Device and Viewport Size In JavaScript

本文介绍了如何使用不同方法获取浏览器视口尺寸、设备尺寸及文档尺寸,并对比了各种方法的准确性及其在不同媒体查询断点的表现。推荐使用 verge.viewportW 和 verge.viewportH 函数来获取准确的视口尺寸。

Viewport: How to get viewport size.

jQuery(window).width() uses document.documentElement.clientWidth and is regarded as cross-browser compatible. Directly using .clientWidth is faster and equally compatible. The tables below compare these live against the inner/outer methods to determine the most accurate method: verge wins because it normalizes browser nuances to accurately match @media breakpoints.

width methods live output
@media breakpoint
verge.viewportW()
$(window).width() undefined
document.documentElement.clientWidth undefined
window.innerWidth undefined
window.outerWidth undefined
height methods live output
@media breakpoint
verge.viewportH()
$(window).height() undefined
document.documentElement.clientHeight undefined
window.innerHeight undefined
window.outerHeight undefined

Device: How to get device size.

Use window.screen.width for device width and window.screen.height for device height. .availWidth and.availHeight give you the device size minus UI taskbars. (Try on an iPhone.) Device size is static and does not change when the page is resized or rotated.

width methods live output
@media breakpoint
window.screen.width undefined
window.screen.availWidth undefined
height methods live output
@media breakpoint
window.screen.height undefined
window.screen.availHeight undefined

Document: How to get document size.

Document size methods are often needed in scrolling apps. Note the difference betweenjQuery(document).width() and the native properties (especially when the window is wider than themax-width of the body). jQuery uses the Math.max of 5 numbers to calculate this. For decent cross-browser support, the Math.max of the 3 document.documentElement properties seems to suffice.

width methods live output
$(document).width() undefined
document.body.clientWidth undefined
document.body.offsetWidth undefined
document.body.scrollWidth undefined
document.documentElement.clientWidth undefined
document.documentElement.offsetWidth undefined
document.documentElement.scrollWidth undefined
height methods live output
$(document).height() undefined
document.body.clientHeight undefined
document.body.offsetHeight undefined
document.body.scrollHeight undefined
document.documentElement.clientHeight undefined
document.documentElement.offsetHeight undefined
document.documentElement.scrollHeight undefined

转自:http://ryanve.com/lab/dimensions/
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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