使用react完成Bilibili的视频评论区组件的点赞功能
完成Bilibili的视频评论区组件的点赞功能,首先我们需要分析并实现组件的结构和样式,然后配置数据进行界面渲染,最后通过JSX设置交互后的类名变化,由于函数组件默认是没有状态的,需要在事件中获取触发事件的元素e.target 来进行元素类名处理,体会DOM开发与“响应式开发”的区别。
完成Bilibili的视频评论区组件的点赞功能,首先我们需要分析并实现组件的结构和样式,然后配置数据进行界面渲染,最后通过JSX设置交互后的类名变化,由于函数组件默认是没有状态的,需要在事件中获取触发事件的元素e.target 来进行元素类名处理,体会DOM开发与“响应式开发”的区别。
腾讯官网员工页页面地址:https://www.tencent.com/zh-cn/employees.html 要点一:了解 reset.css 和 Normal.css 作用并会使用; 要点二:学会对页面进行 HTML 整体结构分析 ; 要点三:学会弹性盒子布局,相对定位布局和浮动布局 ; 要点四:知道 a 标签可以跳转邮箱,会用 CSS 计算属性; 要点五:学会使用伪类开发箭头 ; 要点六:知道静态页面 HTML 和 CSS 优化方向,并能够优化。
仿B站首页前端代码。Bilibili首页的主体区域,包含视频推荐列表和侧边栏区域的功能。视频推荐列表要注意轮播图区域的呈现方式,占据了三分之一的位置,这里可以使用网格布局的方式来处理。侧边栏则需要通过定位方式呈现,这样网页滚动就不会影响到侧边栏的位置。用到的都是 html 和 css 的一些知识。
多目标分解算法代码,配合张庆福06年发的文章看,MATLAB实现注释很详细. 基于分解的多目标进化算法(Multi-objectiveEvolutionary Algorithm Based on Decomposition, MOEA/D)将多目标优化问题被转化为一系列单目标优化子问题,然后利用一定数量相邻问题的信息,采用进化算法对这些子问题同时进行优化。因为Pareto前沿面上的一个解对应于每一个单目标优化子问题的最优解,最终可以求得一组Pareto最优解。由于分解操作的存在,该方法在保持解的分布性方面有着很大优势,而通过分析相邻问题的信息来优化,能避免陷入局部最优。