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    Web前端学习 第2章 网页重构16 grid布局

    grid布局为二维布局,同时需要兼顾行与列的布局,可以使用gird布局。 如果不考虑兼容问题,flex布局和grid布局可以很好地替代浮动布局。...grid布局基本概念 grid容器的水平区域成为行(row),垂直区域成为列(column),行与列之间的较差与是单元格(cell),划分网格的线成为网格线(gird line),了解了这些基本概念之后...二、grid容器 设置gird容器 通过下面代码可以将一个容器设置成为一个grid容器。...grid-template-columns属性与grid-template-rows属性 grid-template-columns可以设置gird容器中的项目有多少列,并指定列的宽度,实例代码如下所示...gird-template-rows属性可以设置gird容器中的项目有多少行,并指定行的宽度,实例代码如下所示: .container{ display:grid; grid-template-columns

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    AI部署篇 | CUDA学习笔记1:向量相加与GPU优化(附CUDA C代码)

    Thread两层组织结构如下图所示,这是一个 Gird 和 Block 均为2-dim的线程组织。...因此 Gird 和 Block 可以灵活地定义为1-dim,2-dim以及3-dim结构,对于图中结构(主要水平方向为 x 轴),定义的 Gird 和 Block 如下所示,kernel在调用时也必须通过执行配置...当一个kernel被执行时,它的 Gird 中的线程块被分配到SM上,一个线程块只能在一个SM上被调度。SM一般可以调度多个线程块,这要看SM本身的能力。...那么有可能一个 kernel 的各个线程块被分配多个SM,所以 Gird 只是逻辑层,而SM才是执行的物理层。...总之,就是 Gird 和 Block 只是逻辑划分,一个 kernel 的所有线程其实在物理层是不一定同时并发的。

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    《大话机器学习算法》决策树—实战项目

    ['balanced', None] } sklearn中提供了网格搜索的方法,供我们寻找最优参数 在搜索过程中,我们设置了5折交叉验证,以保证预测结果的稳定性 """通过网格搜索寻找最优参数""" gird_clf...= GridSearchCV(DecisionTreeClassifier(), parameters, cv=5, return_train_score=True) # 模型训练 gird_clf.fit...(X, y) # 结果预测 pred_labels = gird_clf.predict(test_data.drop(['PassengerId'], axis=1)) 在进行调参之后,模型的准确率提高了...那就可以直接去进行预测了 [文章首发:公众号『知秋小一』] 不要忘了决策树最大的优点:可视化 我们通过graphviz 进行结果的可视化显示 # 将dot结果进行可视化 tree.export_graphviz(gird_clf.best_estimator

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