例子图在上方。找到标签，给下方的UL加 "demo-1" class属性
所谓“内滚动布局”，顾名思义就是主滚动条在页面内部的布局，是相对于传统的<html>滚动而言的，例如，下图所示滚动条，是从头部下方开始：
一、什么是内滚动布局？ 所谓“内滚动布局”，顾名思义就是主滚动条在页面内部的布局，是相对于传统的<html>滚动而言的，例如，下图所示滚动条，是从头部下方开始： 传统的页面滚动，基本上是相对于整个浏览
一、什么是内滚动布局？ 所谓“内滚动布局”，顾名思义就是主滚动条在页面内部的布局，是相对于传统的<html>滚动而言的，例如，下图所示滚动条，是从头部下方开始： 传统的页面滚动，基本上是相对于整个浏览器窗体，例如，QQ视频首页： 二、为什么会有内滚动布局？ 随着显示器设备越大越宽越密，以及现代web技术的发展。web站点已经开始有了从传统的瀑布式网页向类桌面软件风格站点转变的趋势。比方说，QQ音乐的首页目前是这样子的： 以后可能就会变成这样子： “纳尼，这不就是现在的QQ音乐软件界面截图？”
引擎：UE4.27版本 开发人员：个人制作 用时：两周 脚本：Lua+蓝图 美术资源：取自网络，仅学习使用. 补充：因为时间短，目前只做了包括战斗系统的一些基础功能，后续会加入篝火、等级加点、道具拾取、背包系统、界面UI、换装、处决等，逐渐完善。
在上一篇文章中我完成了整个流出的前半部分：让用户从电脑中选择图片，自动制作成UE4贴花，并贴到地面上。本文讨论如何在非地面的平面/曲面上动态贴贴花。3D引擎中的贴花（decal）技术是以射影几何学为基础的投影材质，相比于表面材质（surface material），轻量的贴花材质在特定场合下有更好的性能，比如贴海报、静态液体、局部纹理，本文讨论贴花后半部分关于空间几何变换的基本原理。
这个动画实现所用到的3D盒子模型是现在3D模型中最常用的一个 —— 不过我们先拿其中两个面分析：
在日常工作中，经常会遇到特别长的Excel表格，需要不停的滚动鼠标去翻看，有时候用力过猛还滚过头了，然后继续向上翻滚，好尴尬。
1.在Animator中添加新的状态roll，将roll的触发的条件设置为Trigger，在jump、fall、ground都可以转换状态到roll，在roll中添加一个FSMOnEnter，套接一个方法OnRollEnter给ActorController，在OnRollEnter中做和OnJumpEnter相似的事情，将输入锁死，角色移动锁死，同时给角色一个冲量，增加翻滚的效果。
有很多种方式可以描述旋转，但是使用欧拉角来描述是最容易让人理解的。这篇文章将会介绍欧拉角的基础知识、欧拉角的问题和如何去解决这些问题，当然还有欧拉角无法解决的万向节死锁问题，在最后还会介绍如何将欧拉角转换成矩阵，便于程序计算。
想要产出让用户满足的高质量内容，除了内容本身外，排版布局也是一项很重要的作业，毕竟人都是视觉动物。将文本内容划分为标题、副标题、正文等不同的类型，然后让文本各司其职，具有杰出的层次，明晰的层次结构能够让内容具有更好的可读性，恰当的配图则会让文章显得更加生动。别的，不同文本类型运用不同格式、不同巨细、不同色彩的字体，也能够让用户取得更好的阅览体会。当需求引用其他平台内容时，尽量确保链接导向到高质、威望的站点。
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最近在steam打折的时候入了一个评价还不错的小游戏叫titan souls，听说手机上面也有，不过我觉得以这样的反人类程度我觉得手机不大可能打的过去，所以推荐还是steam购买吧，网上只能搜到普通的攻略，我实际测试的时候觉得不是很理想，所以这里就贴上我的打法…
1、解决滚动穿透：通过给弹层绑定touchmove和mousewheel事件，取消默认行为实现。
---- 新智元报道 编辑：时光 拉燕 桃子 【新智元导读】近日，UE开发的数字人类创作工具MetaHuman Creator再次迎来重大更新。网格体转MetaHuman功能可以让你在几分钟内为元宇宙超人类换脸。 还记得上帝掉落凡间的玩具MetaHuman Creator吗？ 它可以创建从眼睛到鼻子嘴巴，甚至头发丝可见的精细化数字人类。 最重要地是，用时还不到1小时。 现在，这个创建元宇宙人类的工具又迎来了重大更新！ 几分钟，Mesh直转元人类 据介绍，用于虚幻引擎5的MetaHuman插件的
德国自动化技术厂商Festo（费斯托）推出来自其仿生学习网络 (Bionic Learning Network)最新成果的仿生机器人，BionicWheelBot是一款独具特色的行走机器人，以摩洛哥后翻蜘蛛为灵感，能够模仿摩洛哥后翻蜘蛛以翻滚模式在复杂地形上移动。 全新的驱动概念和令人惊叹的运动形式在我们的仿生学习网络中一直发挥着重要作用。 BionicWheelBot的生物样板为摩洛哥后翻蜘蛛（cebrennus rechenbergi）——一种生活在撒哈拉边缘比沙丘沙漠的蜘蛛，由柏林技术大学
在学习vue实现手机通讯录的功能之前，我们首先要了解如何将汉字转为拼音并获取其首字母，以下为汉字转拼音插件：
Festo日前展示了其两款仿生机器人，一款可以翻滚的蜘蛛机器人和一款飞狐机器人。 近日，据外媒报道，德国自动化技术厂商Festo推出来自其仿生学习网络最新成果的两款仿生机器人，一款可以翻滚的蜘蛛机器人BionicWheelBot和一款飞狐机器人BionicFlyingFox。 BionicWheelBot的生物样板为摩洛哥后翻蜘蛛（cebrennus rechenbergi）。它是一种生活在撒哈拉边缘比沙丘沙漠的蜘蛛，由柏林技术大学仿生学教授Ingo Rechenberg于2008年发现。这种蜘蛛可以与其同
最近刷着抖音看到有人在玩一个很酷的手机重力桌面，手机桌面上的app图标就会出现重力效果，会随着你手机的转动而翻滚~好像挺不错的！这不是看着会动的图片哦，每个图标都是一个正常的应用。
本次python实战，主要目标是利用 Python爬取京东商品评论数，如上图所示：爬取“Python之父”推荐的小蓝书，这些信息主要包括用户名、书名、评论等信息。
心情不好不要紧，咱们可以来学点新的东西来充实充实自己，例如：如何使用世界上最好用的编辑器敲代码~~~
AI 科技评论按：每年以 2 - 3 件仿生机器人生产速度不停扩张仿生产品线的 Festo ，是一家德国自动化技术供应商，近年来以外观精巧夺目的仿生机器人频频登上科技新闻热搜榜。近日，由其发布的一款最新仿生产品——气动机械臂，更是引入了强化学习及大规模并行学习等 AI 技术，使得仿生机器人的技能习得与技能同步变得更加便捷。
世界模型仅用 1 小时训练一个四足机器人从头开始翻滚、站立和行走，无需重置。10 分钟内适应扰动或快速翻身站立
随着市场经济的发展，各种新型的高科技建筑材料相继出现，所有的基础工程均需要大量的建筑，需要大量门窗和建筑材料，而铝及其铝合金在其中占有重要的地位。随着时代的进步，材料的应用也发生着变化。因铝合金型材具有强度高、重量轻、稳定性强、耐腐蚀性强、可塑性好、变形量小、无污染、无毒、防火性强，使用寿命长（可达 50—101 年)、回收性好、可回炉重炼等优点，应用受到日益关注。尤其在建筑方面，铝合金型材现已广泛应用于各种商业及民用建筑，有着不可替代的重要地位。
程序员是实干派，面对写 PPT 这事通常都是嗤之以鼻。头可断，万行代码不能乱；血可流，写PPT是真犯愁。写 PPT 着实是程序员工作中的三座大山之一
之前讨论了关于在vim中使用正则表达式的相关知识能方便的进行搜索，现在在之前的基础之上继续来讨论如何进行替换操作。
（VRPinea 4月25日讯）今日重点新闻：字节跳动拟推出“沸寂”业务；VRChat的Avatar Dynamics系统已经启用；VR Mod开发者Luke Ross将在本月底发布《艾尔登法环》的VR Mod。
腾讯云流计算 Oceanus 是大数据实时化分析利器，兼容 Apache Flink 应用程序。新用户可以 1 元购买流计算 Oceanus(Flink) 集群，欢迎读者们体验使用。
这一次，迪士尼发布的机器人朴素成了一根棍，可以折叠的三截棍，“Stickman (棒男) ”这个名字也通俗易懂。
如果size=interval,那么就会形成tumbling-window(无重叠数据)
为了让机器人可以跨越各种地形，波士顿动力开发出了人形机器人和机器狗，以其超高的关节自由度，彻底摆脱了轮式机器人的地形限制。
bzmore命令用于查看bzip2压缩过的文本文件的内容，当下一屏显示不下时可以实现分屏显示。
基本上vi可以分为三种状态，分别是命令模式（command mode）、插入模式（Insert mode）和底行模式（last line mode），各模式的功能区分如下：
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图灵，大胆的猜想，每一个人都是一个图灵机，无时无刻接收信息，通过我们处理模型（思维方式，眼界格局等多参数拟合出来的具有可塑性的函数体）来处理信息，然后输出新的信息。
各大游戏厂商的表现不一，Capcom演示的《鬼泣5》和《生化危机2》，确实相当良心！
花叔一看到这个新特性时就开始着手研究这特性怎么应用，经过一轮测试，终于有点成绩，来看看花叔的研究成果，希望对大家有用。
https://code.visualstudio.com/remote/advancedcontainers/develop-remote-host
作者：matrix 被围观: 8,363 次 发布时间：2014-02-04 分类：零零星星 | 33 条评论 »
记得不止一次和一些做大数据和机器学习的朋友讨论过关于归纳和认知的观点。 在机器学习这个领域听过这样的声音，就是大家普遍觉得基于统计的机器学习和大数据加工方法要比神经网络LOW。或者说只有神经网络才是真的机器学习，其余的基于统计的方法都是伪机器学习。 这个观点是否正确我们暂时先不要着急负荷或者推翻，我们先看看人类自己的归纳和认知究竟是怎样完成的。 人类是怎么认识世界的？简单说就是观察和归纳，或者干脆就用归纳一个词就能代替。 当第一批脊椎动物不知从什么时候变成类人猿，或者变成拥有一定归纳意识的古猿的时候，它们如
ADS-B数据的全称是广播式自动相关监视(Automatic Dependent Surveillance Broadcast)
一个完整的宠物行为训练小程序可以包括以下功能，以帮助宠物主人更好地训练和管理他们的宠物：
本文主要讲述了为什么做动效，好的动效设计的标准是什么，如何做动效设计，以及如何使自己设计的动效完美落地。
“前一篇文章中<一文了解Flink数据-有界数据与无界数据>大致讲解了Apache Flink数据的形态问题。Apache Flink实现分布式集合数据集转换、抽取、分组、统计等。根据数据源的类型，即为有界数据与无界数据，提供了DataSet与DataStream的基础API。”
对大脑和支配神经处理的原理的理解需要简洁的理论,能够解释一系列不同的现象,并且能够做出可检验的预测。在这里,我们回顾贝叶斯因果推理理论,该理论已经由几个研究小组在人类和其他灵长类动物的各种任务中进行了测试、完善和扩展。贝叶斯因果推理是规范性的,已经解释了大量任务中的人类行为,包括单感觉和多感觉 知觉任务、感觉运动和运动任务,并解释了反直觉的发现。该理论做出了经过实验测试和证实的新颖预测,最近的研究已经开始绘制其算法和人脑中的神经实现。该理论所解释的现象的简约性和多样性,以及它在Marr 分析的所有三个层次上对大脑功能的启发,使得贝叶斯因果推理成为一个强大的神经科学理论。这也强调了协作和多学科研究对神经科学新理论发展的重要性。
在这个DevOps世界中，有时似乎Dev的一半成为众人瞩目的焦点，而Ops在关系中被遗忘了一半。 几乎就像领先的开发人员告诉尾随的操作人员做什么，几乎所有“操作”都是开发人员应说的。 因此，Ops被甩在后面，向后翻滚，降为替补席。
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