<div class="ui relaxed divided list" style="height: 500px; overflow: scroll;"> <div class="item" th:each="event : ${events}"> <img class="ui avatar image" style="width: 45px;height: 45px" th:src="${event.data.headerUrl}" > <div class="content"> <div class="ui teal header" th:text="${event.data.nickname}" style="display: inline-block;">小圳</div> <span style="display: inline-block;">回复了你的评论</span> <div class="description" th:text="${event.data.content}">点点关注不迷路</div> <a href="#"><span>博客标题</span></a> </div> </div> </div> 如何将 <span> 中的字体放大一点

您可以使用 CSS 中的 font-size 属性来放大字体，例如：

span {
  font-size: 1.2em;
}

这将使所有的 span 元素的字体大小增加到原来的 1.2 倍。您可以根据自己的需要调整字体大小。

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<div class="ui segment"> <div class="ui relaxed divided list" style="height: 500px; overflow: scroll;"> <div class="item" th:each="event : ${events}"> <img class="ui avatar image" style="width: 45px;height: 45px" th:src="${event.data.headerUrl}" > <div class="content"> <a class="header" th:text="${event.data.nickname}">小圳</a> <span>回复了你的评论</span> <div class="description" th:text="${event.data.content}">点点关注不迷路</div> </div> </div> </div> </div> 如何使 小圳 和 回复了你的评论 在一行啊

可以将小圳和回复了你的评论的标签都放在同一个div中，加上 "inline" 或 "inline-block" 的样式，如下所示：

<div class="ui segment">
  <div class="ui relaxed divided list" style="height: 500px; overflow: scroll;">
    <div class="item" th:each="event : ${events}">
      <img class="ui avatar image" style="width: 45px;height: 45px" th:src="${event.data.headerUrl}">
      <div class="content">
        <div>
          <a class="header" th:text="${event.data.nickname}" style="display: inline-block;">小圳</a>
          <span style="display: inline-block;">回复了你的评论</span>
        </div>
        <div class="description" th:text="${event.data.content}">点点关注不迷路</div>
      </div>
    </div>
  </div>
</div>

这里将小圳和回复了你的评论的标签都放在了一个div中，并将这个div的样式设置为 "display: inline-block;"，这样它们就能在同一行显示了。

new_constraint = (relaxed_A @ x <= relaxed_b)这句代码的含义

这句代码的含义是根据当前的松弛线性规划问题的解x，生成一个新的约束条件来进一步限制可行解空间。这个新的约束条件是通过计算`relaxed_A @ x <= relaxed_b`得到的，其中`@`表示矩阵乘法运算。

具体而言，`relaxed_A`是松弛线性规划问题的约束矩阵，`relaxed_b`是约束向量。通过计算矩阵乘法`relaxed_A @ x`，我们可以得到一个向量，它的每个元素都表示对应约束条件下的线性组合结果。然后，我们将这个向量与`relaxed_b`进行比较，得到一个布尔向量，其中每个元素表示对应约束条件是否满足。

最后，将这个布尔向量作为新的约束条件，将其添加到松弛线性规划问题的约束矩阵`relaxed_A`的末尾，以进一步收紧可行解空间。这样，在下一次迭代中，松弛线性规划问题将考虑这个新的约束条件，并寻找更加受限制的可行解。

希望能够清楚解释这句代码的含义，如果有更多疑问，请随时提出。