观察权值和偏置是如何影响网络输出的。译者注：本文中所描述的网络以层为单位，如果把层当做图的节点，数据流向作为图的有向边，那么本文所描述的网络所抽象出的图一定是有向无环的。本文并没有翻译原文所有内容。热身：利用矩阵实现网络计算先介绍一个网络权重的数学标记法：，这个数学标记表示神经网络中第层网络的第个元素和第层第个元素之间的权重。同样，表示第层第个元素的偏置值，表示层第个元素的激活函数输出值。利用这种数学表示，可以表示为：使用矩阵形式表示上述表达式：定义为激活函数的输入值则可以将上面表达式表示为：损失函数的两个特点 BP 算法用于计算网络中所有权重和偏置关于损失函数的偏导数和。为了使 BP 算法正常运行，损失函数需要满足两个条件。在给出这两个条件前，我们先介绍一种常用的均方差损失函数，如式所示：表达式

（更新中）Markdown学习笔记(2):Markdown进阶

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原文引用大专栏 https://www.dazhuanlan.com/2019/08/26/5d63571970f75/ Tim开始了对Markdown高阶用法的探索！在Markdown中，我们时常要调用一些小图片，而这些小图片如果去网上找或者上传图床会十分的麻烦。此时，一种一站式解决方案出现了——Font Awesome Font Awesome是一个图标站，并且可以方便的调用刀Markdown、HTML中，所以这是一个很强大的工具。今天就来学习一下在Markdown语言中Font Awesome的用法 Font Awesome基础添加图标效果: 我的微信使用方法: 第一步:在 Font Awesome的CDN站注册并获取自己的js文档这里使用CDN站是因为Font Awesome的主站在国内访问比较慢，CDN站速度会快很多之后,我们便获取了一个专属的js文档 <script src="https://use.fontawesome.com/你的专属码.js"></script> 第二步:将这个js文档插入Markdown文档 <head> <script src="https://use.fontawesome.com/你的专属码.js"></script></head> 我们需要将上面这段代码插入Markdown文档的任意位置第三步:在文章中调用图标文档

反向传播算法简介

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博客样式分享

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声明：这份代码是 BNDong 大佬写的为了方便萌新使用我就贴出来啦记得先申请CSS权限 CSS代码框： #EntryTag{margin-top:20px;font-size:9pt;color:gray}.topicListFooter{text-align:right;margin-right:10px;margin-top:10px}#divRefreshComments{text-align:right;margin-right:10px;margin-bottom:5px;font-size:9pt}*{margin:0;padding:0}html{height:100%;max-height:100%;font-size:62.5%;-webkit-tap-highlight-color:rgba(0,0,0,0)}body{background-color:#fff;font-size:12px;max-height:100%;font-family:"Merriweather","Open Sans","Microsoft Jhenghei","Microsoft Yahei",sans-serif;color:#3a4145;-moz-font-feature-settings:'kern' 1;-o-font-feature-settings:'kern

es6 实现dialog组件的封装

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<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="ie=edge"> <title>Document</title> <style> .k-dialog { width: 30%; z-index: 2001; display: block; position: absolute; background: #fff; border-radius: 2px; box-shadow: 0 1px 3px rgba(0, 0, 0, .3); margin: 0 auto; top: 15vh; left: 30%; display: none; } .k-wrapper { position: fixed; left: 0px; top: 0px; bottom: 0px; right: 0px; background: black; opacity: 0.4; z-index: 2000; display: none; } .k-header { padding: 20px 20px

关于—— !important

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定义及语法 !important是CSS1就定义的语法，作用是提高指定样式规则的应用优先权。语法格式{ cssRule !important }，即写在定义的最后面，例如： box{ color:red !important; } 解释：在box中color为red的优先级最高。 W3c的解释 CSS企图创造一个平衡作者和用户之间的级层样式表。默认情况下,CSS规则按级层覆盖，例如在.CSS文件中的定义可以被style标签的定义覆盖，反之则不行。然而,对覆盖平衡而言,加上一个“!important”就优先于正常的CSS规则。例: p { text-indent: 1em ! important } p { font-style: italic ! important } p { font-size: 18pt } p { text-indent: 1.5em} p { font: normal 12pt sans-serif} p { font-size: 24pt } 注： Font属性是以上属性的快捷方式，属性如下：属性名称: 'font'属性值: [ [ <'font-style'> || <'font-variant'> || <'font-weight'> ]? <'font-size'> [ / <'line-height'> ]? <'font

Kali-Linux-美化与优化

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照理说，linux的桌面是不应当存在在这个世界上的，作为一个linux用户，一味捣鼓桌面显得hin～不专业。但是，虚拟机要用到，浏览器要用到……更何况，自己的老婆能不打扮一下么？ update:2019-01-23 07:59:12 效果预览截屏工具项目地址： https://github.com/lupoDharkael/flameshot 安装方式： sudo apt-get install flameshot 启动方式：flameshot gui 图标制作有的手动编译后，没有生成图标，启动后也无法加入左侧dash的收藏，启动不方便。另外，有的应用关联设置，比如说想要双击打开JAR文件，环境应用没有图标的话，也不会出现在备选列表中。需要手动写一个启动方式，提高效率。三种命令行关联，在/usr/bin/目录下创建软连接, cd /usr/bin/ sudo ln -s /opt/xxx/jadx jadx 或者导入/etc/profile，环境变量配置方法后续补充。创建桌面或者程序图标，/usr/share/applications/xxx.desktop 或者直接放到桌面上 cat Desktop/010editor-desktop.desktop : [Desktop Entry] Version=1.0 Type=Application Name=010

使用Booststrap布局网页页面

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<!DOCTYPE html><html lang="zh-CN"><head> <meta charset="utf-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1">  <title>Bootstrap案列</title>  <link href="css/bootstrap.min.css" rel="stylesheet">  <script src="js/jquery-3.2.1.min.js"></script>  <script src="js/bootstrap.min.js"></script> <style> .padding-top { padding-top: 10px; } .search

机器学习之logist回归

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必要的数学概念 1、离散型随机变量及分布规律 1.1：0-1分布（两点分布）（伯努利分布）：当时，其分布函数为，期望为E=1*p+0*（1-p）=p，方差：D=p(1-p) 1.2：二项分布（n重伯努利分布）：分布函数：，期望 E=np，方差：D = np(1-p) 1.3：泊松分布：分布函数，期望E= λ，方差D= λ 2、最大似然估计（Likelihood）：通过参数选择使已知数据最大概率出现在条件概率中 P(X| θ ) 表示在 θ条件下，X出现的概率，与之对应的就是似然函数： L（ θ|X ）已知数据X 在参数 θ 的作用下的概率，数值上等于P（X| θ ）。几种常见的线性回归 ①线性回归; f(Xi)=WXi+b,其中Xi为特征，W与b是需要确定的参数，模型训练就是获得最佳的W与b 线性回归中的损失函数：用来衡量W与b是否最佳，使用均方误差。均方误差J(θ)=∑[f(Xi)-y]^2 。目标是使得误差最小，利用偏导来求，偏导为0则为最优解，求最小误差的这个过程称为最小二乘。利用偏导求得最优解为：最小二乘：估计值与实际值之差的平方和最小。凸显优化的特点。 ② 多元线性回归，W是一个向量，，同样也可通过最小二乘求得最优解为所以最终获得的多元线性模型为 ③对数线性回归： ④logistic回归（对数几率回归），基于sigmoid函数

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