现代 JavaScript 框架使构建复杂的 Web 应用变得非常容易。Vanilla JavaScript 指的是纯 Javascript 代码,没有使用任何框架进行扩展,这在创建小型应用程序时很好用。
aos.js是一款效果超赞的页面滚动的 JavaScript 动画库插件。该动画库可以在页面滚动时提供28种不同的元素动画效果,以及多种easing效果。在页面往回滚动时,元素会恢复到原来的状态。
aos文档 aos使用感受跟wow相似,但比wow多了浏览器回滚,动画效果会再次展现
✍️ 作者简介: 一个热爱把逻辑思维转变为代码的技术博主 🥇 关于作者: 历任研发工程师,技术组长,教学总监;曾于2016年、2020年两度荣获CSDN年度十大博客之星。 十载寒冰,难凉热血;多年过去,历经变迁,物是人非。 然而,对于技术的探索和追求从未停歇。 💪坚持原创,热衷分享,初心未改,继往开来! 一、👨🎓网站题目 🧑个人网页设计、🙋♂️个人简历制作、👨💼简单静态HTML个人网页作品、👨🏭个人介绍网站模板 、等网站的设计与制作。 二、✍️网站描述 ⭐个人网页设计网站模板采用DI
项目中遇到这个问题,网页往下滑动时加载 aos 事件触发不了,原因也很简单,因为 aos.js 是在页面加载时获取页面高度从而绑定一些事件进去,但是如果这个文件加载速度比框架加载的快,会导致两者高度不一致,从而动画效果触发失败。
Cola主题是基于EMlog开源程序开发的成品模板,目前EM的主题市场不缺各种多功能主题,但本套主题主要打造简约而不简单为主,没有多余的花俏,功能实用,SEO简单优化。Cola主题适用于博客站、图片站、多媒体分享站、下载站!
今天我们来看看2019年的一些伟大的JavaScript动画库。在2002年左右,我们使用Flash来制作网络动画。而在2008年,由Flash制作的网站是非常受欢迎(Flash网页游戏风靡一时)。
英文 | https://javascript.plainenglish.io/42-good-javascript-libraries-and-frameworks-for-front-end-developer-5f110148e700
申请地址:https://github.com/settings/applications/new
Hexo添加导航页 效果 效果演示 新建页面 首先新建页面,执行下面的命令 hexo new page navigate 修改navigate目录下的index.md的格式 --- title: 导航 date: 2020-10-18 15:19:14 type: "navigate" layout: "navigate" --- 在主题配置文件中添加导航 # main menu navigation url and icon # 配置菜单导航的名称、路径和图标icon. menu: Index:
之前有针对 VoxelNet 这篇论文做过简述,今天的主题是 PointPillar。
英文 | https://javascript.plainenglish.io/30-javascript-animation-libraries-for-2022-db33a472e02d
深度学习算法测试的数据集一般采用公开的数据集进行训练和测试,比如常用的KITTI数据集。 深度学习算法的检测指标通常由bbox、bev、3d、aos四个检测指标
美国时间12月7日,瞻博网络宣布将收购Apstra,收购金额尚未公开。Apstra的技术将帮助瞻博网络扩大其计划,即通过将AI注入整个网络,以实现更高的自动化程度,特别是在数据中心。另外业界人士称,本次收购将使瞻博网络在IBN领域中可以更好地与思科展开竞争。
---- 新智元报道 编辑:David Joey 【新智元导读】昨晚,没有发布会,没有造势,苹果打了所有人一个「措手不及」,在官网更新多款Mac新品,均搭载M2 Pro/Max芯片,14寸MacBook Pro15999起售,下月开卖。 农历新年将至,苹果有些出人意料地在官网上更新了MacBook Pro和Mac mini的新品。 新的MacBook和Mac mini均搭载了苹果最新的M2 Pro或M2 Max芯片,也是迄今为止MacBook和Mac mini上搭载的最强大的苹果处理器。 据苹
毕设要做图像配准,计划使用KAZE特征进行特征点的检测,以下是我对KAZE算法原理的理解,有什么不对的地方,希望提出来大家相互讨论学习。 一、KAZE算法的由来 KAZE算法是由法国学者在在2012年的ECCV会议中提出的,是一种比SIFT更稳定的特征检测算法。KAZE的取名是为了纪念尺度空间分析的开创者—日本学者Iijima。KAZE在日语中是‘风’的谐音,寓意是就像风的形成是空气在空间中非线性的流动过程一样,KAZE特征检测是在图像域中进行非线性扩散处理的过程。 KAZE算法的原英文文献《KAZE Features》的地址为:https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-642-33783-3_16 二、KAZE算法的原理 SITF、SURF算法是通过线性尺度空间,在线性尺度空间来检测特征点的,容易造成边界模糊和细节丢失;而KAZE算法是通过构造非线性尺度空间,并在非线性尺度空间来检测特征点,保留了更多的图像细节。KAZE算法主要包括以下步骤: (1)非线性尺度空间的构建; (2)特征点的检测与精确定位; (3)特征点主方向的确定; (4)特征描述子的生成。 下面详细讲述每一步的具体过程。 1.非线性尺度空间的构建 KAZE算法作者通过非线性扩散滤波和加性算子分裂(AOS)算法来构造非线性尺度空间。在此有必要了解下非线性扩散滤波和AOS算法。 (1) 非线性扩散滤波 非线性扩散滤波方法是将图像亮度(L)在不同尺度上的变化视为某种形式的流动函数的散度,可以通过非线性偏微分方程来描述:
Pjax的使用可以在保证Nav Header Footer 不变的基础上改变 Main 的内容(适用于页面结构相对简单的主体)
基于意图的网络是迈向未来自主运营数据中心的重大进展,已使用于越来越复杂的产品中。—— Apstra首席执行官Mansour Karam。
最近看了OGRE2.0的一个PPT, 触动挺大的 其实OGRE一直以来所为人诟病的性能问题, 何偿不也是我们引擎存在的问题 虽然很多时候我们都拿OGRE和GameBryo的效率当反面教材, 但是自己也没有做到极致 相对于GPU的性能优化来说, CPU的性能优化难得多 就好比游戏开发的书籍, 讲API/渲染的多, 讲架构&逻辑的少 可能很多人以为, 做引擎开发就是做图形开发, 对于国内的游戏来说好像没错 但是如果真正做下来, 资源管理, 场景管理, 动画, 物理, AI, UI, 音效, 脚本, 甚至技能系
上一集,有读者吐槽这个系列更新太慢了,其实实现代码一直都有,只能每天花一点时间整理一些,慢慢整理出来。
前文利用 FFmpeg 分别实现了对 Android Camera2 采集的预览帧进行编码生成 mp4 文件,以及对 Android AudioRecorder 采集 PCM 音频进行编码生成 aac 文件。
1. 需求是这样的 老板发我一个加密压缩包,告诉我是6位数的数字密码,让我将压缩包解压! 2. 环境 命令解压工具 7-zip;7-zip下载 python 自带的执行命令模块 subprocess; 3. 安装 7-zip 配置环境变量 安装 7-zip,找到 7-zip 的应用程序路径; 将该路径配置环境变量;参考菜鸟Windows 10 配置Java 环境变量 📷 4. 循环生成所有6位数的数字密码 for i in range(1000000): pwd = str(("%06d"
软件是网络世界的前沿和中心,客户需要更多可编程、灵活且成本更低的网络解决方案。随着基于云的服务越来越多地被采用,降低数据中心复杂性的需求也逐渐增加,这推动了软件定义广域网和基于意图的网络等技术的发展。根据Global Market Insights的一份研究报告,预计未来几年全球软件定义网络解决方案和服务市场的复合年增长率(CAGR)将达到54%,到2024年达到880亿美元。
1、Journal of the American Academy of Child & Adolescent Psychiatry:感觉-认知系统的整合与自闭症谱系障碍的严重程度之间的关系
1. 背景 某天吃饭的时候突然想到,都说 with 会有问题,那么是什么问题,是怎样导致的呢?知其然不知其所以然,在好奇心的驱使下,从 with 出发,一路追溯到 VO、AO。那么先来复习一下 with 是干嘛的吧。 2. with js 的 with 是为对象访问提供命名空间式的访问方式,with 创建一个对象的命名空间,在这个命名空间内你可以直接访问对象的属性,而不需要通过对象来访问: const o = { a: 1, b: 2 }; with (o) { console.log(a); /
自动驾驶网络(Self-Driving Network)是Juniper率先提出的一个名词,是一种可预测并具有自主运行能力的网络。实际上,它还真的跟我们所想的自动驾驶有点关系。
经过汇总的23种设计模式它是总结了面向对象设计当中最有价值的经验。对之前来讲可能是对其中部分设计模式还是相对来说熟悉的但仔细琢磨还是会有些疑问,正好在目前相对来说有更多的业余时间,可以来一次重新学习设计模式!
本篇文章对Matery的valine评论系统进行优化,文章中大多数内容参考自姑的优化代码。原博主是基于Hexo主题的Butterfly和Sakura的valine优化,现将其移植到Matery主题中。
AbstractQueuedSynchronizer(简称为AQS)是一个抽象类,直译 抽象队列同步器。 它继承自AbstractOwnableSynchronizer(简称为AOS),不完整类图如下。
许多网络初创公司今年上半年在云、分析、基于意图的网络等方面对网络市场产生了重大影响。这些公司的目标是简化网络,为客户的网络带来更多灵活性,同时帮助客户快速了解流经其网络的数据。
如果你需要新建一个页面,前提是你需要有一个博客,我用的是matery主题,参考了洪卫的博客搭建教程,和闪烁之狐的搭建教程,如果没有博客也可以参考我写的教程搭建一个自己的博客,话不多说,下面开始操作
大家好,最近一位朋友(6年工作经验)面了腾讯云,以下是面试题和答案。加油,一起卷。
备用地址: https://wang-qz.gitee.io/crystal-blog/
首先我希望主页面是显示我的所有文章,于是在主页面的视图函数中返回了所有的文章对象:
Native、Web App、Hybrid、React Native(后面以RN简称)、Weex 间的异同点,后期同步 小程序 和 PWA。
时至今日,SDN的发展已经历了十余个年头。中国的网络生态经过云计算和大数据的洗礼,SDN的旁观者和先行者们早已心有千千结。近日,在北京•榕座举办的首场“SDN茶话会”上,掀起了一场关于用户价值的讨论。
为你的EMlog博客显示今日文章更新多少资源 和统计共更新多少资源统计 超过三天没发布文章会显示 三天没更新 十天也是哦 可以随时提醒你是不是要更新
2020年超融合增长势头不减,在新的一年中,有几家HCI(超融合基础设施)供应商值得关注。本文研究了几种不同类别的供应商、他们工具的特性、处理的用例以及是什么使他们的产品在竞争中脱颖而出。
0x00 背景 最近拿到一个源码素材,于是对这个源码进行分析,发现了不少漏洞,本篇先将一些漏洞进行分析,下一篇再进行GetShell方法的分析,期待和师傅们的交流。 0x01 漏洞分析 配置文件写入 0x00 相关环境 源码信息:HDWiki-v6.0UTF8-20170209 问题文件: \HDWiki-v6.0UTF8-20170209\hdwiki\install\install.php 漏洞类型:配置文件写入导致代码执行 站点地址:http://kaiyuan.hudong.com/
(?i)((access_key|access_token|admin_pass|admin_user|algolia_admin_key|algolia_api_key|alias_pass|ali
首先在hexo官网主题里面搜索Matery主题点击进入作者大大的github,然后下载 master 分支的最新稳定版的代码,解压缩后将 hexo-theme-matery 的文件夹重命名为matery,复制到Hexo 的 themes 文件夹中
一直说要出一篇从零搭建博客的教程,但是最近真的很忙,一直没有时间,尽量抽出时间将博客教程写出来了,如下,阅读本文需要你有以下技术储备:
与 c++ 相比,这个分享是关于使用 Rust 语言来编写安全、并发和优雅的代码。
8月17日消息,由于近期国内多地持续的高温天气,再加上长江流域陷入干旱,导致80%依靠水力发电的四川启动限电6天,并扩大到紧邻四川的重庆也宣布限电11 天(17-24日),如今再扩大到长三角江苏、昆山、浙江一带,市场忧心冲击电子组装及半导体产业,虽然目前厂商普遍回应“影响有限”,但若是限电时间拉长,后续仍需要观察产能是否受影响。
「初入职场的菜菜同学」一心想靠 Java 技术来改变世界,未成想被网络环境问题缠身,于是抱着电脑,满怀希望的去找运维同事寻求帮助。
今天主要添加了留言与评论在后台的管理和主页文章的分页显示,文章类别的具体展示以及之前预留链接的补充
人工细胞器(AOs)是具有细胞内生物催化活性的微隔室,旨在替代丢失的细胞功能。目前,脂质体或聚合物体通过将通道蛋白嵌入其疏水域并在其腔内捕获天然酶来构建人工细胞器。四川大学化学学院张仕勇教授团队通过使用具有羧酸饱和腔的单层交联两性离子囊泡(cZV)来建立新型人工细胞器。
华为有望最快在 9 月份发布旗舰机 Mate40 系列,搭载麒麟 1020 芯片。运行鸿蒙 OS 2.0 的 Mate Watch 智能手表或同时发布。
虽然已经有很多前辈已经分析过AbstractQueuedSynchronizer(简称AQS,也叫队列同步器)类,但是感觉那些点始终是别人的,看一遍甚至几遍终不会印象深刻。所以还是记录下来印象更深刻,还能和大家一起探讨(这就是重复造轮子的好处,另外也主要是这篇篇幅太长了,犹豫了好久才决定写作)。既然有很多前辈都分析过这个类说明它是多么的重要,下面我们看下concurrent包的实现示意图就清楚AQS的所占有的地位了。
题目中的这个问题,我理解是个本质。在数据时代,数据不管从哪里获取、用什么工具获取,也不管数据规模是否够得上是“大数据”,也不管你用来分析和利用这些数据的是BI软件(商业智能软件)还是数字化营销软件如AOS系统(注:美国安客诚公司推出的“受众运营系统”),你总得回答一个关键问题:面对一堆数据,你能去做什么,而且这个“做什么”是有效能变成真金白银的收益的。 所以,当我看到Mike Rozlog最新于2014/2/3发布的一篇文章中用到这个标题时,引起了我的兴趣。把文中一些主要观点编译概述如下,供朋友们参考,其中
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