Sass与Less的比较

什么是Sass和Less?

Sass和Less都属于CSS预处理器,那什么是 CSS 预处理器呢?

       CSS 预处理器定义了一种新的语言,其基本思想是,用一种专门的编程语言,为 CSS 增加了一些编程的特性,将 CSS 作为目标生成文件,然后开发者就只要使用这种语言进行CSS的编码工作。

       转化成通俗易懂的话来说就是“用一种专门的编程语言,进行 Web 页面样式设计,再通过编译器转化为正常的 CSS 文件,以供项目使用”。

本质上还是 css(使用指定模式编写后编译为常规css)

为什么要使用CSS预处理器? 

     作为前端开发人员,大家都知道,Js中可以自定义变量,而CSS仅仅是一个标记语言,不是编程语言,因此不可以自定义变量,不可以引用等等。

       CSS有具体以下几个缺点:

  • 语法不够强大,比如无法嵌套书写,导致模块化开发中需要书写很多重复的选择器;
  • 没有变量和合理的样式复用机制,使得逻辑上相关的属性值必须以字面量的形式重复输出,导致难以维护。

       这就导致了我们在工作中无端增加了许多工作量。而使用CSS预处理器,提供 CSS 缺失的样式层复用机制、减少冗余代码,提高样式代码的可维护性大大提高了我们的开发效率。

       但是,CSS预处理器也不是万金油,CSS的好处在于简便、随时随地被使用和调试。预编译CSS步骤的加入,让我们开发工作流中多了一个环节,调试也变得更麻烦了。更大的问题在于,预编译很容易造成后代选择器的滥用。

       所以我们在实际项目中衡量预编译方案时,还是得想想,比起带来的额外维护开销,CSS预处理器有没有解决更大的麻烦。

 

Sass和Less的比较

不同之处

1、Less环境较Sass简单

Sass的安装需要安装Ruby环境

Less基于JavaScript,只需要引入Less.js来处理代码输出css到浏览器,也可以在开发环节使用Less,然后编译成css文件,直接放在项目中,有less.app、SimpleLess、CodeKit.app这样的工具,也有在线编辑地址。


2、Less使用较Sass简单

LESS 并没有裁剪 CSS 原有的特性,而是在现有 CSS 语法的基础上,为 CSS 加入程序式语言的特性。只要你了解 CSS 基础就可以很容易上手。


3、从功能出发,Sass较Less略强大一些

sass有变量和作用域
- $variable,like php;
- #{$variable}like ruby;
- 变量有全局和局部之分,并且有优先级。


sass有函数的概念
- @function和@return以及函数参数(还有不定参)可以让你像js开发那样封装你想要的逻辑。
-@mixin类似function但缺少像function的编程逻辑,更多的是提高css代码段的复用性和模块化,这个用的人也是最多的。
-ruby提供了非常丰富的内置原生api。

进程控制
-条件:@if @else;
-循环遍历:@for @each @while
-继承:@extend
-引用:@import

数据结构
-$list类型=数组;
-$map类型=object;
其余的也有string、number、function等类型

4、Less与Sass处理机制不一样

Less是通过客户端处理的,Sass是通过服务端处理,相比较之下Less解析会比Sass慢一点

 

5、关于变量在Less和Sass中的唯一区别就是Less用@,Sass用$。

 

相同之处

Less和Sass在语法上有些共性,比如下面这些:

1、混入(Mixins)——class中的class;
2、参数混入——可以传递参数的class,就像函数一样;
3、嵌套规则——Class中嵌套class,从而减少重复的代码;
4、运算——CSS中用上数学;
5、颜色功能——可以编辑颜色;
6、名字空间(namespace)——分组样式,从而可以被调用;
7、作用域——局部修改样式;
8、JavaScript 赋值——在CSS中使用JavaScript表达式赋值。

 

为什么选择使用Sass而不是Less?

1、Sass在市面上有一些成熟的框架,比如说Compass,而且有很多框架也在使用Sass,比如说Foundation。

2、就国外讨论的热度来说,Sass绝对优于LESS。
3、就学习教程来说,Sass的教程要优于LESS。在国内LESS集中的教程是LESS中文官网,而Sass的中文教程,慢慢在国内也较为普遍。

4、Sass也是成熟的CSS预处理器之一,而且有一个稳定,强大的团队在维护。

5、同时还有Scss对sass语法进行了改良,Sass 3就变成了Scss(sassy css)。与原来的语法兼容,只是用{}取代了原来的缩进。

6、bootstrap(Web框架)最新推出的版本4,使用的就是Sass。

<think>好的,我现在需要回答用户关于循环神经网络(RNN)的定义和原理的问题。首先,我要确保自己正确理解RNN的基本概念。RNN是一种专门处理序列数据的神经网络,与传统的全连接网络不同,它通过循环结构保持对先前信息的记忆。用户可能希望了解RNN为什么适用于时间序列、自然语言处理等任务。 接下来,我得回顾RNN的核心原理。关键点包括循环结构、时间展开、参数共享以及如何处理序列依赖。需要解释隐状态h_t是如何传递历史信息的,以及参数共享如何减少参数量。同时,要提到RNN的数学表达式,例如$h_t = \tanh(W_{xh}x_t + W_{hh}h_{t-1} + b_h)$,这样用户能直观看到计算过程。 然后,我得考虑RNN的优缺点。优点有处理变长序列、捕捉时间依赖等;缺点包括梯度消失/爆炸问题,导致长序列记忆困难。可能需要提到LSTM和GRU作为改进方案,但用户现在可能只需要基础原理,这部分可以简要带过。 用户提供的引用资料中提到了RNN的并行处理能力和分类,这些也需要整合进回答。例如,引用[3]提到RNN的序列记忆和并行处理能力,需要确保这些点被涵盖。同时,引用[1]和[2]强调了循环结构和与传统前馈网络的区别,这有助于对比说明RNN的独特之处。 组织回答结构时,应该先定义RNN,再讲原理,包括结构展开、参数共享、数学公式,然后讨论优缺点。最后,示例代码可以展示一个简单的RNN实现,帮助用户理解。注意要使用中文,并且按照用户的格式要求,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,但用户示例中的独立公式似乎没有单独成段,可能需要调整。不过根据用户指令,独立公式必须单独成段,所以数学公式如隐状态计算可能需要用$$...$$并换行。 需要检查LaTeX语法是否正确,例如变量斜体、括号匹配等。例如,在示例中用户用了$( \int...$,这里可能多了一个括号,需要避免类似的错误。同时,引用的标注要自然放在句末,如引用[^1]。 最后,生成相关问题,应围绕RNN的定义、原理、优缺点、应用及改进等方面,确保问题有针对性,帮助用户深入理解。例如,梯度消失问题、LSTM的区别、应用场景等。 总结步骤: 1. 定义RNN,对比传统网络。 2. 核心原理:循环结构、时间展开、参数共享、数学公式。 3. 优缺点:序列处理优势,梯度问题。 4. 示例代码(简单RNN的前向传播)。 5. 相关问题生成。 现在,需要确保每个部分准确引用提供的资料,并正确标注引用来源。同时,语言要简洁明了,结构清晰,符合用户要求的格式。</think>### 循环神经网络(RNN)的定义与原理 #### 1. **定义** **循环神经网络(RNN)** 是一种专门用于处理序列数据的神经网络。与传统前馈神经网络不同,RNN 通过引入**循环结构**,使得网络能够保留对先前时刻信息的记忆,从而捕捉序列中的时间依赖关系。例如,在自然语言处理中,RNN 可以理解句子中单词的上下文关系。 #### 2. **核心原理** RNN 的核心在于其**循环结构**,具体实现方式如下: - **时间展开**:RNN 将序列按时间步展开,每个时间步接收当前输入 $x_t$ 和上一时刻的隐状态 $h_{t-1}$,输出当前隐状态 $h_t$ 和预测结果 $y_t$。 - **参数共享**:所有时间步共享同一组参数(权重矩阵 $W_{xh}$、$W_{hh}$ 和偏置 $b_h$),显著减少模型参数量。 数学表达式如下: $$ h_t = \tanh(W_{xh}x_t + W_{hh}h_{t-1} + b_h) $$ $$ y_t = W_{hy}h_t + b_y $$ 其中,$\tanh$ 是激活函数,确保隐状态值在 [-1, 1] 之间。 #### 3. **关键特点** - **序列记忆能力**:通过隐状态 $h_t$ 传递历史信息,适用于时间序列预测、文本生成等任务[^3]。 - **并行处理能力**:RNN 可对序列中每个时间步并行计算,提升效率[^3]。 - **灵活的结构扩展**:可设计为单向或双向、单层或多层结构,适应不同需求。 #### 4. **优缺点分析** - **优点**: 1. 支持变长输入和输出。 2. 捕捉序列中的长期依赖(理论上有此能力,但实际存在局限性)。 - **缺点**: 1. **梯度消失/爆炸问题**:长序列训练时,梯度可能指数级衰减或增长,导致难以学习远距离依赖。 2. 计算复杂度较高。 #### 5. **代码示例(简单RNN前向传播)** ```python import numpy as np class SimpleRNN: def __init__(self, input_size, hidden_size): self.Wxh = np.random.randn(hidden_size, input_size) * 0.01 # 输入到隐层权重 self.Whh = np.random.randn(hidden_size, hidden_size) * 0.01 # 隐层到隐层权重 self.bh = np.zeros((hidden_size, 1)) # 隐层偏置 def forward(self, inputs): h_prev = np.zeros((self.Whh.shape[0], 1)) # 初始隐状态 outputs = [] for x in inputs: x = x.reshape(-1, 1) h_next = np.tanh(np.dot(self.Wxh, x) + np.dot(self.Whh, h_prev) + self.bh) outputs.append(h_next) h_prev = h_next return outputs ``` #### 6. **改进与扩展** 针对梯度问题,后续提出了 **LSTM**(长短期记忆网络)和 **GRU**(门控循环单元),通过引入门控机制选择性保留或遗忘信息,显著提升了长序列建模能力。 ---
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