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层可以取相对位置吗?
kw_jiang771207
2002-03-25 04:04:15
我的同事说: 在 asp 页面中最好不要用层,因为,随着机器分辨率不同,层就会被覆盖或者重叠,因为层只能取决对位置。
而我现在项目中要用到 层。
我不知层是否可取相对位置,如果可以的话,给我一个例子:
谢谢!
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层可以取相对位置吗?
我的同事说: 在 asp 页面中最好不要用层,因为,随着机器分辨率不同,层就会被覆盖或者重叠,因为层只能取决对位置。 而我现在项目中要用到 层。 我不知层是否可取相对位置,如果可以的话,给我一个例子: 谢谢!
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kw_jiang771207
2002-03-26
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谢谢大家!结贴
ahui_net
2002-03-26
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To sunbeamy(阳光灿烂的深夜)
我这里说的相对地址是在页面上的相对位置,如:left:50% 这个层就绝对在页面的一半位置开始,而不管分辨率的多少,而说的不是层于层的关系
absolute是绝对的意思,你可以说这个层绝对在页面的一半位置开始,有何不对?
sunbeamy
2002-03-25
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To ahui_net(阿灰)
position:absolute是相对地址?晕~~那relative是什么意思?
你这里什么都不写直接<div></div>到是个相对地址
julyclyde
2002-03-25
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用不用层跟ASP有什么关系?
playmud
2002-03-25
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可以,楼上说得很对。
ahui_net
2002-03-25
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谁说层只能是绝对地址,也可以是相对地址
如:
<div id="Layer1" style="position:absolute; left:10%; top:23%; width:90%; height:73%; z-index:1"></div>
看我网站:www.ahui.net 很多都是这样用的!
kw_jiang771207
2002-03-25
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没人回答了吗?我知道这里高手很多,请帮帮忙,不要不屑一顾吗!
kw_jiang771207
2002-03-25
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谢谢!
forestli
2002-03-25
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答案是肯定的啊!我在书上看到过,具体方法帮你找找!
taglis2002
2002-03-25
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未试过,
但你用层干嘛?
可以避开不用;
如果在ASP里的图片会系统自动把动<div><img></div>加给你的。。。
为什么神经网络
层
数越多越好?训练次数与
层
数的区别与联系
为什么神经网络
层
数越多越好? 参考资料:https://www.zhihu.com/question/65403482、https://blog.csdn.net/weixin_44023658/article/details/106177580、https://www.bilibili.com/video/BV1bx411M7Zx 一句话回答 神经网络
层
数越多,对输入特征抽象的
层
次越深,对其理解的准确度
相对
来说也就越深。 神经网络关于
层
数的原理 人工智能的编程相比于传统编程的一个重要特点就在于,我们难以知
[从0开始AIGC][Transformer相关]:一文看懂Transformer中的
位置
编码:绝对
位置
、
相对
位置
、旋转
位置
编码
绝对
位置
编码最原始的正余弦
位置
编码(即sinusoidal
位置
编码)是一种绝对
位置
编码,但从其原理中的正余弦的和差化积公式来看,引入的其实也是
相对
位置
编码。优势: 实现简单,可预先计算好,不用参与训练,速度快。劣势: 没有外推性,即如果预训练最大长度为512的话,那么最多就只能处理长度为512的句子,再长就处理不了了。当然,也可以将超过512的
位置
向量随机初始化,然后继续微调。
相对
位置
编码。
绝对
位置
编码【三角/递归/相乘】->
相对
位置
编码【XLNET/T5/DEBERTA】->旋转
位置
编码(ROPE/XPOS/FOPE)->复杂
位置
编码【CNN/RNN/复数/融合】
本文分成三类讲解: 1、绝对
位置
编码-BERT(学习
位置
编码) 2、正弦
位置
编码 3、
相对
位置
编码-NEZHA 4、(处理超文本-
层
次
位置
编码) 对每一种都进行的讲解,并在代码中详细加了注释! 1、绝对
位置
编码-BERT BERT使用的是训练出来的绝对
位置
编码,这种编码方式简单直接,效果也不错。 这种方法和生成词向量的方法相似,先初始化
位置
编码,再放到预训练过程中,训练出每个
位置
的
位置
向量。 关于该方法的代码如下,用Keras写的,参考苏剑林老师的bert4keras中的代码 from keras.la.
面试常问之--数据仓库:为什么要分
层
?分为哪几
层
?数据仓库的特点?
数据仓库为什么要分
层
1.把复杂问题简单化。2.减少重复开发。3.隔离原始数据。1.ODS
层
:原始数据
层
2.DWD
层
:明细数据
层
3.DWS
层
:服务数据
层
4.DWT
层
:主题数据
层
5.ADS
层
:数据应用
层
1.把复杂问题简单化。 可以将一个复杂的任务分解成多个步骤来完成,每
层
只处理单一的一个步骤。 2.减少重复开发。 规范数据分
层
,通过使用中间
层
数据,可以大大减少重复计算量,增加计算结果的复用性。 3.隔离原始数据。 数据仓库具体如何分
层
取
决于设计者对数据仓库的整体规划,不过大部分的思路是相似的,一般分为以下5
层
embedding
层
和全连接
层
的区别是什么?
二者概念不太一样embedding目的是把一个高纬的,每个维度上
相对
稀疏的数据投影到
相对
低维的,每个维度可以
取
实数集的数据操作。本质上是用连续空间替代(准)离散空间,以增加空间利用率,减少不必要的parameter。nlp和推荐系统里的embedding,输入数据就是word id或item ID,也就是one hot encoding,输入维度就是词的个数,每个维度上
取
01,空间利用率极低。这种情况下,一般的embedding的实现方式就是一个用全连
层
,输入维度高,输出维度低。当然embeddibg也可以
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