前言: 我买了一本<图解CSS3核心技术与案例实战>大漠写的,为了提高自己的自觉性呢,抓紧看书,把读书笔记放在这上面,跟大家一起分享,也为督促自己完成读书计划. 文末有微信公众号,感谢你的扫一扫关注··· 第1章  揭开CSS3的面纱 渐进增强:开发方式.Web设计理念 网站是否需要在每个浏览器看起来一样? 首先保持最核心的功能能实现,让低端浏览器看到站点内容,然后考虑使用高级但非必要的CSS和JavaScript等增强功能,为当前和未来的浏览器提供更好的支持,带来用户体验. 优雅降级:先考虑…

本书中所使用到的测试数据.代码和安装包放在百度盘提供 下载 ,地址为https://pan.baidu.com/s/1o8ydtKA 密码:imaa 另外在百度盘提供本书附录  下载 ,地址为http://pan.baidu.com/s/1o7Busye 密码:shdf 为什么要写这本书 在过去的十几年里,由于计算机普遍应用和互联网的普及数据呈现了爆发式增长,在这个背景下Doug Cutting受到谷歌两篇论文(GFS和MapReduce)的启发下开发Nutch项目, 2006年Hadoop脱离…

买的时候犹豫了好久,也征询了下几个前端朋友.我一直蛮怕买华章的书,好在这本内容很不错,买得值了. 大漠的css功底很深厚,这本书也很厚= =,读完之后对css圆角以及background-origin与background-clip的区别都有了更深入的了解.其他的内容我表示没吸收到新的东西~~ 从大方面来讲,css3的内容其实也不多:弹性盒.多列布局.渐变.阴影.变形.过渡.动画.媒体查询与web字体.其中,弹性盒的发展历程那叫一个坎坷,各种版本看得眼晕.css3要深入的话其实有蛮多需要提升的地…

第一章 解开 CSS3 的面纱 使用 CSS3 的好处 减少开发和维护成本:如传统实现圆角边框需要绘图.切图才能完成,而使用 css 可以直接完成 提高页面性能 渐进增强(Progressive Enhancement) 首先保证核心功能实现,让任何地段的浏览器可以看到站点的内容,然后考虑用高级但非必要的 CSS 和 JS 技术为现代浏览器提供更好的用户体验. 第二章 CSS3 选择器 基本选择器:所有浏览器都可用 包括通配.元素.ID.类.群组(,) 层次选择器:基本所有浏览器都可用(部分 I…

1,看您有维护博客,还利用业余时间著书,在技术输出.自我提升以及本职工作的时间利用上您有没有什么心得和大家分享?(也可以包含一些您写书的小故事.)回答:在工作之余能够写博客.著书主要对技术的坚持和热爱.自己平时除了工作时间回到家还得陪家人,用于自己学习的时间并不算多,自己每天在上下班的班车会看自己感兴趣的书或者视频,一天下来大概有一个多小时,在下班后会抽出两个多小时动手做实验或者写博客,当然节假日会有更多的时间用于学习和写东西.回顾自己写博客和写书的过程,开始的时候和大家一样都是很痛苦,有时候很…

<图解CSS3:核心技术与案例实战> 基本信息 作者: 大漠 丛书名: Web开发技术丛书 出版社:机械工业出版社 ISBN:9787111469209 上架时间:2014-7-2 出版日期:2014 年7月 开本:16开 页码:486 版次:1-1 所属分类:计算机 > 数码/设计 > CSS 更多关于>>> <图解CSS3:核心技术与案例实战> 编辑推荐 资深Web前端专家历时两载的经验与心血之作,旨在根据最新CSS3规范撰写最权威的CSS3学习资…

本节课程主要分二个部分: 一.Spark Streaming updateStateByKey案例实战二.Spark Streaming updateStateByKey源码解密 第一部分: updateStateByKey的主要功能是随着时间的流逝,在Spark Streaming中可以为每一个可以通过CheckPoint来维护一份state状态,通过更新函数对该key的状态不断更新:对每一个新批次的数据(batch)而言,Spark Streaming通过使用updateStateByKey…

本课程主要讲解目前大数据领域最热门.最火爆.最有前景的技术——Spark.在本课程中,会从浅入深,基于大量案例实战,深度剖析和讲解Spark,并且会包含完全从企业真实复杂业务需求中抽取出的案例实战.课程会涵盖Scala编程详解.Spark核心编程.Spark SQL和Spark Streaming.Spark内核以及源码剖析.性能调优.企业级案例实战等部分.完全从零起步,让学员可以一站式精通Spark企业级大数据开发,提升自己的职场竞争力,实现更好的升职或者跳槽,或者从j2ee等传统软件开发工程…

随机森林算法 由多个决策树构成的森林,算法分类结果由这些决策树投票得到,决策树在生成的过程当中分别在行方向和列方向上添加随机过程,行方向上构建决策树时采用放回抽样(bootstraping)得到训练数据,列方向上采用无放回随机抽样得到特征子集,并据此得到其最优切分点,这便是随机森林算法的基本原理.图 3 给出了随机森林算法分类原理,从图中可以看到,随机森林是一个组合模型,内部仍然是基于决策树,同单一的决策树分类不同的是,随机森林通过多个决策树投票结果进行分类,算法不容易出现过度拟合问题. 图 3…

Spark Streaming 进阶与案例实战 1.带状态的算子: UpdateStateByKey 2.实战:计算到目前位置累积出现的单词个数写入到MySql中 1.create table CREATE TABLE `wordcount` ( `word` VARCHAR(50) NOT NULL, `count` INT(11) NOT NULL, PRIMARY KEY (`word`) ) COMMENT='单词统计表' COLLATE='utf8mb4_german2_ci' ENG…