细说图片那些事

细说图片那些事

前言: 最近新到一个团队,才意识到基础的薄弱,牛人遍地,还是好好学习,天天向上。

 

一直都觉得网站优化的重点是图片,图片的使用也是博大精深。有必要总结一下图片的日常使用以及优化手法~

总的来说,图片的使用分为background和img两种,而优化方向来说分为减少请求,减少大小和清晰度 三个方面

 

一. background和img的区别:

  • 日常开发中使用的场景区别:

img是内容部分的东西,background-image是修饰性的东西。

 

  • 加载方式的区别:

在网页加载的过程中,以css背景图存在的图片background-image会等到结构加载完成(网页的内容全部显示以后)才开始加载,

而html中的标签img是网页结构(内容)的一部分会在加载结构的过程中加载,换句话讲,网页会先加载标签img的内容,再加载背景图片background-image,如果你用引入了一个很大的图片,那么在这个图片下载完成之前,img后的内容都不会显示。而如果用css来引入同样的图片,网页结构和内容加载完成之后,才开始加载背景图片,不会影响你浏览网页内容。

 

二. 平时使用图片有以下几种方式:

1. 图片内联 (base 64)          减少http请求

2. 图片雪碧图(多张图片合并)  减少http请求

3. webp     在压缩方面比 JPEG 格式更优越,并能节省大量的服务器带宽资源和数据空间。与 JPEG 相同,WebP 也是一种有损压缩,主要优势在于高效率。在质量相同的情况下,WebP 格式图像的体积要比 JPEG 格式图像小 40%。 

局限性: 

在开发中,采用向下兼容的方法,如果不支持 webp,则显示其他格式

4. svg  

 

 

三. 日常图片展示主要有以下三种形式 

1.普通图片

顾名思义,非常普通的图片,不需要因为屏幕扩张或者缩小改变宽度以及高度, 以京东手机网站为例,常见于以下布局

不管在任何手机下面,该图片都是以100*100的形式展示,对于这种图片,可以直接给一个宽度100,高度100,处理起来也非常简单粗暴

 

2.图片的宽高比

此种常见于响应式网站,以下为京东手机网站举例

在iphone5 及320*568的手机上,该图片显示的宽度和高度分别如下

 

 在iphone6 即375*667的手机上,该图片显示的宽度和高度分别如下

不难看出,上面的宽高比实际上为同一个数值,这样既可以保证该图片适配屏幕,又不让图片变形,因为这种场景,也产生了以下需求

1.列表是响应式的,在不同浏览器下要自适应宽度高度

2.图片在自适应中,图片的长宽比要保持不变

在实际开发中,我们通常会设置图片的宽度为百分比来满足自适应,不设置高度来满足长宽比不变,但是这样又会出现一种问题,在图片没有加载出来的时候,浏览器是无法计算出图片的实际尺寸的,当图片加载出来后,再把容器撑高,造成页面抖动

 

优化方案:

1. 首先,按照往例,先上一个知识点

块级元素(div,p)的padding设置为百分比的时候,是按照父级块的宽度来定的,所以由padding(padding-top/padding-bottom)来撑开容器高度,而不是height,保证了容器的宽高比例。图片在绝对定位于块级元素(div,p)下面即可。

代码实现:

复制代码

 1 .placeholder{
 2     height: 0;
 3     padding-bottom: 56.25%; /* 16:9 */
 4     position: relative;
 5     width: 100%;
 6 }
 7 .placeholder .img{
 8     position: absolute;
 9     left: 0;
10     top: 0;
11     width: 100%;
12     height: 100%;
13 }

复制代码

 

3.背景图片

background这个属性花样很多,也很杂,常见的有以下几种

  • background-color   
  • background-position   
  • background-size
  • background-repeat
  • background-attachment
  • background-image

 

在定义背景属性的时候,可以分开对单个属性进行赋值,通常建议使用下面这个属性,而不是分别使用单个属性,因为需要键入的字母也更少。

1 body{ 
2   background: #00FF00 url(bgimage.gif) no-repeat fixed top;
3   // background: color url() repeat attachment position
4 }

1. background-position 属性  这个属性设置背景原图像的位置

常见使用的值:顺序方面,首先是 x 轴,其次是 y 轴,

2.background-repeat   比较简单,设置背景图片是否重复

3.background-size       在响应式布局中背景图片上用得比较多的一个属性

兼容性:

  • 安卓4.3- 不支持将background,所以必须单独申明这个样式   [所以background-size一般不写进background中,而是单独 background-size:]
  • 安卓4.3- 不支持contain

常见属性: auto ,cover,contain, 100%

从上图可以看到,contain其实等同于background-size: 100% auto;cover等同background-size: auto 100%。 

但是,如果背景图像是一张纵向的图(高>宽),那么cover应该等同于background-size: 100% auto;contain等同background-size: auto 100%。 

在实际开发中,最常用到的值是cover,如果容器已经有了宽高(当然这里的宽高是指可以随着机型变化的),比如全屏,我们就直接用cover了;而如果容器没有宽高,那就又回到了第二个问题(图片的宽高比),我们可以使用图片或者把设置背景图的这个容器设置成我们图片的宽高比,那样再使用cover或contain都可以。

 

四. 优化方法:

1. 减少请求

将图片变成base64内联图片, 合并成雪碧图,

以上2种方法在目前一些流行的自动化构建工具都会自动帮忙生成,使用非常方便

适用对象: 不经常改变的icon小图标

 

2. 减少大小

压缩图片,使用webp格式图片

 

3.提高清晰度

由于目前的手机高清度越来越高,日常开发中使用2倍图,3倍图的方法

 

 

常见优化方法:

1.图片懒加载

优点:通常应用于图片比较多的网页,如果一个页面图片比较多,且页面高度或宽度有好几屏,页面初次加载时,只显示可视区域的图片,当页面滚动的时候,图片进入了可视区域再进行加载,这样可以显著的提高页面的加载速度,更少的图片并发请求数也可以减轻服务器的压力。

 懒加载有多种场景,但原理都是一样的。以下举例滚动懒加载。

原理:将图片的真实地址缓存在一个自定义的属性(lazy-src)中,而src地址使用一个1×1的全透明的占位图片来代替,当然占位图片也可以是其他的图片。

此处可参考我之前写的博文 http://www.cnblogs.com/beidan/p/5648240.html

github源码: https://github.com/beidan/lazeLoadImg

 

2.图片预加载

 基于用户行为的预加载就是,虽然在用户看不到的时候加载了,但是,用户却有更大或者说很大的概率会看到此图。

 后续再对这个进行详细的说明~  

转自https://www.cnblogs.com/beidan/p/6220915.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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