从视频中可以看出,当我们打开两个窗口时,两个量子之间竟然还存在相互纠缠,简直把前端代码发挥到了极致,如此奇妙的效果到底是如何实现的呢?
https://gitee.com/ishouke/front_end_plugin/blob/master/jquery-3.2.1.min.js
最近,程序员群里流行一个比较火的一个视频,尤其是很多前端程序员都不由的赞叹此视频。视频内容是一个完全由前端完成的类似"量子纠缠"效果的项目。看完之后很多人表示前端白学了。原视频如下,作者为nonfigurativ。想象一下,当你在多个显示器前操作,每个显示器就像是一个窗口,通过这些窗口你可以观察到同一个3D场景的不同部分,而这一切都实现了无缝连接。这不仅仅是技术上的创新,更是用户体验上的大跃进!
Kafka被广泛认为是一种强大的消息总线,可以可靠地传递事件流,是流式处理系统的理想数据来源。流式处理系统通常是指一种处理实时数据流的计算系统,能够对数据进行实时的处理和分析,并根据需要进行相应的响应和操作。与传统的批处理系统不同,流式处理系统能够在数据到达时立即进行处理,这使得它们特别适合需要实时响应的应用程序,例如实时监控和警报、实时推荐、实时广告投放等。
灯箱效果是我一直想加又没有加的功能,正好最近百度在推移动落地页检测,顺手做一下优化
一、配置与安装步骤: 1、在 Vue 项目的 src 文件夹下创建一个 config 文件夹: 2、在 config 文件夹中创建 rem.js: 3、将以下代码复制到 rem.js 中: // 基准
浏览器对象模型BOM(Browser,Object,Model)是以window对象为基础的,这个对象代表了浏览器窗口,页面可视区域,它还被复用为Es的全局对象Global,所有的原生类型的构造函数和函数都从一开始就存在于这个对象之上。
边界拖拽调整窗口大小功能是一个很常见的功能,比如浏览器、编辑器等很多场景都有应用,这种功能不仅提高了用户体验,也增强了应用的灵活性。
我有两个选项卡,一个用来显示Echarts图表,一个用来显示Echarts图表的数据源
在这个分步指南中,我们将使用一个基于 WebGL 的 3D 图形的框架 three.js, 创建一个 3D 版本的 Treehouse 徽标。你可以通过点击或者拖拽鼠标使相机旋转!你也可以使用鼠标滚轮进行缩放。
通过使用 rem + js 改变 html 标签的 font-size(整体缩放)实现兼容性更高的页面下面来举个例子, 当我们拿到的设计图是 750px 的时候,窗口宽度 750px,html 的 font-size 的大小为 100px;
因为rem单位是相对于根节点的字体大小的,所以通过设置根节点的字体大小可以动态的改变rem的大小。
installcnpm install postcss-px2rem px2rem-loader --save
笔者最早接触滑动窗口是滑动窗口协议,滑动窗口协议(Sliding Window Protocol),属于 TCP 协议的一种应用,用于网络数据传输时的流量控制,以避免拥塞的发生。发送方和接收方分别有一个窗口大小 w1 和 w2。窗口大小可能会根据网络流量的变化而有所不同,但是在更简单的实现中它们是固定的。窗口大小必须大于零才能进行任何操作。
NVIDIA 目前正在调查最终用户的报告,即更新到 NVIDIA Game Ready 驱动程序 461.09 或更高版本后,Google Chrome 可能会在某些 PC 配置上显示闪烁。
计算方式:在数据传输的过程中,将发送的数据段都当做一个16位的整数。将这些整数加起来。并且前面的进位不能丢弃,补在后面,最后取反,得到校验和。 发送方:在发送数据之前计算检验和,并进行校验和的填充。 接收方:收到数据后,对数据以同样的方式进行计算,求出校验和,与发送方的进行比对。
css3引入的”vw”和”vh”基于宽度/高度相对于窗口大小,”vw”=”view width”, “vh”=”view height”; 以上我们称为视窗单位允许我们更接近浏览器窗口来定义大小。 参照demo案例对照下面四个容器的css样式:
前端开发还原设计稿的重要性毋庸置疑,目前应用的单位最多还是rem,然而每次在制作过程中需要自己计算rem值,为了能够直接按照设计图的尺寸开发,并且能自动编译转换成rem,下面就来分享下postcss-pxtorem的使用。
TCP协议传输的特点主要就是面向字节流、传输可靠、面向连接。这篇博客,我们就重点讨论一下TCP协议如何确保传输的可靠性的。
此前的文章中,我们介绍了 tcp 协议的基本概念和连接的建立与终止 最后,我们介绍了“经受时延的确认”,这是一种将 ACK 包与下一条数据包合并发送的策略,这样可以尽量减少发往网络的报文,以提高传输的效率,节省网络资源。 除此之外,TCP 还有很多其他算法和策略用来优化网络的使用。
日志解析:https://github.com/logpai/logparser 异常检测:https://github.com/logpai/loglizer 预备知识:需要对逻辑回归、决策树、SVM、PCA、聚类等有一些了解 论文原文: https://github.com/AmateurEvents/article/blob/master/System-Log-Analysis-for-Anomaly-Detection.pdf
在我们当初学习网络编程的时候,都接触过TCP,在TCP中,对于数据传输有各种策略,比如滑动窗口、拥塞窗口机制,又比如慢启动、快速恢复、拥塞避免等。通过本文,我们将了解滑动窗口在TCP中是如何使用的。
原生js提供了自动刷新和窗口改变的方法,本次介绍一下窗口改变时候执行自动刷新!本次demo配合一个随机数来观察转化页面的变化!
在项目中使用 ECharts 遇到了一些问题,包括图表不会随着窗口大小变化而变化,以及父组件向子组件传值时,ECharts 中的值不会被同步渲染等,因此写本博文进行记录;
这次的功能不用我介绍,是的,就是要做那个win7下窗口超级预览的功能。为了方便,我就做个demo来演示,就不用图里的例子来做讲解了。
本篇主要用来介绍我们的实验平台——DOSBox的使用与调试,主要就是改一下窗口大小以及挂载,并且作为学习汇编实验的汇总,不定期更新。 下载与安装 这个可以到官网去下载,然后安装也很简单,就不介绍了,而且一般课程也会有教程。 调试 一下载过来,这个窗口小的可怜,于是我们就去改变一下窗口大小以及挂载。 改窗口大小 主要就是找到配置文件,一般都是后缀为.bat的,比如我的是:D:\Soft\DOS\DOSBox-0.74\D
TCP(Transmission Control Protocol 传输控制协议)是一种基于IP的传输层协议,TCP协议面向连接、正面确认与重传、缓冲机制、流量控制、差错控制、拥塞控制,可保证高可靠性(数据无丢失、数据无失序、数据无错误、数据无重复到达)传输层协议。
当你在使用Python的tkinter库创建GUI(图形用户界面)应用程序时,可以使用window.resizable(False, False)技术来控制窗口是否可调整大小。这个技术有着重要的作用,特别是当你希望保持窗口的固定大小时。
https://leetcode-cn.com/problems/sliding-window-maximum/
在2.0之前,Spark Streaming作为核心API的扩展,针对实时数据流,提供了一套可扩展、高吞吐、可容错的流式计算模型。 Spark Streaming会接收实时数据源的数据,并切分成很多小的batches,然后被Spark Engine执行,产出同样由很多小的batchs组成的结果流。
程序主要是参考learnopengl,更多关于OpenGL的说明也可参考他们的文章。
其实大部分resize()方法是用于响应式布局调整屏幕大小的时候进行触发处理的。 这里就不写那么复杂的事情,只写一下当浏览器窗口变化的时候,触发resize()事件看看。
Windows(窗口)是处理无限数据流的核心。窗口将流分解成有限大小的”桶”,在上面我们可以进行计算。本文将重点介绍 Flink 中的窗口,以及常见的窗口类型。
因为要找最长连续 1 子数组的长度,所以我们只需要遍历一次,记录每段连续 1 的长度;如果遇到 0,就更新当前最大长度,然后当前长度清零,继续向后遍历。时间复杂度为 O(n)。
当我们测试一个web网站的时候,一般最好设置一个baseUrl地址,这样方便维护。 一旦部署环境发生了改变,就不需要去基本里面去查找,秩序更改cypress.json文件即可
打开窗口ACK丢失的危害:当接收方通告了一个窗口为非0的ACK,此ACK由于某种原因丢失,此时发送方在永远的等窗口打开的通知,接收方则永远的在等新数据的到来,这样有可能因为等待而造成连接关闭。
在之前的讲解中,我们已经介绍了TCP协议的一些面试内容,相信大家对于TCP也有了一些新的了解。今天,我们将继续深入探讨TCP的超时重传、流量控制、TCP的keepalive机制以及端口号等相关信息。这些内容对于理解TCP协议的工作原理和实际应用非常重要,希望可以加深大家对TCP协议的理解。
只要用户改变窗口大小,会对内部一些元素大小重新计算,可能导致整个页面重新渲染,最终导致大量消耗 CPU。比如调用 resize 方法,用户改变窗口大小时会不停的被触发, 低版本的IE 会可能陷入假死状态。window的scroll事件也是如此,鼠标滚动或拖动滚动条,就会不停的触发scroll事件,如果处理的东西多,低版本的IE也会陷入假死状态。
window size = 7 #窗口大小结合时间,超过窗口大小就会做全量备份,然后删除增量备份 window unit = days #备份的时间(minutes, hours, days, weeks, months)
Window 是处理无限流的核心。Flink 认为 Batch 是 Streaming 的一个特例,所以 Flink 底层的引擎是一个流式引擎,在上面实现了流处理和批处理。
很早之前写了这篇文章:你还在为 TCP 重传、滑动窗口、流量控制、拥塞控制发愁吗?看完图解就不愁了
BOM(Browser Object Model)即浏览器对象模型,它提供了独立于内容而与浏览器窗口进行交互的对象,其核心对象是 window。
应用数据被分割成TCP认为最适合发送的数据块。这和UDP完全不同,应用程序产生的数据报长度将保持不变。
今天这篇继续讲流式计算。继上周阿里巴巴收购 Apache Flink 之后,Flink 的热度再度上升。毫无疑问,Apache Flink 和 Apache Spark 现在是实时流计算领域的两个最火热的话题了。那么为什么要介绍 Google Dataflow 呢?Streaming Systems 这本书在分析 Flink 的火热原因的时候总结了下面两点:
TCP/IP协议是非常重要的一个知识点,也一直是面试的高频题,当面试官问你,能说说TCP协议是怎么保证可靠传输的吗,你能回答上吗?
CSS媒体查询是任何响应式设计的核心成分。它们是将不同样式应用到不同上下文的好方法,无论它是基于视口大小、运动偏好、首选的配色方案、特定的交互,甚至是特定的设备,如打印机、电视和投影仪等。
原文链接:https://blog.csdn.net/humanking7/article/details/86108269
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