CSS3过渡只有规模(CSS3 transition only scale)
一个简单的问题。
当我悬停元素时,元素应该是缩放。 工作正常。 问题是我有一些背景颜色也适用。 我想摆脱这种背景转变。
以下是我的代码。
.scale{ -webkit-transition: all .2s ease-in-out; -moz-transition: all .2s ease-in-out; -o-transition: all .2s ease-in-out; transition: all .2s ease-in-out; } .scale:hover{ -webkit-transform: scale(1.1); -moz-transform: scale(1.1); -o-transform: scale(1.1); transform: scale(1.1); }
我已将过渡属性更改为
width, height, top, right, bottom, left
A simple question.
When I hover the element, element should be scale. Working fine. Problem is I have some background colors also applying. I want to get rid of this background transition.
Following is my code.
.scale{ -webkit-transition: all .2s ease-in-out; -moz-transition: all .2s ease-in-out; -o-transition: all .2s ease-in-out; transition: all .2s ease-in-out; } .scale:hover{ -webkit-transform: scale(1.1); -moz-transform: scale(1.1); -o-transform: scale(1.1); transform: scale(1.1); }
I have changes the transition-property to
width, height, top, right, bottom, left
原文:https://stackoverflow.com/questions/25426230
最满意答案
改用BY组处理。 创建一个分组变量,如果它是随机的就足够简单了。 然后在您的NLMIXED proc中添加一条BY语句,它将适用于BY变量中的每个级别。 不知道你想如何分割你的数据,假设它是随机的? 或者您可以查看SURVEYSELECT以选择10个随机样本。
data heart; set sashelp.heart; call streaminit(25); rand = rand('normal', 100, 20); run; proc rank data=heart groups=10 out=heart_rank; var rand; ranks groups; run; proc sort data=heart_rank; by groups; run; proc nlmixed data=heart_rank; by groups; ...
这是一个扩展分析,取决于你的团队是如何创建的,前三个步骤可能是一个单一的步骤,如果你只是将它分成相等的组,那么这将是微不足道的,并且更类似于R解决方案。
Use BY group processing instead. Create a grouping variable, if it's random that's easy enough. Then add a BY statement to your NLMIXED proc and it will fit it for each level in your BY variable. Not sure how you want to split your data, assuming it's random? Or you could look at SURVEYSELECT to select 10 random samples.
data heart; set sashelp.heart; call streaminit(25); rand = rand('normal', 100, 20); run; proc rank data=heart groups=10 out=heart_rank; var rand; ranks groups; run; proc sort data=heart_rank; by groups; run; proc nlmixed data=heart_rank; by groups; ...
This is an expanded analysis, depending on how your groups are created, the first three steps could be a single step, if you were just dividing it into equal groups in order for example this would be trivial and more similar to the R solution.
相关问答
更多-
要获得x(x ^ 3)中的三阶多项式,可以做 lm(y ~ x + I(x^2) + I(x^3)) 要么 lm(y ~ poly(x, 3, raw=TRUE)) 你可以配合一个十阶多项式并得到近乎完美的合适,但是呢? 编辑:poly(x,3)可能是一个更好的选择(见下面@hadley)。 To get a third order polynomial in x (x^3), you can do lm(y ~ x + I(x^2) + I(x^3)) or lm(y ~ poly(x, 3, ra ...
-
改用BY组处理。 创建一个分组变量,如果它是随机的就足够简单了。 然后在您的NLMIXED proc中添加一条BY语句,它将适用于BY变量中的每个级别。 不知道你想如何分割你的数据,假设它是随机的? 或者您可以查看SURVEYSELECT以选择10个随机样本。 data heart; set sashelp.heart; call streaminit(25); rand = rand('normal', 100, 20); run; proc rank data=heart groups=10 out= ...
-
使用 GetFitARpMLE(z,4) 你会得到 > GetFitARpMLE(z,4) $loglikelihood [1] -2350.516 $phiHat ar1 ar2 ar3 ar4 0.0000000 0.0000000 0.0000000 -0.9262513 $constantTerm [1] 0.05388392 Use GetFitARpMLE(z,4) You will get > GetFitARpMLE ...
-
这是一种方法,我们将每个模型的predict设置为未评估的列表,在data.table对象中评估它们, gather输出,并将其传递给ggplot : models = quote(list( predict(lm(form[[1]], .SD)), predict(lm(form[[2]], .SD)), predict(lm(form[[3]], .SD)))) d <- mtcars d[, c("est1", "est2", "est3") := eval(m ...
-
包含您实际运行的代码,得到的结果以及您的预期结果总是一个好主意。 在这里,主要的问题是你有一个语法错误。 其次,你应该使用numpy数组,而不是列表。 第三,正如文档所示(请参阅https://lmfit.github.io/lmfit-py/model.html#lmfit.model.ModelResult.eval ) result.eval()将params作为第一个参数,而不是自变量。 总之,你想用你的最后两行代替 x1 = np.array([1, 2, 3]) # input for pred ...
-
用MATLAB进行模型拟合(model fitting with MATLAB)[2022-07-01]
由于看起来我没有足够的声誉来评论你的问题,并澄清一些事情,我已经走了,并尽力推断你想要做什么。 让我们开始吧。 假设 lsqnonlinfit最小化传入函数的SSE。因此,您将赋予它的函数必须输出差值(测量 - 预测)。 您的代码出现问题 您的if语句不会检查以确保满足分段函数的条件。 你的if检查d <= dbp,但不是dref <= d。 if语句不会按照您的想法运行。 当你做d <= dbp类的事情并且d不是标量时,你的回报将与d的大小相同。 if语句不起作用。 这行代码y = 20*log10(4* ... -
不确定r,但具有共享参数的最小二乘通常很容易实现。 一个简单的python示例如下所示: import matplotlib matplotlib.use('Qt4Agg') from matplotlib import pyplot as plt from random import random from scipy import optimize import numpy as np #just for my normal distributed errord def boxmuller(x0,s ...
-
您发布的平方根公式没有适合的参数。 尝试拟合类似的东西 y = a + b * sqrt(x) 代替。 您可以使用Excel求解器找到最佳拟合a和b。 The square root formula you posted doesn't have a parameter to fit. Try fitting something like y = a + b*sqrt(x) instead. You can use the Excel solver to find the best fitting a an ...
-
拟合模型时出错(Error in fitting the model)[2022-03-05]
似乎与输出形状相关的错误。 正如我所看到的NN代码classifier.add(Dense(output_dim = 10, activation= 'softmax'))输出必须具有形状[recordCount, 10] 。 但是当我运行python控制台并输入next时 - 我看到错误的y_train形状 >>> from keras.datasets import mnist Using Theano backend. Using gpu device 0: GeForce GT 730 (CNMeM ... -
使用update添加子集参数: nr <- nrow(df) update(fit, subset = sample(nr, nr * 0.5) ) Use update to add a subset argument: nr <- nrow(df) update(fit, subset = sample(nr, nr * 0.5) )