px，而是只有紅色的下外邊距保留了下來。我們可以使用一些 方法 來避免這種行為，不過建議來說還是盡量統一使用 margin-bottom 屬性，這樣就顯得和諧多了。 使用Flexbox進行布局 C

item數量 final int count = getChildCount(); // menu item尺寸 int childSize; // menu item測量模式 int childMode = MeasureSpec

的幀率性能目標就是保持在 60fps(16ms/幀)，即我們在進行 App 性能優化時，要遵循如下準則： 盡量保證每幀在 16ms 內處理完所有的 CPU 與 GPU 計算、繪制、渲染等操作，否則會造成丟幀卡頓問題。

旨在幫助開發者編寫的代碼可以適應更多種類型的屏幕，由于Enyo2高度的跨平臺特性，可以自由適應各種尺寸的屏幕是其一大基礎特性。 全新的FittableColumns 和FittableRows c

Bitmap），才能被顯示器顯示。 頁面由各種基本元素組成，例如圓形、圓角矩形、線段、文字、矢量圖（常用貝塞爾曲線組成）、Bitmap等。 元素繪制時尤其是動畫繪制過程中，經常涉及插值、縮放、

中的Bitmap），才能被顯示器顯示。 頁面由各種基本元素組成，例如圓形、圓角矩形、線段、文字、矢量圖（常用貝塞爾曲線組成）、Bitmap等。 元素繪制時尤其是動畫繪制過程中，經常涉及插值、縮放、旋轉

的切圖，直接以原圖大小保存就好，切出來的圖片，寬度設置為設計稿中的尺寸除以100。布局時，設計圖標注的尺寸除以100得到css中的尺寸） 2.對于第三頁布局的重構： ①.畫線動畫：

本地標識 */ - (NSString *)assetLocalIdentifer; /** 源照片尺寸 */ - (CGSize)assetPixelSize; @end @interface TBVCollection

1024 * 4096 貼圖 (注：這個不錯，以前的實踐是根據攝像機距離使用不同尺寸的 shadow map，GTA V 的統一尺寸更合理，性能也更好)。 四張貼圖由四個不同參數的攝像機由近及遠分別生成，越

array[index1] = array[index2]; array[index2] = tmp; } 測試程式碼： function createNonSortedArray(size) { let array

看到，實體標識，主鍵生成，以及相關映射，都可以使用Annotation來完成。 ? 接下來撰寫一個測試的程式，這個程式直接以Java程式設計人員熟悉的語法方式來操作物件，而實際上也直接完成對資料庫的操作，程式將會將一筆資料存入表格之中：

Android，應該先知道如何使用 Android 系統，并且了解這個系統的用戶。最好的方法也許就是買一些不同產家、不同屏幕尺寸甚至不同系統版本的設備來體驗。這不僅會幫助你認識用戶的多樣性，也可以 更好的測試你的 App。為你的

ox和bootstrap框架等市面上主流的平臺的界面布局功能，同時提供了一套非常簡單和完備的多屏幕尺寸適配的解決方案。MyLayout還提供了Swift版本 TangramKit MyLayout的優勢

圖注：把兩個漸變結合起來，并沒有產生我們所期待的結果 原因是（如我們在第三章第四小節中討論過的）， 2em 的斜角尺寸在我們的第二個漸變中是顏色結點，并由此沿著漸變線測量，也就是斜角方向上的。另一方面， 2em 長度在

am來源于LZMA……以離線壓縮場景作為衡量標準……而Zstd的基本原則更像 Zlib ，但主要有三點變化： FSE代替霍夫曼編碼器； 不限匹配尺寸； 偏移量可重復。 最后，請讀者朋友們注意：Zs

重新計算樣式，它計算的是Style，和Layout做的事情完全不同。Layout計算的是一個元素絕對的位置和尺寸，或者說是“Compute Layout”。 Recalculate被觸發的時候做的事情就是處

DMA）性能差設備支持少，移動4G容易在信號不理想的地段降級成2G。 收集性能數據&建立衡量標準 淘系H5頁面主要在手淘客戶端中展現，為了了解H5頁面在客戶端中的性能表現，我們在WebVi

)touches withEvent:(UIEvent )event方法來獲得當前點和初始點，從而計算出偏移量,然后計算redView的frame的值： -(void)touchesMoved:(NSSet *)touches

Vector Drawables 使用矢量圖的好處之一就是不用出多個圖片（hdpi， xhdpi 等）了， 只需要一個矢量圖即可涵蓋所有屏幕密度的需要。矢量圖在 Android 5.0 才開始支持，使用

因此，實現同樣的功能，優先選擇時間復雜度低的算法。比如對圖像進行二維可分的高斯卷積，圖像尺寸為MxN，卷積核尺寸為PxQ，那么 直接按卷積的定義計算，時間復雜度為O(MNPQ) 如果使用2個一維卷積計算，則時間復雜度為O(MN(P+Q))