渡一Web前端学习频道
1. 基础
引言
风之积也不厚,则其负大翼也无力。
1.1 黑白滤镜
filter: grayscale(1);
1.2 轮播图实现思路
transform: translateX(); / setInterval();
1.3 失活页面的计时器问题
visibilitychange
1.4 粘性定位
- 粘性定位,参考系是其包含块,会随着其包含块被划走。
- 何时粘住,根据设置的上下左右值,相对于临近显式设置了
overflow属性的父元素(如果所有父元素没有设置,那么就是相对于整个视口)。
div {
position: sticky;
top: 0;
}
html {
overflow: hidden;
}1.5 文字描边
text-shadow / text-stroke
1.6 下拉菜单的过渡问题
height: auto; / transform: scaleY();
1.7 保持图片清晰度
- DPR
- background: image-set()
- img: srcset
1.8 读取类的实例字段
type fields = keyof InstanceType<typeof classA>
1.9 前端架构师
基建问题、效能问题。
1.10 CSS下划线动画
background: linear-gradient();
1.11 背景的继承
.avatar::after {
background: inherit;
}1.12 圆形放大的hover效果
clip-path: circle();
1.13 组件库类型丢失问题
vite 环境下参考 /// <reference types="" />
1.14 请求的取消
输入框快速输入或改变时, 为避免请求错乱。
1.15 交融动画效果
基于对比度的交融、基于透明度的交融。
1.16 优化白屏时间
requestAnimationFrame:合理使用浏览器帧率逐步渲染元素。
1.17 浏览器原生弹窗
使用 <dialog> </dialog> 原生标签进行封装。
1.18 游离节点的内存泄漏
元素被聚焦后,无法通过垃圾回收机制进行回收处理,但多次操作后只会游离最后一个元素。
当我们最后聚焦的是一个较大元素时,可以手动创建一个小的元素进行聚焦处理。
1.19 自动检测更新
- WebSocket:实时。
- 轮询:对比JS文件是否发现变化。
1.20 CSS实现故障风格
混合模式:mix-blend-mode 或 background-blend-mode。
1.21 JS更改CSS变量值
dom.style.setProperty("--var", number);
1.22 实现高度自动过渡
- 常规:使用JS设置过渡;
clientHeight读取任何几何位置信息,均能触发强制渲染。 - 新(实验性,兼容性):interpolate-size、calc-size()。
1.23 静态资源的动态导入
- import().then()
- URL构造器
1.24 watchEffect中异步问题
async await 函数的执行规则。
1.25 旋转视差效果
使用 CSS grid 实现,整体旋转部分反转。
1.26 class转function
严格模式,原型挂载。
1.27 文字镂空效果
background-clip: text;
1.28 组件全局/局部注册
在分包和不分包的构建下表现不同,更推荐局部注册。
1.29 过渡效果监听
transitionstart、transitionend。
1.30 元素倒影
-webkit-box-reflect,在一个特定方向上为元素的内容生成倒影。
1.31 监控页面卡顿
PerformanceObserver。
1.32 SASS中的继承
@extend .class; 可同时应用抽象类语法 % 符号进行优化。
1.33 跟随系统的主题切换
matchMedia() 方法。
1.34 利用延迟实现复杂动画
animation-delay。
1.35 CSS滚动吸附效果
scroll-snap-type。
1.36 访问文件夹
file API。
1.37 脚本加载失败重试
- 什么时间重试:error 事件监听,在捕获阶段;并且监听需前置。
- 如何重试:启用备用url,注意可以使用阻塞来规范加载顺序。
1.38 组件循环依赖问题
动态导入,() => import().then();
2. 进阶
2.1 工具库推荐
- mermaid:绘图工具,仅作展示效果,不涉及互动操作。
- particles.js:实现粒子效果。
- GSAP:动画库。结合 ScrollTrigger 插件可实现视差滚动。
- LogicFlow:流程图编辑。https://site.logic-flow.cn/。
2.2 站点推荐
3. 拓展
3.1 人工智能
- 神经网络
- 神经元,从生物学到数学。
- 神经元,权重与偏置。
- 神经网络,分层结构与前向传播。
- 神经网络,权重偏置与矩阵运算。
- 神经网络的损失度 。
- 损失度减小:梯度下降。
- 梯度下降实现:反向传播。
- 训练模式和框架。