Emmet/Zen Coding 快速入门说明_html/css_WEB-ITnose
快速参考
以下是支持的特性:
ele | creates an HTML element tag 展开一个HTML元素标签 |
# | creates an id attribute 作用于元素标签,展开一个id属性 |
. | creates a class attribute 作用于元素标签,展开一个类属性,一个标签可以跟多个类属性,最终展开会一起呗加入class属性中 |
[] | creates a custom attribute 作用于元素标签,展开一个HTML元素标签的属性,可以是任意非标准属性名称,写法同CSS选择器。 |
> | creates a child element 作用于元素标签或组,紧跟展开一个子元素标签或组,参考CSS选择器 |
+ | creates a sibling element 作用于元素标签或组,紧跟展开一个兄弟元素标签或组,参考CSS选择器 |
^ | climbs up 作用于元素标签或组,紧跟的元素标签或组爬升到上一个层级 |
* | is element multiplication. This creates the same thing n number of times 作用于元素标签或组,展开重复次数,后面跟一个数字。 |
$ | is replaced with an incremental number 配合*使用,代表拷贝的序号 |
$$ | is used for numbers with padding 序号占位,用0填充 |
{} | creates text in an element 展开为文本 |
() | as a group 将标签组作为一组,可嵌套。 |
ID和类属性:#and.
<!-- Type this -->div#contentRegion.address<!-- Creates this --><div id="contentRegion" class="address"></div>
自定义属性:[]
<!-- Type this -->div[title]<!-- Creates this --><div title=""></div>
也可以包含属性值
<!-- Type this -->input[placeholder="Name" type="text"]<!-- Creates this --><input type="text" value="" placeholder="Name" />
子组:>
<!-- Type this -->div#menu>span.item[title]<!-- Creates this --><div id="menu"> <span class="item" title=""></span></div>
兄弟组:+
<!-- Type this -->footer>div>a+input<!-- Creates this --><footer> <div> <a href=""></a> <input type value="" /> </div></footer>
爬升:^
<!-- Type this -->footer>div>a+input^p<!-- Creates this --><footer> <div> <a href=""></a> <input type value="" /> </div> <p></p></footer>
重复次数:*
<!-- Type this -->ul>li*4>span<!-- Creates this --><ul> <li><span></span></li> <li><span></span></li> <li><span></span></li> <li><span></span></li></ul>
重复序号:$
<!-- Type this -->section>article.item$$*4<!-- Creates this --><section> <article class="item01"></article> <article class="item02"></article> <article class="item03"></article> <article class="item04"></article></section>
文本:{}
<!-- Type this -->ul>li*4>span{Caption $$}<!-- Creates this --><ul> <li><span>Caption 01</span></li> <li><span>Caption 02</span></li> <li><span>Caption 03</span></li> <li><span>Caption 04</span></li></ul>
组:()
<!-- Type this -->((a+span)+(a>span))*3<!-- Creates this --><a href=""></a><span></span><span><a href=""></a></span><a href=""></a><span></span><span><a href=""></a></span><a href=""></a><span></span><span><a href=""></a></span>

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Diffusion kann nicht nur besser imitieren, sondern auch „erschaffen“. Das Diffusionsmodell (DiffusionModel) ist ein Bilderzeugungsmodell. Im Vergleich zu bekannten Algorithmen wie GAN und VAE im Bereich der KI verfolgt das Diffusionsmodell einen anderen Ansatz. Seine Hauptidee besteht darin, dem Bild zunächst Rauschen hinzuzufügen und es dann schrittweise zu entrauschen. Das Entrauschen und Wiederherstellen des Originalbilds ist der Kernbestandteil des Algorithmus. Der endgültige Algorithmus ist in der Lage, aus einem zufälligen verrauschten Bild ein Bild zu erzeugen. In den letzten Jahren hat das phänomenale Wachstum der generativen KI viele spannende Anwendungen in der Text-zu-Bild-Generierung, Videogenerierung und mehr ermöglicht. Das Grundprinzip dieser generativen Werkzeuge ist das Konzept der Diffusion, ein spezieller Sampling-Mechanismus, der die Einschränkungen bisheriger Methoden überwindet.

Kimi: In nur einem Satz, in nur zehn Sekunden ist ein PPT fertig. PPT ist so nervig! Um ein Meeting abzuhalten, benötigen Sie einen PPT; um einen wöchentlichen Bericht zu schreiben, müssen Sie einen PPT vorlegen, auch wenn Sie jemanden des Betrugs beschuldigen PPT. Das College ähnelt eher dem Studium eines PPT-Hauptfachs. Man schaut sich PPT im Unterricht an und macht PPT nach dem Unterricht. Als Dennis Austin vor 37 Jahren PPT erfand, hatte er vielleicht nicht damit gerechnet, dass PPT eines Tages so weit verbreitet sein würde. Wenn wir über unsere harte Erfahrung bei der Erstellung von PPT sprechen, treiben uns Tränen in die Augen. „Es dauerte drei Monate, ein PPT mit mehr als 20 Seiten zu erstellen, und ich habe es Dutzende Male überarbeitet. Als ich das PPT sah, musste ich mich übergeben.“ war PPT.“ Wenn Sie ein spontanes Meeting haben, sollten Sie es tun

Am frühen Morgen des 20. Juni (Pekinger Zeit) gab CVPR2024, die wichtigste internationale Computer-Vision-Konferenz in Seattle, offiziell die besten Beiträge und andere Auszeichnungen bekannt. In diesem Jahr wurden insgesamt 10 Arbeiten ausgezeichnet, darunter zwei beste Arbeiten und zwei beste studentische Arbeiten. Darüber hinaus gab es zwei Nominierungen für die beste Arbeit und vier Nominierungen für die beste studentische Arbeit. Die Top-Konferenz im Bereich Computer Vision (CV) ist die CVPR, die jedes Jahr zahlreiche Forschungseinrichtungen und Universitäten anzieht. Laut Statistik wurden in diesem Jahr insgesamt 11.532 Arbeiten eingereicht, von denen 2.719 angenommen wurden, was einer Annahmequote von 23,6 % entspricht. Laut der statistischen Analyse der CVPR2024-Daten des Georgia Institute of Technology befassen sich die meisten Arbeiten aus Sicht der Forschungsthemen mit der Bild- und Videosynthese und -generierung (Imageandvideosyn

Wir wissen, dass LLM auf großen Computerclustern unter Verwendung umfangreicher Daten trainiert wird. Auf dieser Website wurden viele Methoden und Technologien vorgestellt, die den LLM-Trainingsprozess unterstützen und verbessern. Was wir heute teilen möchten, ist ein Artikel, der tief in die zugrunde liegende Technologie eintaucht und vorstellt, wie man einen Haufen „Bare-Metals“ ohne Betriebssystem in einen Computercluster für das LLM-Training verwandelt. Dieser Artikel stammt von Imbue, einem KI-Startup, das allgemeine Intelligenz durch das Verständnis der Denkweise von Maschinen erreichen möchte. Natürlich ist es kein einfacher Prozess, einen Haufen „Bare Metal“ ohne Betriebssystem in einen Computercluster für das Training von LLM zu verwandeln, aber Imbue hat schließlich erfolgreich ein LLM mit 70 Milliarden Parametern trainiert der Prozess akkumuliert

Als weit verbreitete Programmiersprache ist die C-Sprache eine der grundlegenden Sprachen, die für diejenigen erlernt werden müssen, die sich mit Computerprogrammierung befassen möchten. Für Anfänger kann das Erlernen einer neuen Programmiersprache jedoch etwas schwierig sein, insbesondere aufgrund des Mangels an entsprechenden Lernwerkzeugen und Lehrmaterialien. In diesem Artikel werde ich fünf Programmiersoftware vorstellen, die Anfängern den Einstieg in die C-Sprache erleichtert und Ihnen einen schnellen Einstieg ermöglicht. Die erste Programmiersoftware war Code::Blocks. Code::Blocks ist eine kostenlose integrierte Open-Source-Entwicklungsumgebung (IDE) für

Herausgeber des Machine Power Report: Yang Wen Die Welle der künstlichen Intelligenz, repräsentiert durch große Modelle und AIGC, hat unsere Lebens- und Arbeitsweise still und leise verändert, aber die meisten Menschen wissen immer noch nicht, wie sie sie nutzen sollen. Aus diesem Grund haben wir die Kolumne „KI im Einsatz“ ins Leben gerufen, um detailliert vorzustellen, wie KI durch intuitive, interessante und prägnante Anwendungsfälle für künstliche Intelligenz genutzt werden kann, und um das Denken aller anzuregen. Wir heißen Leser auch willkommen, innovative, praktische Anwendungsfälle einzureichen. Videolink: https://mp.weixin.qq.com/s/2hX_i7li3RqdE4u016yGhQ Vor kurzem wurde der Lebens-Vlog eines allein lebenden Mädchens auf Xiaohongshu populär. Eine Animation im Illustrationsstil, gepaart mit ein paar heilenden Worten, kann in nur wenigen Tagen leicht erlernt werden.

Titel: Ein Muss für technische Anfänger: Schwierigkeitsanalyse der C-Sprache und Python, die spezifische Codebeispiele erfordert. Im heutigen digitalen Zeitalter ist Programmiertechnologie zu einer immer wichtigeren Fähigkeit geworden. Ob Sie in Bereichen wie Softwareentwicklung, Datenanalyse, künstliche Intelligenz arbeiten oder einfach nur aus Interesse Programmieren lernen möchten, die Wahl einer geeigneten Programmiersprache ist der erste Schritt. Unter vielen Programmiersprachen sind C-Sprache und Python zwei weit verbreitete Programmiersprachen, jede mit ihren eigenen Merkmalen. In diesem Artikel werden die Schwierigkeitsgrade der C-Sprache und von Python analysiert

Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist eine Technik, die Retrieval nutzt, um Sprachmodelle zu verbessern. Bevor ein Sprachmodell eine Antwort generiert, ruft es insbesondere relevante Informationen aus einer umfangreichen Dokumentendatenbank ab und verwendet diese Informationen dann zur Steuerung des Generierungsprozesses. Diese Technologie kann die Genauigkeit und Relevanz von Inhalten erheblich verbessern, das Problem der Halluzinationen wirksam lindern, die Geschwindigkeit der Wissensaktualisierung erhöhen und die Nachverfolgbarkeit der Inhaltsgenerierung verbessern. RAG ist zweifellos einer der spannendsten Bereiche der Forschung im Bereich der künstlichen Intelligenz. Weitere Informationen zu RAG finden Sie im Kolumnenartikel auf dieser Website „Was sind die neuen Entwicklungen bei RAG, das sich darauf spezialisiert hat, die Mängel großer Modelle auszugleichen?“ Diese Rezension erklärt es deutlich. Aber RAG ist nicht perfekt und Benutzer stoßen bei der Verwendung oft auf einige „Problempunkte“. Kürzlich die fortschrittliche generative KI-Lösung von NVIDIA
