学习笔记(五)

本文总结了一系列前端开发中遇到的问题及解决方案,包括iframe缓存、HTTP请求过多导致服务器负载过高、苹果手机音频自动播放等常见问题,并介绍了新的知识点如事件代理、SVG的viewBox和preserveAspectRatio、CSS的clip-path等。

集锦:
1. iframe 套的网页会经常缓存,使修改了网页看上去无反应
2. 全局事件里面加 alert,容易产生混淆,如快速两次 click,第一次弹窗,第二次点击算什么呢
3. HTTP 请求数量多真的会卡死服务器,亲测属实
4. <datalist> 并不好用,有时会不出现内容,且样式不可控
5. 苹果手机自动播放音频得放在 wx.ready 里面
6. 摇一摇事件有时清除不了
7. 有时候 jquery 事件快速触发回调运行会跟不上

新知识点:
1. 事件代理,时间绑在父级比绑在很多 li 上好
2. SVG 的 viewBox 和 preserveAspectRatio
3. CSS 的 clip-path 和 SVG 的 clip-path 完爆 clip: rect 这弃子
4. visibilitychange 事件: 从当前浏览器标签移出 对应 document.hidden
5. http://www.placehold.it/widthxheight/bgcolor/textcolor[&text=hello+world] 生成占位图
6. unref 和 ref (timeout的暂停和重启)
7. canvas  的 bezierCurveTo


楷模:
http://www.cnblogs.com/xiao-yao/tag/html5%20canvas%20%E5%89%8D%E7%AB%AF%E5%AD%A6%E4%B9%A0/

转载于:https://www.cnblogs.com/foreverZ/p/6210413.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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