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固定页脚滚动到正文窗口大小调整

是一种网页设计技术,用于确保网页的页脚在正文内容较少时仍能保持在页面底部,而不会出现在页面中间或上方。当正文内容较少时,通常会出现页脚提前显示的问题,这会给用户带来不良的浏览体验。通过固定页脚滚动到正文窗口大小调整,可以解决这个问题。

该技术的实现方式可以通过CSS和JavaScript来完成。具体步骤如下:

  1. 使用CSS将页脚固定在页面底部。可以使用position: fixed;和bottom: 0;来实现。
  2. 使用JavaScript监听窗口大小的变化。可以使用window.onresize事件来实现。
  3. 在窗口大小变化时,通过JavaScript动态计算正文内容的高度,并将页脚的位置进行调整。可以使用document.documentElement.clientHeight来获取窗口的高度,使用document.documentElement.scrollHeight来获取正文内容的高度。

通过以上步骤,可以实现固定页脚滚动到正文窗口大小调整的效果,确保页脚始终保持在页面底部。

在实际应用中,固定页脚滚动到正文窗口大小调整可以提升网页的用户体验,特别是在移动设备上浏览网页时更为重要。它可以确保用户始终能够方便地访问页脚中的相关信息,而不需要进行额外的滚动操作。

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    Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition

    现有的深度卷积神经网络(CNNs)需要一个固定大小的输入图像(如224×224)。这一要求是“人为的”,可能会降低对任意大小/尺度的图像或子图像的识别精度。在这项工作中,我们为网络配备了另一种池化策略,“空间金字塔池”,以消除上述要求。这种新的网络结构称为SPP-net,可以生成固定长度的表示,而不受图像大小/比例的影响。金字塔池对物体变形也有很强的鲁棒性。基于这些优点,SPP-net一般应改进所有基于cnn的图像分类方法。在ImageNet 2012数据集中,我们证明了SPP-net提高了各种CNN架构的准确性,尽管它们的设计不同。在Pascal VOC 2007和Caltech101数据集中,SPP-net实现了最先进的分类结果使用单一的全图像表示和没有微调。在目标检测中,spp网络的能力也很重要。利用SPP-net算法,只对整个图像进行一次特征映射计算,然后将特征集合到任意区域(子图像),生成固定长度的表示形式,用于训练检测器。该方法避免了卷积特征的重复计算。在处理测试图像时,我们的方法比R-CNN方法快24-102×,而在Pascal VOC 2007上达到了更好或相近的精度。在2014年的ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC)中,我们的方法在所有38个团队中目标检测排名第二,图像分类排名第三。本文还介绍了本次比赛的改进情况。

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