线性渐变适用于除IE8之外的所有浏览器。我添加了progid: DXImageTransform。Microsoft.gradient
...这确实给了它一些渐变,但是预期的结果不同。代码:-
div{
height:500px;width:500px;
background-size: 50px 50px;
background-color: #DDEEEE;
background-image: -webkit-linear-gradient(rgba(255, 255, 255, .2) 50%, transparent 50%, transparent);
background-image: -moz-linear-gradient(rgba(255, 255, 255, .2) 50%, transparent 50%, transparent);
background-image: -ms-linear-gradient(rgba(255, 255, 255, .2) 50%, transparent 50%, transparent);
background-image: -o-linear-gradient(rgba(255, 255, 255, .2) 50%, transparent 50%, transparent);
background-image: linear-gradient(rgba(255, 255, 255, .2) 50%, transparent 50%, transparent);
filter: progid:DXImageTransform.Microsoft.gradient( startColorstr='#ffffff', endColorstr='#DDEEEE',GradientType=0 );}
如何使这个梯度线性化?
我用来创建线性渐变的css如下所示。在IE8中也很好用。似乎和你的唯一区别是我将渐变类型设置为1(水平),而不是0(垂直),并且我使用不同的颜色。
HTML
<div></div>
css
div{width:400px;height:200px;
/*gradient background color */
background: #0071a0; /* Old browsers */
background: -moz-linear-gradient(left, #0071a0 1%, #ff0000 100%); /* FF3.6+ */
background: -webkit-gradient(linear, left top, right top, color-stop(1%,#0071a0), color-stop(100%,#ff0000)); /* Chrome,Safari4+ */
background: -webkit-linear-gradient(left, #0071a0 1%,#00a3ca 100%); /* Chrome10+,Safari5.1+ */
background: -o-linear-gradient(left, #0071a0 1%,#ff0000 100%); /* Opera 11.10+ */
background: -ms-linear-gradient(left, #0071a0 1%,#ff0000 100%); /* IE10+ */
background: linear-gradient(to right, #0071a0 1%,#ff0000 100%); /* W3C */
filter: progid:DXImageTransform.Microsoft.gradient( startColorstr='#0071a0', endColorstr='#ff0000',GradientType=1 ); /* IE6-9 */
}
http://jsfiddle.net/yAxbJ/
另一个问题是,你使用的颜色接近白色,所以渐变效果不太明显。试着换一个更明显的起始颜色,比如#ff000,看看渐变是否真的首先起作用。此外,你有一个重复的背景颜色值。
我试图实现梯度下降的线性回归,如本文(https://towardsdatascience.com/linear-regression-using-gradient-descent-97a6c8700931)所述。我已经严格遵循了实现,但是经过几次迭代后,我的结果会溢出。我试图得到这个结果大约: y=-0.02x 8499.6。 代码: 在这里,它可以在围棋场上工作:https://play.go
我有麻烦使用Numpy来并行化下面的循环(get_new_weights)。我update_weights第一次尝试df_dm,重量完全错了。第二次尝试df_dm时,我的体重超过了最佳体重。 注-偏差为单个数字,权重为单个数字(单变量线性回归),X为形状(442,1),y为形状(442,1)。还要注意的是,更新我的偏差项在更新权重中非常有效——它只是更新我遇到麻烦的权重。
我试图在java中实现线性回归。我的假设是θ0θ1*x[i]。我试图计算θ0和θ1的值,使成本函数最小。我正在用梯度下降来找出值- 在 在收敛之前,这种重复是什么?我知道这是局部最小值,但我应该在while循环中输入的确切代码是什么? 我对机器学习非常陌生,刚开始编写基本的算法以获得更好的理解。任何帮助都将不胜感激。
我试图在MatLab中实现一个函数,该函数使用牛顿法计算最佳线性回归。然而,我陷入了一个问题。我不知道如何求二阶导数。所以我不能实施它。这是我的密码。 谢谢你的帮助。 编辑:: 我用一些纸和笔解决了这个问题。你所需要的只是一些微积分和矩阵运算。我找到了二阶导数,它现在正在工作。我正在为感兴趣的人分享我的工作代码。
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