本文将带大家简单实现一个会动的鸿蒙LOGO。emmm，写本文的动机是之前在掘金看到一篇实现鸿蒙LOGO的文章--产品经理：鸿蒙那个开场动画挺帅的给咱们页面也整一个呗鸿蒙的LOGO本身是这样的：该篇作者最终实现的是一个字母O的动画展开过程：而本文想尝试的，是该LOGO的其他一些细节，核心是倒影部分的水波效果。实现主体首先，我们需要对该结构进行简单的一个拆解，因为上下部分的较大差异，虽然是一个圆，但是很明显需要分成两块处理，这部分比较简单且不是重点，我就略过分享，直接上代码。我们的结构大致如下：@importurl('https://fonts.googleapis.com/css2?family
声明：本文涉及图文和模型素材仅用于个人学习、研究和欣赏，请勿二次修改、非法传播、转载、出版、商用、及进行其他获利行为。背景《声生不息》是芒果TV、香港电视广播有限公司和湖南卫视联合推出的港乐竞唱献礼节目，听着音乐仿佛回到了那个令人怀念的港风席卷整个亚洲的年代。该节目Logo采用经典红蓝配色，无限符号∞造型，满满的设计感。本文在仅采用原生CSS的情况下，尽量还原实现该Logo造型，本文内容虽然非常简单，但是用到的知识点挺多的，比如：repeating-linear-gradient、clip-path、background-clip、Window.getComputedStyle()、CSSSt
声明：本文涉及图文和模型素材仅用于个人学习、研究和欣赏，请勿二次修改、非法传播、转载、出版、商用、及进行其他获利行为。背景《声生不息》是芒果TV、香港电视广播有限公司和湖南卫视联合推出的港乐竞唱献礼节目，听着音乐仿佛回到了那个令人怀念的港风席卷整个亚洲的年代。该节目Logo采用经典红蓝配色，无限符号∞造型，满满的设计感。本文在仅采用原生CSS的情况下，尽量还原实现该Logo造型，本文内容虽然非常简单，但是用到的知识点挺多的，比如：repeating-linear-gradient、clip-path、background-clip、Window.getComputedStyle()、CSSSt
问题描述近期业务反馈，开启了mini-batch之后，出现了数据不准的情况，关掉了mini-batch之后，就正常了，因此业务方怀疑，是不是Flink的mini-batch存在bug？问题排查初步分析mini-batch已经在内部大规模使用，目前没有发现一例和开启mini-batch有关，同时mini-batch本质只是将数据进行攒批然后计算，并没有修改核心的运算逻辑.开关mini-batch的关键时数据的批量计算，是否在批量计算使得原本存在bug的代码暴露问题业务在FlinkSQL使用了多个双流join和groupwindow，如果不注意使用，很可能导致乱序，最终的错误结果是某条数据没有被正
问题描述近期业务反馈，开启了mini-batch之后，出现了数据不准的情况，关掉了mini-batch之后，就正常了，因此业务方怀疑，是不是Flink的mini-batch存在bug？问题排查初步分析mini-batch已经在内部大规模使用，目前没有发现一例和开启mini-batch有关，同时mini-batch本质只是将数据进行攒批然后计算，并没有修改核心的运算逻辑.开关mini-batch的关键时数据的批量计算，是否在批量计算使得原本存在bug的代码暴露问题业务在FlinkSQL使用了多个双流join和groupwindow，如果不注意使用，很可能导致乱序，最终的错误结果是某条数据没有被正
目标在单台PC机上安装3+台虚拟机[1]这些虚拟机间可以相互访问宿主机[2]与虚拟机可以相互访问虚拟机可以访问公网本文将采用NAT+Host-Only双网卡的方式实现上述目标，因为采用这种组合来实现是很简单的，需要做的配置也非常少。前置条件本文仅在以下环境下验证通过，如果您的情况与此有差异，则全文内容仅供参考windows11virtualbox7.0ubuntu18.04另外，需要宿主电脑至少预留40~60G空闲磁盘，用来安装VirtualBox和虚拟机。搭建流程主要有以下几步：安装VirtualBox创建虚拟机并安装Ubuntu系统配置Ubuntu网络 安装VirtualBox下载Virt
目标在单台PC机上安装3+台虚拟机[1]这些虚拟机间可以相互访问宿主机[2]与虚拟机可以相互访问虚拟机可以访问公网本文将采用NAT+Host-Only双网卡的方式实现上述目标，因为采用这种组合来实现是很简单的，需要做的配置也非常少。前置条件本文仅在以下环境下验证通过，如果您的情况与此有差异，则全文内容仅供参考windows11virtualbox7.0ubuntu18.04另外，需要宿主电脑至少预留40~60G空闲磁盘，用来安装VirtualBox和虚拟机。搭建流程主要有以下几步：安装VirtualBox创建虚拟机并安装Ubuntu系统配置Ubuntu网络 安装VirtualBox下载Virt
最近在看一些深度学习相关的书，感觉对于参考文献1中的mini-batch部分理解得不是很透彻，主要是因为神经网络的输入开始变成批数据，加之对python的numpy不是很熟了。所以总想写点什么，一来有助于加深对于知识的理解，二来也算是分享知识咯。闲话少叙，让我们进入正题。在机器学习中，学习的目标是选择期望风险\(R_{exp}\)(expectedloss)最小的模型，但在实际情况下，我们不知道数据的真实分布（包含已知样本和训练样本），仅知道训练集上的数据分布。因此，我们的目标转化为最小化训练集上的平均损失，这也被称为经验风险\(R_{emp}\)(empiricalloss)。严格地说，我们
最近在看一些深度学习相关的书，感觉对于参考文献1中的mini-batch部分理解得不是很透彻，主要是因为神经网络的输入开始变成批数据，加之对python的numpy不是很熟了。所以总想写点什么，一来有助于加深对于知识的理解，二来也算是分享知识咯。闲话少叙，让我们进入正题。在机器学习中，学习的目标是选择期望风险\(R_{exp}\)(expectedloss)最小的模型，但在实际情况下，我们不知道数据的真实分布（包含已知样本和训练样本），仅知道训练集上的数据分布。因此，我们的目标转化为最小化训练集上的平均损失，这也被称为经验风险\(R_{emp}\)(empiricalloss)。严格地说，我们
1.效果展示在线查看2.开始前说明效果实现参考源码：Logo聚集与散开原效果代码基于reactjsx类组件实现。依赖旧，代码冗余。我将基于此进行重构，重构目标：基于最新依赖包，用ts+hook实现效果简化dom结构及样式支持响应式重构应该在还原的基础上，用更好的方式实现相同的效果。如果能让功能更完善，那就更好了。在重构的过程中，注意理解：严格模式获取不到最新数据，setState异步更新，useRef同步最新数据类组件生命周期，如何转换为hookcanvas上绘图获取图像数据，并对数据进行处理3.重构说明：后面都是代码，对代码感兴趣的可以与源码比较一下；对效果感兴趣的，希望对你有帮助！脚手架：
