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笑傲江湖求敗 - harmonyos - 全新升級的鴻蒙開發套件，你想知道的都在這裏 - 個人文章

一次開發多端部署 1. 簡介 HarmonyOS系統面向多終端提供了“一次開發，多端部署”（後文中簡稱為“一多”）的能力，讓開發者可以基於一種設計，高效構建多端（手機、電腦、平板、手錶、車機等）可運行的應用。 一多能力可以從三個維度進行描述 ● 頁面級一多：解決不同尺寸屏幕下UI適配問題。 ● 功能級一多：解決不同

寬高 , 自適應佈局 , text , 後端開發 , Python

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尼羲 - canvas畫餅狀圖

用HTML5的canvas畫一個餅狀圖，開始吧！ 第一步：設置畫布的寬高 const canvas = document.getElementById("canvas"); const context = canvas.getContext("2d"); //設置畫布的寬高 canvas.width = 831; canvas.height =

搜索引擎 , yyds乾貨盤點 , 寬高 , Math , 前端開發 , Javascript

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Python數據分析 - yolo目標檢測實際流程圖

Yolo v2 論文名稱 Yolo9000：Better，Faster，Stronger 該論文實際上包含了2個模型，Yolov2 和 Yolo9000，Yolo v2 是在 Yolo v1 基礎上進行了改進， 此外作者提出了一種 檢測和分類 的聯合訓練方法，並用該方法在 COCO 檢測數據集 和 ImageNet 分類數據集上訓練 Yolo v2，把得到的模型稱為 Yol

數據集 , 卷積 , 寬高 , yolo目標檢測實際流程圖 , 人工智能 , 計算機視覺

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鹽焗西蘭花 - 鴻蒙一多開發：多設備適配

鴻蒙一多開發：多設備適配 鏈接 文章配套的圖片素材如下 知識點-圖片資源.zip “一次開發、多端部署”簡稱“一多”：一套代碼工程，一次開發上架，多端按需部署。 為了實現這個目標，主要解決 3 個核心問題： 頁面適配問題：界面級一多（重點掌握） 功能兼容問題：功能級一多（瞭解） 工程如

移動開發 , 寬高 , Android , 滑塊 , ide

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wx638422bd63072 - 塊狀元素和行內元素的區別

常見的行內元素和塊狀元素 行內元素 span、a、br、b、strong、img、input、textarea、select、sup、sub、em、del 塊狀元素 address、center、h1~h6、hr、p、pre、ul、ol、dl、table、div、form 行內元素和塊狀元素的區別 行內元素

寬高 , 塊狀元素 , 行內元素 , 後端開發 , harmonyos

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數據小探 - 前端大屏適配rem函數

談談移動端屏幕適配的幾種方法 移動端web開發相對於PC端web開發，我們可以慶幸不用兼容那麼多瀏覽器了，但是隨之而來的卻是各種屏幕尺寸的適配，個人覺得，比PC端還要費精力。在使用了騰訊優測進行軟件測試後，問題得到了有效解決。 響應式佈局 簡而言之，就是頁面元素的位置隨着屏幕尺寸的變化而變化，通常會用百分比來定位，而在設計上需要預留一些可被“壓縮”的空間。

機器學習 , 縮放 , 寬高 , 前端大屏適配rem函數 , 人工智能 , 屏幕尺寸

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mb68e64068cf586 - uniapp開發鴻蒙：Flex佈局與基礎組件實戰

uniapp開發鴻蒙：Flex佈局與基礎組件實戰 引入：從Hello World到實際佈局 在上一篇文章中，我們已經完成了uniapp鴻蒙開發環境的搭建，創建了第一個項目。今天，我們將深入探討uniapp在鴻蒙平台下的頁面佈局和基礎組件使用，這是構建應用界面的核心基礎。 uniapp的佈局方式與鴻蒙原生語言ArkTs有所不同，但設計理念相似。所有佈局方式都可以歸

ico , 條件編譯 , 移動開發 , 寬高 , html5

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coolfengsy - border deshed 虛線間距調整

border屬性指定了盒的border區的width，color和style。這些屬性適用於所有元素 border-width與百分比 border-width不支持百分比:不符合語義,邊框不會因設備大小而變化 border-width默認是medium:3px,因為border-style:double至少3px才有

chrome , 寬高 , firefox , 架構 , 後端開發

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笑傲江湖求敗 - fastrcnn權重

算法發展： R-CNN：把2000個建議框，分別送入網絡 Fast-RCNN：把圖片送入網絡中，再把2000個建議框映射到網絡訓練出來的feature map上 Faster-RCNN：利用RPN選取300建議框，加入ROI層，ROI pooling層能實現訓練和測試的顯著加速，並提高檢測的正確率。 算法框架:

機器學習 , fastrcnn權重 , 寬高 , 人工智能 , ios , ide

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colddawn - rem大屏單位適配

下面説下有兩種方式計算sacle,結果相同，只是方式不大同： 第一種： 一、在App.vue的props注入寬高 1 props: { 2 width: { 3 type: String, 4 default: "1920" 5 }, 6 height: { 7 type: St

機器學習 , 縮放 , 媒體查詢 , 寬高 , rem大屏單位適配 , 人工智能

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