CSS animation

动画避坑指南:

  1. 属性不要混用,如left :和 transform:translatex
  2. 举得例子中margin-left换成left就没法从平滑过渡到。需要为每一帧设置left。
  3. keyframes中如果100%没有设置,那么不是@keyframes中的0%作为100%,而是animation所在的样式为100%。
    animation-name:myanimation
    animation-duration:3s
    animation-timing-function:ease linear ease-in ease-out ease-in-out
    animation-delay:5s -2s
    animation-iteration-count:5 | infinite
    animation-direction:reverse alternate alternate-reverse normal
    animation-fill-mode:forwards backwards none both
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<style> 
div {
  width: 100px;
  height: 100px;
  background-color: green;
  animation-name: example;
  animation-duration: 10s;
  animation-iteration-count:4;
    position:relative;
}

@keyframes example {
  from {background-color: yellow;}
  80% {background-color: red;margin-left:500px;transform:rotate(45deg)}  

}
</style>
</head>
<body>

<p><b>注释:</b>本例在 Internet Explorer 9 以及更早的版本中无效。</p>

<div></div>

<p><b>注释:</b>当动画结束后,会变回最初的样式。</p>

</body>
</html>

8s的时间到红色
2s的时间回到绿色
在这里插入图片描述

基于html+python+Apriori 算法、SVD(奇异值分解)的电影推荐算法+源码+项目文档+算法解析+数据集,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用,详情见md文档 电影推荐算法:Apriori 算法、SVD(奇异值分解)推荐算法 电影、用户可视化 电影、用户管理 数据统计 SVD 推荐 根据电影打分进行推荐 使用 svd 模型计算用户对未评分的电影打分,返回前 n 个打分最高的电影作为推荐结果 n = 30 for now 使用相似电影进行推荐 根据用户最喜欢的前 K 部电影,分别计算这 K 部电影的相似电影 n 部,返回 K*n 部电影进行推荐 K = 10 and n = 5 for now 根据相似用户进行推荐 获取相似用户 K 个,分别取这 K 个用户的最喜爱电影 n 部,返回 K*n 部电影进行推荐 K = 10 and n = 5 for now Redis 使用 Redis 做页面访问次数统计 缓存相似电影 在使用相似电影推荐的方式时,每次请求大概需要 6.6s(需要遍历计算与所有电影的相似度)。 将相似电影存储至 redis 中(仅存储 movie_id,拿到 movie_id 后还是从 mysql 中获取电影详细信息), 时间缩短至:93ms。 十部电影,每部存 top 5 similar movie 登录了 1-6 user并使用了推荐系统,redis 中新增了 50 部电影的 similar movie,也就是说,系统只为 6 为用户计算了共 60 部电影的相似度,其中就有10 部重复电影。 热点电影重复度还是比较高的
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