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动态生成DOM元素高度及行数获取与计算方法

背景 在开发IM项目过程中,经常会有出现一些需要计算DOM高度,然后超出若干行隐藏等需求。很多时候,需要计算高度DOM元素都是动态生成,我们无法在数据渲染前获取到它高度。...技术方案 根据前端基本常识,在内存中未渲染DOM元素是无法获取到高度,因此我们有两个方向来解决这个难题: 通过字数对行数进行估算 将元素渲染后进行高度测算 实现方案 以下实现方案将根据上面所选择技术方案来进行实现...理论上我们容器都应该为块级元素,否则计算高度意义也就不存在了。因此在容器clone时只需要留意即可,不需要重新指定。...两个优化经过实践已经证明可行,具体代码就不附上了,如果有需要可以给我留言~~ 通过高度来计算行数 目前,通过高度来计算行数并没有什么比较好方法,一般是通过line-height两个属性来进行计算。...总结 获取动态元素高度一直都是IM项目中一个重要需求,自己在这个方面也踩了许多坑,因此写了这一篇博客来进行记录,同时其他人如果看到了也可以避免一些常见问题。

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C# dotnet 使用 OpenXml 解析 PPT 元素坐标和宽度高度

本文将告诉大家如何从 PPT 里面解析出通用元素 x 和 y 值,以及元素宽度和高度值 在开始之前请看 C# dotnet 使用 OpenXml 解析 PPT 文件 在拿到 slidePart.Slide.CommonSlideData.ShapeTree...里面的元素,几乎所有元素都存在坐标和宽度高度,这里元素我称为通用元素,也就是不是特定的如形状、图片元素 此时元素应该是继承 OpenXmlElement 类,在这个类里面可以通过 GetFirstChild...element 是 OpenXmlElement 类 拿到了 ShapeProperties 实际上就是 PPT 文件 p:sppr 内容,在 PPT 里面将会用如下格式设置元素里面的值中 a:xfrm...也就是 a:ext 获取元素宽度和高度,请看代码 var extents = transform2D.GetFirstChild();...UWP 中设置元素坐标请看 win10 uwp 拖动控件 ----

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CSS一个div内两个子元素高度自适应

---- 设想这样一个情况:一个父元素有两个子元素,父元素高度不确定,用子元素撑起来。 但是这会导致一个问题:各个子元素高度不一致,为子元素添加height:100%是无效。...这种方式需要父元素高度确定,然而父元素高度由子元素确定。 猜想渲染时由于父元素高度不确定,会计算出各个子元素高度再确定父元素高度,但计算子元素高度时并没有父元素高度可以参考,因此上述方法行不通。...你可以 为父元素设置固定高度 配合height:100%,两个子元素都能撑满父元素 利用span元素与布局 如果span定位是absolute类型,那么它高度可以等于父元素高度。...父元素只根据相对定位元素决定高度,也就是说,absolute定位span设置height:100%是有效,父元素高度对它来说是已知。...这种方法下,父元素高度仍然由最高相对定位元素确定,其它元素放到span中,所以需要知道最高元素。 使用同色背景 虽然很简单,却很实用方法。子元素高度虽然不都是100%,但效果一样。

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css面试点三:清除浮动九中方法-高度塌陷理解-伪元素使用

浮动框不属于文档流中普通流,当元素浮动之后,不会影响块级元素布局,只会影响内联元素布局 当包含框高度小于浮动框时候,此时就会出现“高度塌陷”。 为什么要清除浮动?...清除浮动主要是为了解决,父元素因为子级元素浮动引起内部高度为0问题。 当父元素不给高度时候,内部元素不浮动时会撑开,而浮动时候,父元素变成一条线。...父元素自动检测子盒子最高高度,然后与其同高。...高度塌陷 如果父元素只包含浮动元素,且父元素未设置高度和宽度时候。...,无法显示要溢出元素 原理:必须定义width或zoom:1,同时不能定义height,使用overflow:hidden时,浏览器会自动检查浮动区域高度 缺点:不能和position配合使用,因为超出尺寸会被隐藏

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可视化数据埋,可以把PM提升一个“质”高度

一、埋技术 代码埋: 所谓代码埋就是在你需要统计数据地方植入N行代码,统计用户关键行为。...无埋优点: 可视化埋只能收集到你埋以后数据,如果你想对某个按钮进行点击分析,则只能分析增加可视化埋以后数据,之前数据你收集不到,而无埋点在你部署SDK时候数据就一直在收集。...因为无埋对页面所有元素进行埋,那么这个页面每个元素被点击概率你也就知道,对点击概率比较大元素可以进行深入分析。...无埋缺点: 由于无埋方案所有的元素数据都收集,会给数据传输和服务器带来较大压力。 二、数据埋方式 1、公司研发在自己产品当中注入统计代码,搭建相应后台查询,这种代价比较大。...2.3、事件分析 比如你想统计某个页面的Uv、PV、元素点击量、用户停留时长、页面跳出率等数据指标,可以选择代码埋和可视化埋等前端埋点解决方案。

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「注意」“空投和收款码”盗U更牛技术出现,直接转账被盗请高度警惕

之前“空投和收款码”盗U我就聊过,当时还有很多人喷我,说我根本不懂这个tp钱包那个小狐狸钱包,也不懂什么是去中心化钱包,还说我不懂什么狗屁授权是用户自身行为等等,好吧,以前不乱授权就没事了,现在最新技术出来了...,只要给黑科技设定地址转过账,全都跑不了,估计是隐藏授权。...自己没有去授权,自己没有被骗,就站在去区块链制高点指责那些被骗的人是D丝,钱包玩不明白活该被骗,然而今天只要该地址转过账,就几乎没有幸免,流星锤终于要落在自己身上,才回想起自己也是傻白甜,记住这句话,有时没有过硬本领...,当韭菜资格都没有!...当下时代,赚钱不容易,但是有些黑科技产业割着头部,高中低端玩家韭菜,没招,谁让你不懂技术呢!欢迎大神留言转发

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vivo悟空活动中台-基于行为预设动态布局方案

2.2.1、 元素内部选取一个定位中心,作为,将来元素定位都是基于进行计算。...设置可以让元素定位更加灵活:如果将元素设置为其底边中点,那么令吸附视口顶部即可实现元素底部相对视口顶部距离固定,这是常规固定定位无法实现。...3.3.1 特元素与可视区域顶部距离 realTop 计算 (1)吸顶元素 吸顶元素特性是元素 与视口顶部距离固定,即 不同视口中,元素 高度一半 与 元素顶部到到屏幕顶部 距离 和 是不变...特性是元素 与视口底部距离固定,即 不同视口中,元素 高度一半 与 元素底部到到屏幕底部 距离 和 是不变。...特性是元素 距视口顶部和底部距离成固定比例,即 不同视口中,元素 高度一半加上元素顶部到屏幕顶部距离值,与元素 高度一半加上元素底部到屏幕底部距离值,这两个值 相等。

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Region Proposal Network (RPN) 架构详解

对于每个滑动窗口,都会生成一组特定,但具有 3 种不同纵横(1:1、1:2、2:1)和 3 种不同比例(128、256 和 512),如下所示。...因此,对于 3 种不同纵横和 3 种不同比例,每个像素总共可能有 9 个建议。特征图大小为 WxH 框总数和特征图每个位置点数量 K 可以表示为 WxHxK 。...下图显示了在大小为 (600, 900) 图像位置 (450, 350) 处 9 个。 上图中,三种颜色代表三种尺度或尺寸:128×128、256×256、512×512。...因此模型需要了解哪个框可能包含我们对象。带有我们对象框可以被归类为前景,其余将是背景。同时模型需要学习前景框偏移量以调整以适合对象。这将我们带到下一步。..., w 和 h 是宽度和高度

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最新目标检测深度架构 | 参数少一半、速度快3倍+

因此,xNets提供了一种尺寸和纵横感知结构。 研究者利用xNets增强基于关键目标检测。...常见Two-stage算法 Single-shot检测器也可以分为两类:基于检测器和基于关键检测器。基于检测器包含许多边界框,然后预测每个模板偏移量和类。...FSAF将基输出与无输出头集成在一起,以进一步提高性能。 另一方面,基于关键检测器可以预测左上角和右下角热图,并使用特征嵌入将它们匹配起来。...一旦定义了第一层l1,1范围,我们就可以使用上述规则为矩阵层其余部分生成范围。...Matrix Nets 用于基于关键检测 在CornerNet被提出来时候,其是为了替代基于检测,它利用一对角(左上角和右下角)来预测边界框。

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jQuery 一个简单基于文档高度百分进度条 | 2BROEAR 笔记栈

jQuery 一个简单基于文档高度百分进度条 笔记 scrollTop 最大值+(window).height()=(“html”).height(); 也就是滑到底部 后,这个scrollTop...与整体页面高度相差一个屏幕高!...y轴值(WTF)就等于 当前文档高度(curDocH)- 当前窗口高度(curWinH),需要注意是:滚动条默认从 当前窗口底部 开始计算到页面底部滚动距离 代码思路 function pagePercentage.../curDocH)*100), //滚动时 当前窗口高度相对于当前文档高度百分 curHtmlH = $("html").height(), //.....pagePer = (((curSt+60)/WTF)*100).toFixed(2); //curSt+60是为了兼容移动端浏览器url地址栏高度不一致造成进度条走不满bug.

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CSS-自定义高度元素背景图如何自适应以及after伪类在ie下处理

遇到一个效果,之前没有考虑清楚,设置了固定高度,到了后边,产品要加长,我就觉得设计得从新弄张长背景图!这不多余么?...于是就有了这个问题和如下一连串问题。 .最外层父元素{height:auto;background:url(.....本来想用css3background-image属性多个背景图功能,可是想想还要兼容ie就很烦 于是利用了css伪类选择器来完成这一巨大使命。...将鼠标放在任务栏开发人员工具上,出现一片透明区域,选中之后却出不来。将鼠标移动到开发人员工具缩略图上,右键-最大化,工具就全屏出现了。.../images/hot_f_bg_g.jpg) no-repeat bottom center;} ps:高度设置是图片高度 ------------------------------------

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最新目标检测深度架构 | 参数少一半、速度快3倍+(文末福利)

xNets将具有不同大小尺寸和纵横目标映射到网络层中,其中目标在层内大小和纵横几乎是均匀。因此,xNets提供了一种尺寸和纵横感知结构。 研究者利用xNets增强基于关键目标检测。...常见Two-stage算法 Single-shot检测器也可以分为两类:基于检测器和基于关键检测器。基于检测器包含许多边界框,然后预测每个模板偏移量和类。...FSAF将基输出与无输出头集成在一起,以进一步提高性能。 另一方面,基于关键检测器可以预测左上角和右下角热图,并使用特征嵌入将它们匹配起来。...一旦定义了第一层l1,1范围,我们就可以使用上述规则为矩阵层其余部分生成范围。...Matrix Nets 用于基于关键检测 在CornerNet被提出来时候,其是为了替代基于检测,它利用一对角(左上角和右下角)来预测边界框。

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ICCV | TupleInfoNCE 对比多模态融合

针对上述问题,作者提出了一种新颖对比学习目标,取名为TupleInfoNCE。主要动机是为了促进多模态融合,通过利用增强样本生成正样本,并利用其元素不一定对应具有挑战性负样本。...值得注意是,正样本和样本之间强烈差异通常会导致共享信息更小,但对无效因素不变性程度更高。因此需要适当权衡。 问题三:如何生成更具挑战性负样本,并进行优化权衡。...在这个实验中使用了三种模式:3D 云、RGB 颜色和高度。 这里使用数据增强是旋转、RGB 颜色抖动和高度随机噪声。...使用 VoteNet 作为主干,它利用 PointNet++ 来处理深度云,并支持附加 RGB 或高度信息作为附加输入。将方法与包括 InfoNCE、CMC 和 MISA在内基线方法进行比较。...如图 4 所示,调整不同类型负样本比例会影响代理任务准确率 R(α),与下游任务具有高度相关性。一种负样本比例太低和太高都会导致 R(α) 偏低。有一个对应于最佳 R(α) 甜蜜

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还没听过“无框(no anchor)”检测算法?看看这篇吧!

而对于图像信息抽取,当今深度卷积神经网络(CNN)被认为具有对图像高度抽象能力,因此 CNN 也被广泛应用于特征点检测,并取得了非常有吸引力结果。...这种高度抽象能力不应被局限于低层视觉特征检测,它应该具有很大潜力能够检测更高抽象语义特征。 为此,能否将目标检测这样一个高层视觉任务简化为语义特征点检测问题?这正是本文所要探索。...基于此,CSP 行人检测器可以只预测目标高度然后根据固定长宽 0.41 生成检测框用于后续评估,这是由行人直立行走特性决定。...特别是,同为无需方法,CSP TLL 提升了 4.5%, TLL+MRF 提升了 3.4%。 ? CSP 小目标检测能力得益于大分辨率特征图。...然而,深度卷积神经网络高度语义抽象能力开辟了更广阔潜力,使得抛弃框成为一种可能,而本文提出 CSP 检测器便是这方面的一种新尝试。

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CVPR 2019 | CSP行人检测:无检测新思路

而对于图像信息抽取,当今深度卷积神经网络(CNN)被认为具有对图像高度抽象能力,因此 CNN 也被广泛应用于特征点检测,并取得了非常有吸引力结果。...这种高度抽象能力不应被局限于低层视觉特征检测,它应该具有很大潜力能够检测更高抽象语义特征。 为此,能否将目标检测这样一个高层视觉任务简化为语义特征点检测问题?这正是本文所要探索。...基于此,CSP 行人检测器可以只预测目标高度然后根据固定长宽 0.41 生成检测框用于后续评估,这是由行人直立行走特性决定。...特别是,同为无需方法,CSP TLL 提升了 4.5%, TLL+MRF 提升了 3.4%。 ? CSP 小目标检测能力得益于大分辨率特征图。...然而,深度卷积神经网络高度语义抽象能力开辟了更广阔潜力,使得抛弃框成为一种可能,而本文提出 CSP 检测器便是这方面的一种新尝试。

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教程 | 单级式目标检测方法概述:YOLO与SSD

在以图像分类器形式预训练了骨干架构之后,我们将移除网络最后几层,以便我们骨干网络能输出堆叠特征图集合,它们以更低空间分辨率描述了原图像,尽管它们有更高特征(通道)分辨率。...在 YOLO 模型第二个迭代版本中,Redmond 发现在分类预训练结束时使用更高分辨率图像能够提升检测表现,因此也就采用这一操作方法。...将分类网络调整为检测网络只需要移除网络最后几层,然后添加一个带有 B(5+C) 个过滤器卷积层,以得出 N×N×B 边界框预测。...我们定义框宽度和高度方式让我们模型预测是平方根宽度和高度;通过平方根值形式定义框宽度和高度,大数值之间差会没有小数值之间差那样显著(看看 图就能确定这一)。...对于每个边界框,我们都会预测其在边界框坐标(x 和 y)以及尺寸(宽度和高度)上离偏移量。我们将使用通过一个 Smooth L1 损失训练 ReLU 激活。

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