Ⅰ bootstrap caret向右的小三角怎么做
如果我们要做倒立三角形、向右的、或者向左的三角形，只需要为三角形底部设置边框，两腰边框透明即可。
例如：
{
width: 0;
height: 0;
border-top: 40px solid transparent;
border-left: 40px solid #ff0000;
border-bottom: 40px solid transparent;
}
另外，如果我们把样式改成这样：
{
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^字符是什么意思
网络一般指乘以
^，中文尚无通用名称，可以是乘方、插入符号、插入符、脱字符号[1] 等；英文称为caret (英语发音：/ˈkærət/)，是个倒 V 形的字素。说得明白一点，^ (英文 caret) 就是 ASCII 码位 5Ehex 或其他字符集称为 帽子(hat)、控制符(control)又或 上箭头(uparrow) 的移格字符。其也可代表山形符号、逻辑异或符号、幂、尖牙、指标 ( Pascal (编程语言)),或“楔子”。此字符不论在 ASCII[2] 或Unicode[3] 都代表扬抑符（因其历来在 overstrike 的作用），而 caret 则代表另一个相似但位于下方的 Unicode 字符：“‸”（CARET，U+2038）。此外还有一个带斜线的下方变形字符：“⁁”（CARET INSERTION POINT，U+2041）。
Ⅲ 什么飞机用的是caret进气道
F-22,F/A-18E/F
CARET进气道具有良好的气动性能和隐身能力，该进气道是一个具有10度双斜面的外压式楔形进气道。
CARET进气道是在高速乘波机理论的启发下面提出的，利用了超音速激波增压原理。在飞机大M数飞行时，激波贴附在进气口边缘，波后突然增压的气流进入进气道，CARET进气道通过气流经过激波后使气流减速，而经过激波减速后的气流是均匀的，这部分气流可以有效的提高进气道内部的气流性能，适合发动机的进气需要，不需要安装复杂的进气调节控制系统。在进气道内部有多派跗面层吸收孔，在进气道侧面有1个固定排气开口，可排出附层面空气。
Ⅳ caret是什么意思
caret
英 [ˈkærət] 美 ['kærət]
n. 脱字号，补字号;补字符号
Ⅳ ^这个符号怎么打出来
看着键盘上的上面一排数字键没有，在数字上面都有别的符号。比如1上面有个!；2上面有@；...6上面有^；...0上面是）。这些符号只要你切换到英语输入法，然后按住shift按键，再按数字键就会输出数字上面对应的符号了。当然，你也可以试试切换为中文输入法后按住shift按键再按数字有什么效果！
Ⅵ Caret翻译一下
caret英音：['k�0�3r�0�5t]美音：['k�0�3r�0�5t]脱字符号n 插入符号
Ⅶ Java中文本域中至顶setCaretPosition方法怎么用
JTextArea.setCaretPosition(int)的使用方法：
这个方法只是一个观察文本的字段的功能显示，position参数指明观察的位置，但注意一定不能超出文本的总长度，因为不可能在文本外观察到文本的字段，所以会抛出异样。
通常这个方法使用在JTextArea添加到JScrollPane中才有效。
举例说明：jTextArea.setCaretPosition(jTextArea.getDocument().getLength());
以上是将滚动条自动拉到JTextArea最底端，这样就可以看到最低端的数据了。
jTextArea.setCaretPosition(0);
将滚动条一直固定在JTextArea的顶端，这样的话就可以看到最顶端的数据了。
Ⅷ R语言利用caret包比较ROC曲线
R语言利用caret包比较ROC曲线
我们之前探讨了多种算法，每种算法都有优缺点，因而当我们针对具体问题去判断选择那种算法时，必须对不同的预测模型进行重做评估。为了简化这个过程，我们使用caret包来生成并比较不同的模型与性能。
操作
加载对应的包与将训练控制算法设置为10折交叉验证，重复次数为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在训练数据集上训练一个分类器
glm.model = train(churn ~ .,
data= trainset,
method = "glm",
metric = "ROC",
trControl = control)
使用svm在训练数据集上训练一个分类器
svm.model = train(churn ~ .,
data= trainset,
method = "svmRadial",
metric = "ROC",
trControl = control)
使用rpart函数查看rpart在训练数据集上的运行情况
rpart.model = train(churn ~ .,
data = trainset,
method = "svmRadial",
metric = "ROC",
trControl = control)
使用不同的已经训练好的数据分类预测：
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")
生成每个模型的ROC曲线，将它们绘制在一个图中：
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")
三种分类器的ROC曲线
说明将不同的分类模型的ROC曲线绘制在同一个图中进行比较，设置训练过程的控制参数为重复三次的10折交叉验证，模型性能的评估参数为twoClassSummary,然后在使用glm,svm,rpart,三种不同的方法建立分类模型。
从图中可以看出，svm对训练集的预测结果（未调优）是三种分类算法里最好的。