mat-table中设置.mat-cell.mat-column-name无效

在mat-table中设置.mat-cell.mat-column-name无效可能有以下原因：

1. 检查mat-table中的列定义是否正确。确保每个列都有一个名字，例如：

   <ng-container matColumnDef="name">
     <th mat-header-cell *matHeaderCellDef> Name </th>
     <td mat-cell *matCellDef="let element"> {{element.name}} </td>
   </ng-container>

2. 确保在CSS中正确设置.mat-cell.mat-column-name的样式。例如：

   .mat-cell.mat-column-name {
     color: red;
   }

3. 确保在表格中使用的版本与您正在使用的版本兼容。如果您正在使用旧版本的Angular Material，请尝试升级到最新版本。

如果仍然无法解决问题，请提供更多的代码和错误信息，以便我更好地帮助您。

相关问题

mat-table修改列宽

要修改mat-table中列的宽度，可以使用CSS属性`flex`。具体步骤如下：

1. 在HTML中，对应列的mat-header-cell元素和mat-cell元素中添加一个class，例如`custom-column`：

<ng-container matColumnDef="name">
  <th mat-header-cell *matHeaderCellDef class="custom-column"> Name </th>
  <td mat-cell *matCellDef="let element" class="custom-column"> {{element.name}} </td>
</ng-container>

2. 在CSS中添加以下代码，将`custom-column`类的flex属性设为所需的宽度，例如200px：

.custom-column {
  flex: 0 0 200px;
  max-width: 200px;
}

这将使所有使用`custom-column`类的列的宽度都为200px。如果只想修改单个列的宽度，可以为该列的`mat-header-cell`和`mat-cell`元素分别添加不同的class，然后在CSS中分别设置宽度。

注意：mat-table是基于flexbox的布局，因此在修改列宽度时应注意其他列的大小和位置，以避免布局问题。

imagenet-vgg-verydeep-19.mat下载

### 回答1：
Imagenet-vgg-verydeep-19.mat是一个预训练的深度神经网络模型文件，包含了一个19层的卷积神经网络（CNN）模型，在计算机视觉领域中非常有用。它被称为VGG-19，因为它由两个重复的卷积层阶段组成，每个阶段包含了4个卷积层和2个池化层，加上3个全连接层。此模型是由牛津大学计算机科学系Visual Geometry Group团队开发的，用于2014年ImageNet图像分类竞赛中取得了第二名的成绩。

下载Imagenet-vgg-verydeep-19.mat模型文件可以方便地使用它进行迁移学习和特征提取，将已经训练好的模型用于类似的计算机视觉任务，例如图像分类、物体检测、图像分割等。在许多研究领域，它已经成为使用深度学习进行计算机视觉最常使用的模型之一。

需要注意的是，Imagenet-vgg-verydeep-19.mat是一个很大的文件（约几百MB），下载它可能需要一些耐心和时间，特别是在网络环境较为缓慢的情况下。此外，该模型是使用MATLAB语言编写的，因此如果你想在其他编程语言中使用该模型，需要进行一些额外的工作来将其转化为其他语言所能识别的格式。

### 回答2：
imagenet-vgg-verydeep-19.mat是一个神经网络模型，它是基于VGG网络架构的一个深度神经网络。它是在2014年ILSVRC比赛中，由Visual Geometry Group (VGG)的研究人员提出的一种高效的CNN模型，该模型在“image classification”（图像分类）任务上的表现相当惊人，打破了当时的记录。它在准确性和速度方面表现出色，因此它得到了广泛的应用，成为深度学习领域的研究者和开发者们常用的模型之一。

imagenet-vgg-verydeep-19.mat是该模型的一个预训练权重文件，其中包含了30多万个图像的标识符和与之相应的特征描述符。这些权重可用于快速训练您自己的图片分类器或其他深度学习任务，这比从头开始训练一个完整的神经网络要快得多。您也可以使用这些权重来对一些图像进行分类，并使用它们的特征描述符来进行特征提取和图像检索。

如果您想要使用imagenet-vgg-verydeep-19.mat文件，您需要先下载它并存储到您的本地计算机中。在MATLAB中，您可以使用以下命令来下载该文件：

urlwrite('http://www.vlfeat.org/matconvnet/models/imagenet-vgg-verydeep-19.mat', 'imagenet-vgg-verydeep-19.mat');

下载完成后，您可以将其导入到MATLAB环境中，使用它进行图像分类和特征提取。该文件的大小约为500MB，因此请确保您的计算机具有足够的存储空间和足够的RAM来使用它。

### 回答3：
Imagenet-vgg-verydeep-19.mat是一个预训练的深度神经网络的模型文件，可以用来在计算机视觉领域进行图像分类、目标检测等诸多任务。该模型主要基于VGG网络结构，是一种具有较好性能和广泛应用的深度卷积神经网络。

下载Imagenet-vgg-verydeep-19.mat文件可以帮助研究人员或开发人员更快地开发和实现计算机视觉的应用程序。在某些应用场景下，为了实现对图像的识别或分类，需要大量的数据和计算资源。使用预训练的模型可以节省很多时间和计算资源，同时也可以提高模型的准确度。

目前，Imagenet-vgg-verydeep-19.mat模型已经被广泛应用于图像分类、目标检测和语义分割等领域。可以作为图像识别算法的基础模型，进行相应的改进和优化，从而得到更高的精度和更好的效果。

需要注意的是，使用Imagenet-vgg-verydeep-19.mat文件时，需要具备一定的深度学习算法和编程技能，否则很难实现相关应用。同时，也需要具备一定的数据处理能力，针对不同的应用场景，对数据进行适当的预处理和增强，才能得到更优的模型效果。