在使用justify-content:space-between布局时,针对最后一行元素使用 justify-self: start;没有效果,查了下css3 flexbox 还未支持。 那么如何实现最后一行左对呢? 现有的几个方案 使用标签元素补全缺的item 使用grid 使用伪类 伪类的情况,如果最后一个元素是满的,会有占位,grid会有兼容问题,又不想新增标签。 每一行固定列数的情况实现左对方案 由于每一列的数目都是固定的,因此,我们可以计算出最后一个元素的margin-right值保证完全左对。 假设每一行只有3列元素,那么当最后一个元素是第二列(即li
2021-06-09 15:55:34 57KB ace bet c
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2021-06-09 09:03:43 1.73MB 行业
realsense-D435 连续保存对后的彩色图和深度图 并输出CPU时间方便与其他设备校准 写成了类的形式 并且包含了标准cmakelist
2021-06-08 22:00:35 85.62MB D435 对齐标定
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在串行数据传输中,数据接收端需要一些特定的信息来恢复出正确的字边界,以确定串行码流中哪些比特属于原始并行数据里的同一时钟节拍里的数据,这一处理过程称为字对(Word Aligner)。一些标准的协议会定义特殊的码型(常见的码型如8B/10B编码中的K28.5)用于字对处理。另一些带源同步时钟的LVDS接口,通常会利用低频的源同步时钟来携带字对信息,用于接收端的正确恢复。FPGA对上述两种方案都可以进行正确处理。那么,如何FPGA中利用低频源同步时钟实现低压差分信号(LVDS)接收字对呢?
2021-06-08 10:34:30 260KB LVDS 串转并 字对齐
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2021-06-08 09:02:52 1.46MB 行业
学习SLAM-为什么要用次坐标,次坐标使用讲解,内含自动驾驶完整学习资料
2021-06-07 14:01:41 1012KB 自动驾驶 无人驾驶 SLAM 齐次坐标
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学习SLAM-用四元数插值来对IMU和图像帧,内含自动驾驶完整学习资料
2021-06-07 14:01:40 1.42MB 自动驾驶 无人驾驶 四元数 IMU
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20210604-广发证券-新能源汽车行业专题之三:量价升,磷酸铁锂前驱体迈入景气拐点.pdf
2021-06-07 09:03:00 1.72MB 行业
对ExpW数据集进行了人脸的提取、人脸的对。用作表情识别数据集是个相对不错的选择,在我的博客《表情识别/情绪识别:ExpW表情数据集》中有详细的说明。
2021-06-04 20:33:24 485.41MB ExpW 表情数据集 提取人脸 人脸对齐
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