04 youtube官網網頁版打開網頁源代碼怎么打開(響應式網站有什么優缺點？)

4 系統的學習人工智能

這里的人工智能主要指機器學習，因為目前人工智能主要是通過機器學習的方式來實現的。

機器學習知識主要有三大塊：

（1）傳統機器學習算法，比如決策樹、隨機森林、SVM等，這些稱作是傳統機器學習算法，是相對于深度學習而言的。

（2）深度學習，指的就是深度神經網絡，可以說是目前最重要最核心的人工智能知識。

（3）強化學習，源于控制論，有時候也翻譯成增強學習。深度學習可以和強化學習相結合使用，形成深度強化學習。

在這里需要知道的是深度學習并不難學，對于一些工科的研究生，一般只需要幾周就可以上手，并可以訓練一些實際應用中的神經網絡。但是想要對深入學習有深入理解不是容易的事情，一般需要幾個月的時間。

傳統機器學習算法的種類非常多，有些算法會有非常多的數學公式，比如SVM等。這些算法并不好學，因此可以先學習深度學習，然后再慢慢的補充這些傳統算法。

強化學習是比較有難度的，一般需要持續學習兩三個月，才能有所領悟。

5 動手去做一些AI應用

學習過幾周的深度學習之后，就可以動手嘗試去做一些AI應用了，比如圖像識別，風格遷移，文本詩詞生成等等。邊實踐邊學習效果會好很多，也會逐漸的加深對神經網絡的理解。

響應式網站有什么優缺點？

其實今天安徽碼農科技之所以寫這個響應式網站是因為近兩年響應式網站確實很火，很多客戶通過業務員的介紹感覺神乎其神，甚至網站業務員說得自己都相信了，把自己都騙了，覺得響應式無所不能，非常完美。其實響應式并不是沒有缺點，準確的說也有很多致命的缺點。

什么是響應式網站?

響應網站設計應根據用戶使用的設備的分辨率大小進行相應的響應與調整，最大限度滿足不同設備用戶體驗需求。響應式網站設計就是一個網站能夠兼容多個終端，不需要為每個終端做一個特定的版本。簡單地理解：一個響應式網站＝手機網站＋pad端網站＋PC網站。具體的實現方式由多方面決定，包括彈性網格、彈性圖片、CSS媒體查詢（media query）的使用等。

彈性網格（flexible grids）

可基于屏幕分辨率擴展或拉伸內容。

彈性圖片（flexible grids）

在小屏幕上可縮小尺寸，并可擴展大最大尺寸以支持大屏幕。

媒體查詢（media queries）

是放在站點HTML和樣式表中的代碼段，用來收集設備顯示能力的信息以支持多種形式的界面。

下面安徽碼農科技就給大家總結一下響應式網站的優缺點吧 。

響應式網站優點

1:用戶體驗友好

隨著電腦尺寸多元化，智能設備（pad/智能手機）普及化，在當下追求用戶體驗至上的時代（2016年），之前網站普遍使用固定的寬度（960px或1000px）逐漸滿足不了現在不同設備與不同分辨率需求。在高分辨率電腦寬屏顯示器上，兩邊留白過多。在手機上顯示，內容顯示過小，用戶為了看清楚，首先需要放大界面，再左右拖拖界面。響應式網站可以根據不同終端、不同尺寸和不同應用環境，自動調整界面布局、展示內容、內容大小，提供非常好視覺展示效果，一致性友好體驗。

2:SEO友好

由于響應網站在不同終端有友好的界面展示效果，用戶可以與網站一直保持聯系，比如URL不變積累分享；通過單一的URL地址收集所有的社交分享鏈接最佳化搜索用引擎。搜索引擎也在變得越來越聰明，它們足夠智能可以完成移動網站和桌面網站的連接。

3:多個網站只需一個后臺即可完成全部網站維護，無需額外增加負擔。說到這里你也許會說不做響應式的網站，做個手機站也可以數據同步，一個后臺。說得非常對，但是這只限于維護一般的新聞內容與產品等，并不是所有內容都可以一站同步。比如網站banner上與一些特定地方的圖片尺寸，就需要分兩次裁剪吧。

響應式網站缺點

1:對低版本瀏覽器兼容性不友好

對于老版本瀏覽器支持不好，這是一個致命的問題。老版本瀏覽器上打開響應式網站會經常出現圖片顯示不全，排版錯亂等情況。

2:靈活性有所欠缺

基于不同終端的設備屬性不同，對產品用戶體驗要求就會截然不同。內容比較多帶有功能性的網站不適合做響應式網站設計，如：電商類型網站，寬屏的pc端內容如果全部要在手機端進行展示，勢必導致手機端的界面非常長，需要根據手機端屬性進行重新信息框架設計，這樣對響應網站要求非常高，實現難度與成本非常高。但是大型網站為了提高用戶體驗，通常做法，把高分辨率寬屏網站最小的響應尺寸響應到1024px，不再適配手機端，手機端重新設計開發一套手機網站，簡單理解為2.5響應，如：電商網站亞馬遜、Calvin Klein、Nike、視頻網站Youtube等。

3:速度可能會變慢

由于響應式頁面是同時下載多套CSS樣式代碼，可能在手機上就下載PC、Pad的冗余代碼，導致文件變大，影響加載速度。不過CSS樣式的代碼占用內存相對圖片來說不算大，所以如果前端編程處理得好前提之下，這就不會影響網站加載速度。

4:開發成本較高

這個價格預算問題也往往是大家最關心的一個問題，說到這里大家可能覺得奇怪，響應式網站只是一個網站，為什么比手機站與電腦站分開做兩個要貴！主要原因是：

一、企業網站定制最重要的成本就是人力成本，響應式網站制作需要資深設計師與資深程序員。而獨立制作各版本只需要普通設計師和普通工程師即可，但是響應式網站開發則必須資深設計師和資深程序員才能搞定，所以導致非常大的區別。資深設計師與程序員與普通的對比，這個道理大家都懂得，所以響應式網站價格較高。

二、響應式網站需要注意的細節太多，比如一個普通的JS效果，需要考慮3-4個終端的區別，編寫的JS代碼兼容性要非常好，根據以往開發經驗，這樣的細節注意要比普通網站多3-5倍。細節注意多了，開發周期就比較久，工時就是這樣上來的。

三、市面上很多響應式網站往往是不考慮網速的，在移動端和PC端需要加載的頁面數據往往是一樣多，導致的結果是，如果用戶采用2G\3G的網速，不但速度慢而且耗流量。一個完美的響應式網站不應該是這樣的，但是做到這點需要的技術難度確是非常高，所以這也導致成本增加。

溫馨提示 ：企業是否做響應式網站，取決于對自身網站的定位。若是一般的企業官網，網站內容較少，預算又充足，對網站頁面要求較高的客戶可考慮做響應式網站。

若是想做功能型網站，網站內容較多，擇需要電腦手機分開做。其實大家稍微注意一下就明白了。響應式真的那么好，為什么京東不做呢，天貓淘寶不做呢。一是技術實現太難，二是確實不適合做這些功能型網站。

數據在線繪圖-億圖如何繪制uml數據

教你在線繪制cir買粉絲s圖-簡單！

相信大家都聽說過cir買粉絲s圖,但是親自畫過的人可能就很少,這主要因為軟件的安裝和使用稍微有一點麻煩。其實,cir買粉絲s圖也是可以在線繪制的,這樣就簡單多了!一起來了解一下吧!

在cir買粉絲s官網(

/

)的最右方有個“CIRCOSONLINE”選項,這里可以實現在線繪制部分cir買粉絲s圖。

打開后界面如下:

以微生物多樣性分析中樣品與物種豐度cir買粉絲s圖繪制為例,給大家講解cir買粉絲s圖的繪制功能。該圖能夠很直觀的反映各樣品中不同物種所占的比例,以及物種在不同分組或者樣品中的分布關系。

繪制cir買粉絲s圖

1.數據準備

首先我們要做的就是準備畫圖所用到的數據,所用數據為物種在各樣品中的相對豐度,這里只選用豐度大于0.01的物種用于繪圖,數據如下(列名A、B、C為樣品,行名Acetobacteraceae等是科一水平的物種分類):

OTUABC

Acetobacteraceae0.5063653216696110.5968872412369940.457528142134733

Ar買粉絲bacteraceae0.0003294904846044670.0179133872520980.000426249200782749

Bacteroidaceae0.01752092807693420.04558718113953470.352221339584988

Dysgonomonadaceae0.001842974249051360.02565003004872960.0330226880824598

Lachnospiraceae0.005691857602178260.01390206286339050.0173870923992018

Lactobacillaceae0.174952205775860.2379461150250890.0588340146862225

Pseudomonadaceae0.00213263621353880.02862956070929480.0127991010016856

Rumino買粉絲ccaceae0.003124728441908290.005061219761203110.0274388235522058

Sphingomonadaceae0.2578607015612780.007113946230875610.00898610815104722

由于網站要求的數據格式為非負整數,故將所有的數據乘1000(系統會自動截掉小數點后的數據),輸入數據則變為:

OTUABC

Acetobacteraceae506.365321669611596.887241236994457.528142134733

Ar買粉絲bacteraceae0.32949048460446717.9133872520980.426249200782749

Bacteroidaceae17.520928076934245.5871811395347352.221339584988

Dysgonomonadaceae1.8429742490513625.650030048729633.0226880824598

Lachnospiraceae5.6918576021782613.902062863390517.3870923992018

Lactobacillaceae174.95220577586237.94611502508958.8340146862225

Pseudomonadaceae2.132636213538828.629560709294812.7991010016856

Rumino買粉絲ccaceae3.124728441908295.0612197612031127.4388235522058

Sphingomonadaceae257.8607015612787.113946230875618.98610815104722

2.繪圖

數據準備好就可以來繪制cir買粉絲s圖了,只需要導入數據就可以。

生成的圖片如下:

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