小编use*_*838的帖子

我在CSS中有一个梯形形状,但问题是我还需要相同类型的梯形转动边框,第一个梯形css是这样的:

  #trapezoid1 {
    height: 0;
 width: 350px;
 border-bottom: 190px solid rgb(2, 145, 178);
 border-left: 45px solid transparent;
 border-right: 45px solid transparent;
 padding: 0 8px 0 0;
 display:block;
 position:relative;
}

但是我还需要第二梯形转动border-bottom到border-top,但是在这种情况下,文本正在被从实际梯形飞走了.

我做border-top的,而不是border-bottom把对面的梯形.

这是问题的完整显示.. jsfiddle

在下面显示的情况下替换值时,Python的行为似乎不一致(使用python 3.6.5)

    >>> emptyString = '    '
    >>> emptyString.strip().replace('','0') #produces expected results
    '0'
    >>> notEmptyString = ' 50 '
    >>> notEmptyString.strip().replace('','0') #expected '50'
    '05000'
    >>> shortString = notEmptyString.strip()
    >>> shortString  #results as expected
    '50'
    >>> shortString.replace('','0') #unexpected results - expected '50'
    '05000'

这是我想看到的:

• 如果string有一个值,只需strip()前导和尾随空格.
• 如果string为空(即"")或string只是空白字符(即""),则将其删除为""并将""替换为"0"

示例#1 ... string ="10"....然后只删除前导和尾随空格
Example#2 ... string =''....然后转换为'0'

我可以通过其他方式获得我想要的结果,但我想知道是否有人理解为什么python会产生这些结果.

我正在尝试在Mac OSX 10.11.6（El Capitan）上使用python和anaconda导入tensorflow。我已按照tensorflow.org上与anaconda进行安装有关的说明进行了以下操作：

conda create -n tensorflow pip python=3.6
source activate tensorflow
sudo -H pip3 install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-1.10.0-py3-none-any.whl

然后启动python，并输入import tensorflow，产生一个错误：

ImportError: dlopen(/anaconda3/envs/tensorflow/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/_pywrap_tensorflow_internal.so, 6): Symbol not found: _SecKeyCopyExternalRepresentation

其次是更多类似的错误，这些错误导致无法加载本地tensorflow运行时。

任何帮助将不胜感激！谢谢

导入tensorflow 1.5.0时Jupyter Notebook内核死亡

我已经阅读了很多与此相关的文章，但是他们都拥有更高版本的tensorflow，并通过降级到1.5.0解决了它。我的版本号也更高，并且按照降级建议进行操作，但是仍然存在问题。

有人知道下一步该怎么做吗？

我正在尝试在元组列表上实现最小堆。例如：

A=[('a',2),('b',1)]

我如何根据这些元组的第二个元素堆化 A ，以便将 A 堆化为[('b',1),('a',2)]？（我必须维护一个最小堆。）

tf.keras.application包含了许多著名的神经网络链接VGG，densenet，mobilenet等等。拿tf.keras.application.MobileNet为例，我所感兴趣的是，不仅是最终的输出，而且中间层的输出，我怎么可能再培训网络时得到所有这些输出。

可能有model.get_output_at(index)帮助。但是每次调用这个函数都会得到一个，DeferredTensor因为我不能同时转发数据。有方便的方法吗？

先谢谢了~