原文:BootStrap學習筆記,優缺點總結

本篇約定Bootstrap簡寫為BT BT的受歡迎程度是大家有目共睹的,用它可以快速的搭建出網站。很早就接觸過這個框架,其中的柵格系統,css模塊化以及js插件做的相當不錯,由於工作中較少使用也一直沒有好好梳理下,這篇文章就來好好分析一下這個系統。 BT雖然很好,但也不是沒有缺點,由於框架很多都是模塊化的,只能這么用,當您的網站比較多樣化,界面復雜的話就不太適合使用,此時您需要大量重寫代碼,維護 ...

2016-10-29 13:48 1 24830 推薦指數:

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Webservice優缺點總結

優點: 1 、采用xml支持跨平台遠程調用。 2、基於http的soap協議,可跨越防火牆。 (因為SOAP一般使用HTTP協議,而服務器的這個協議一般都是開放的,而且是可以穿過防火牆的) 3、支持面向對象開發。 4、有利於軟件和數據重用,實現松耦合。 缺點: 1、 由於soap ...

Tue Mar 07 18:14:00 CST 2017 0 1422
淺析bootstrap原理及優缺點

內外邊距,最后結合媒體查詢,就制作出了強大的響應式網格系統。Bootstrap框架中的網格系統就是將容 ...

Wed Oct 18 16:21:00 CST 2017 0 1158
Spring學習優缺點

Spring 1.Spring工作機制及為什么要用? Spring 是一個開源框架,是為了解決企業應用程序開發復雜性而創建的。Spring既是一個AOP框架,也是一IOC容器。 SpringFr ...

Tue Sep 29 06:44:00 CST 2015 0 2277
深度學習 優缺點

神經網絡在發展過程中,經歷了3次起伏,這很重要的原因在於神經網絡的優缺點在不同時代得以體現。在理論上講,只包含單層隱藏層神經網絡,可以擬合任何函數,然后這在實際情況中是不常用的。往往采用含多層隱藏層的神經網絡來對數據進行擬合。一、缺點及有效的措施1、在早期,由於BP算法還沒有發明,並且當時的計算 ...

Wed Mar 04 03:37:00 CST 2020 0 4435
機器學習常見算法優缺點總結

K近鄰:算法采用測量不同特征值之間的距離的方法進行分類。 優點: 1.簡單好用,容易理解,精度高,理論成熟,既可以用來做分類也可以用來做回歸; 2.可用於數值型數據和離散型數據; 3.訓練時間復雜度為O(n);無數據輸入假定; 4.對異常值不敏感 缺點: 1.計算復雜性高;空間復雜性高 ...

Wed Jun 06 22:22:00 CST 2018 0 1536
TypeScript學習筆記——TS類型/高級用法及實戰優缺點

最近這兩年,有很多人都在討論 Typescript,無論是社區還是各種文章都能看出來,整體來說正面的信息是大於負面的,這篇文章就來整理一下我所了解的 Typescript。 Typescript 類 ...

Tue Aug 03 00:14:00 CST 2021 0 320
機器學習算法總結優缺點介紹

思考:可以從下面幾個方面來看你要選擇哪個算法比較合適: 訓練樣本的數量 特征空間的維數 我是否期望問題是【線性可分離】的嗎?(線性可分離就是指不同類問題在圖中用直線能完全分開) 特征是否 ...

Thu Nov 15 18:03:00 CST 2018 1 2373
Zookeeper學習(一):Zookeeper優缺點

zookeeper不是為高可用設計的 由於要跨機房容災,很多系統實際上是需要跨機房部署的。出於性價比的考慮,通常會讓多個機房同時工作,而不會搭建N倍冗余。也就是說單個機房肯定撐不住全流量 ...

Sun Aug 29 19:45:00 CST 2021 0 194
 
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