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Formatters

CSS Beautifier

Turn minified or messy CSS, SCSS or Less into clean, readable code.

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  • Free, no sign-up
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How to use the CSS Beautifier

  1. Paste your stylesheet.
  2. Choose the language and indentation.
  3. Copy or download the result.

Frequently asked questions

Can it un-minify CSS?

Yes. Minified CSS is expanded with one declaration per line.

Does it support SCSS and Less?

Yes. Pick SCSS or Less so nesting and mixins are formatted correctly.

Does formatting change how the CSS works?

No. Only whitespace and quotes change, plus lowercasing hex colors.

CSS ValidatorValidate CSS online: find syntax errors, unknown properties and invalid values, checked against the CSS specifications. Runs in your browser. PX to REM ConverterConvert px to rem and rem to px with any root font size. Includes a table of common sizes and bulk conversion of whole CSS files.

Practica Python con desafíos de código

Resuelve problemas prácticos en este editor: ejecuta las pruebas de ejemplo, envía tu solución y recibe una revisión de código por IA.

Todos los desafíos de Python
Fácil

Average of Three

Average three whole numbers.

Aprenderás AritméticaDivisión
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Fácil

Rectangle Perimeter

Compute the perimeter of a rectangle from its sides.

Aprenderás AritméticaValores de retorno
BeginnerLearning-pathVariables
Python C++ C#
1 resuelto
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Una generación de un algoritmo genético

Cría la siguiente generación de cadenas de bits con selección por torneo, cruce de un punto y mutación.

Aprenderás Algoritmos genéticosBúsqueda evolutiva
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Fácil

Bandido multibrazo epsilon-greedy

Equilibra exploración y explotación en un bandido multibrazo con selección de acciones epsilon-greedy.

Aprenderás Explorar o explotarBandidos
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Fácil

Distribución de estados de una cadena de Markov

Propaga una distribución de probabilidad a través de la matriz de transición de una cadena de Markov durante varios pasos.

Aprenderás Cadenas de MarkovProbabilidad
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Intermedio

Iteración de valores

Calcula cuánto vale cada estado de un proceso de decisión de Markov aplicando repetidamente la actualización de optimalidad de Bellman.

Aprenderás Ecuación de BellmanMDP
Aprendizaje por refuerzoaiaprendizaje automático
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Intermedio

Actualizaciones de Q-learning

Aplica la actualización de Q-learning a un flujo de experiencias y observa cómo las recompensas fluyen hacia estados anteriores.

Aprenderás Q-learningRecompensas descontadas
Aprendizaje por refuerzoaiaprendizaje automático
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Intermedio

Poda alfa-beta

Evalúa un árbol de juego con minimax y poda alfa-beta, y cuenta cuántas hojas examina realmente la búsqueda.

Aprenderás Poda alfa-betaBúsqueda en juegos
RecursionTreesai
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Intermedio

Tres en raya con minimax

Elige la jugada perfecta en el tres en raya explorando todo el árbol de juego con minimax.

Aprenderás MinimaxÁrboles de juego
Recursionai
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Intermedio

Búsqueda A* en una cuadrícula ponderada

Encuentra el camino más barato a través de una cuadrícula de costes de terreno con A*, el algoritmo de búsqueda detrás de la navegación en juegos y robots.

Aprenderás Búsqueda A*Heurísticas
GraphsGridsShortest-pathai
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Intermedio

Muestreo con temperatura y top-k

Elige el siguiente token como un modelo de lenguaje: conserva los k logits más altos, aplica la temperatura y muestrea.

Aprenderás Generación de textoMuestreo
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Difícil

Autoatención multicabeza

Proyecta la entrada en consultas, claves y valores, ejecuta la atención en varias cabezas en paralelo y combínalas.

Aprenderás Atención multicabezaProyecciones matriciales
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