Невозможно отучить людей изучать самые ненужные предметы.
Введение в CSS
Преимущества стилей
Добавления стилей
Типы носителей
Базовый синтаксис
Значения стилевых свойств
Селекторы тегов
Классы
CSS3
    
    
Надо знать обо всем понемножку, но все о немногом.
Идентификаторы
Контекстные селекторы
Соседние селекторы
    
Дочерние селекторы
    
Селекторы атрибутов
 
Универсальный селектор
    
Псевдоклассы
  
Псевдоэлементы
    
Кто умеет, тот делает. Кто не умеет, тот учит. Кто не умеет учить - становится деканом. (Т. Мартин)
Группирование
Наследование
Каскадирование
Валидация
Идентификаторы и классы
Написание эффективного кода
    
Вёрстка
Изображения
Текст
Цвет
Линии и рамки
Углы
   
Списки
                                          
Ссылки
                                          
Дизайны сайтов
    
Формы
  
Таблицы
    
CSS3
                                         
HTML5
                                       
									Блог для вебмастеров
									Новости мира Интернет
                                    Сайтостроение
    
									Ремонт и советы
	
                                    Все новости
                                        
									
                                    Справочник от А до Я
    
									HTML, CSS, JavaScript
									
									
									Афоризмы о учёбе
									Статьи об афоризмах
									Все Афоризмы
									
									
| Помогли мы вам | 
Компания JetBrains анонсировала бета-версию приложения Datalore, созданного для анализа данных на Python.
Datalore имеет сразу ряд преимуществ перед известными опенсорсными решениями для задач машинного обучения (к примеру, Jupiter Notebook): все необходимые инструменты data science здесь доступны сразу «из коробки», а умный редактор кода на Python облегчает процесс анализа данных. Ниже перечислим некоторые из основных особенностей Datalore.
Как и все продукты JetBrains, Datalore оснащен умным редактором, который облегчает рабочий процесс автодополнениями, подсветкой синтаксиса, инспекциями, а также подсказками и автогенерацией релевантного кода по нажатию одной кнопки.
Кроме того, присутствует поддержка инкрементальных вычислений, что позволяет не перезапускать весь воркбук с нуля, в том случае, если пользователь просто заменил одну строку или добавил ячейку. Datalore автоматически запускает вычисление только тех операций, которые зависели от правок. С учетом того, что все вычисления запускаются автоматически, в окне вывода всегда будут отображены самые актуальные цифры и таблицы.
Также разработчики подчеркивают, что Datalore объединяет все основные инструменты data science в одном веб-приложении: от базовых библиотек для работы с данными (библиотеки алгоритмов машинного обучения sklearn, библиотеки pytorch для алгоритмов deep learning) до мощных инструментов для визуализации. Так, datalore.plot — это реализованный на Phyton аналог библиотеки ggplot языка R. Модуль datalore.geo_maps разработан специально для создания интерактивных карт.
Datalore сохраняет весь процесс анализа в облаке. Работа начинается с удобного файлового хранилища всех воркбуков. То есть можно поделиться с коллегами ссылкой на воркбук и решать задачи совместно: Datalore поддерживает одновременную работу нескольких пользователей. Изменения в воркбуке сохраняются автоматически, так что можно забыть о безнадежно утраченных данных.
Так как сервис заточен на работу с данными, тщательно продумали и защиту информации. Разработчики заверили нас, что в архитектуру Datalore заложены фичи, обеспечивающие надежное хранение в облаке, благодаря которым датасеты пользователей находятся в безопасности.
«Лично я больше всего доволен внедрением инкрементальных перевычислений: необходимость перезапускать код с нуля после малейших изменений тяготит, а в анализе, визуализации данных таких изменений множество. В Datalore пользователь сразу же видит результаты своих правок, причем пересчитываются зависевшие от них процессы. Ну и интеллектуальный редактор кода, разумеется, наша сильная сторона. Мы хотим, чтобы человеку было в радость работать с данными, поэтому стремимся развивать функционал, который делает процесс работы аналитика легче и избавляет от рутины», — рассказал ][ Константин Соломатов, руководитель проекта Datalore в компании JetBrains.
В режиме публичной беты Datalore доступен по бесплатному коммьюнити-плану. В дальнейшем плата за использование будет зависеть от объема загруженных данных и использованных мощностей.
Зарегистрировать и опробовать Datalore в деле можно на datalore.io. Специалисты JetBrains призывают пользователей оставлять комментарии и отзывы о продукте на официальном форуме.
|  |  |