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中小站长与DIV+CSS网页布局开发技术人员的首选CSS学习平台

Vue 3最佳实践:10万QPS性能调优手册

互联网应用性能瓶颈频现的今天,一套高效的Vue 3优化方案让你的应用吞吐量提升300%,首屏加载突破800毫秒大关。

前端性能直接决定着用户留存与商业转化。最新数据显示,页面加载时间超过3秒会导致超过50%的用户流失,而电商平台每100毫秒的延迟减少可带来1%的收入增长。

面对千万级日PV的高并发场景,Vue 3凭借其

2个步骤制作一个微信微场景(微场景手工)

webapp微场景,主要的需求来自微信,微信中经常可以看到一些html5活动页,手指往下一滑动,划过一屏,这个就是场景应用,现在网上出现了很多免费的场景应用直接生成的网站,也可以快速生成,不过这里介绍的是手动教你制作一个场景应用的方法。

1,建立一个网页

通过dreamweaver新建一个网页index.html,添加三个目录imgs,js,css。加载jquery和响应的插件,用到的插件:

hammer.min.js——手势插件,可以监控手势动作,然后基于它你可以为每个手势单独添加一个事件(普及一下,用fullpage.js的时候,可以不用该插件)。

三行CSS代码把网页像素化(css设置像素)

最近在网上逛,突然发现Element-plus官网的效果非常"fashion"。

顶部导航栏区域在页面滚动的时候,所有经过导航栏区域的内容都会变成像 "像素画" 一样,效果非常有意思。

Vue3 终于可以共享自己的屏幕给别人看了!

一、实现原理与技术背景

1.1 浏览器媒体能力基础

现代浏览器通过

如何给别人网页上增加内容通过Chrome扩展为网页添加快速滚动功能

Content Scripts

来看开发网站的介绍,Content Scripts 是一类在网页上下文中运行的文件。它们可以使用标准的DOM接口,实现

  1. 读取浏览器访问的网页的详细信息,比如网页的DOM结构、元素属性等。
  2. 对网页进行修改,比如添加、删除或修改DOM元素,改变网页的样式等。

Python爬虫:动态漫画图片抓取(python照片动漫化)

当今互联网,为了防止内容被轻易抓取,网站的反爬机制可谓是花样百出。其中,动态加载图片、隐藏真实链接、图片分割重组以及加载后自动清除 Canvas 等技术,给爬虫工程师带来了不小的挑战。本文将结合一个实际案例,分享如何应对这些反爬策略,成功抓取动态加载的漫画图片。

VBA信息获取与处理专题五第一节:利用CDO发送简单邮件的代码部分

《VBA信息获取与处理》教程(版权10178984)是我推出第六套教程,目前已经是第一版修订了。这套教程定位于最高级,是学完初级,中级后的教程。这部教程给大家讲解的内容有:跨应用程序信息获得、随机信息的利用、电子邮件的发送、VBA互联网数据抓取、VBA延时操作,剪贴板应用、Split函数扩展、工作表信息与其他应用交互,FSO对象的利用、工作表及文件夹信息的获取、图形信息的获取以及定制工作表信息函数等等内容。程序文件通过32位和64位两种OFFICE系统测试。是非常抽象的,更具研究的价值。

Xi speaks with Putin, calling on China, Russia to uphold int'l fairness, justice

Chinese President Xi Jinping talks with Russian President Vladimir Putin via video meeting at the Great Hall of the People in Beijing, capital of China, Jan. 21, 2025. [Photo by Rao Aimin/Xinhua]

Excel-VBA代码,常用语句(43)(常用vba代码精选合集)

隐藏指定工作表的指定列

Sub 隐藏指定工作表的指定列()

Sheet1.Columns("B:B").EntireColumn.Hidden = True

用python轻轻松松写一个录屏工具(python录制视频和声音)

import cv2
import numpy as np
import pyautogui

def record_screen(output_file, fps=30):
    # 获取屏幕宽度和高度
    screen_width, screen_height = pyautogui.size()
    
    # 创建视频编码器
    fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
    out = cv2.VideoWriter(output_file, fourcc, fps, (screen_width, screen_height))
    
    while True:
        # 捕获屏幕图像
        img = pyautogui.screenshot()
        
        # 转换图像颜色空间
        frame = np.array(img)
        frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
        
        # 将图像写入视频文件
        out.write(frame)
        
        # 按下q键停止录屏
        if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
            break
    
    # 释放资源
    out.release()
    cv2.destroyAllWindows()
    print(f'录制已保存为{output_file}')

def main():
    output_file = 'screencast.mp4'
    fps = 30
    
    print('按下q键停止录屏')
    record_screen(output_file, fps)

if __name__ == '__main__':
    main()
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