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小程序 tab 滚动列表优化方案

类似于今日头条资讯切换列表 今天在做百度小程序的转换,发现真机上用之前的swiper-item结合scroll-view 实现的Tab列表的效果不理想,于是我重新思考,发现了一种更合适的方案。...这样导致了我每次切换到另外一个swiper-item时要计算他的滚动位置和他的全部元素高度。 我还需要频繁记录每次滚动的定位,保存起来,以便下次用的时候来拿,使用scroll事件很卡。...,内容已经生成了,但是位置没有定位,要等零点几秒才能定位到那个位置,就是说你能看到内容在从头滚动。...这样子就避免了切换时历史滚动位置需要重置的问题。于是我想到了既然用他这种做法解决了我前面的缺陷,那我把两个结合起来,不就完美解决了。...list[cid].pageNo < list[cid].pageCount) { self.getList(cid); } }, 300); }, //请求列表

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详解Android 视频滚动列表(偷懒型)

公司的项目需要一个视频的滚动列表。 搜了些文章比较常见的是根据列表项的可视百分比来判断的。实现起来略复杂。...这部分就直接用ListView吧,列表的具体的实现就不贴了。大致就是长这样的一个列表: ? 接下来就是添加播放器。 这里需要注意的是,ListView里不能使用我们常用的那种VideoView。...这里偷个懒,就直接用 PLDroidPlayer这个库的PLVideoTextureView了 列表的Adapter的添加播放器。 Adapter的布局: <?...接下来就是重点了,要根据列表滚动来播放和暂停视频。 这里根据当前滚动的位置来进行判断。...Adapter的getView()方法根据_playing的状态播放或停止视频:(停止的时候要记得释放掉播放器资源哦,不然列表这么多视频的内存占用是很可怕的哦。)

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iview实现列表远程排序

iview可以通过给列表每个字段设置sortable: true可以实现字段排序,但是当列表的数据量比较多时,列表中会有分页,此时只能对当前页进行排序,针对这个问题,iview中有一个远程排序功能...,可以通过远程排序实现多页数据的排序 第一步: Table监听触发排序的事件 第二步:将需要排序的字段的sortable属性的值改成custom 第三步:在数据查询对象增加用于字段排序的属性...this.listQuery.filed = column.key // 排序的方式 this.listQuery.sortType = column.order this.getCustomerList() } 第五步:实体类增加...false) private String filed; /** * 排序的类型 */ @TableField(exist = false) private String sortType; 第六步: mapper...转载请注明: 【文章转载自meishadevs:iview实现列表远程排序】

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TensorFlow实现矩阵维度扩展

一般TensorFlow扩展维度可以使用tf.expand_dims()。近来发现另一种可以直接运用取数据操作符[]就能扩展维度的方法。...hl=en#__getitem__ 补充知识:tensorflow 利用expand_dims和squeeze扩展和压缩tensor维度 利用tensorflow进行文本挖掘工作的时候,经常涉及到维度扩展和压缩工作...给定张量输入,此操作输入形状的维度索引轴处插入1的尺寸。 尺寸索引轴从零开始; 如果您指定轴的负数,则从最后向后计数。 如果要将批量维度添加到单个元素,则此操作非常有用。...2, 3] # 't' is a tensor of shape [1, 2, 1, 3, 1, 1] shape(squeeze(t, [2, 4])) == [1, 2, 3, 1] 以上这篇TensorFlow...实现矩阵维度扩展就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

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TensorFlow ServingKubernetes的实践

model_servers的main方法,我们看到tensorflow_model_server的完整配置项及说明如下: tensorflow_serving/model_servers/main.cc...其实TensorFlow Serving的编译安装,github setup文档已经写的比较清楚了,在这里我只想强调一点,而且是非常重要的一点,就是文档中提到的: Optimized build...TensorFlow Serving on Kubernetes 将TensorFlow Serving以Deployment方式部署到Kubernetes,下面是对应的Deployment yaml...把它部署Kubernetes是那么容易,更是让人欢喜。...目前我们已经TaaS平台中提供TensorFlow Serving服务的自助申请,用户可以很方便的创建一个配置自定义的TensorFlow Serving实例供client调用了,后续将完善TensorFlow

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记一次 「 无限滚动列表优化

背景 长列表优化, 是页面性能优化的一个比较常见的问题,也是面试的常客。 刚好最近在的项目中, 遇到了一个长列表的性能问题,试过多种方案, 最后得以解决。 今天就给大家分享一下。...如图所示: 快速滚动出现空白 作为对比,看一下优化后的效果: 优化之后 问题定位 chrome调试工具下,边拖动列表边观察dom的变化。...使用普通文本代替Item,同样多数量的列表情况下,简单的dom明显会顺畅很多,但是,仍然会出现空白问题。...利用 Intersection Observer 实现: 列表的底部(也可能是底部偏上的某个位置)插入一个observer-dom元素....再通过加一个loading效果,帮助优化体验 缺点:当用户把列表拉到底,整个列表都会被渲染到页面上 选择虚拟长列表or下拉懒加载之间的取舍时,可以参考: 如果闪动问题可以接受(组件渲染没有太大性能问题

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仿腾讯课堂固定滚动列表ReactNative组件

发现第一种方法解决如何寻找子控件并判断滚动状态上没有方法(可能是我没发现)以及性能上的考量,那就采用第二种方法。 分析 为了解决上面的问题,我们需要了解几个关键点。...属性发现其屏幕上的LocationOnScreenX坐标不同,如果当前滚动容器显示则等于0。...剩下最后一个如何通知内层容器滚动呢?先卖个关子,解决这个问题之前,我们先来了解下Android的View事件是如何传递的。 正所谓知己知彼,百战不殆,看看Android触摸事件类型有哪些?...如何封装RN组件 参考 RN 0.51文文档,我们需要做这些东西: 原生上要做的事 1.创建原生固定滚动控件 2.创建管理滚动控件ViewManager的子类 3.创建实现了ReactPackage...group.getChildAt(i); if (child instanceof ScrollView) { //获取view整个屏幕的坐标如果

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Tensorflow实现leakyRelu操作详解(高效)

Leaky ReLU激活函数是声学模型(2013)首次提出的。以数学的方式我们可以表示为: ? ai是(1,+∞)区间内的固定参数。...PReLU,负值部分的斜率是根据数据来定的,而非预先定义的。作者称,ImageNet分类(2015,Russakovsky等)上,PReLU是超越人类分类水平的关键所在。...RReLU,负值的斜率训练是随机的,之后的测试中就变成了固定的了。RReLU的亮点在于,训练环节,aji是从一个均匀的分布U(I,u)随机抽取的数值。...PReLU的ai是根据数据变化的; Leaky ReLU的ai是固定的; RReLU的aji是一个一个给定的范围内随机抽取的值,这个值测试环节就会固定下来。...以上这篇Tensorflow实现leakyRelu操作详解(高效)就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

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Solidity创建无限制列表

译文出自:登链翻译计划[1] 译者:DIFENG[2] 本文永久链接:learnblockchain.cn/article…[3] 校对:Tiny熊[4] 大多数应用,使用列表相当简单。...github可以找到文中涉及的完整代码[5] 列表的特性 我们先假定这个列表是用来存储地址类型的,但实际上这个列表可以存储任何内容。...我们需要一个添加和删除元素消耗的gas是相对恒定的系统,并且与列表的元素个数无关,而且我们不希望随着时间的推移所需的gas增加。 因为这个原因,将列表存储简单数组不是个好的选择。...遍历列表来统计列表元素的个数会导致gas的消耗随着列表长度不同而不同。 零元素是无效的 我设计的列表,要注意有一个特定于该应用程序的假设。...我们的例子是一个地址数组。 next 接下来读取元素的编号,如果为零则代表读取完毕。 尽管此解决方案使我们能够安全地读取很长的列表,但将流程分为多个调用却带来了另一个挑战。

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【说站】splitlinespython返回列表

splitlinespython返回列表 说明 1、splitlines()方法用于按照换行符(\r、\r\n、\n) 分割。...2、返回一个是否包含换行符的列表,如果参数keepends为False,则不包含换行符。 如果为True,则包含换行符。 返回值 返回是否包含换行符的列表。...实例 str1 = 'Amo\r\nPaul\r\nJerry' list1 = str1.splitlines()  # 不带换行符的列表 print(list1) print(list1[0], list1...[1], list1[2]) list2 = str1.splitlines(True)  # 带换行符的列表 print(list2) print(list2[0], list2[1], list2[...2], sep='')  # 使用sep去掉空格 以上就是splitlinespython返回列表的方法,列表的操作中有时候会遇到,大家可以对基本用法进行了解。

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Create an op on tensorflow; tensorflow 1.72.0 创建一个 Op操作

最近项目,需要创建一个 tensorflow 的一个自定义操作,用来加速tensorflow的处理效果;下面对创建过程,遇到的问题和资源进行简要记录,进行备忘: OP 创建 参考链接: https:/.../www.tensorflow.org/guide/create_op (官方教程) Tensorflow上手3: 实现自己的Op  https://github.com/tensorflow/custom-op... (官方模板,看完上面的教程,使用该模板就可以很方便得docker 容器中进行尝试构建;较为推荐) 何时定义一个新的OP: 现有的operation 组合不出来需要的OP; 现有的operation...tensorflow/tensorflow:custom-op-ubuntu16 docker run -it -v ${PWD}:/working_dir -w /working_dir tensorflow.../tensorflow:custom-op-ubuntu16 docker run -it tensorflow/tensorflow:custom-op-ubuntu16 /bin/bash 使用清华镜像临时下载

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python不要所有操作都用列表

列表十分方便、它的结构清晰灵活。而且学习列表推导有着一种纯粹的乐趣,就像是中了数据类型的头奖。 使用列表的感觉就像是《火影死神大乱斗》游戏中一直使用自己最爱的特殊招式。...使用元组的规则与列表几乎相同,不同之处只是使用圆括号而不是方括号。另外,还可以获取列表并将其转换为元组。...乍一看似乎很不方便;但是,每次恰当地使用元组而不是用列表的时候,其实是在做两件事。 · 编写更多有意义的安全代码。当变量被定义为元组时,就是告诉自己和代码的任何其他查看器:“这不会改变”。...迭代元组比迭代列表更快。元组比列表更节省内存。由于元组的项目数不变,因此其内存占用更为简洁。 如果列表的大小未经修改,或者其目的只是用于迭代,那么可以尝试用元组替换。...如果原始值是一个重复项列表,也会发生同样的情况。 那么,为什么要使用集合而不是列表呢?首先,转换为集合是删除重复值的最简单方法。此外,集合和任何数据类型一样都有自己的方法集。

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