CSS（四）属性
颜色表示方法rgb或rgbargb(0到255或0%到100%)代表红绿蓝三个颜色深度，a(0到1或0%到100%)代表不透明度(0代表完全透明)。我更喜欢直接数字表示而不是百分比。
123456#id1 { color: rgb(255,37,90);}#id2 { color: rgba(100,30,90,0.5);}
16进制这是我比较喜欢的表示方法，格式为#rrggbbaa，rr,gg,bb分别代表红绿蓝的颜色深度，aa代表不透明度，其范围都是00~ff的16进制数。最后的aa位置可以不写，默认是完全不透明。
123456#id1 &#
HuggingFace实战——处理中文情感分类
友情提示：由于HuggingFace社区触犯了天朝的某些法律，有关HuggingFace系列的内容中，提到“冲浪板”就指科学上网，需要借助国外旅游工具。
任务简介情感分类问题属于是自然语言处理中的”Hello World”，目的就是对一段话的情感进行分类。最简单的就是二分类，包含了积极和消极两种情感。
数据集在本次任务中使用的数据集为ChnSentiCorp数据集。数据集包含了9600条训练集、1200条测试集、1200条验证集。每条数据包含了两个属性，分别是text和label。其中text是一段中文文本，代表一段评价，label是0或1的数字标签，分别代表了消极和积极。
那么，该怎样获取这
HuggingFace管道工具
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管道工具管道工具是指已经训练成熟的模型，即使照搬过来不做任何处理也能发挥很好的效果。不过要注意，第一次使用管道工具需要加载，后续使用时，即便本地已经保存，依然需要冲浪板。
使用管道工具文本分类123456from transformers import pipelineclassifier = pipeline('sentiment-analysis')result = classifier('I hate yo
HuggingFace数据集工具
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数据集的加载和保存在线加载数据集该操作需要冲浪板。
12345from datasets import load_dataset#加载glue数据集dataset = load_dataset(path='glue',name='sst2',split='train')#path是数据集名字，name指定数据集子集，split指定加载部分。dataset
1234Dataset(&
HuggingFace编码工具
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加载编码工具下面这段代码加载了一个名为”bert-base-chinese”的中文编码工具。
123456from transformers import BertTokenizertokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(pretrained_model_name_or_path='bert-base-chinese', #工具名称。cache_dir=None,
CSS（三）伪类、伪元素选择器
伪类选择器种类最多最复杂的选择器。
动态伪类:link表示未被访问的状态。:visited表示已被访问过。:hover表示鼠标悬浮在该元素上。:active表示元素激活状态。:focus表示获取焦点。
12345678910111213141516a:link { color: orange;}a:visited { color: red;}a:hover { color: green;}a:active { color: pink;}input:focus { color: orange;
CSS（二）复合选择器
集合选择器交集选择器选择同时符合多个条件的元素。直接排列就代表且的意思。
1234/*选中标签为p并且类名为class_value1和class_value2的元素*/p.class_value1.class2_value2 { color: red;}
为什么能直接排列？首先如果有标签名那么标签名必须写在第一位，其余后面的不管是类值还是id值，都带有天然的分隔’.’或者’#’。而且后面不会再跟其他标签，因为一个标签就是一个标签，不可能还含有另一个标签。
并集选择器选择满足选择器条件中任意一条的元素。‘,’就代表或的意思。
123456/*选择标签为p，类名为class_
CSS（一）样式与基本选择器
CSS的编写位置行内样式直接添加在标签的属性内。
12345678910<!DOCTYPE html><html lang="zh-CN"> <head> <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=utf-8" /> <title>行内样式</title> </head> <body> <h1 style="color:re
数据预处理方法
首先，最重要的一点，所有的数据(不管是表格、图像、文本)都要转化成张量。
经典数据集这里的经典数据集是指可以直接用pytorch中的torchvision下载和直接使用的数据集，如MNIST,CIFAR。这些数据这些数据都可以直接用torch.utils.data.DataLoader加载。
12345678910import torchimport torchvisionfrom torch.utils import datafrom torchvision import transformstrans = transforms.ToTensor() #在导入数据时直接转为张量。mnis
神经网络实战项目——MNIST手写数字识别
数据集数据集介绍MNIST是一个手写数字的数据集，专门用于进行深度学习训练，属于是深度学习中的”Hello World”，已经算是经典中的经典。其中有60000个训练集和10000个测试集，每个数据包含了28×28的灰度图像和对应的标签0~9。
获取数据集12345678import torchvisionfrom torchvision import transformstrans = transforms.ToTensor() #将图像数据直接转为张量。#root指定数据路径，train指定训练集或测试集，transform指定转换格式，download表示是否需要下载，下载一次就可以了
