1、clip-path属性

学习CSS是构建好看网页的一种方式。但是，在学习过程中，我们倾向于（大部分时间）限制自己，一遍又一遍地使用相同的属性。毕竟，我们是一种习惯性的动物，我们会使用自己习惯且熟悉的东西。

因此，在这篇文章中，向你介绍7个 比较少见且好用的 CSS 属性，希望对你有所帮助。

1. vertical-align

CSS 的属性 vertical-align 用来指定行内元素（inline）或表格单元格（table-cell）元素的垂直对齐方式。

双击文本不选中文本

在css中加： user-select:none;

本文介绍了用于在 3D 环境中实现碰撞检测的不同包围体技术。 后续文章将介绍特定 3D 库中的实现。

NSDT工具推荐： Three.js AI纹理开发包 - YOLO合成数据生成器 - GLTF/GLB在线编辑 - 3D模型格式在线转换 - 可编程3D场景编辑器 - REVIT导出3D模型插件 - 3D模型语义搜索引擎 - Three.js虚拟轴心开发包

Arm 公司的首席软件工程师 Sandeep Mistry 为我们展示了一种全新的巧妙方法： 在 Raspberry Pi Pico 2 上如何将音频噪音抑制应用于麦克风输入。

机器学习（ML）技术彻底改变了许多软件应用程序的开发方式。应用程序开发人员现在可以为所需系统整理包含大量输入和输出示例的数据集，然后使用这些数据集来训练 ML 模型。在训练过程中，ML 模型从输入和输出中学习模式。训练好的模型会被部署到设备上，这些设备会对来自真实世界的输入进行推理，并使用 ML 模型的预测输出来执行一个或多个操作。

我们在处理真实世界机器学习数据集时遇到的主要挑战之一是数据的比例不平衡。欺诈检测是这类数据的最好例子。在本文中，我们将使用kaggle中的信用卡欺诈检测数据集（www.kaggle.com/mlg-ulb/creditcardfraud）。

在全部数据中，欺诈事件不到1%。这种具有相当少的来自特定类的实例的数据称为不平衡数据。

采样技术

过采样

对少数类(数据集中实例较少的类)的数据进行复制，以增加少数类的比例。这种技术的一个主要问题是过度拟合。

介绍可应用于Tensorflow代码的VeriTensor代码方法，以使调试更加有效。

Tensorflow代码很难调试。 我以前花了数周时间调试代码。 更糟糕的是，在大多数情况下，我不知道如何进行-我可以看到我的代码没有训练好，但是我不知道是因为该模型无法学习，或者是由于实现存在错误。 如果是后者，错误在哪里？

这是许多机器学习从业者面临的挫败感。 本文介绍了我设计用来调试Tensorflow代码的VeriTensor方法。 VeriTensor基于"Design by Contract"方法。 它包括三种技术。 这种方法将我的调试时间从数周缩短至数小时，提高了90％以上。 更好的是，在完成调试后，我知道代码中没有错误。 真是太好了！

你好，这是Bing。根据网络搜索结果123，要在监控区识别人正在吸烟的行为，需要用到以下几个步骤：

• 首先检测场景中的人，然后将检测到的人截取出来分别送入姿态检测模块和烟头检测模块。
• 随后对手、嘴唇、烟的位置关系进行判断，确定是否正在抽烟。