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Devrama Slider 是個圖象滑塊,帶有很多非常有趣的特征。
它不僅撐持圖象還支持HTML 內容。響應式利便CSS3 轉換轉換結果進度條高級的預加載和延遲加載CSS 自界說用戶可以定義導航或者控制器
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記得筆者曾經寫過一篇「用 JavaScript 來做偽浮水印」,那時是用 JavaScript 來寫的,得顛末較量爭論才能把版權宣告的圖片放在右下角。目前筆者把全部結果用 jQuery 來改寫,並把本來要較量爭論的版權宣佈圖片位置換成 background-position 的體例來控制,這樣想放那就只要設定一下就行了。
我們的 HTML 就是很單純的圖片而已:
檢視原始碼 HTML
網頁設計
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資料庫常常是有看沒有懂
圖解秒懂SQL說話 網頁設計
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影片
VIDEO
伺服馬達接線圖
黃線 接 GPIO27 、 紅線 接 5V 、 黑線 接 GND
ESP32 電力只能鞭策一個馬達,如果要鞭策兩個馬達就要外接電源了
程式碼
#include <Servo.h>
Servo myservo; // 成立伺服馬達節制
// 伺服馬達的毗連 GPIO
static const int servoPin = 27;
int pos = 0;
void setup() {
// put your setup code here, to run once:
myservo.attach(servoPin); // 將伺服馬達毗鄰的GPIO pin毗鄰伺服物件
Serial.begin(115200);//序列阜連線速度
}
void loop() {
// put your main code here, to run repeatedly:
if(Serial.available()){ //
int num = Serial.parseInt(); // case 前置 num(數字鍵)
switch(num) { //
case 1 : //1~9
for(pos = 0; pos < 180; pos += 1) // 一度一度由 0 度扭轉到 180 度
myservo.write(pos);
delay(200);
break;
case 2 : // 1~9
for(pos = 180; pos>=1; pos-=1) // 一度一度由 180 度扭轉到 0 度
myservo.write(pos);
delay(200);
break;
}
}
}
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指定背景圖片大小
background-size:bg-size , bg-size
bg-size = auto | length | percentage | cover | contain
預設值為auto ,即後臺圖片原始長寬。
length 指定圖片具體巨細的數值,不答應負值。
percentage 以佈景圖所在元素的百分比指定背景圖大小,不答應負值。
length 與percentage 可設定2數值,也可只設定1個數值,當只設定一個數值,另外一個數值(高)預設值為auto ,此時高度以靠山圖原始寬高比例,主動縮放。
cover 首要用於背景圖小於地點的內容,而後臺圖又不合適利用repeat,此時就可以採用cover的體例,使配景圖放大至內容的大小 ,但此方式輕易使後臺圖因放大而失真 。
contain 與cover正好相反,首要用於背景圖大於所在內容,但卻需要將後臺圖完全顯現,此時便可採用contain的方式,使配景圖縮小至內容的巨細 。
結果呈現 為了讓出現效果有較著的區別,範例中的屬性預設為:
width:300px;height:200px;border:1px solid #CCC;background:#FFFFFF url(bg.jpg) no-repeat left top;
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假如編譯直行時呈現以下訊息,就是電腦與 Arduino 板子沒法溝通
avrdude: stk500_getsync() attempt 10 of 10: not in sync: resp=0x9f
1.USB 有沒有毗連。(看 Arduino 板子上的燈有無亮就能夠確認這點)
2.有無設定 Arduino 的驅動程式。
3.Arduino Board 的板型是否准確 (選擇 Arduino IDE 功能表中的 Tool/Board 確認板型)
4.COM port 設定是否准確。
選擇 Arduino IDE 功能表中的 Tool/Serial port 確認 port
您可以用裝置經管員看看 (Windows 當選 裝配經管員/連接埠/),由於我的 Arduino-UNO 用 USB 摹擬為 COM11,是以我在 Tool/Serial port 必需選擇 COM11
5.最後是PROCESSOR是不是選取准確
文章出處:網頁設計 ,網站架設 ,網路行銷,網頁優化,SEO - NetYea 網頁設計
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先到 pytorch 官網 對應一下CUDA版本及指令
我的環境是:
Python 3.10
Nvidia driver 522.25
Cuda 11.7
Conda
Cudnn 8.7
安裝方式可參閱此篇文章 :Win10用 Anaconda 建 3070系列的 Tensorflow 深度進修情況
先下載CUDA 11.7 載點
下載安裝好今後,把CUDNN 三個目次COPY到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7下
到PyCharm 終端機下指令 先建一個虛擬情況
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