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关于background-attachment: fixed 实现滚动视差的逻辑理解

使用 background-attachment: fixed 实现滚动视差 <section style="height: 300px;width:500px;background: url('http://pic7.photophoto.cn/20080407/0034034859692813_b.jpg') fixed no-repeat;">IMG1</section> 以浏览器的视图窗口作为绘制区域绘制背景图片，所以背景图片相对于浏览器是fixed的，标签所占区域为可视区域，可视区域只是图片的一部分，当可视区域移动时（也就是被滚动），就会移动到图片的相应部分，就有了滚动视差效果。用UI的理解就是把背景图放在画板上固定，在上面加一个蒙版，然后在蒙版上开一个口子，口子在哪你就能看到那里的部分图片。还有scroll、local相对比较好理解 background-attachment : local 既然fixed是相对浏览器的，那local是相对于自己的，当自己的对子元素进行滚动时，背景也会进行移动 <div style="height: 300px;width:500px;overflow: auto;background: url('http://pic7.photophoto.cn/20080407/0034034859692813_b.jpg') local no-repeat;"> <section style="height: 300px;width:500px;">IMG2</section> <section style="height: 300px;width:500px;">IMG3</section> </div> background-attachment : scroll 就是最普通的模式，背景和内容视图是固定的。 ps：纯色背景好像是无效的，必须是背景图

2019-04-10

对话行癫：解密阿里云顶层设计和底层逻辑

标题为《钛媒体独家对话行癫：最详解密阿里云顶层设计和底层逻辑》。分享给大家。

2019-04-01

Unity 优化之逻辑代码的性能瓶颈与优化方法

首先感谢侑虎科技 UWA DAY 2018的精彩分享，笔者本篇中的优化方法主要是对UWA DAY其中一部分精彩分享的整理，使用的主要排查工具是UWA GOT 有不正确或者不准确的地方欢迎留言指正下面列举一些容易产生堆内存的函数 Unity API: Debug.Log AssetBundle.LoadAsset Object.Instantiate/GameObejct.SetActive Object.name GameObject.AddComponent ParticleSystem.Play/Stop/...(不指定某个粒子系统调用，就是相当于GetComponentInChildrens差不多) Physics.Raycast Plugins： UIPanel.LateUpdate LuaInterface.LuaDLL.lua_tostring Protobuff.Serializer.Deserialize System: System.Delegate.Combine Foreach string.Concat/Split/ToLower 特殊问题子线程堆内存分配——>"随机卡顿"（UWA评测线上MONO可测）查看评测中如果MONO累计分配持续的高开销，就会特别容易造成GC，如果是偶尔低频率的造成MONO高开销，这种影响很小，但是也会产生另外一个问题，如果一次产生的mono开销特别高，就会造成堆内存不足额外分配堆内存的情况堆内存 -泄漏分析在UWA GOT ：Mono/persistent 显示的堆内存都是GC不掉的，显示数值为每1000帧强制GC后的残留MONO 数值原因： C# 直接引用（容器、static变量） Lua 间接引用 CPU 瓶颈函数定位 Instantiate Resources.Load/AssetBundle.LoadAsset GameObject.SetActive(true) GameObject.AddComponent CharacterController.Move AudioSource.Play/Volume/...(Stream Audio) SystemInfo.batteryLevel Application.internetReachability 注意：使用uwa API进行打点测试的时候尽量不要在循环内进行打点测试高频 Update 测试1000GameObject的Update Unity 2018 的 ECS是一个不错的选择方式平均值增量 ThreadSleep 32.25ms 0 Update 35.18ms 2.93ms Coroutine 39.81ms 7.56ms Manager 32.45ms 0.17ms

2018-05-29

iKair：放弃硬件制造，切入上游去“送水”的逻辑

未来的物联网智能硬件生态当中，会有越来越多像Maxense这样的“送水”服务出现，硬件创业者们所需要的从软到硬的各种服务都能得到满足。作为国内最早一批拿到投资的智能硬件团队，早在2013年11月，主打空气环境监测的产品iKair空气胶囊就获得了戈壁投资Pre-A轮200万美元投资——这在当时智能硬件刚刚起步的阶段是一个很可观的数字。目前，这家公司已经不仅仅停留在制造空气胶囊了。在iKair在空气检测这个相对细分的领域深耕了两年，其CEO王永涛深知传感器组件对于智能产品的重要性，这也成为iKair团队转型的契机。从智能硬件开发者到Maxense云传感器供应商传感器组件的精确度和标定工艺，从根本上决定了一个空气检测产品的好坏。iKair团队转型研发传感器组件后，在产品发布后一直在将精力集中在传感器算法和精确度上，“如何用廉价传感器制造出媲美专业仪器的环境监测仪”成为了iKair团队面临的最大挑战。硬件产品存在的价值主要是解决用户特定场景下的需求，尤其对于空调、加湿器这些环境监测设备而言。跟需求对应的是传感器，和传感器对应的功能则是收集、联网等一系列基本服务。经过近两年时间的打磨，iKair将一部分基于大数据和多传感器融合技术的复杂算法放在了云端，并整合了传感器上所需的基础服务。技术上成熟之后的iKair CEO王永涛及团队做了个决定，他们打算用这两年在环境传感器领域积累下的经验为智能硬件创业者做些事情，于是，他们成立了如今面向硬件厂商的全新品牌Maxense，一口气发布了针对不同环境的九款云传感器，这也标志着iKair从一家硬件厂商逐渐转型为一家2B市场的云传感器服务提供商，开始扮演为智能硬件创业者“送水”的角色。物联网硬件开发的解决方案何为“Maxense 云传感器”？官方资料对其定义是这样的：Maxense 云传感器是集测量感知、网络传输与云端组件为一体的物联网传感器产品，该产品有机的整合了包括传感器在线校准引擎、1秒配网100%兼容的联网模块、最懂应用场景的SaaS组件等技术和产品。物联网当中最重要的一环是数据，数据在整个流通过程中会经历感知、传输、分析三个层面。简单来讲，Maxense 云传感器硬件模块解决的主要是数据准确采集和上传数据到云端这两个问题，能为准备开发物联网智能硬件产品的创业者提供“感知端-应用端”的整体解决方案，并且目前只专注在环境监测等领域。让数据从无到有这仅仅是物联网硬件要做的第一步，Maxense 云传感器的价值在于将这些数据利用起来，为厂商提供形成服务闭环所需的数据支撑，所以在环境数据的应用层面 Maxense 也会提供配套的服务。举个例子，传统的环境监测设备想要对数据进行收集、分析、评估，需要有人解决硬件问题，需要专业团队做数据分析，需要后端团队去写算法。Maxense 的存在让上述问题30分钟就能迎刃而解。创业者只要把所需的各类 Maxense 云传感器买回来，通电、连网、注册账号、绑定云传感器，在 Maxense 的环境数据应用组件库里勾选舒适度评价、安全等级评价、环境改善建议三个组件，就可以立刻看到分析结果。针对不同的环境状况，Maxense 云传感器开发了不同的环境应用组件，对应的功能也各不相同，如数据可视化组件可以生成各类图表、用户互动组件还可以引入社交元素等。另外对一些典型应用场景的产品，也会有专门组件来使用，如针对智能空气净化器深度数据挖掘和场景分析。据悉，去年京东众筹爆款“三个爸爸”空气净化器就是采用它家的产品，今后 Maxense 云传感器也将会扩充到更多场景。谈及 Maxense 云传感器的收费方式时，iKair CEO王永涛表示目前的阶段要坚持“成本定价策略”，也就是说只要购买了其云传感器，云端的服务将终身免费享用。此番用意亦无需多言，在自家 iKair 空气胶囊并不能完全发挥 Maxense 云传感器强大功能的时候，快速占领市场显然成了当前最迫切的任务。从硬件厂商的上游切入物联网智能硬件是一个相当庞大的生态体系，目前Maxense云传感器方案主要解决的是环境数据的准确采集和把数据传输到云端这两个问题，要想囊括智能硬件创业所需的所有后端服务，Maxense团队显然是不够的，它还需要帮手。在对Maxense云传感器战略合作伙伴的选择上，iKair CEO王永涛回忆起了早期的建站经历：“那时建站需要自己购买实体服务器，再完成部署开发环境等一列准备工作。云计算普及后，直接购买阿里云或微软云的虚拟主机就可以了，站在巨人的肩膀上，我们可以更聚焦于真正体现核心价值的工作。” 这里真正体现核心价值的工作指的便是对某一个点的专注。因此，对后端的云数据服务方面，Maxense 云传感器选择了更加专业的 AbleCloud 智能硬件 PaaS 平台合作。后者主要提供安全的设备管理、帐号体系、消息推送、云端数据存储、大数据分析等基础性服务，恰好与 Maxense 云传感器所提供的服务有互补的关系。 AbleCloud 云服务最大的价值在于让智能硬件开发者缩短研发周期，精简研发流程后，不仅从原型设计到产品迭代的环节都能给开发者节省大量时间，也能优化对人力资源的配置。 AbleCloud CEO李海磊在接受钛媒体采访时这样类比： “同样一款硬件产品，在采用 Maxense 的服务前需要的研发团队人员配置为：传感器工程师、射频工程师、嵌入式软件工程师、硬件电路工程师、App开发工程师、后端工程师、数据库工程师、云平台运维工程师；而采用了 Maxense 之后，只需要嵌入式软件工程师、硬件电路工程师和App开发工程师就完成同样的工作”。未来的物联网智能硬件生态当中，会有越来越多像 Maxense 这样的“送水”服务出现，硬件创业者们的试错成本和研发难度都将大大降低，其所需要的从软到硬的各种服务都能得到满足。在硬件制造这个竞争日趋激烈的领域，找到自己的定位显得尤其重要。就像Ikair CEO王永涛总结的那样，太火鸟是为智能硬件团队提供整合营销服务，硬蛋为厂商提供供应链服务，而iKair团队的 Maxense 和 AbleCloud 是为厂商提供上游的芯片服务。纵观国内市场，阿里投资庆科、百度投资汉枫、京东投资Broadlink，巨头的发展势头很猛，他们纷纷通过投资上游模块和芯片厂商的方式，企图用资本实现战略布局，渴望在物联网大潮来临之前建立自己的云数据服务平台。对于智能硬件的创业公司而言，用户和数据的重要性主要表现在后期，巨头很容易用短期利益买断这些初创公司的用户和数据。相比之下 AbleCloud 和 Maxense 则是站在客户的角度提供服务，他们不拥有用户的数据，只是在帮助硬件厂商把自己的云智能化做到更好，本质是数据的加工者，并非数据拥有者。原文发布时间： 2015-07-06 14:39 本文作者：小丸子本文来自云栖社区合作伙伴镁客网，了解相关信息可以关注镁客网。

2018-03-05

【机器学习调查】脏数据最棘手，逻辑回归最常用

此外，他们最常用的方法是“逻辑回归”，而神经网络只排在第4位。想象一下机器学习研究者的生活，你可能会觉得很令人向往。

2017-11-05

逻辑性最强的React Native环境搭建与调试

《逻辑性最强的React Native环境搭建与调试》 2.

2017-07-02

IOS平台TensorFlow实践：逻辑斯蒂回归（附源码）（一）

你可以使用TensorFlow训练你的机器学习模型，然后使用这些模型来进行预测。训练过程通常是在一台强大的机器或者云上进行，但是TensorFlow也可以运行在IOS上，虽然存在一些限制。

2017-04-13

JavaScript对象模型-执行模型

函数作为函数调用与构造器(使用new关键字创建实例对象)的处理机制不一样(Function对象除外)，内部方法[[Construct]]用于实现作为构造器的逻辑，方法[[Call]]实现作为函数调用的逻辑

2018-03-08

分析模型和设计模型

面向对象分析产生三种分析模型 功能模型(即用例模型à作为输入)对象模型:对用例模型进行分析,把系统分解成互相协作的分析类,通过类图/对象图描述对象/对象的属性/对象间的关系,是系统的静态模型动态模型

2017-12-05

你的脸就是密码：人脸核身背后的技术逻辑

这篇文章带你拆解人脸核身背后的技术逻辑，看看你的脸是如何被转换成数字密码的。一、人脸核身的核心技术链条一条完整的人脸核

2026-09-28

量化交易的核心逻辑：从数据到下单全流程解析

量化交易的核心逻辑，是把一个交易想法转化为可执行、可检验、可自动运行的完整闭环，其标准流程包含六个环节：数据获取、策略研究、策略回测、模拟交易、实盘执行、监控迭代。每个环节环环相扣，任何一环出问题都会

2026-09-18

TLA+：给混合握手协议上一份逻辑保险

这一篇补协议正确性：用 TLA+ 给 C-2 混合握手建状态机，TLC 模型检查 7 条安全性不变式，101,467 个状态零违反。文末词汇注释 6 条，不熟悉 TLA+ 的先跳到最后看一眼再回来。

2026-09-17

从SEO排名到GEO引用：转型逻辑与平台验证方法

搜索引擎用户规模收缩与生成式AI用户增长形成了明确的交叉。CNNIC第57次报告显示，搜索引擎用户一年减少约9600万，使用率从79.2%降至69.5%，同期生成式AI用户增长3.53亿。报告将豆包、元宝这类产品定义为具备内容创作功能的搜索引擎浏览器，意味着信息获取入口已经从链接列表转向合成答案。传统SEO从业者的转型问题，由此可以收敛为一句话：把已有的SEO底层能力换一个输出接口，从优化排名转为优化被引用概率。

2026-09-14

AI时代商业模式变化——价值创造的底层逻辑变了

现在有些生意，开始不单卖东西、改卖结果了。德国凯撒的空压机，可以按工厂用掉的每一立方米压缩空气收钱；米其林的轮胎，可以按车队跑过的每一公里收钱；劳斯莱斯的发动机，可以按飞机飞过的每一飞行小时收钱。

2026-09-08

数据防泄露(DLP)：全链路管控的技术逻辑

苏州一家精密电机厂的研发工程师在离职前，把含 BOM 清单与固件的新一代控制器图纸直接拷进私人 U 盘带出，全程无任何拦截记录。

2026-09-08

WebAssembly杀进边缘计算：别再把所有逻辑都扔给云端了

可一旦到了工业现场、智能摄像头、IoT 网关、5G MEC 这些场景，问题就出来了：

2026-08-24

PEI瞬时转染效率的关键参数与优化逻辑|转染试剂

摘要：PEI瞬时转染的最终效率并不是由转染试剂用量单独决定，而是受到细胞传代次数、细胞活力、生长阶段、质粒纯度、内毒素水平、DNA用量、DNA与PEI配比、复合物制备方法及培养环境等多项因素共同影响。本文围绕阳离子聚合物转染体系，解析PEI与核酸形成复合物并完成胞内递送的基本机制，进一步梳理HEK293、Expi293F与CHO-S等细胞瞬时转染中的细胞质控、质粒质量、配比筛选、稀释液选择、加样顺序和孵育时间等关键变量，为重组蛋白、单克隆抗体及基因递送相关载体的瞬时表达工艺优化提供方法参考。

2026-07-29

一张图解析MySQL中InnoDB的逻辑存储结构

在《详解MySQL两种存储引擎MyISAM和InnoDB的区别与优缺点》这篇文章中，我们对比了MyISAM和InnoDB两个存储引擎，这篇文章更深层次的讲解一下InnoDB的逻辑存储结构都包含哪些部分，

2026-07-10

AI 成本危机：企业烧钱无底洞，商业逻辑正在崩塌

Stripe技术团队每天在Anthropic编程模型上燃烧94000美元。高盛报告指出，AI成本已接近总人力成本的10%，按当前趋势发展，很快将与人力成本持平。

2026-05-21

Solon Flow：轻量级流程编排引擎，让业务逻辑更优雅

组件化开发模式通过实现TaskComponent接口，可以将业务逻辑封装为可复用的组件： @Component("scoreCalc") public class ScoreCalculator

2025-06-25

资源下载

更多资源

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源，继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。