前言 本文主要整理了一些最近遇到的前端面试题，方便大家在面试前有所准备，文中给出了详细的解答，下面话不多说了，来看看详细的介绍吧。 1、标签属性中title和alt的区别 答: title是设置鼠标移动到图片上时显示的内容，而alt是用于当图片没有正常显示时出现的提示文字，另外alt还用于在seo中针对图片的优化说明. 2、隐藏元素的几种方法 答:      1.display:none;      2.visibility:hidden;      3.opacity:0;      4.position:absolute;         left:-10000px; 3、Ja

1、固定一个 ，设定较小的 2、选定好带宽以后，逐步调高 3、在

布线是PCB设计过程中技巧细、限定的，即使布了十几年布线的工程师也往往觉得自己不会布线，因为看到了形形色色的问题，知道了这根线布了出去就会导致什么恶果，所以，就变的不知道怎么布了。但是高手还是有的，他们有着很理性的知识，同时又带着一些自我创作的情感去布线，布出来的线就颇为美观有艺术感。     下面是一些好的布线技巧和要领：     首先，先对做个基础介绍，PCB的层数可以分为单层，双层和多层的，单层现在基本淘汰了。双层板现在音响系统中用的挺多，一般是作为功放粗狂型的板子，多层板就是指4层及4层以上的板，对于元器件的密度要求不高的一般来讲4层就足够了。从过孔的角度可以分成通孔，盲孔，和埋孔

topModel：来自Google的Github公共数据集的一些简短主题建模

对Unity项目进行性能优化的一些总结 流程： 1.(如果项目较大，资源文件较多)下载Unity官方AssetChecker进行检测 2.针对1的结果先对资源文件进行优化(音频、模型、贴图)

自然语言处理 我在这里分享了我在IE Univesity的自然语言处理课程中使用的一些代码。 我也分享我所做的项目。 1.计算歌曲的词汇多样性 我遇到一篇文章，讨论一些音乐家在其职业生涯中的整体词汇。 因此，我想将清单上前3位歌手和最后2位歌手的歌曲与我们在课堂上看到的3首歌曲进行比较。 排在首位的是Eminem（毫不奇怪），他的100首最慢的歌曲中使用了大约8,800个单词。 然后是Jay Z（6,900字）和Tupac Shakur（6,600字）。 排在最末的是Spice Girls和Bruno Mars（大约1500个单词）。 我尝试选择看起来在词汇上更加多样化的歌曲，并且与预期的一样，结果表明两组之间的差异很大，而且与我们看到的三首歌曲相比，差异也很大。 （可以在文件1_Lexical_Diversity中找到该代码） 2.分类模型：真实与否？ NLP与灾难鸣叫 我们获得了将近1

OCR 框 Tesseract 培训“盒装”。 只需上传一些字体并运行它！ 用法 将字体（目前仅支持 TTF）放入/opt/ocrbox/fonts 从/opt/ocrbox目录运行bin/train 新的语言文件将安装到/opt/tessdata并留在/opt/ocrbox 使用bin/clean重置一切（建议在更改训练集时使用） 训练步骤 bin/train执行以下操作： 读取字体列表 在每个上运行text2image以生成 tif/box 文件 在每个 tif/box 对上训练 Tesseract 为所有框生成 unicharset 文件 运行实际训练 语言 bin/train脚本默认为eng作为语言 - 您可以通过编辑文件顶部的变量来更改它。 字体名称 大多数字体似乎采用FontFamilyName-VariantBits格式，但有些不是！ 我们实际上使用了一个合适的 T

ply las pcd等一些常见的基本点云文件格式的读写方法。 有详细的python和C++代码实现，希望和大家一起学习。

一些开发用的比较老的软件软盘版本 BC3.1 VB3.0 Win3.1 汉字系统等等

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