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【CSS】323- 深度解析 CSS 中的“浮

怎么解决内部呢,也就是父元素内部的浮元素的高度和后面的同级元素的高度有重叠呢。这个时候,我们先不着急解决内部,我们来看一下,另一种解决外部的方式。 其实,解决内部的原理和解决外部的第二种方式的原理是一样的,通过给被浮影响的第一个元素进行清除浮,就可以使后面的元素也不会受到浮影响了。代码如下: <! 给内部元素设置clear:both;清除浮后,会直接解决内部和外部。 父元素使用 bfc 清除浮,外部解决,内部还存在 ? 通过给父元素中的浮元素后面的第一个同级块级元素设置 clear 清除浮,内部解决,外部也解决。 ? 最后再总结一下吧: 不同业务中可能需要不同的清除浮的方式,不论选择哪一种方式,都避不开外部和内部,你的业务需要保留内部,只解决外部,还是外部和内部都解决。

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改变正在发生:供求引爆互联网家装进化大变局

互联网时代的落幕让以获取量和用户为代表的互联网家装失去了优越,他们不得不去寻找新的发展模式。 供应传统化与需求个化之间的。即使经历了互联网时代的洗礼,家装行业的供应方式依然是传统的,装修游击队、装修小分队依然是家装行业主供应方式。 尽管当下我们看到很多的互联网家装公司依然在按照资本驱和平台模式向前推,但是,仅仅只是简单地借助这种方式已经难以起到真正实质的进展,互联网家装必然继续进化才能缓解供求。 当家装行业的供求突显的时候,改变家装行业的传统发展模式或许才能走得长远,一场互联网家装行业的大变局开始出现。 资本驱捉襟见肘,新的驱模式亟待发生。 通过家装产业化来缓解用户需求地,通过规模化、产业化的供应来满足用户个化的装修需求,以此来满足消费升级时代的用户需求。

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    防御→积极防御,系统稳定保障思路启发

    论》和《实践论》是毛泽东思想的精华凝聚,先来回顾一下:论主要讲的是具有普遍与特殊、主次以及的主次方面;实践论主要讲的是实践是认知的来源与发展力,实践也是检验认知的标准。 想要解决这个问题,首先要去识别它的主要和次要,进而再去改变不稳定的现状。那主要是什么?我们又该怎么做到“积极防御”呢? 笔者认为这个主要就是超大量冲击超复杂的系统,依旧靠单点去做评估,要知道仅从单点去突破,没有从全局去考虑就没有把握能取得全局的稳定。 “积极防御”当然这不是嘴上说说就行的,具体还是要进行实践。 同理系统稳定保障也是如此,主进行峰值量系统全链路压测、容量演练是解决主要的关键一步。 7*24H生产巡检 前面一直在讲通过演练去确保双 11 量高峰系统没有问题,解决了主要,接下来要解决的次要了。业务量大、业务程复杂,系统每天都要做发布,那怎么确保发布之后系统是没有问题的?

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    IDG资本王辛:产品价值是王道|腾讯产业加速器·毕加所案例实战

    王辛认为,科技时代、创业时代呈现三大拐点: 一是企业追求效率和精细化管理的需求迎来拐点; 二是创业机会很大程度上依赖于云、移互联网等基础设施的落地; 三是财务资本、产业资本等持续入,以及二级市场退出所带来的退出机会和价值溢价迎来拐点 王辛从当下发展形态中看到了多个维度产生的挑战,并给出了应对策略: 一,产品价值和客户需求匹配度的,这是公司面临的根本,应在产品价值上进一步做深入的迭代; 二,客户需求多样和产品迭代速度的 ,要抓住企业核心痛点做减法,也要做小范围的定制化满足多样需求; 三,客户理念滞后和标准化产品的,包括SaaS化收费的,创业企业应该在标准化产品上倒逼自己,使产品和现金更完善; 四,业绩指标和销售团队能力建设的 ,要看产品是否完善,并建设提前量的人才梯度; 五,客户规模属失率的,要把握平衡点,防止资源浪费; 六,多环节匹配和组织能力建设的,to b是多轮驱,应在关键环节提前进行梯度建设; 七, 战略预判和战略定力的,要提前进行前瞻的判断,但也要在预判和定力间要找到结合点。

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    用《论》来解读 Python

    1.的普遍论》原文中有这样一段话: 列宁也这样说过的普遍:"在数学中,正和负,微分和积分。在力学中,作用和反作用。在物理学中,阳电和阴电。在化学中,原子的化合和分解。 战争中的攻守,进退,胜败,都是的现象。失去一方,他方就不存在。 这段话描述的是的普遍。那在 Python 中的是什么呢?大概就是编写代码的速度和代码运行速度之间的吧。 在 Python 中还存在着其它的,比如内存,并发,可读等等,有那么一句笑话“态语言一时爽,重构代码火葬场”。 3.的同一 “事情不是双方互相依存就完了,更重要的,还在于着的事物的互相转化。” 《论》举了大量例子来说明的同一。 运行速度从慢到快,开发速度从快到慢,从相反的方向互相转化,体现了的同一。 4.认识的过程 看一段论的原文: 就人类认识运的秩序来说,总是认识个别的和特殊的任务,逐步地扩大到认识一般的事物。

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    一键修改Linux源加速下载

    随着 TUNA 协会的现代化建设进入新时代,镜像站面临的主要已经转化为用户日益增长的高速下载需要和各类软件不简单不直观的配置之间的。 只有正确认识这一主要,才能确定正确的战略、策略、政策和办法,促进解决,推 TUNA 协会进步。 必须认识到,TUNA 主要的变化,是关系全局的历史变化,对协会工作提出了许多新要求。 Pero) 的带领下,TUNA 协会的同学们勇于担当,攻坚克难,开发出了适应时代潮、贴合用户需要的新一代工具“一键使用 TUNA” 脚本,又名 oh-my-tuna 。

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    DevOps 的前世今生:DevOps 的目标和核心

    一、前言 在 DevOps 的前世今生:Dev 和 Ops 缘何而来? 一文中,通过 Dev 和 Ops 的历史发展总结出了 Dev 和 Ops 的历史渊源,以及 Dev 和 Ops 的核心: Dev 和 Ops 的主要是面向适应的敏捷软件交付和面向经验的传统运维之间的 但这个最先 John Allspaw 和 Paul Hammond 在 “10+ Deploys Per Day: Dev and Ops Cooperation at Flickr” 提出,并以“ Cooperation”作为整个演讲的核心,讲述了他们解决这个的实践经验。 而 Dev 和 Ops 的具体点表现在以下两方面: 在价值下游的 Ops 评审认为价值链上游的 Dev 软件非功能质量不满足要求,因此阻止变更。

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    DevOps前世今生 | 3. DevOps的目标和手段

    Dev 和 Ops 缘何而来 ?》 一文中,通过 Dev 和 Ops 的历史发展总结出了 Dev 和 Ops 的历史渊源,以及 Dev 和 Ops 的核心: Dev 和 Ops 的主要是面向适应的敏捷软件交付和面向经验的传统运维之间的 但这个最先 John Allspaw 和 Paul Hammond 在 “10+ Deploys Per Day: Dev and Ops Cooperation at Flickr” 提出,并以“ Cooperation”作为整个演讲的核心,讲述了他们解决这个的实践经验。 而 Dev 和 Ops 的具体点表现在以下两方面: 在价值下游的 Ops 评审认为价值链上游的 Dev 软件非功能质量不满足要求,因此阻止变更。

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    #DevOps的前世今生# 3. DevOps 的目标和核心前言

    Dev和Ops缘何而来 ? 一文中,通过Dev和Ops的历史发展总结出了Dev和Ops的历史渊源,以及 Dev 和 Ops 的核心: Dev 和 Ops 的主要是面向适应的敏捷软件交付和面向经验的传统运维之间的 ”作为整个演讲的核心,讲述了他们解决这个的实践经验。 而 Dev 和 Ops 的具体点表现在以下两方面: 在价值下游的 Ops 评审认为价值链上游的 Dev 软件非功能质量不满足要求,因此阻止变更。 总结 第一届DevOpsDays秉承着Velocity 09中 “Dev and Ops Cooperation”的理念汇集了世界上所有关注于解决 Dev和 Ops 的有志之士。

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    孙立林:计算架构本质上就三件事情,计算、存储和通讯,区块链并不等于下一代计算架构!

    金融行业会优先于互联网,因为金融行业的人天生是算钱的,当数据的变的格外充分的时候,交易如果变化,T1或者T0会带来巨大的交易,其他行业来才会逐渐感受到数据被当做资产来做定价后加速带来的收益, 我们把它叫做的基本度量衡,无论它是法币还是现在的通证或者叫Token,本质上是数据交换的度量衡,但是这个度量衡怎么出现的,我们总结了几个基本问题,全数字世界会有三大基本。 按照央行提出的监管,法币叫前台自愿,后台强实名,在这样的架构下会出现一个问题,一旦得到充沛的管理,意味着给每一个每一个数字货币法定货币打上了一个标识,这个在传统的金融交易里也把它叫做“标记化 ”,一旦打上了所有的交易是无所遁形的,这个被全程监控,因此个体的隐私在监管下是暴露的,这是个,是中词并不是一个负面词,这个需要有很多的算法解决这个问题。 我们的口号叫“为了数据的”,我们希望大家能看到核心的问题是场景业务化,业务数据化,数据资产化和数字交换货币化,数据一定要起来,一定要对数据的做定价,区块链也好下一代计算架构也好,如果不能给数据的定价作出贡献

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    每天上千条文本过时,累死志愿者的维基百科被MIT最新AI接手啦!

    “其他的机器人更多采用基于规则的方法,然而自修订则是要能够判别两个句子中的部分,并生成连贯的文本。” 论文合著者和CSAIL研究生Tal Schuster提到,系统还可以使用其他的文本生成应用。 论文中,研究者使用行的事实核查数据集自合成语句,来减少偏差,也无需人工收集额外的数据。Schuster表示这种方式可以改善自化事实核查模型,比如,训练数据集检测虚假新闻。 一个模型是事实核查分类器,预训练的时候需将每个句子标识为“同意”、“不同意”、“中立”,主要用于找出存在的句子对。 该模块删除尽可能少的单词以达到“最大化中”,即句子可以被标记为中。 也就是说,如果把这些词屏蔽后,两个句子将不再存在信息。 与此同时,采用“双编码—解码”过程来融合声明中相的单词:先删除过时句子中包含信息的单词(即被标记为0的单词),而后填补更新过的单词。

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    大型零售企业数字化转型的与挑战

    这种能力要求也带来了与挑战,在这儿抱砖引玉提两个: 2 1:库存分配与共享的 这两家企业的商品都有各自特点 A企业包含大量大体积商品:仓储及调拨成本高、库存数量少 B企业包含大量食物及原料: 3 2:业务边界与组织边界的 领域驱设计告诉我们要明确业务边界,康威定律告诉我们组织架构映射了系统架构,那么如果一个业务模型存在于不同渠道或组织该怎么办呢? 针对以上两个问题,列举一些经验和建议在这里: 4.1 针对1:保证局部时效,提高全局资源调配效率 首先在门店发货的场景下,备货计划和库存调拨在数字化之前已经长久存在,并不会因为O2O或电商的存在带来质变 品牌大促和抢购活的备货计划准确难以保证,要解决秒杀超卖这种典型的技术问题也是高风险高成本低收益。我们可以延长履约周期或是设置预热预售,以此来降低对备货计划的依赖和削弱库存对业务的制约。 4.2 针对2:控制渠道与门店系统模型复杂度,简化业务逻辑链路 跨渠道的数字化风向中,业务模型的影响范围明显扩大。

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    资源的有限与任务的复杂之间的

    其实很多工具的出现都是由于资源的有限与任务的复杂之间的引起的,如果连接是无限的,那我们不需要讨论使用连接池技术,每个连接进来保持一个数据库连接就可以了,还有著名的 C10K 问题。 我们使用复杂度更低的算法,优化各种场景下的参数,本质上都是由于计算资源的有限导致的。 对于这个我们可用的工具有: 算法优化 异步 就近原则(皓哥提到过的边缘计算) 池(对象池,连接池等) 局部原理(缓存,JIT等)

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    Android开发笔记(一百六十)休眠模式下的定时器控制

    Android手机越用越慢的毛病老大不掉,为此每次系统版本升级,Android都力图在稳定、安全上有所改善。 这光景,简直是活脱脱的一出Android版本的自相,话说Android设计师当街叫卖Android的安全,号称这面很牢固、没有可以刺穿;前来踢馆的开发者拿着一把Android的setRepeating ,说道这把可以破了那面,依旧能刺开Android6.0休眠。 罢了罢了,甭管你的有多锋利,反正我规定休眠至少能抗住九分钟。”

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    为什么电商平台与物公司公开化?

    文|孟永辉 继阿里与顺丰公开化之后,京东与天天快递又被爆出不和传闻。 为什么电商平台开始与物公司产生? 进入到今年以来,特别是进入到后“互联网+”发展阶段以来,有关电商平台与物公司不和的新闻不绝于耳。 正是因为以上三个方面的原因,我们才会看到物公司与电商平台之间的开始不断出现。未来随着电商平台更加深度地介入物行业,预计还将会有会更多的物企业与电商平台产生。 既然物公司与电商平台之间的随着互联网深度发展会呈现不同的发展类型,那么,物公司在未来将会和电商平台之间出现怎样的一种状态呢?具体来看,主要分以下几个方面的状态。 未来,随着电商平台与物公司之间寻求解决的方式,他们或许将会在某一点上达成某种妥协,最终让用户来埋单。 基于这样方向的思考,我们可以对标滴滴。

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    谷歌的最新NLP模型,现在能陪你从诗词歌赋谈到人生哲学

    皮猜这样评价LaMDA: LaMDA在公平,准确,安全和隐私方面都已经达到了非常高的标准。 网友:居然可以化解,神了! 谷歌在I/O大会上一发布这两套模型,网友们立刻关注度满满。 一位网友提到: 我注意到GPT-3的陈述经常是的。 我完全相信,可以搞出一个更好的系统,能够更好地化解,而不是一开始就刻意躲开。 ? 不谋而合,一位Google员工也提到: 我认为聊天机器人的一个共同缺点是,可以通过提供一些论点或者论据,甚至只是通过提出问题的方式就可以使它们相互。 但是当我尝试使用LaMDA时,我发现LaMDA对的抵抗力比我预期的要强得多。 ? 这说明谷歌正在努力的方向是: 主解决自然语言处理中的问题,而不是一味地规避问题。

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    响铃:垂直音乐领域、打通产业化道路,短视频下半场的机会?

    当然,次只是一个案例,不同理念下,音乐短视频能生出更多对应的生态玩法。 音乐的垂直化深耕要成功,短视频要解决三大 回到具体操作层面,音乐短视频的垂直化深耕要成果,还需要解决三大。 1、专业与娱乐 抖音、快手等短视频的崛起,说白了都源自张一鸣“抓住用户无法延迟满足”的产品经理思维。这些爽快的视频,喜欢就点赞、双击,不喜欢就上划掉,用奶头乐消耗时间。 ? 抖音、快手2大短视频快速崛起 而音乐短视频的专业化某种程度上与这种娱乐的,越是专业的东西,越不具备大众化的基础,于是量的爆发变得有些困难。 ? 次推出智能速拍的目的之一,也在解决专业与娱乐,用户的一个普通的作、说任何一句话,都可以被智能速拍合成一个有些鬼畜,或者有些好玩的视频,这种娱乐化的创作过程为音乐短视频的用户提供了十足的想象力 专业之外,娱乐不知不觉提升。 2、简单易行与预设门槛的创作 是用户端的事,而在创作端,音乐短视频也有自己的痛点。

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