webAPP基础学习
###视觉基础 part-I
####1.面试中常见的像素问题
=>什么是像素?
*1.什么是px?
px-虚拟像素,css像素的单位
px是一个相对单位,相对于设备像素而言
=>相对性
a.相对于同一个设备,css像素的可变的
css像素===物理像素=>会受到缩放的影响
css像素=缩放倍数*单个物理像素宽度
b.相对于不同的设备,一个css像素可变
=>1.相对性 2.设计稿与实际屏幕不绝对
*2.DP
dp-设备像素/物理像素,单位是pt(1pt=1/72(inch))
=>dp是一个绝对单位,屏幕只要生产完成后,就固定不变了
*3.DIP
dip-设备逻辑像素===虚拟像素
*4.DPR
dpr-设备像素比
初始状态下,物理像素与css像素的初始比例关系
dpr=设备像素/css像素
-移动开发中1个css像素具体占用了多少设备像素
*5.PPI
每英寸像素取值(像素密度)-衡量单个物理像素内拥有的像素
*6.REM / EM - 动态相对单位
em:相对于父元素的字体大小,计算得出的单位
rem(root em):相对于html元素字体的大小

#####2.媒体查询 - media
根据设备大小,设置差异化的样式,从而适配不同屏幕的大小


2.完整写法


3.链接式

=>实现一定程度上的响应式=>产生了大量重复的css
####3.实际使用
rem - 根据html的根字号大小动态变化的单位
media:根据设备具体宽度动态设置css的工具
rem+media=>全响应式页面
*面试:假设设计稿是750px,那么html中font-size设置为多大合适呢?
=>rem如何设置合适的比例来还原设计稿

*追问:设计稿中有一个80px高度的div,css里真实高度是多少?
div高度=>rem的值=>结合屏幕宽度得到不同的px
屏幕宽度是320px~640px,21.33*1.6=35.xxpx
屏幕宽度在750px以上,50*1.6=80px
=>自适应的单位,原则上可以做到不同屏幕尺寸与设计稿都可以还原=>设计师不感知,开发做转换
=>如何能够让设计师也能够感受到自适应逻辑的存在?
####4.原子设计+栅格系统
将屏幕进行均分,以整体布局分块自适应+固定像素间距为框架做页面设计
=>栅格设计=>原子size的以及距离=>原子结合media+rem
####5.幻灯片
相关文章:
webAPP基础学习
###视觉基础 part-I ####1.面试中常见的像素问题 >什么是像素? *1.什么是px? px-虚拟像素,css像素的单位 px是一个相对单位,相对于设备像素而言 >相对性 a.相对于同一个设备,css像素的可变的 css像素物理像素>会受到缩放的影响 css像素缩放倍数*单个物理像…...
RIP路由信息协议
RIP路由信息协议(Routing Information Protocol) 最先得到广泛应用的协议,最大优点是简单要求网络中的每个路由器都要维护一张表,表中记录了从它自己到其他每一个目的网络的距离RIP是应用层协议,它在传输层使用UDP,RIP报文作为UD…...
kubernetes 高可用集群
目录 一、haproxy负载均衡 二、pacemaker高可用 三、部署control-plane 四、部署worker node 实验环境 主机名 IP 角色 docker 192.168.67.10 harbor k8s1 192.168.67.11 control-plane k8s2 192.168.67.12 control-plane k8s3 192.168.67.13 control-plane k8s…...
java实现插入排序
图解 以下是Java实现插入排序的代码: public class InsertionSort {public static void main(String[] args) {int[] arr {5, 2, 4, 6, 1, 3};insertionSort(arr);System.out.println(Arrays.toString(arr)); // output: [1, 2, 3, 4, 5, 6]}public static void i…...
深度学习之基于YoloV5血红细胞检测识别系统
欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦 ,由于篇幅有限,只展示了部分核心代码。 文章目录 一项目简介 二、功能三、系统四. 总结 一项目简介 深度学习已经在许多领域中得到了广泛的应用,包括医疗健康领域。其中,YOLO(You O…...
8、可视化高斯滤波器并完成高斯滤波
本节一起绘制一个可视化的高斯滤波器,同时对一个彩色图像增加高斯噪声,最后通过一个高斯滤波器对图像进行降噪处理。 就像上节说的那样,滤波不是学习重点,下面通过实操了解下原理即可。 可视化高斯滤波器 高斯滤波器符合高斯分布,并且是二维高斯分布,这一点在上一节高斯…...
Linux MMC子系统 - 5.eMMC 5.1工作模式-引导模式
By: Ailson Jack Date: 2023.11.19 个人博客:http://www.only2fire.com/ 本文在我博客的地址是:http://www.only2fire.com/archives/164.html,排版更好,便于学习,也可以去我博客逛逛,兴许有你想要的内容呢。…...
2342. 数位和相等数对的最大和 --力扣 --JAVA
题目 给你一个下标从 0 开始的数组 nums ,数组中的元素都是 正 整数。请你选出两个下标 i 和 j(i ! j),且 nums[i] 的数位和 与 nums[j] 的数位和相等。 请你找出所有满足条件的下标 i 和 j ,找出并返回 nums[i] num…...
linux如何重置root密码
目录 当我们想要重置root管理员密码时,我们可以有两种方法进行: 方法一、init方法 1、重启系统,在下图所示界面按e键 2、随后进入以下界面,、将ro修改为rw,在行末尾添加init/bin/sh。编辑 3、随后按Ctrlx启动到s…...
Java 类之 java.util.Properties
Java 类之 java.util.Properties 文章目录 Java 类之 java.util.Properties一、简介二、主要功能1、存储键值对2、读取文件与属性代码示例运行结果截图 3、设置属性并保存文件代码示例结果截图 4、遍历属性代码示例运行结果 关联博客:《基于 Java 列举和说明常用的外…...
我遇到的bug(活动)
目录 方向一:身为程序员遇到过的奔溃瞬间 方向二:如何解决遇到的奔溃瞬间 方向三:在解决完后获得的收获和体会 方向一:身为程序员遇到过的奔溃瞬间 在一个项目中,我负责实现一个复杂的图像处理算法。经过几天的努力…...
MIB 6.1810实验Xv6 and Unix utilities(3)pingpong
Mit6.S081-实验1-Xv6 and Unix utilities-pingpong问题_Isana_Yashiro的博客-CSDN博客 Write a user-level program that uses xv6 system calls to ping-pong a byte between two processes over a pair of pipes, one for each direction. The parent should send a byte to…...
压力测试总共需要几个步骤?思路总结篇
在运维工作中,压力测试是一项很重要的工作。比如在一个网站上线之前,能承受多大访问量、在大访问量情况下性能怎样,这些数据指标好坏将会直接影响用户体验。今天我们就来深入了解下压力测试! 1、首先,什么是压力测试&…...
03_面向对象高级_多态
多态 1. 什么是多态? “多态” 是在 “继承” 的基础上实现的一种现象,具体表现为:对象多态、行为多态。 public class HelloWorld {public static void main(String[] args) {// 1. 对象多态Human h1 new Student();Human h2 new Teach…...
【Kingbase FlySync】界面化管控平台:2.配置数据库同步之KES>KES
【Kingbase FlySync】界面化管控平台:3.配置数据库同步之KES->KES 部署KES数据库到KES数据库同步服务1.登录KFS管理平台2.开始配置数据节点信息(1)配置node1数据节点(2)配置node2数据节点 3.KFS拓扑图配置4.开始部署5.启动同步程序并查验是否运行正常 测试同步1.从node1数据…...
企业计算机服务器中了mallox勒索病毒怎么解决,勒索病毒解密文件恢复
随着科技技术的不断发展,网络技术得到了快速提升,但网络安全威胁也不断增加,近期,云天数据恢复中心陆续接到很多企业的求助信息,企业的计算机服务器遭到了mallox勒索病毒攻击,导致企业的所有业务中断&#…...
Sonar生成PDF错误Can‘t get Compute Engine task status.Retry..... HTTP error: 401
报错及修改: 报错:INFO: Can’t get Compute Engine task status.Retry… org.sonarqube.ws.connectors.ConnectionException: HTTP error: 401, msg: , query: org.apache.commons.httpclient.methods.GetMethod7a021f49 ERROR: Problem generating PD…...
storage和正则表达式
一、Storage 1.认识Storage WebStorage主要提供了一种机制,可以让浏览器提供一种比cookie更直观的key、value存储方式: localStorage:本地存储,提供的是一种永久性的存储方法,在关闭掉网页重新打开时,存…...
【数据结构】图的广度优先遍历
一.广度优先遍历的基本思想 (1)访问顶点v; (2)依次访问v的各个未被访问的邻接点v1,v2,v3……,vk; (3)分别从v1,v2,v3……...
AM@函数展开成幂级数@间接法@常用麦克劳林幂级数展开公式
文章目录 间接法推导幂级数展开常用麦克劳林幂级数展开公式应用例例例 间接法推导幂级数展开 已知函数的幂级数展开公式间接推导其他函数幂级数 使用原始的推导公式推导函数的幂级数展开是繁琐不便的,需要分别计算各项系数 a n f ( n ) ( 0 ) n ! a_{n}\frac{f^{(n)}(0)}{n!}…...
镜像里切换为普通用户
如果你登录远程虚拟机默认就是 root 用户,但你不希望用 root 权限运行 ns-3(这是对的,ns3 工具会拒绝 root),你可以按以下方法创建一个 非 root 用户账号 并切换到它运行 ns-3。 一次性解决方案:创建非 roo…...
06 Deep learning神经网络编程基础 激活函数 --吴恩达
深度学习激活函数详解 一、核心作用 引入非线性:使神经网络可学习复杂模式控制输出范围:如Sigmoid将输出限制在(0,1)梯度传递:影响反向传播的稳定性二、常见类型及数学表达 Sigmoid σ ( x ) = 1 1 +...
JVM 内存结构 详解
内存结构 运行时数据区: Java虚拟机在运行Java程序过程中管理的内存区域。 程序计数器: 线程私有,程序控制流的指示器,分支、循环、跳转、异常处理、线程恢复等基础功能都依赖这个计数器完成。 每个线程都有一个程序计数…...
C/C++ 中附加包含目录、附加库目录与附加依赖项详解
在 C/C 编程的编译和链接过程中,附加包含目录、附加库目录和附加依赖项是三个至关重要的设置,它们相互配合,确保程序能够正确引用外部资源并顺利构建。虽然在学习过程中,这些概念容易让人混淆,但深入理解它们的作用和联…...
Webpack性能优化:构建速度与体积优化策略
一、构建速度优化 1、升级Webpack和Node.js 优化效果:Webpack 4比Webpack 3构建时间降低60%-98%。原因: V8引擎优化(for of替代forEach、Map/Set替代Object)。默认使用更快的md4哈希算法。AST直接从Loa…...
9-Oracle 23 ai Vector Search 特性 知识准备
很多小伙伴是不是参加了 免费认证课程(限时至2025/5/15) Oracle AI Vector Search 1Z0-184-25考试,都顺利拿到certified了没。 各行各业的AI 大模型的到来,传统的数据库中的SQL还能不能打,结构化和非结构的话数据如何和…...
小木的算法日记-多叉树的递归/层序遍历
🌲 从二叉树到森林:一文彻底搞懂多叉树遍历的艺术 🚀 引言 你好,未来的算法大神! 在数据结构的世界里,“树”无疑是最核心、最迷人的概念之一。我们中的大多数人都是从 二叉树 开始入门的,它…...
【Post-process】【VBA】ETABS VBA FrameObj.GetNameList and write to EXCEL
ETABS API实战:导出框架元素数据到Excel 在结构工程师的日常工作中,经常需要从ETABS模型中提取框架元素信息进行后续分析。手动复制粘贴不仅耗时,还容易出错。今天我们来用简单的VBA代码实现自动化导出。 🎯 我们要实现什么? 一键点击,就能将ETABS中所有框架元素的基…...
机器学习的数学基础:线性模型
线性模型 线性模型的基本形式为: f ( x ) ω T x b f\left(\boldsymbol{x}\right)\boldsymbol{\omega}^\text{T}\boldsymbol{x}b f(x)ωTxb 回归问题 利用最小二乘法,得到 ω \boldsymbol{\omega} ω和 b b b的参数估计$ \boldsymbol{\hat{\omega}}…...
写一个shell脚本,把局域网内,把能ping通的IP和不能ping通的IP分类,并保存到两个文本文件里
写一个shell脚本,把局域网内,把能ping通的IP和不能ping通的IP分类,并保存到两个文本文件里 脚本1 #!/bin/bash #定义变量 ip10.1.1 #循环去ping主机的IP for ((i1;i<10;i)) doping -c1 $ip.$i &>/dev/null[ $? -eq 0 ] &&am…...
