html滚动广告栏代码
时间: 2023-11-02 21:06:39 浏览: 46
以下是一个简单的HTML滚动广告栏代码示例：
```html
<div class="scrolling-ad">
<marquee behavior="scroll" direction="left">
<span>这里是广告内容1</span>
<span>这里是广告内容2</span>
<span>这里是广告内容3</span>
<span>这里是广告内容4</span>
</marquee>
</div>
```
CSS样式可以根据需要进行自定义，例如：
```css
.scrolling-ad {
overflow: hidden;
}
.scrolling-ad marquee {
height: 30px;
line-height: 30px;
font-size: 18px;
color: #fff;
background-color: #000;
padding: 0 10px;
}
```
此代码将创建一个黑色背景的滚动广告栏，其中包括四个广告内容。将`behavior`属性设置为`scroll`，将`direction`属性设置为`left`可使广告自动向左滚动。`<span>`标签用于包装每条广告内容，并使用CSS样式进行格式化。
相关问题
html水平导航栏代码
下面是一个简单的HTML水平导航栏代码，包括HTML和CSS部分：
HTML部分：
```
<div id="nav">
<a href="#">首页</a>
<a href="#">新闻</a>
<a href="#">产品</a>
<a href="#">关于我们</a>
<a href="#">联系我们</a>
</div>
```
CSS部分：
```
#nav {
background-color: #f2f2f2;
overflow: hidden;
}
#nav a {
float: left;
display: block;
color: #666;
text-align: center;
padding: 14px 16px;
text-decoration: none;
font-size: 17px;
}
#nav a:hover {
background-color: #ddd;
color: black;
}
```
这个导航栏的HTML部分包含一个`<div>`元素，其中包含多个`<a>`元素，每个`<a>`元素代表一个导航链接。CSS部分设置了导航栏的样式，包括背景颜色、链接的浮动、颜色、对齐方式、内边距、字体大小等。当鼠标悬停在链接上时，链接的背景颜色和文字颜色会发生变化。
html 底部导航栏代码
下面是一个简单的 HTML 底部导航栏代码示例：
```html
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<style>
/* 样式可以根据需求进行修改 */
.footer {
background-color: #f8f8f8;
padding: 20px;
text-align: center;
}
.footer a {
color: #555;
text-decoration: none;
margin: 0 10px;
}
</style>
</head>
<body>
<!-- 页面内容 -->
<!-- 底部导航栏 -->
<div class="footer">
<a href="#">首页</a>
<a href="#">关于我们</a>
<a href="#">产品</a>
<a href="#">联系我们</a>
</div>
</body>
</html>
```
你可以根据需要修改 `.footer` 和 `.footer a` 的样式，以适应你的网站设计。
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# 1. YOLO目标检测算法简介
YOLO（You Only Look Once）是一种
def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal
好的，根据上面的目标函数，我们可以推导出其对应的梯度向量函数，如下所示：
def gradient(x, y, beta):
"""
Compute gradient of the logistic regression loss function
:param beta: model parameter vector
:param x: feature matrix
:param y: label vector
:return: gradient vector
"""
n = x.shape[0]
pred = 1 /
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