底部有tbar时,tbar上面的组件自适应个手机类型的底部

本文探讨了如何使用CSS calc()函数结合constant()和env()来处理不同版本iOS设备的安全区域布局,特别关注90rpx导航栏高度的兼容性问题。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

    bottom: calc(90rpx+ constant(safe-area-inset-bottom));///兼容 IOS<11.2/
    bottom: calc(90rpx + env(safe-area-inset-bottom));///兼容 IOS>11.2/

90rpx 是tbar的高度

 

### TBar修复失败原因分析 TBar在自动修复过程中存在一些局限性,主要体现在修复模式的选择以及捐赠代码的搜索范围方面。具体来说: - **简单的修复模式选择机制**:TBar采用较为基础的方法来挑选修复模式,这可能导致选择了不适合特定缺陷场景的修复方式[^1]。 - **有限的捐赠代码查找区域**:为了定位用于构建合成补丁所需的源码片段(即所谓的“捐赠代码”),TBar仅限于检查已知存在问题的部分文件内。然而,实际有效的修复方案有依赖于那些本身并无明显错误却能提供必要逻辑支持的外部模块或函数定义所在之处;当尝试扩大至整个项目库去寻找合适的候选对象,则面临计算复杂度急剧上升的风险——即所谓“搜索空间爆炸”的挑战。 ### 解决方案建议 #### 改进修复模式决策算法 引入更加智能化且灵活多变的策略来决定采取何种类型的修补措施最为适宜。可以考虑利用机器学习技术训练模型识别不同类型漏洞的最佳应对方法,比如基于历史数据集中的成功案例总结规律并据此调整参数配置,从而提高命中率和准确性。 ```python from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier # 假设我们有一个包含各种bug及其对应最佳修复模式的数据集df X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df[['symptoms', 'type']], df['best_fix'], test_size=0.2) model = RandomForestClassifier() model.fit(X_train, y_train) predictions = model.predict(X_test) ``` #### 扩展捐赠代码检索边界的同优化性能 一方面适当放宽对潜在贡献者的筛选条件使之能够覆盖更多可能性;另一方面则需同步实施高效的索引结构与快速匹配算法降低额外开销。例如预先建立倒排表加速查询过程,并结合启发式规则优先考察最有可能含有解法的地方。 ```sql CREATE INDEX idx_code_snippets ON codebase (function_name); SELECT * FROM codebase WHERE function_name LIKE '%fix%' OR comment LIKE '%solution%'; ```
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