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每日分享html之2个悬停、2个加载、1个button

1.前端工程师主要利用HMTL与CSS建构页面(其中html构建骨架,css构建样式),用JavaScript获取后端数据以及完善交互以及用户体验。 2.通俗来讲,前端在一个项目里,拿到UI设计师设计的设计稿,然后实现UI设计师设计稿,调用后端程序员给的数据接口以获取数据,然后测试,最后部署上线。 3.前端可以对设计图负责,大部分情况下,不需要特别的去理解业务逻辑,因为我们90后都是玩着十几年手机电脑长大的,十几年的经验足够我们在潜意识里想明白应该怎么做,怎么去一步步实现,会有什么意外情况。 4.我感觉前端发展有个很大的缺陷----晋升问题. 正如第三点所言,作为领导必须对项目有足够的了解,显然是要重点包括业务逻辑,这点上,后端开发者需要涉及数据库逻辑,是必须要跟业务逻辑打交道的(重中之重),因此,大部分的领导岗位都是后端开发者更有晋升的机会。当然,个别公司有专门的前端组长(这也不算什么),如果说前端开发者在自己工作范围之外还要腾出时间去研究业务逻辑,属实是觉得出力不讨好(因为这样的操作需要持续很久才能看出效果),而且再怎么研究业务逻辑也不会比每时每刻跟业务逻辑打交道的后端开发者了解更多。说实在的,大部分情况下,前端在配合后端进行开发.后端需要了解业务逻辑,要跟领导和客户商量细节,露脸机会很大,在老板面前刷脸次数众多。这些都是拉开前后端程序员晋升机会差距的因素。

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SuMa++: 基于激光雷达的高效语义SLAM

可靠、准确的定位和建图是大多数自动驾驶系统的关键组件.除了关于环境的几何信息之外,语义对于实现智能导航行为也起着重要的作用.在大多数现实环境中,由于移动对象引起的动态变化,这一任务特别复杂,这可能会破坏定位.我们提出一种新的基于语义信息的激光雷达SLAM系统来更好地解决真实环境中的定位与建图问题.通过集成语义信息来促进建图过程,从而利用三维激光距离扫描.语义信息由全卷积神经网络有效提取,并呈现在激光测距数据的球面投影上.这种计算的语义分割导致整个扫描的点状标记,允许我们用标记的表面构建语义丰富的地图.这种语义图使我们能够可靠地过滤移动对象,但也通过语义约束改善投影扫描匹配.我们对极少数静态结构和大量移动车辆的KITTI数据集进行的具有挑战性的公路序列的实验评估表明,与纯几何的、最先进的方法相比,我们的语义SLAM方法具有优势.

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