padding | 易学教程

bottom margin or padding doesn't work in relative layout in xml on android

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问题 I have a RelativeLayout for a row that goes inside a ListView . The row looks like, <RelativeLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" android:id="@+id/relativeLayout1" android:layout_width="wrap_content" android:layout_height="fill_parent"> <ImageView android:id="@+id/placeDetailIcon_Img" android:layout_height="50dp" android:layout_width="50dp" android:layout_alignParentLeft="true" android:paddingBottom="20dp" android:paddingTop="20dp" android:paddingLeft="20dp"

web前端入门到实战：CSS的逻辑属性与盒子模型

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首先开篇之前先提个问题：为什么 Flex box 跟 Grid box 的是以 start 、 end 为排列规则，而不是常规的 top 、 right 、 bottom 跟 left ？先不要急着往下翻，大家先思考一下。这个问题的答案，鱼头会在文章中给出，欢迎大家带着这个问题往下翻阅，如果已经知道答案，也可以看看跟大家所知道的答案是否一致。 CSS的逻辑属性 2017年5月18日，W3C的 CSS工作组(CSS Working Group) 发布了 CSS逻辑属性和值(CSS Logical Properties and Values Level 1) 的首份工作草案(First Public Working Draft)。不同的书写模式(writing mode)中，可以抽取出共性的抽象概念(如开始位置，或行)，这些逻辑抽象概念需要在不同书写模式下映射到左或右、上或下等物理的概念上。一些CSS布局可能依赖这些共性的逻辑概念。该 CSS 模块给出了用于通过逻辑方式(而不是基于物理坐标、书写方向和维映射等)控制布局的逻辑属性和取值(logical properties and values)。这个模块来源于CSS21中关于逻辑属性和值的特性。对于前端来说，我们一直习惯于使用 top 、 right 、 bottom 、 left 来定义我们的 HTML 元素

U-net实现医学图像分割

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here U-net论文学Unet，那么用keras版的也是蛮好的，但是到最后有自己的一点需求后再在此基础上搭自己的模块后Keras就显得很麻烦了，你需要考虑很多东西，比如张量对齐一类的，甚至调试都很难，因为Keras是基于tensorflow的，现在pytorch由于它简单灵活的特性被广泛使用，很多发表的论文都是用Pytorch实现的，特别是最近，有超过tensorflow的趋势，本工程文件实现了如下功能： 1.基于Unet的单类分割 2.自动实现n折交叉验证 3.损失函数为Dice+BCE 4.优化器为SGD，ploy学习策略 5.自动保存n折的checkpoint文件 6.自动保存n折的tensorboard log日志，支持前后多次实验可视化对比 7.支持前后多次实验对比,每次修改UNet，只需将UNet文件夹复制后重命名为：“UNet_修改内容”即可，在此基础上修改这里主要讲解data.py, model.py, main.py三个文件（也只要这三个python文件）先看一下main.py，按照main.py文件的运行顺序去查找每个函数的意义： from model import * from data import * #导入这两个文件中的所有函数 #os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" data_gen_args

Tensorflow2.0构造Unet网络

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试着用Tensorflow2.0实现Unet网络结构，遇到了一点问题： Sequential模式下的跳跃连接不知道如何实现，我会继续思考和完善 def make_generator_model(): model = tf.keras.Sequential() model.add(tf.keras.layers.Conv2D(filters=64,kernel_size=4,strides=2,padding='same',use_bias=False)) model.add(tf.keras.layers.BatchNormalization()) model.add(tf.keras.layers.LeakyReLU()) model.add(tf.keras.layers.Conv2D(filters=128,kernel_size=4,strides=2,padding='same',use_bias=False)) model.add(tf.keras.layers.BatchNormalization()) model.add(tf.keras.layers.LeakyReLU()) model.add(tf.keras.layers.Conv2D(filters=256,kernel_size=4,strides=2,padding='same',use_bias

tf.contrib.slim模块简介

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原文连接：https://blog.csdn.net/MOU_IT/article/details/82717745 1、简介　　对于tensorflow.contrib这个库，tensorflow官方对它的描述是：此目录中的任何代码未经官方支持，可能会随时更改或删除。每个目录下都有指定的所有者。它旨在包含额外功能和贡献，最终会合并到核心Tensorflow中，但其接口可能仍然会发生变化，或者需要进行一些测试，看是否可以获得更广泛的接受。所以slim依然不属于原生tensorflow。那么什么是slim? slim到底有什么用？　　slim是一个使构建，训练，评估神经网络变得简单的库。它可以消除原生tensorflow里面很多重复的模板性的代码，让代码更紧凑，更具备可读性。另外slim提供了很多计算机视觉方面的著名模型(VGG, AlexNet等)，我们不仅可以直接使用，甚至能以各种方式进行拓展。 slim由几个独立存在的部分组成，以下为主要的模块：　　 arg_scope : 提供了一个新的scope, 它允许用户定义在这个scope内的许多特殊操作（比如卷积、池化等）的默认参数。　　 data : 这个模块包含 data_decoder 、 prefetch_queue 、 dataset_data_provider 、 tfexample_decoder 、

flask获取参数

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<!DOCTYPE html> */ /*--> */ 获取请求的HTTP方法 method = request.method 获取请求头 headers = request.headers 获取url url = request.url 获取cookies cookies = request.cookies 获取url GET参数 args = request.args 获取POST参数 args = request.get_data() 注:如果是form表单提交的POST数据请使用request.form 获取POST json参数 args = request.get_json() 注: get_json() 会自动将json数据转换为字符串,还有POST请求需要设置请求头发送参数为application/json格式,才可以接收到如果没有设置成json格式发送,请使用get_data接收参数获取form表单数据 form_name = request.form.get("name") form_age = request.form.get("age") # get里面的参数由input标签里面的name属性值决定获取上传的文件 files = request.files.get("image") #注:get里面的参数,由html

js中clientHeight,offsetHeight,scrollHeight的区别

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一 clientHeight,offsetHeight,scrollHeight的区别　　clientHeight在各个浏览器中基本是一样的，一致认为是内容可视区域的高度，也就是说页面浏览器中可以看到内容的这个区域的高度，不包括滚动条，不包括margin，但包括padding，也就是说实际的clientHeight = 当前对象可视区域的高度 + padding值，如下图所示 clientHeight = 对象可视区域高度(300) + 上下padding值(20) = 320 在不同浏览器都实用的javascript方案: var w= document.documentElement.clientWidth || document.body.clientWidth; var h= document.documentElement.clientHeight || document.body.clientHeight; 　　offsetHeight = 当前对象的高度 + 滚动条 + borde值 + padding值，上图中当前对象的高度和可视区域高度是一样的，所以offsetHeight = 300 + padding(20px ) + border(10px) = 330 　　scrollHeight是网页内容的实际高度，最小值就是clientHeight

Varying sequence length in Keras without padding

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问题 I have a question regarding varying sequence lengths for LSTMs in Keras. I'm passing batches of size 200 and sequences of variable lengths (= x) with 100 features for each object in the sequence (=> [200, x, 100]) into a LSTM: LSTM(100, return_sequences=True, stateful=True, input_shape=(None, 100), batch_input_shape=(200, None, 100)) I'm fitting the model on the following randomly created matrices: x_train = np.random.random((1000, 50, 100)) x_train_2 = np.random.random((1000, 10,100)) As far

【安卓深度控件开发（1.3）】Creating Custom Views (官方示例文档汉化版)(3)

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<h2>创建视图交互</h2> <p>图形用户界面只是创建自定义视图的一部分。您还需要使视图以模仿现实世界行动相似的方式响应用户输入。对象始终应像真正对象做的一样。例如，图像应不立即弹出并重现在某个地方别的地方，因为在现实世界中的对象不会这样做。相反，图像应从一个位置移动到另一个位置。</p> <p>用户也感觉到细微的行为或界面上响应最佳模仿现实世界中的细微之处。例如，当用户甩动一个 UI 对象，他们应该感觉动作继续，摩擦然后在最终停止，最后的位置超出甩动发生时的位置。</p> <p>这节课演示如何使用 Android 框架的功能，将这些真实世界的行为添加到您的自定义视图。</p> <h3>处理输入的手势</h3> <p>像许多其他 UI 框架，android 系统支持输入的事件模型。用户操作都变成触发回调的事件，您可以重写自定义您的应用程序如何响应用户的回调。在 Android 系统中最常见的输入的事件是触摸，而触发 <a href="http://developer.android.com/reference/android/view/View.html#onTouchEvent(android.view.MotionEvent)" target="_blank">onTouchEvent(android.view.MotionEvent)</a>。重写此方法以处理事件：</p

tf.keras inception_resnet_v1

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inception_resnet_v1代码 import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID" os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="3" import keras import numpy as np import math from tensorflow.python.keras.datasets import cifar10 from tensorflow.python.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, AveragePooling2D, ZeroPadding2D, GlobalAveragePooling2D from tensorflow.python.keras.layers import Flatten, Dense, Dropout,BatchNormalization,Activation, Convolution2D, add from tensorflow.python.keras.layers import Convolution2D from tensorflow.python.keras.models import Model from tensorflow.python.keras.layers import

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