代码直接加到 用户根目录下，.vimrc 中 就可以了 先上个我的配色： if &diff hi DiffAdd cterm=bold ctermfg=12 guibg=LightBlue hi DiffDelete cterm=bold ctermfg=13 ctermbg=14 gui=bold guifg=blue guibg=LightCyan hi DiffChange cterm=bold ctermbg=green ct
前言 项目中可能用不同的字体，如果又支持国际化，不同语言设置不同字体。 获取字体名字： func showAllFonts(){ let familyNames = UIFont.familyNames var index:Int = 0 for familyName in familyNames {
在设置好样式后，可以通过代码来动态改变页面中的元素显示样式。 一个两数相除的例子，在除数输入了0则为红色报警大字体加粗显示，如果结果大于等于0则为蓝色，小于0则为绿色显示。 就像下面的样式： 第一种实现代码：（普通方式） <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head>
目录Head [Ctrl+2] Head [Ctrl+2] Bold Bold [Ctrl+B] Italic Italic [Ctrl+L] Underline [Ctrl+U] strickout Highlight Bullet Bullet Bullet \(\alpha\) \({\beta}^2\) [Ctrl+Shift+M] \[{\alpha} \] Caligraphic (\mathcal) \(\mathcal A\) (General
一、GVF Snake算法简介 分割的过程中， 图像的轮廓曲线要尽可能变得光滑。然而， Snake模型使轮廓线更加平滑的同时不能凹陷， 对初始位置的选取较为敏感， 极大的增加了模型的不确定性 。GVF Snake模型， 将梯度力扩展至整个图像中， 一方面加大了轮廓曲线的动态捕捉能力， 另一方面克服了Snake
String对象允许你处理一系列字符;它用许多辅助方法包装Javascript的字符串原始数据类型。当JavaScript在字符串原语和字符串对象之间自动转换时，可以在字符串原语上调用string对象的任何辅助方法。本文主要介绍JavaScript(JS) string.bold( ) 方法。 原文地址：JavaScript(JS) string
字体系统之字体粗细(CSS、HTML) <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <title>字体系统之字体粗细&l
1、在 Windows C:\Windows\WinSxS 目录下找到你需要的字体： 以 amd64_microsoft-windows-font-truetype 前缀的字体 2、新建一个文件夹 windowsFonts，将需要的字体放入。 3、使用 WinSCP 上传到服务器目录：/usr/share/fonts 下 4、最后在此路径执行： fc-c
[XTerm] text=00ff80 cyan(bold)=00ffff text(bold)=e9e9e9 magenta=c000c0 green=80ff00 green(bold)=3c5a38 background=042028 cyan=00c0c0 red(bold)=ff0000 yellow=c0c000 magenta(bold)=ff00ff yellow(bold)=ffff00 red=ff4500 white=c0c0c0 blue(bold)=1e90ff white(bo
[user] email = email.com name = username [credential] helper = store [alias] st = status ci = commit co = checkout br = branch lg = log -20 --graph --abbrev-commit --decorate --date=relative --format=format:'
note 2020-07-26搬运 老早以前写的，很大一部分就是摘抄课本，语言稚嫩且缺少条理,格式七拼八凑不够正式 摘要 由平行四边形面积、平行六面体体积、行列式之间的简单联系谈及盒维数、微分是线性映射、度规系数、重积分变量代换定理。夹杂一些几何直观。 引言 在笛卡尔坐标系下，由矢
原文链接：https://blog.csdn.net/fdipzone/article/details/9993961 什么是 tput？ tput 命令将通过 terminfo 数据库对您的终端会话进行初始化和操作。通过使用 tput，您可以更改几项终端功能，如移动或更改光标、更改文本属性，以及清除终端屏幕的特定区域。 什么是 terminfo 数据库
Acute Nicotine Administration Increases BOLD fMRI Signal in Brain regions involved in reward signaling and compuslive drug intake in rats (2015) Bruijnzeel A W, Alexander J C, Perez P D, et al. Acute nicotine administration increases BOLD fMRI signal in b
Association Between Nicotine Dependence Severity BOLD response to smoking cues and functional connectivit (2013) Claus E D, Blaine S K, Filbey F M, et al. Association between nicotine dependence severity, BOLD response to smoking cues, and functional conn
需求是利用echarts的饼图之环形图在内部自定义文字。如下图： const option = { title: [ { // 第一个圆环标题 text: '省市公司', // 主标题 textStyle: { // 主标题样式 color: '#333', fontWei
Noise-contrastive estimation 噪声对比估计 目录 Noise-contrastive estimation 噪声对比估计 这份简短的NCE博文是对自然语言处(四) 词向量编码 word2vec 的一个小补充或额外资料吧. 在统计中, 估计非标准化的模型参数是非常困难的,或都计算复杂度太高,或者因没有积分解析形式.
Given a string s and a list of strings dict, you need to add a closed pair of bold tag <b> and </b> to wrap the substrings in s that exist in dict. If two such substrings overlap, you need to wrap them together by only one pair of closed bold
经常在开发中，给出的 UI，会有 字重，它对应（Regular、Normal、Medium、Light …）这些值，并不能直接看到 font-weight 对应的数值。 font-weight 属性执行字体中字形的重量，这取决于黑度等级或笔划粗细。 取值范围：100 至 900，其大致符合下列通用重量名称： 100 - Thin 200 - Extra Li
<ext:Label runat="server" CssClass="red" Width="650" Text="预估试验日期不能超过当前日期15天提交！" ShowLabel="false" /> <style type="text/css"> .red span 我也不知道为什么需要加span标签
Xshell设置全局配色（转） 1、个人比较喜欢的配色： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 [XTerm] text=00ff80 cyan(bold)=00ffff text(bold)=e9e9e9 magenta=c000c0 green=80ff00 green(bold)=3c5a38 background=042028 cyan=00c0c0 red(bold)=ff0
多项式多点求值 传统做法，原理是： \[\begin{aligned} x^n &\equiv ax^{n-1}\pmod {x-a}\\ &\equiv a^2x^{n-1}\pmod {x-a}\\ &\dots\\ &\equiv a^n\pmod {x-a} \end{aligned} \]所以对于要求值的多项式 \(F(x)\) 和给定的点 \(x_1,x_2,\dots x_m\) ，我们就相当于求 \(F(x)\
Markdown # H1 ## H2 ### H3 #### H4 ##### H5 ###### H6 ### Duplicate Header ### Duplicate Header H1 H2 H3 H4 H5 H6 Duplicate Header Duplicate Header Paragraphs This is a paragraph. I am still part of the paragraph. New paragraph. This is a paragraph. I
简介 点击率估计在推荐系统和广告系统中起着至关重要的作用。随着用户行为数据的快速增长，用户兴趣模型被广泛的应用与推荐系统。用户兴趣模型专注于学习用户兴趣的意图表示。受计算和存储资源的限制，大部分的兴趣模型只能利用用户少量近期的历史行为数据，数量在几百个左右。然
关于矩阵的秩，王萼芳的书上给了一个比较简单的证明，丘维声的书上给了一个比较容易理解的证明，这里记一下复习复习，算是加深理解 方法一 引理：齐次线性方程组\(A\bold{x}=\bold{0}\)只有零解当且仅当矩阵\(A\)的行秩\(\ge\)未知数个数。 引理的证明比较简单，只需要证明初等行变换不改变
Solarized Dark暗色版 [Solarized Dark] text=839496 cyan(bold)=93a1a1 text(bold)=408080 magenta=dd3682 green=859900 green(bold)=586e75 background=042028 cyan=2aa198 red(bold)=cb4b16 yellow=b58900 magenta(bold)=6c71c4 yellow(bold)=657b83 red=808000 white=eee8d5
