首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Angular Material 设计之美

我可以说一下自己感受,Angular Material 交互更加流畅,细节做更好。 Angular Material 组件库虽然很优秀,但是却被戴上了只适合做 C 端界面的帽子。...接下来我会从相对宏观角度介绍 Angular Material 设计一些亮点,并且简单介绍 Angular Material 一些使用技巧。...除了上面提到主题定制 function、mixin 之外,我们还可以使用 mat-elevation() 轻松制作 MD 阴影。...基于这套工具集,我们可以很容易搭建和 MD 风格相统一界面。 极简 API Angular Material 官方文档可能稍微不太友好,总感觉内容很多,看不进去。...总结 文章篇幅有限,以我浅薄资历还无法将 Angular Material 设计之美剖析面面俱到,但是如果大家通过这篇文章能够更好了解 Angular Material 或者对 Angular

5K30
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

数据库之MySQL函数(二)

12小时制(小时hh:分钟mm:秒钟ss后面加AM或PM) %S,%s以2位数形式表示秒(00..59) %T时间,24小时制(小时hh:分钟mm:秒数ss) %U周(00..53),其 中周日为每周第一天...%u周(00..53),其中周一为每周第一天 %V周(01..53),其中周日为每周第一 天,和%X一起使用 %v周(01..53),其中周一为每周第一天,和%x一起使用 %W工作日名称...(周日..周六) %w一周中每日(0=周日..6=周六) %X该周年份,其中周日为每周第一天;数字形式4位数,和%V同时 使用 %x该周年份,其中周一为每周第一天;数字形式4位数,和%v...,当参数为 NULL 时,返回 NULL MD5(str) 为字符串 str 算出一个 MD5 128 比特校验和 ENCODE(str, pswd_str) 使用 pswd_str 作为密码,加密 str...-+ | 0 | +-----------------------------------------+ 1 row in set

13K30

Pandas三百题

df.drop_duplicates() 21-删除重复值|指定 删除全部重复值,但保留最后一次出现值 df.drop_duplicates(keep='last') 4-数据统计描述性分析 数据探索...1-查看数据 查看数据前十行 df.head(10) 2-修改索引 数据已经安装降序排列,让学校当索引会更好 df.set_index(['学校']) 3-查看数据量 查看数据行*列,总共单元格数量...数据修改|行索引 将第一列(排名)设置为索引 df.set_index(['排名']) 3-数据修改|修改索引名 修改索引名为 金牌排名 df.rename_axis('金牌排名') 4-数据修改|修改值...1-时间生成|当前时间 使用pandas获取当前时间 pd.Timestamp('now') Timestamp('2021-12-15 11:32:16.625393') 2-时间生成|指定范围 使用...,将 df1 数据向后移动一天 df1.set_index(['日期']).shift(1) 25 - 日期重采样|日 -> 周 按周对 df1 进行重采样,保留每周最后一个数据 df1.set_index

4.6K22

想提高面试通过率?回答好这10个问题征服面试官

2-简单说下Material Design 这个问题在当时面试时候,不知道是不是我英文发音不准,导致一些设计师一脸懵逼:啥?是什么design?当然也有很多设计师立马就知道。...Material Design 是谷歌推出安卓平台UI设计规范,为手机、平板、台式机和其他平台提供更一致、更广泛外观和感觉。与iOS相比,在界面结构、动效、交互都有一些区别。 ?...面试指点 1:简单阐述MD设计特点,如果不了解请看这个官方介绍https://material.io/ 2:自己有相关MD项目经验是最好,没有的话建议熟悉下比较经典MD应用,比如Google全家桶...4-举一个你比较喜欢APP 这是一个开放性题目,没有固定答案,相信大家都会遇到。主要是考察设计师对APP产品设计涉猎范围。...7-个人图库平时是怎么维护 这个问题其实隐藏了两个点,1-你是否有个人图库;2-图库是否进行了维护。

74100

文本挖掘(一)python jieba+wordcloud使用笔记+词云分析应用

系列介绍:文本挖掘比较常见,系列思路:1-基本情况介绍(分词,词云展示);2-根据语料库tf-idf值及创建自己idf文件;3-基于snownlp语料情感分析;4-基于gensim进行lda主题挖掘分析...参考链接:   jieba官方介绍:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/README.md   [python] 使用scikit-learn工具计算文本...最常见词(""、"是"、"在")给予最小权重,较常见词("zg")给予较小权重,较少 见词("蜜蜂"、"养殖")给予较大权重。...# jieba\analyse\tfidf.py STOP_WORDS = set(( "the", "of", "is", "and", "to", "in", "that", "we...jieba.analyse.set_idf_path(file_name) # file_name为自定义语料库路径 jieba.analyse.set_stop_words(file_name) #

1.7K10

美多商城项目(九)

2.从登陆用户redis购物车记录中获取用户购物车中被勾选商品id和对应数量count。 2.1获取redis链接。 2.2从redis set中获取用户购物车中被勾选商品id。...2.9.1从redis购物车中获取用户所需要购买商品id(redis set购物车中勾选商品id) 2.9.2从redis hash中获取用户购物车中添加商品id和对应数量count 2.9.3...2.获取商品信息(库存为10)。 3.判断商品库存(5<10)。 4进程切换,调度进程2,开始处理用户B请求。 过程2-用户B 5.向tborderinfo中添加一条记录。...过程4-用户B 12.由于用户之前过程已经处理完,继续进行下面步骤-->减少商品库存,增加销量(10-5=5)。 13.向tborderinfo中添加一条记录。 14.下单成功。...使用 MySQL数据库中sql语句: update tb_sku set stock=2 where id=1 and stock=7; Django中使用: SKU.objects.filter

94910

40款帮助你加薪IDEA神器插件!

Material Theme UI 颜值大佬 工具颜值也很重要,好主题让人赏心悦目,有码代码欲望,就像美女帅哥一样 17....使用GenerateAllSetter就能解决这个问题,它就能做到一键生成一个对象所有的set方法。...GenerateO2O 需要定义一个函数,参数是待转换类,返回值是要转换到类型,然后使用generateO2O,即可自动帮你get set属性。...AllFormat 一个可以格式化JSON、XML、HTML、以及MAPtoString()打印字符串插件,All Format,另外还可以直接生成MD5,方便开发人员调式自己代码 ,在没有...Git Commit message 规范采用Angular 规范 Angular规范中定义格式有3个内容: Header type(必需) : Type of change:commit类别

73750

机器学习测试笔记(13)——决策树与随机森林

=(20, 10)) for i, (ax, tree) in enumerate(zip(axes.ravel(), forest.estimators_)): ax.set_title('Tree...mglearn.plots.plot_2d_separator(forest, X_train, fill=True, ax=axes[-1, -1],alpha=0.4) axes[-1, -1].set_title...##2-数据建模---拆分数据集/模型训练/测试 #2.1将数据拆分为训练集和测试集---要用train_test_split模块中train_test_split()函数,随机将75%数据化为训练集...score_train)) 输出 test_score:79.62% train_score:80.34% 测试数据得分为79.62%,我们就用这个模型进行预测,假设小王为37岁,机关工作,硕士,男,每周工作...]] #37岁,机关工作,硕士,男,每周工作40小时,文员 prediction=tree.predict(x_new) print('预测数据:{}'.format(x_new)) print

88430

机器学习测试笔记(14)——决策树与随机森林

=(20, 10)) for i, (ax, tree) in enumerate(zip(axes.ravel(), forest.estimators_)): ax.set_title('Tree...mglearn.plots.plot_2d_separator(forest, X_train, fill=True, ax=axes[-1, -1],alpha=0.4) axes[-1, -1].set_title...##2-数据建模---拆分数据集/模型训练/测试 #2.1将数据拆分为训练集和测试集---要用train_test_split模块中train_test_split()函数,随机将75%数据化为训练集...score_train)) 输出 test_score:79.62% train_score:80.34% 测试数据得分为79.62%,我们就用这个模型进行预测,假设小王为37岁,机关工作,硕士,男,每周工作...]] #37岁,机关工作,硕士,男,每周工作40小时,文员 prediction=tree.predict(x_new) print('预测数据:{}'.format(x_new)) print

95820

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

热门标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭
    领券