iphone 手机开发汇总

本文记录了近两年iPhone手机遇到的问题,包括时间显示错误,需要将格式从年-月-日调整为年/月/日,以及浏览器定位在绝对元素中时的异常行为。这些问题涉及iOS系统的本地化设置及浏览器渲染机制。

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

回想起最近两年来iphone 手机出现的问题,做下记录。
1,时间处理问题,之前不知道什么情况下 获取出来的时间是美国时间转出来不对不正确。格式不能是 年-月-日 应转为 年/月/日
2,浏览器定位定位在绝对元素中时候,浏览器定位会在绝对定位中的元素。一般的都不会在绝对定位中的元素的。代码如下:

{{this.$store.state.count}}

{{this.$store.getters.getStateCount}}

.book_img__box{
position: relative;
background-color: #f3f3f3;
overflow: hidden;
img.placeholder_img{
width: 100%;
display: block;
}
img.lazy__book{
position:absolute;
width: 100%;
height: auto;
left: 0;
top: 0;
z-index: 1;
}
img.lazy__book[lazy=loading]{
width: 1.6rem !important;
height: 1.6rem !important;
left: 50% !important;
top: 50% !important;
margin-left: -0.8rem;
margin-top: -0.8rem;
background-size: 100% auto;
opacity: 0.6;
}
}

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d37d4dbee12c A:计算机视觉,作为人工智能领域的关键分支,致力于赋予计算机系统 “看懂” 世界的能力,从图像、视频等视觉数据中提取有用信息并据此决策。 其发展历程颇为漫长。早期图像处理技术为其奠基,后续逐步探索三维信息提取,与人工智能结合,又经历数学理论深化、机器学习兴起,直至当下深度学习引领浪潮。如今,图像生成和合成技术不断发展,让计算机视觉更深入人们的日常生活。 计算机视觉综合了图像处理、机器学习、模式识别和深度学习等技术。深度学习兴起后,卷积神经网络成为核心工具,能自动提炼复杂图像特征。它的工作流程,首先是图像获取,用相机等设备捕获视觉信息并数字化;接着进行预处理,通过滤波、去噪等操作提升图像质量;然后进入关键的特征提取和描述环节,提炼图像关键信息;之后利用这些信息训练模型,学习视觉模式和规律;最终用于模式识别、分类、对象检测等实际应用。 在实际应用中,计算机视觉用途极为广泛。在安防领域,能进行人脸识别、目标跟踪,保障公共安全;在自动驾驶领域,帮助车辆识别道路、行人、交通标志,实现安全行驶;在医疗领域,辅助医生分析医学影像,进行疾病诊断;在工业领域,用于产品质量检测、机器人操作引导等。 不过,计算机视觉发展也面临挑战。比如图像生成技术带来深度伪造风险,虚假图像和视频可能误导大众、扰乱秩序。为此,各界积极研究检测技术,以应对这一问题。随着技术持续进步,计算机视觉有望在更多领域发挥更大作用,进一步改变人们的生活和工作方式 。
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