移动端适配，在移动端里经常有遇到，在不同分辨率移动端设备精确还原UI设计稿，这是一个令人抓狂的问题，好在有flex，box布局解决了自适应很大一部分问题。...在开始本文之前主要介绍几种笔者常用的适配方案 1、设置meta标签的initial-scale,mininum-scale,maxinum-scale缩放比 2、rem适配，利用根设置基础单位 3、vw...+calc,结合rem适配 正文开始... meta缩放比 (function () { let timer = null; function flexable() { const... 这种方案在早期移动端rem适配用得比较多 vw适配 vw是视口单位...scale，假设设计稿是750的，那么我们的targetWidth就是375,设计稿量的尺寸就是10px,网页上所写的元素也是10px,因为scale=1,随着不同分辨率scale的值也会发生变化 rem适配
移动端最佳适配解决方案 移动端rem的适配已经淘汰了，目前大家使用的都是viewport。lib-flexible作者也在github明确地表示lib-flexible这个解决方案可以放弃使用了。...本文带大家一起来看看评论区所说的viewport适配解决方案。 什么是viewport viewport翻译成中文的意思大致是视图、视窗。在移动端设备中,整块显示屏就相当于视图、视窗。...但浏览器觉得还不够，因为现在越来越多的网站都会为移动设备进行单独的设计，所以必须还要有一个能完美适配移动设备的ideal viewport。...对于rem的适配该库是至关重要的。本篇文章使用viewport适配则不再需要。 要使用viewport适配 我们必须安装postcss-px-to-viewport这个包。...375 : 750; 至此，我们的viewport的适配就做好了，只需要按照设计稿的比例进行开发就可以了。
关于首次适应算法、最佳适应算法和最差适应算法，先看一下百度百科的解释，已经说出了三者的最大区别。...首次适应算法（first-fit）： 从空闲分区表的第一个表目起查找该表，把最先能够满足要求的空闲区分配给作业，这种方法的目的在于减少查找时间。...最佳适应算法（best-fit）：从全部空闲区中找出能满足作业要求的，且大小最小的空闲分区，这种方法能使碎片尽量小。...最差适应算法（worst-fit）：它从全部空闲区中找出能满足作业要求的、且大小最大的空闲分区，从而使链表中的节点大小趋于均匀。...找到第二个空闲区288k>112k，分配给112k，剩余176k空闲区 为426k分配空间： 依次找寻，找到第一个大于426k的空闲区； 未找到，此作业将等待释放空间 最佳适应算法
关于回溯算法，我们前文 回溯算法套路框架详解 反响非常好，读本文前应确保读过那篇文章，这样你就能够进一步了解回溯算法的框架使用方法，本文可作为回溯算法的最佳实践。...下面就来手把手实践一下回溯算法框架。 回溯算法思路 明白了合法括号的性质，如何把这道题和回溯算法扯上关系呢？...，借助回溯算法的框架，应该很好理解吧。...算法的复杂度是多少呢？这个比较难分析，对于递归相关的算法，时间复杂度这样计算[递归次数]x[递归函数本身的时间复杂度]。...我们前面怎么分析动态规划算法的递归次数的？主要是看「状态」的个数对吧。其实回溯算法和动态规划的本质都是穷举，只不过动态规划存在「重叠子问题」可以优化，而回溯算法不存在而已。
外排序算法是将多个有序文件合并成一个有序文件的过程。 2. 在一次合并的过程中，两个文件中的所有记录都需要先从文件中读入内存，再在内存中排序，最后将排序的结果写入文件中。 3....这个问题可以用哈夫曼算法解决。 哈夫曼算法 思路 若要使得带权外路径长度最小，可以将权值大的节点尽量靠近根节点，这样路径短一些；而权值小的节点可以适当远离根节点，因为权值小，外路径稍微长一点也没事。
介绍一种通过数据驱动的方法，在自定义数据集上选择最快，最准确的ANN算法 ?...人工神经网络背景 KNN是我们最常见的聚类算法，但是因为神经网络技术的发展出现了很多神经网络架构的聚类算法，例如 一种称为HNSW的ANN算法与sklearn的KNN相比，具有380倍的速度，同时提供了...Small World graphs） 一些其他算法 作为数据科学家，我我们这里将制定一个数据驱动型决策来决定那种算法适合我们的数据。...在本文中，我将演示一种数据驱动的方法，通过使用出色的an-benchmarks GitHub存储库，确定哪种ANN算法是自定义数据集的最佳选择。 ?...在此数据集上，scann算法在任何给定的Recall中具有最高的每秒查询数，因此在该数据集上具有最佳的算法。 ? 总流程 这些是在自定义数据集上运行ann-benchmarks代码的步骤。
本文会为你介绍6种不同的无损数据压缩算法，以及4种基于深度学习的图像/视频压缩算法。 6款无损数据压缩算法 无损压缩算法通常被用于归档或其他高保真目的。...这些算法能够让你在确保文件可被完整恢复的同时减少文件大小。有很多种无损压缩算法供你选择。下面介绍6种常用的算法。 1. LZ77 LZ77算法发布于1977年。...首个基于MLP的算法于1988年被提出，目前已经被应用到： 二进制编码——标准的双符号编码 量化——限制从连续集到离散集的输入 特定领域内的转换——像素级的数据变更 MLP算法利用分解神经网络上一步的输出来确定最佳的二进制码组合...当解码的时候，算法基于这些特征来重建图像。和基于CNN算法相比，基于GAN的压缩算法通过消除对抗损失能够产生更高品质的图像。 总结 压缩算法能够帮助你优化文件大小。不同的算法有不同的结果。...本文简述了6种静态的无损压缩算法以及4种基于深度学习的压缩算法。当然，如果这些算法都不适用于你的场景，你可以查看这篇文章来寻找适合你场景的算法。算法有很多，总有一款适合你！
前面几篇移动端专区博文简单介绍了移动端的概述,以及简单的适配方案,百分比适配,比例缩放适配,viewport适配等,但是难免都有一些各种问题!...这次这个rem终极适配方案,是目前移动端的较为完美的适配方案!...简单介绍一下这个rem适配 px 固定值,设置多少就是多少不随屏幕大小改变 em 相对于自身字体大小 font-size:12px; 1em=12px em引发问题 1.chrome浏览器下规定字体最小...html)字体设置 html{ font-size:12px; } 1rem=12px,5rem=60px; 首先要去设置这个html(根节点的字体大小),rem是根据这个根节点的字体大小进行适配...当然去适配的时候这个根节点的大小如何设置才能更好适配呢?
设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票）。 注意：你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。...]) i++; minPrice = prices[i]; 这样的实现节省了代码 节约了内存 显得更加漂亮一些 连续的单调增 单调减 如果成立 i++；来进行遍历 这是这个算法的精髓
前面说过了比例缩放适配,本来想直接介绍rem适配!还是补充一下这个viewport适配吧!其实这个viewport也归属于比例缩放适配的一种吧!...首先我们可以获取到当前设备的独立像素(window.screen.width),然后通过适配的像素比(dpr)还原其真实逻辑像素(物理像素),然后在其还原后的设备像素上进行适配....那么这个viewport适配有什么问题呢?...(比例缩放时候讲过),尽管这样,也算尽量尽可能的去适配!随后继续介绍较为完美的rem布局适配方案!淘宝的布局方案,也算此种方式!不过适配的是dpr2.0的!
49fa8ebc0105 转载请标明出处： https://www.jianshu.com/p/49fa8ebc0105 本文出自 AWeiLoveAndroid的博客 ---- 上一篇文章讲了 屏幕适配...http://www.jianshu.com/p/7aa34434ad4d 这一篇文章讲一下 版本适配 https://www.jianshu.com/p/49fa8ebc0105 下一篇文章讲一下...ROM适配 https://www.jianshu.com/p/f9c67a4b908e ?...在我们的开发中，会对不同安卓版本做适配，比如我之前做过的项目中最低兼容到4.4，最高兼容是最新的系统7.1，由于不同版本的系统中部分API版本也不同，我就要对这些API做特殊处理。...2、华为手机的一些特殊处理方式，详情参见 ROM适配 https://www.jianshu.com/p/f9c67a4b908e ---- 六、Android 8.0适配报错：Only fullscreen
android:resizeableActivity="true"> 这种方案会开启Android N分屏功能，所以需要适配下每个 Activity 自适应高度....android:name="android.max_aspect" android:value="2.1" /> 目前我主要用到第二种方式来适配
一、题目 1、算法题目 “在一个数组中，从前往后找两个数，找出后面减前面数字的最大值。” 题目链接： 来源：力扣（LeetCode） 链接： 121....买卖股票的最佳时机 2、题目描述 给定一个数组 prices ，它的第 i 个元素 prices[i] 表示一支给定股票第 i 天的价格。...设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。 返回你可以从这笔交易中获取的最大利润。如果你不能获取任何利润，返回 0 。...maxprofit = profit; } } } return maxprofit; } } 这么写的算法
前面一篇简单介绍了适配的方案(百分比适配),对于百分比的适配也是挺多问题,这次介绍一下viewport适配方案! 适配的思想呢?...此时我们可以将所有的设备的独立设备像素转为375px(ip6的),然后进行渲染适配,在375px上就行布局! 那么这个比例缩放适配存在什么问题呢?...head的子元素 document.head.appendChild(meta) } )() 然后进行去设置,这个宽度和高度相对于之前的百分比适配很好的提升...但是750px的图像等,在原始独立像素大于414的设备可能出现图像失真等问题,后面会详细介绍一下移动端终极适配方案rem适配 本博客所有文章如无特别注明均为原创。...原文地址《移动端适配之比例缩放适配》 分享到：更多 标签: 移动端适配 比例缩放适配
本文已收录至 Github《小白学算法》系列：https://github.com/vipstone/algorith 今天蚂蚁集团（支付宝）正式上市了，毫无疑问这一举措又造就了一大批富豪，然而作为局外人的我们...如果你最多只允许完成一笔交易（即买入和卖出一支股票一次），设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。 注意：你不能在买入股票前卖出股票。
设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支GP）。 注意： 你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的GP）。...} } } if (hasStock) max += prices[prices.length - 1] return max }; 法二 使用贪心算法
（一）----屏幕适配 上一篇文章讲了 Android适配全面总结（二）----版本适配 这一篇文章讲一下 ROM适配。...---- Android是开源的，不同的手机厂商都有自己定制的系统，所以这就给开发者带来了ROM适配难题。...下面这篇文章就来讲一下几个主流手机的ROM适配问题。 ?.../github.com/AweiLoveAndroid/Solve-StatusBar-VirtualKeyBoard （二）沉浸式状态栏图标的适配 2.2.1 小米MIUI系统适配 之前做沉浸式状态栏...（四）改变状态栏字体颜色为黑色的适配 2.4.1 小米适配 /** * 改变小米的状态栏字体颜色为黑色，要求MIUI6以上 * tested on: MIUI V7 5.0 Redmi-Note3
好了，言归正传，根据多年开发经验，总结一下Android适配主要表现在以下 3个方面： 1、屏幕适配。（网上讲的最多的就是这个。）...这篇文章我们先讲解第一个问题 ---- 屏幕适配。 一、屏幕适配是啥（可能有人不懂，我在此简单解释一下）？...屏幕适配 具体实现方式 4.1 屏幕尺寸适配 4.1.1.布局适配 4.1.1.1....解决方法是： 百分比适配。...Stormzhang：Android 屏幕适配 鸿洋：Android 屏幕适配方案 凯子： Android屏幕适配全攻略(最权威的官方适配指导)
本文重点解析XGBoost算法框架的原理，希望通过本文能够洞悉XGBoost核心算法的来龙去脉。对于XGBoost算法，最先想到的是Boosting算法。...图5.XGBoost树节点最佳分割点 根据公式10，可以计算到蓝色节点在分裂前和分裂后的的损失函数值：。两式相减，则得到特征如果作为分裂节点时，所能带来的损失函数下降值大小。...如果设定特征采样比例colsample_by* < 1.0，则在选择最佳特征分割点作为分裂节点时，特征候选集变小，挑选最佳特征分割点时计算量降低。 （4）XGBoost如何处理缺失值问题？...对缺失值的处理方式如图9所示： 在特征上寻找最佳分割点时，不会对该列特征missing的样本进行遍历，而只对该特征值为non-missing的样本上对应的特征值进行遍历。...对于稀疏离散特征，通过这个技巧可以大大减少寻找特征最佳分割点的时间开销。
AiTechYun 编辑：xiaoshan 任何类型的机器学习（ML）问题，都有许多不同的算法可供选择。...在机器学习中，有一种叫做“无免费午餐（No Free Lunch）”的定理，意思是没有任何一种ML算法对所有问题都是最适合的。不同ML算法的性能在很大程度上取决于数据的大小和结构。...因此，除非我们直接通过简单的试验和错误来测试我们的算法，否则我们往往不清楚是否正确选择了算法。 但是，我们需要了解每个ML算法的优点和缺点。...尽管一种算法并不总是优于另一种算法，但是我们可以通过了解每种算法的一些特征来快速选择正确的算法并调整超参数。...我们将研究一些关于回归问题的比较重要的机器学习算法，并根据它们的优缺点来决定使用它们的准则。 线性和多项式回归 ?
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