用go写一个网页，并在网页中画出一颗会发亮的圣诞树
时间: 2023-01-12 10:24:47 浏览: 76
在 Go 中编写网页的方法可能有很多种，但其中一种常见的方式是使用 net/http 包。
首先，需要设置一个 HTTP 服务器并为其注册处理程序，然后在处理程序中编写代码来生成和发送 HTML 响应。
例如，下面是一个简单的程序，它在浏览器中显示一个会发亮的圣诞树：
```go
package main
import (
"fmt"
"net/http"
)
func main() {
http.HandleFunc("/", func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
// 将 HTML 响应写入 w
fmt.Fprint(w, `
<html>
<head>
<style>
/* 设置圣诞树的样式 */
.tree {
width: 200px;
height: 300px;
background-color: green;
position: relative;
}
.star {
width: 50px;
height: 50px;
background-color: yellow;
border-radius: 50%;
position: absolute;
top: 0;
left: 75px;
}
.lights {
width: 100%;
height: 100%;
background: linear-gradient(
to bottom,
rgba(255, 255, 0, 0),
rgba(255, 255, 0, 0.2) 40%,
rgba(255, 255, 0, 0.4) 60%,
rgba(255, 255, 0, 0.6) 80%,
rgba(255, 255, 0, 0.8)
);
animation: shine 5s infinite;
}
@keyframes shine {
0% {
background: linear-gradient(
to bottom,
rgba(255, 255, 0, 0),
rgba(255, 255, 0, 0.2) 40%,
rgba(255, 255, 0, 0.4) 60%,
rgba(255, 255, 0, 0.6) 80%,
rgba(255, 255, 0, 0.8)
);
}
50% {
background: linear-gradient(
to bottom,
rgba(255, 255, 0, 0.8),
rgba(255, 255, 0, 0.6) 20
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：YOLO目标检测算法的挑战与机遇：数据质量、计算资源与算法优化，探索未来发展方向
# 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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