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    删除 WordPress 导航菜单的多余 CSS 选择器

    在默认情况下,WordPress 的导航菜单会输出很多如menu-item、menu-item-type-taxonomy、menu-item-object-category等加上 id 组成的CSS...选择器,无疑,对于一些人来说,这些选择器导致整个html 格式变得难看,看着碍眼的东西最好是将它去掉,下面介绍删除(去除)WordPress 导航菜单的多余 CSS 选择器的方法。...如本站 DeveWork.com 的导航菜单的相关CSS 代码如下: ? ?...代码如下,还是加入到主题的functions.php 文件中(代码来源网络,作者未知): add_filter('nav_menu_css_class' , 'special_nav_class' ,...current-menu-item", "menu-item-home", 'last'); $classes = array_intersect($item->classes,$current_and_home); //保留有需要的

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    删除 WordPress 导航菜单的多余 CSS 选择器

    在默认情况下,WordPress 的导航菜单会输出很多如menu-item、menu-item-type-taxonomy、menu-item-object-category等加上 id 组成的CSS...选择器,无疑,对于一些人来说,这些选择器导致整个html 格式变得难看,看着碍眼的东西最好是将它去掉,下面介绍删除(去除)WordPress 导航菜单的多余 CSS 选择器的方法。...如本站 DeveWork.com 的导航菜单的相关CSS 代码如下: ? ?...代码如下,还是加入到主题的functions.php 文件中(代码来源网络,作者未知): add_filter('nav_menu_css_class' , 'special_nav_class' ,...current-menu-item", "menu-item-home", 'last'); $classes = array_intersect($item->classes,$current_and_home); //保留有需要的

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    基于 CNN 模型选择的 VVC 质量增强

    来源:PCS 2021 主讲人:Fatemeh NASIRI 内容整理:冯冬辉 本文来自 PCS2021 Special Session 1 的第 4 场演讲,介绍了一种 CNN 多模型选择的后处理滤波方案...讲者训练了帧内/帧间,使用/不使用预测信息的四种模型,并选择其中的最佳增强模型传输其 index。该方法获得了 7.62% 的增益,并超过了现有的方法。...在编码器普遍采用的基于块的混合编码框架中,在块的边界部分产生的不连续性导致了块效应失真。...最近提出的 CNN 滤波方法 方法 下图是所提出的基于 CNN 的后处理增强方法,其关键之处在于使用了编码信息,背后的动机在于伪影是编码工具造成的,应该让 CNN 了解这些信息。...在编码端,将视频帧分块,对每个块选择 MSE 最优的增强模型,并传输该模型的序号。在解码端通过序号选择不同的增强模型。 训练的四个模型 模型选择框架 下图展示了所使用的网络模型。

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    基于 K-L 变换的特征选择

    本篇文章是博主在人工智能等领域学习时,用于个人学习、研究或者欣赏使用,并基于博主对人工智能等领域的一些理解而记录的学习摘录和笔记,若有不当和侵权之处,指出后将会立即改正,还望谅解。...文章分类在AI学习笔记: AI学习笔记(13)---《基于 K-L 变换的特征选择》 基于 K-L 变换的特征选择 1.前言 理解并掌握离散 K-L 变换的原理以及过程思想...基于前述的 DKLT 的诸多性质以及有关量的含义,如 λi​ 具有能量意义、方差意义等,可将 DKLT 用于特征提取与选择。...余量法和截断法的比较 当我们用简单的“截断”方式产生估计式时,使均方误差最小的正交变换矩阵是随机矢量 x 的相关阵 Rx​ 的特征矢量矩阵的转置。...由于部分文字、图片等来源于互联网,无法核实真实出处,如涉及相关争议,请联系博主删除。如有错误、疑问和侵权,欢迎评论留言联系作者,或者私信联系作者。

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    重要的选择!

    不过,在我看来,无论选择计算机科学还是软件工程,大部分同学最终的选择都是做一名软件工程师。...选择 Java 吧,常听人说“人生苦短,我用 Python”;选择 Python 吧,常听人说“Go 是 Google 的亲儿子,发展势头正劲”;选择 Go 吧,常听人说“前端(JavaScript 必学...)更容易学习一些”;选择 JavaScript 吧,常听人说“C/C++ 具备现代程序设计的基础要求,是很多编程语言的基础。”...我是从大一就开始学习的 Java,当时没有选择,因为不知道还有其他编程语言(嘘),学校让学 Java 就学了 Java。只能说非常的幸运,选对了。...当然了,你也可以选择 C 语言,这也是一个无法反驳的选择,C 语言是其他很多编程语言的基石,学了这个,再学其他任何一门编程语言都是很好的基础,只不过,指针这块确实令人头痛!

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    转载︱案例 基于贪心算法的特征选择

    本文转载于R语言中文社区,详情链接 相关帖子 转载︱案例 基于贪心算法的特征选择 用GA算法设计22个地点之间最短旅程-R语言实现 ————————————————————————————————...———————————————————————— greedy Algorithm Feature Selection 贪心算法(又称贪婪算法)是指,在对问题求解时,总是做出在当前看来是最好的选择。...也就是说,不从整体最优上加以考虑, 它所做出的是在某种意义上的局部最优解。...贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解,关键是贪心策略的选择,选择的贪心 策略必须具备无后效性,即某个状态以前的过程不会影响以后的状态,只与当前状态有关。...magrittr) require(dplyr) require(glmnet) # Greedy Algorithm GreedyAlgorithm = function(dataSet) { # 基于逻辑回归

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    夹头的选择

    有许多种不同类型的夹头,夹头选择取决于: 刀具:立铣刀、钻头、丝锥、铰刀 零件材料和公差 生产:大批量还是混合生产 冷却液:干式、乳化液 夹头的比较 下表所示为不同类型的夹头之间的比较,这能够帮助您选择最佳夹头...但是,夹套的灵活性却使ER弹簧夹头成为适合钻削和轻型铣削应用时的经济性选择。可在机床旁边,通过一个夹具完成刀具更换。使用扭矩扳手确保夹头不会被过度拧紧,否则将降低精度并损坏夹头。...钻柄的侧楔式接杆 侧楔式或“铣削”接杆是用于铣削应用的传统夹头。多个短平面可提供抗扭力和抗拔出安全性。然而,侧楔式接杆的缺点却是跳动精度,这对铣削刀具的性能而言是一项重要因素。...其应用范围为刀柄直径的3-6倍。 4、用于攻丝的方头圆柱直柄 丝锥接柄设计用于在配备自动换刀系统的机床中执行攻丝工序。一个拉伸、压缩结构补偿,用于补偿主轴进给与螺距之间的差异。...这样能够使丝锥精确地攻丝 将攻丝深度减小10%,以免丝锥破裂 当对铝合金等软材料进行深孔攻丝时,应将进给和深度减小3-5% 夹头选择/建议

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    铣刀的选择

    为了满足加工要求,尽量选择短柄,为了提高刀具的刚性。在生产中,部分加工的几何形状是根据不同的工具选择。 1)选用铣刀。...,以确保的槽的精度,一般用两个侧键槽铣刀; 2)孔加工刀具的选择。...数控机床中切割的进料速度是一个重要参数,主要根据零件的加工精度和表面粗糙度的要求和材料特性,所选择的刀具工件。规定的最大速度由机床刚度和进给系统的性能。...要确定进给速度的原则: (1)当工件的质量要求可以得到保证,为了提高生产效率,可以选择较高的进给速率。范围一般在100粗精铣外形。...(2)切割,加工深孔加工的高速钢切削工具,选择进给速度低,一般在20~50mm/min的范围。

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    基于遗传算法的特征选择:通过自然选择过程确定最优特征集

    来源:DeepHub IMBA 本文约2200字,建议阅读5分钟 这篇文章探讨了如何使用 sklearn-genetic 包将遗传算法用于特征选择。 遗传算法是一种基于自然选择的优化问题的技术。...下一代由竞赛获胜者组成并进行交叉(用其他获胜者的特征更新获胜特征集)和变异(随机引入或删除一些特征)。...,群体的最优成员就是选定的特征。...对于较弱的成员,虽然提供了暂时的性能提升,但最终这会导致整体性能的降低,因为较弱的选项没有得到改进的机会。 自然选择 在自然选择中,遗传信息存储在染色体中。在繁殖过程中一些遗传物质从父母传给孩子。...虽然不像 sklearn 中现成的方法那么传统,但遗传算法提供了一种独特而实用的特征选择方法。这些算法优化的方式与大多数其他特征选择方法有很大不同。该过程基于纯自然选择方法。

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    标签的选择

    所以今天我们着重的给大家来讲解一下如何选择标签,以最精简的代码实现我们的页面制作。...本文内容概要: 1 标签的默认样式 2 标签的语义性 3 标签的嵌套规则 4 标签的选用原则 5 合理选择标签的案例展示 一、标签的默认样式 通过这么长时间的页面制作,我们知道在每次制作的时候都需要引入一个叫做...; 标签的语义为定义文档中已被删除的文本; 三、标签的嵌套规则 如上,我们看到了所有标签的含义是什么,也可以通过它们自身的语义性来做相应的选择,做好页面优化工作。...所以在自己会选择标签了之后,小编再为大家整理了一个前端开发中需要遵守的标签嵌套规则。 具体如下: 1) body可以直接包含块状元素、ins、del、script。...五、合理选择标签的案例展示 如下给出的两个案例是我们最常用的页面导航的制作,两种方式对应着两种标签的选择方法,各有各的特点。 制作导航栏,直接使用div~a的形式,减少层级的嵌套。如下: <!

    1.2K90

    基于遗传算法的特征选择:通过自然选择过程确定最优特征集

    遗传算法是一种基于自然选择的优化问题的技术。在这篇文章中,我将展示如何使用遗传算法进行特征选择。...在可能性排列的情况下,确定最优特征集的成本是非常高的。 遗传算法使用一种基于进化的方法来确定最优集。对于特征选择,第一步是基于可能特征的子集生成一个总体(种群)。...下一代由竞赛获胜者组成并进行交叉(用其他获胜者的特征更新获胜特征集)和变异(随机引入或删除一些特征)。...,群体的最优成员就是选定的特征。...对于较弱的成员,虽然提供了暂时的性能提升,但最终这会导致整体性能的降低,因为较弱的选项没有得到改进的机会。 自然选择 在自然选择中,遗传信息存储在染色体中。在繁殖过程中一些遗传物质从父母传给孩子。

    2.6K20

    传统特征选择(非因果特征选择)和因果特征选择的异同

    传统特征选择(非因果特征选择)和因果特征选择是两种不同的特征选择方法,它们在目标、方法和应用场景上有所区别。...一、传统特征选择 传统特征选择(非因果特征选择)。定义:传统特征选择,也称为非因果特征选择,主要关注于从原始特征中识别出对预测模型构建或数据理解有用的特征子集。...这类方法不考虑特征之间的因果关系,而是通过评估特征与目标变量之间的相关性来进行选择。 特点: 基于相关性:传统特征选择方法通常基于特征与目标变量之间的相关性或依赖性来评估特征的重要性。...这种方法通过考虑特征之间的局部因果关系来选择特征,从而促进更可解释和稳健的预测建模。 特点: 基于因果关系:因果特征选择考虑特征之间的因果关系,而不仅仅是相关性。...尽管因果特征选择在数据集较小、维度较高时可能遭遇计算瓶颈,但传统特征选择方法则不受此限制。总的来说,在需要因果解释的场景,如疾病基因的识别或政策效果的评估中,因果特征选择具有显著优势。

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    k8s 缩容时待删除pod的选择

    基于该背景,笔者决定深入k8s的调度器的源码中,对缩容时选择pod的机制一探究竟,并研究是否能够通过某种方式介入该过程。...podsToDelete := getPodsToDelete(filteredPods, relatedPods, diff) 最终发现,待删除pod的选择依赖 getPodsToDelete函数 func...控制器控制的pod数量较多的pod 优先删除Ready时间更晚的pod Ready时间相同时,优先删除Container的重启次数较少的 上述条件相同时,优先删除创建时间较新的pod 结论 根据上述在规则...,简单整理可知,deployment在需要对pod缩容的场景中会优先删除未就绪的pod,对于已就绪的pod默认情况下优先删除“就绪”时间更近、以及容器重启次数更少的pod,这里基于的假设应该是稳定运行越久的...不过,对于已就绪的pod,可以利用k8s的新特性(pod-deletion-cost)手动接入待删除pod的选择。

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    专栏 | 基于 Jupyter 的特征工程手册:特征选择(一)

    1.1.1 Univariate Filter Methods 单变量特征过滤 单变量过滤方法依据单变量统计量或统计检验选择最佳特征。其仅仅考虑单个变量与目标变量的关系(方差选择法仅基于单个变量)。...1.1.1.1 Variance Threshold 方差选择法 方差选择法删除变量方差低于某个阈值的所有特征。...例如,我们应删除方差为零的特征(所有观测点中具有相同值的特征),因为该特征无法解释目标变量的任何变化。...# array([[2, 3], # [2, 7]]) # 虽然测试集中第二个变量的方差也为0 # 但是我们的选择是基于训练集,所以我们依然删除第一个变量 1.1.1.2 Pearson...的列表 return np.absolute(result[:,0]), result[:,1] # SelectKBest 将会基于一个判别方程自动选择得分高的变量 # 这里的判别方程为皮尔森相关系数

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    特征选择介绍及4种基于过滤器的方法来选择相关特征

    特征选择是面试中一个非常受欢迎的问题。 这篇文章能带你了解这方面相关的知识。 为什么要使用特征选择 你熟悉鸢尾花的数据集吗?...采用特征选择方法去除相关特征。此外,将特征空间的维数降至相关特征的子集,可以减少训练的计算量,提高模型的泛化性能。 特征选择是从数据集中删除无关和冗余特征的过程。...过滤方法 根据特征与目标变量的关系选择特征子集。选择不依赖于任何机器学习算法。相反,过滤方法通过统计检验来衡量特征与输出的“相关性”。...零假设是两个变量是独立的。但是,如果方差值大,则应拒绝原假设。在选择特征时,我们希望提取那些高度依赖于输出的特征。...但是请不要将特征提取与特征选择混淆。PCA是一种无监督的线性变换技术。

    1.4K10
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