Ⅰ bootstrap caret向右的小三角怎麼做
如果我們要做倒立三角形、向右的、或者向左的三角形，只需要為三角形底部設置邊框，兩腰邊框透明即可。
例如：
{
width: 0;
height: 0;
border-top: 40px solid transparent;
border-left: 40px solid #ff0000;
border-bottom: 40px solid transparent;
}
另外，如果我們把樣式改成這樣：
{
width: 0;
height: 0;
border-top: 40px solid #000;
border-right: 30px solid #ff0000;
border-left: 50px solid #ff0000;
border-bottom: 25px solid #000;
}
Ⅱ 科普^字元是什麼意思
網路一般指乘以
^，中文尚無通用名稱，可以是乘方、插入符號、插入符、脫字元號[1] 等；英文稱為caret (英語發音：/ˈkærət/)，是個倒 V 形的字素。說得明白一點，^ (英文 caret) 就是 ASCII 碼位 5Ehex 或其他字元集稱為 帽子(hat)、控制符(control)又或 上箭頭(uparrow) 的移格字元。其也可代表山形符號、邏輯異或符號、冪、尖牙、指標 ( Pascal (編程語言)),或「楔子」。此字元不論在 ASCII[2] 或Unicode[3] 都代表揚抑符（因其歷來在 overstrike 的作用），而 caret 則代表另一個相似但位於下方的 Unicode 字元：「‸」（CARET，U+2038）。此外還有一個帶斜線的下方變形字元：「⁁」（CARET INSERTION POINT，U+2041）。
Ⅲ 什麼飛機用的是caret進氣道
F-22,F/A-18E/F
CARET進氣道具有良好的氣動性能和隱身能力，該進氣道是一個具有10度雙斜面的外壓式楔形進氣道。
CARET進氣道是在高速乘波機理論的啟發下面提出的，利用了超音速激波增壓原理。在飛機大M數飛行時，激波貼附在進氣口邊緣，波後突然增壓的氣流進入進氣道，CARET進氣道通過氣流經過激波後使氣流減速，而經過激波減速後的氣流是均勻的，這部分氣流可以有效的提高進氣道內部的氣流性能，適合發動機的進氣需要，不需要安裝復雜的進氣調節控制系統。在進氣道內部有多派跗面層吸收孔，在進氣道側面有1個固定排氣開口，可排出附層面空氣。
Ⅳ caret是什麼意思
caret
英 [ˈkærət] 美 ['kærət]
n. 脫字型大小，補字型大小;補字元號
Ⅳ ^這個符號怎麼打出來
看著鍵盤上的上面一排數字鍵沒有，在數字上面都有別的符號。比如1上面有個!；2上面有@；...6上面有^；...0上面是）。這些符號只要你切換到英語輸入法，然後按住shift按鍵，再按數字鍵就會輸出數字上面對應的符號了。當然，你也可以試試切換為中文輸入法後按住shift按鍵再按數字有什麼效果！
Ⅵ Caret翻譯一下
caret英音：['k�0�3r�0�5t]美音：['k�0�3r�0�5t]脫字元號n 插入符號
Ⅶ Java中文本域中至頂setCaretPosition方法怎麼用
JTextArea.setCaretPosition(int)的使用方法：
這個方法只是一個觀察文本的欄位的功能顯示，position參數指明觀察的位置，但注意一定不能超出文本的總長度，因為不可能在文本外觀察到文本的欄位，所以會拋出異樣。
通常這個方法使用在JTextArea添加到JScrollPane中才有效。
舉例說明：jTextArea.setCaretPosition(jTextArea.getDocument().getLength());
以上是將滾動條自動拉到JTextArea最底端，這樣就可以看到最低端的數據了。
jTextArea.setCaretPosition(0);
將滾動條一直固定在JTextArea的頂端，這樣的話就可以看到最頂端的數據了。
Ⅷ R語言利用caret包比較ROC曲線
R語言利用caret包比較ROC曲線
我們之前探討了多種演算法，每種演算法都有優缺點，因而當我們針對具體問題去判斷選擇那種演算法時，必須對不同的預測模型進行重做評估。為了簡化這個過程，我們使用caret包來生成並比較不同的模型與性能。
操作
載入對應的包與將訓練控制演算法設置為10折交叉驗證，重復次數為3：
library(ROCR)
library(e1071)
library("pROC")
library(caret)
library("pROC")
control = trainControl(method = "repaetedcv",
number = 10,
repeats =3,
classProbs = TRUE,
summaryFunction = twoClassSummary)
使用glm在訓練數據集上訓練一個分類器
glm.model = train(churn ~ .,
data= trainset,
method = "glm",
metric = "ROC",
trControl = control)
使用svm在訓練數據集上訓練一個分類器
svm.model = train(churn ~ .,
data= trainset,
method = "svmRadial",
metric = "ROC",
trControl = control)
使用rpart函數查看rpart在訓練數據集上的運行情況
rpart.model = train(churn ~ .,
data = trainset,
method = "svmRadial",
metric = "ROC",
trControl = control)
使用不同的已經訓練好的數據分類預測：
glm.probs = predict(glm.model,testset[,!names(testset) %in% c("churn")],type = "prob")
svm.probs = predict(svm.model,testset[,!names(testset) %in% c("churn")],type = "prob")
rpart.probs = predict(rpart.model,testset[,!names(testset) %in% c("churn")],type = "prob")
生成每個模型的ROC曲線，將它們繪制在一個圖中：
glm.ROC = roc(response = testset[,c("churn")],
predictor = glm.probs$yes,
levels = levels(testset[,c("churn")]))
plot(glm.ROC,type = "S",col = "red")
svm.ROC = roc(response = testset[,c("churn")],
predictor = svm.probs$yes,
levels = levels(testset[,c("churn")]))
plot(svm.ROC,add = TRUE,col = "green")
rpart.ROC = roc(response = testset[,c("churn")],
predictor = rpart.probs$yes,
levels = levels(testset[,c("churn")]))
plot(rpart.ROC,add = TRUE,col = "blue")
三種分類器的ROC曲線
說明將不同的分類模型的ROC曲線繪制在同一個圖中進行比較，設置訓練過程的控制參數為重復三次的10折交叉驗證，模型性能的評估參數為twoClassSummary,然後在使用glm,svm,rpart,三種不同的方法建立分類模型。
從圖中可以看出，svm對訓練集的預測結果（未調優）是三種分類演算法里最好的。