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前端宽度一至显示宽度不一致_前端硬核面试专题之 CSS 55 问

前言本文讲解前端面试的 CSS 的内容。复习前端面试的知识,是为了巩固前端的基础知识,最重要的还是平时的积累!...在混杂模式,页面以一种比较宽松的向后兼容的方式显示。混杂模式通常模拟老式浏览器的行为以防止...

MySQL字段长度、取值范围、存储开销(5.6/5.7/8.x的主要类型,区分显示宽度/有无符号/定点浮点、不同时间...

介绍MySQL所有字段的长度定义、计算方式、存储开销,包括char、varchar、int、bigint、decimal、double、boolean、...如果你疑惑于int(4)是几位,varchar应该是63还是64、double还是decimal,那么本文可以找到答案。

从输入URL到显示网页,都经历了什么?

转自http://www.dailichun.com/2018/03/12/whenyouenteraurl.html前言见解有限,如有描述不当之处,请帮忙指出,如...关于这道题目的吐槽暂且提(这是一道被提到无数次的题,得到不少人的赞同,也被很多人反感),...

电脑进了桌面_极度舒适—3米长的实木电脑桌打造及好物分享

就稍微有些一样,说了算的地方稍微大一些,新房有一个单独的房间作为娱乐/工作多功能室。几个月前新房硬装就完成了,而自从发现找人打孔靠谱之后,就自己买了电锤,开始了整个娱乐室的打造。牧田电锤使用...

拯救你的面试:前端面试大全--js面试题(超长文章)

一、什么是编译型语言?什么是解释型语言?JS 是什么类型的语言? 1、编译型语言 1. 解释 程序在执行之前需要一个专门的编译...解释型语言执行效率较低,且能脱离解释器运行,但它的跨平台型比较容易,需提供特定

电脑进了桌面_极度舒适—3米长的实木电脑桌打造及好物分享_显示器

2020-10-29 13:21:26195点赞905收藏165评论9月28日 - 11月12日,参与#双11购物攻略#征稿活动,...创作立场声明:娱乐室内的一点一滴都是倾心打造而成,基本都来自购。坚持独立公平的评价与分享是创作的基本底线,...

python不同类型的数据能相互运算_Python2.2-原理之类型和运算

此节来自于《Python学习手册第四版》第二部分一、Python对象类型(第4章)1、 Python可以分解成模块、语句、表达式以及对象:1、程序由模块构成;2、模块包含语句;3、语句包含表达式;4、表达式建立并处理对象。...

visio图形文字粘贴word中字体变形_办公软件操作技巧:Word 文档实用技巧100例

一般来说,大家在发出打印任务后,程序会自动将打印任务设置为后台打印,同时在状态栏上出现打印机图标,打印机图标旁边的数字显示的是正在打印的页的页码。要想即时取消后台打印任务的话,大家只要用鼠标双击打印机...

【面试题】444- 55 道常见CSS面试题

前言本文讲解前端面试的 CSS 的内容。复习前端面试的知识,是为了巩固前端的基础知识,最重要的还是平时的积累!注意:文章的题与题之间用下划线分隔开,答案仅供参考。笔者技术博客首发地址 ...

java 画笔跟swing组件_java Swing用户界面组件文本输入:文本域+密码域+格式化的输入域...

文本输入现在终于可以开始介绍Swing用户界面组件了。首先,介绍具有用户输入和编辑文本功能的组件。文本域(JTextField)组件和文本区(JTextArea)组件用于获取文本输入。...另外,在Java中常会看到这种情况,当查看...

Matplotlib 实战总结,超全!超长

导读Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。通过 Matplotlib,开发者可以仅需要几行代码,便可以...

面试题: MySQL

使用索引,MYSQL必须从第1条记录开始然后读完整个表直到找出相关的行。 是数据管理系统中一个排序的数据结构,以协助快速查询、更新数据库表中数据。索引的实现通常使用B树及其变种B+树。该数据结构以某种方式...

使用javacv报表图片去白边并打包上线

注意:前面是解决问题的一个过程描述,如果想看javacv、linux上线打包的重点部分就直接跳到最后的问题解决中第二种思路 业务场景是将一些报表图片通过彩信发送到手机,因为是发送彩信,所以对每张图片的大小有很大的...

六万字、42个知识点、超长篇幅助你了解 JS

一、什么是编译型语言?什么是解释型语言?JS 是什么类型的语言? 1、编译型语言 1. 解释 程序在执行之前需要一个专门的编译...解释型语言执行效率较低,且能脱离解释器运行,但它的跨平台型比较容易,需提供特定

计算机组成原理:最详细笔记!

前言 参考:《王道计算机组成原理》学习笔记总目录+思维导图 2019 王道考研 计算机组成原理 第一章 计算机系统概述 1.1 计算机发展历程 1.1.1 计算机硬件的发展 计算机系统=硬件+软件 计算机硬件的发展: ...

进入AI领域做产品 —— 的自学之路

做产品经理这份工作将涉及大量选择,本质上,是需要“输入→内视→输出”的环节更多,所以为了更好的去进行“输出”,学习“输入”(AI基础认知、产品认知、技术通识)以及“内视”(认知框架)的重要性就不言而喻了...

手把手带你打造自己的UI样式库(第二章)之移动端页面布局

为了演示效果,在根目录建立一个demo目录,来存放各个组件的演示代码。在后面还会在根目录追加存放目标代码的dist目录和实战页面的page目录,这两个目录等用到的时候再建,现在可以按着下面的目录结构建立对应的...

第二个iPhone应用程序:“Say Hello”

写一个iPhone应用程序,要求可以输入名字,点击按钮后,会显示一段文字向输入的名字打招呼,例如输入“宝玉”,显示“你好,宝玉!” 需求分析 这是一个很简单的应用程序,包含一个文本输入框,一个文本显示框,一...

该想的该想到的方法~测试方法总结

网站测试方法一、性能测试性能测试可以检验网站响应速度、承受负载和压力的能力。(1)链接速度测试。用户链接到网站的速度根据上网方式的不同而不同,他们或者电话拔号,或者是宽带上网。(2)负载测试。...

SuperMap iDesktop常见问题解答集锦 (一)

SuperMap iDesktop常见问题解答集锦

程序员的思维修炼:开发认知潜能的九堂课

如喜欢本书,请购买正版。

编写可读性代码的艺术

原文地址: ... PDF文件下载地址: ... 译者序 在做IT的公司里,尤其是软件开发部门,一般不会要求工程师衣着正式。在工作过的一些环境相对宽松的公司里,很多程序员的衣着连得

阿里巴巴JAVA开发规范&&个人需要注意的点

POJO 类中布尔类型变量都不要加 is 前缀,否则部分框架解析会引起序列化错误 说明:在本文 MySQL 规约中的建表约定第一条,表达是与否的值采用 is_xxx 的命名方式,所以,需要在<resultMap>设置从 is_xxx 到 ...

Java面试题

② 相对安全的内存管理和访问机制,避免大部分内存泄漏和指针越界。 ③ 热点代码检测和运行时编译及优化,使程序随运行时间增长获得更高性能。 ④ 完善的应用程序接口,支持第三方类库。 Q2:Java 如何实现平台无关...

DBGrid和DBGridEH

二、应用实例 ...为实现这个效果,需在各个列标题属性中以“|”分隔父标题和子标题,如办公用品包括代码和名称两部分,具体属性设置如下: usemultititile=true; titlelines=2 DBGridEh.Columns[0].Title

Web网站测试流程和方法(转载)

进行正式测试之前,应先确定如何开展测试,可盲目的测试。一般网站的测试,应按以下流程来进行: 1)使用HTML Link Validator将网站中的错误链接找出来; 2)测试的顺序为:自顶向、从左到右; 3)查看页面...

【最全】java面试题基础--完整汇总版

② 相对安全的内存管理和访问机制,避免大部分内存泄漏和指针越界。 ③ 热点代码检测和运行时编译及优化,使程序随运行时间增长获得更高性能。 ④ 完善的应用程序接口,支持第三方类库。 Q2:Java 如何实现平台无关...

彻底了解DVD:从入门到精通

一束绚丽的激光照射在这小小的塑料圆片上,成千上万比特的数据流沿着一根细细的光纤从DVD影机输送到AV功率放大器,在那里,经过杜比逻辑解码器无声而神奇的工作,无边无际的光影弥漫开来,在客厅幽暗的灯光,我们...

从输入URL到页面成功展示到浏览器的过程?

所以,先梳理主干流程: 从浏览器接收到url到开启网络请求线程(这一部分涉及浏览器的机制以及进程与线程之间的关系) 从开启网络线程到发出一个完整的http请求(这一部分涉及到dns查询,tcp/ip请求,五层...

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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