padding

In Flutter, I can build a Dropdown with DropdownMenuItems, like this: The DropdownMenuItems I add are always wider than the dropdown itself: How do you adjust the width of the DropdownMenuItem, or remove the extra horizontal padding? My DropdownMenuItem widget looks like this: DropdownMenuItem( value: unit.name, child: Text('hey'), ); while my Dropdown widget looks like this: return Container( width: 300.0, child: DropdownButtonHideUnderline( child: DropdownButton( value: name, items: listOfDropdownMenuItems, onChanged: onChanged, style: Theme.of(context).textTheme.title, ), ), ); This feature

一、盒子模型 　　引言:类似于面向对象编程里面的万物皆对象，在html里万物皆盒子，也就是每一个html标签都可以看作一个盒子模型 　　盒子模型有四个组成部分，（盒子里面的内容信息、内边距、盒子的边框、外边距) 　　对于盒子里面的内部信息这里不过多解释，因为内容可能是文本、图片、按钮等等 　　1.盒子的边框（border） 　　　　常用属性: 　　　　　　1.1border-width　　定义边框粗细，单位是px 　　　　　　1.2border-style　　边框的样式 　　　　　　　　1.2.1常用边框值以及其对应的含义 　　　　　　　　　　none：没有边框即忽略所有边框的宽度（默认值） 　　　　　　　　　　solid：边框为单实线(最为常用的) 　　　　　　　　　　dashed：边框为虚线 　　　　　　　　　　dotted：边框为点线 　　　　　　1.3border-color　　边框颜色 　　　　例子:border: 1px solid red;（说明:边框是粗细为1px的红色单实线） 　　　　上面的写法是给盒子四周的边框同时设置样式， 也可以单独给上下左右的某一个边框设置样式，属性名参见 border-top-style， 值的设置依旧跟上面的写法一样 　　2.内边距（padding）是盒子的内容跟边框之间的距离 　　　　设置方式： 　　　　　　2.1统一设置(简写模式

i was reading and couldn't find quite the snippet. I am looking for a function that takes in a string and left pads zeros (0) until the entire string is 8 digits long. All the other snippets i find only lets the integer control how much to pad and not how much to pad until the entire string is x digits long. in java. Example BC238 => 000BC289 4 => 00000004 etc thanks. If you're starting with a string that you know is <= 8 characters long, you can do something like this: s = "00000000".substring(0, 8 - s.length()) + s; Actually, this works as well: s = "00000000".substring(s.length()) + s; If

1.CNN结构:X-->CONV(relu)-->MAXPOOL-->CONV(relu)-->FC(relu)-->FC(softmax)-->Y 1.1 卷积层：提取特征，改变特征图的个数 卷积 tensorflow卷积函数，tf.nn.conv2d(input=x,filter=W_conv1,strides=[1,1,1,1],padding='SAME') 1.2 池化层：缩小图片，不改变特征图个数 针对卷积层输出的特征图结果，为了提取一定区域的主要特征，并减少参数数量，防止模型过拟合。 除了MaxPooling,还有AveragePooling，顾名思义就是取那个区域的平均值。 tf.nn.max_pool(x,ksize=[1,2,2,1],strides=[1,2,2,1],padding='SAME') 池化带来的结果就是：图片缩小啦 1.3 全链层：特征组合 先将多维的数据进行“扁平化”， 也就是把 (height,width,channel) 的数据压缩成长度为 height × width × channel 的一维数组，然后再与 FC层 连接， 这之后就跟普通的神经网络无异了 。 1.4 输出分类 2.相关辅助操作 tf.truncated_normal(),截断正态分布随机数,https://blog.csdn.net/justgg/article

Bootstrap 让前端开发更快速、简单。所有开发者都能快速上手、所有设备都可以适配、所有项目都适用，是完全开源的。Bootstrap 源码包含了预先编译的 CSS、JavaScript 和图标字体文件，并且还有 LESS、JavaScript 和文档的源码。Bootstrap 布局只需要为页面内容和栅格系统包裹一个 .container 容器，Bootstrap 提供了一套响应式、移动设备优先的流式栅格系统，随着屏幕或视口（viewport）尺寸的增加，系统会自动分为最多12列。它包含了易于使用的 预定义类 ，还有强大的 mixin 用于生成更具语义的布局 。 栅格系统 栅格系统用于通过一系列的行（row）与列（column）的组合来创建页面布局，你的内容就可以放入这些创建好的布局中。下面就介绍一下 Bootstrap 栅格系统的工作原理： “行（row）”必须包含在 .container （固定宽度）或 .container-fluid （100% 宽度）中，以便为其赋予合适的排列（aligment）和内补（padding）。 通过“行（row）”在水平方向创建一组“列（column）”。 你的内容应当放置于“列（column）”内，并且，只有“列（column）”可以作为行（row）”的直接子元素。 类似 .row 和 .col-xs-4 这种预定义的类

padding值消除: 通过行消除padding值 可以在 container>row>122 每一列都有padding值 当想要改变响应式布局样式,自己用标签或者其它名字用于要更改的标签,不要再标签上更改, 注意权重标签和类 , 标签1 类权重 10 可以用! important 如果有图片的画,加100%响应式即可 来源： https://www.cnblogs.com/apelles/p/11923781.html

从内存的角度考虑，不同情况下的C++类有什么区别呢？下面从空类、具有不同变量/函数、具有静态变量、继承、多态、虚拟继承等情况分析C++对象的内存空间大小和内存布局。本文讨论没有继承的情况，下一篇讨论有继承的情况 如无特别说明，本文代码均在64位机器上的VS2019运行。 无继承 一、内存空间占用情况 空类 class Test { }; 输出sizeof(Test)得到的结果为1。 空类的大小并不是0。这是因为空类也可以被实例化，而且它的每个实例也和其他实例一样在内存中拥有独一无二的地址。因此编译器会给空类加一个字节，这样在实例化时就可以给它的实例分配内存地址了。 有函数的类 class Test { public: //一般需要定义构造函数、复制构造函数和重载操作符时，类是有成员变量的， //但这里仅为测试类的函数的内存占用情况，因此不设成员变量，且让函数为空 Test() {} //constructor Test(const Test& t) {} //copy constructor void func(){ //inline function cout<<"hey hacker\n"; } void func2(); //non-inline function Test& operator =(const Test& t){} //operator ~Test() {}

WGAN-GP生成MNIST 参考博客 点击打开链接 点击打开链接 33个epoch结果 #coding:utf-8 import os import numpy as np import scipy.misc import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #as mnist_data def conv2d(name, tensor,ksize, out_dim, stddev=0.01, stride=2, padding='SAME'): with tf.variable_scope(name): w = tf.get_variable('w', [ksize, ksize, tensor.get_shape()[-1],out_dim], dtype=tf.float32, initializer=tf.random_normal_initializer(stddev=stddev)) var = tf.nn.conv2d(tensor,w,[1,stride, stride,1],padding=padding) b = tf.get_variable('b', [out_dim], 'float32',initializer=tf.constant

I have several structures defined to send over different Operating Systems (tcp networks). Defined structures are: struct Struct1 { uint32_t num; char str[10]; char str2[10];} struct Struct2 { uint16_t num; char str[10];} typedef Struct1 a; typedef Struct2 b; The data is stored in a text file. Data Format is as such: 123 Pie Crust Struct1 a is stored as 3 separate parameters. However, struct2 is two separate parameters with both 2nd and 3rd line stored to the char str[] . The problem is when I write to a server over the multiple networks, the data is not received correctly. There are numerous