css Moudle

CSS Module 是一种用于解决 CSS 样式命名冲突的解决方案。它通过将 CSS 文件中的类名进行模块化处理，从而避免全局命名空间的冲突问题。

使用 CSS Module 可以将 CSS 文件中的类名转换为局部作用域，每个类名都会被赋予一个唯一的标识符。这样，在不同的模块中使用相同的类名也不会造成样式冲突。

CSS Module 使用起来很简单，只需将 CSS 文件的后缀名改为 `.module.css` 或 `.module.scss`，然后在 JavaScript/TypeScript 文件中通过 import 引入，并使用引入的对象来引用样式。例如：

import styles from './styles.module.css';

// 使用样式
element.classList.add(styles.className);

相关问题

pandas moudle

Pandas是一种开源数据分析工具，它提供了一个易于使用的数据结构和数据分析工具。Pandas是基于NumPy的，因此可以与NumPy很好地集成。Pandas最常用的数据结构是Series和DataFrame。

Series是一种一维标记数组，可以保存任何数据类型（整数，字符串，浮点数，Python对象等）。Series可以通过标签进行索引，并且可以进行基本的算术运算。

DataFrame是一种二维标记数据结构，类似于电子表格或SQL表。它包含行和列，并且可以使用不同的数据类型（整数，字符串，浮点数，Python对象等）填充。DataFrame可以从多个Series对象构建而成，每个Series对象都表示DataFrame的一列。

除了这些基本的数据结构，Pandas还提供了各种功能，例如：

1. 数据清洗和处理：例如去除重复项、处理缺失值等。
2. 数据筛选和切片：例如按条件筛选数据、根据标签或位置切片等。
3. 数据分组和聚合：例如按某些条件分组、计算分组统计量等。
4. 数据合并和连接：例如将多个数据集合并为一个、按键连接多个数据集等。

torch Moudle

torch.nn中的nn.Module是一个重要的类，用于构建神经网络模型。它提供了模块化的接口，使得神经网络的构造更加简单和灵活。nn.Module的设计使得我们可以轻松地定义神经网络的结构和参数，并实现前向传播函数。

在使用nn.Module时，我们可以直接继承nn.Module类来扩展我们的模型构造灵活性。通过继承nn.Module类，我们可以自定义模型的结构，并在构造函数中定义模型的参数和层。然后，我们可以在forward函数中实现模型的前向计算过程。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [torch.nn.Module模块简单介绍](https://blog.csdn.net/allan2222/article/details/109994420)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [torch学习 (十二)：简单与复杂模型构造 (Module、Sequential、ModuleList、ModuleDict以及嵌套)](https://blog.csdn.net/weixin_44575152/article/details/111085736)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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