Ваши изображения выдают ошибку 404 повсюду. Вы получили гневное письмо от клиента. Их сайт «сломан», изображения не загружаются, совокупный сдвиг макета бунтует, и все перепутано. Толпа высмеивает ваш сломанный код в Твиттере. Забавный GIF-файл, загруженный через URL-адрес Giphy, больше не существует. И кто-то случайно удалил изображение из CMS.
Теперь, хотя вы не можете контролировать сторонние URL-адреса или ошибки пользователей в CMS, вы можете предотвратить все это, предоставив резервные варианты для изображений 404 тремя разными способами. Давайте взглянем.
Функция numpy.floor_divide()
в Python используется для поэлементного разделения двух массивов. Он возвращает наибольшее целое число, которое меньше или равно каждому элементу результирующего массива. Эта функция особенно полезна, когда мы хотим получить целочисленное частное после деления, отбрасывая остаток.
В этой статье мы разберемся с функцией Python numpy.floor_divide(), ее синтаксисом, а также увидим различные способы разделения массивов с помощью этой функции. Давайте начнем.
Отзывы играют решающую роль в цифровом маркетинге, поскольку они служат социальным доказательством качества продукции и удовлетворенности клиентов. Однако распространенной проблемой с отзывами является то, что им часто не хватает визуальной привлекательности.
Отойдя от обыденности, мы создадим нетрадиционный компонент отзыва, который будет выглядеть оригинально, обеспечивая при этом хорошее взаимодействие с пользователем.
Все мы получаем рекламные письма от таких компаний, как Swiggy и Amazon, которые предлагают нам ознакомиться с их новыми блюдами или воспользоваться внезапными распродажами.
Вы когда-нибудь задумывались, как им удается отправлять электронные письма миллионам клиентов? Это невозможно сделать вручную! Вместо этого они используют автоматизированные системы электронной почты, чтобы эффективно контролировать и планировать свои письма.
Существует множество технологий, но мы постараемся сделать пример как можно более простым, чтобы сделать его понятным.
Мы будем использовать подход "снизу вверх", начиная с базы данных и заканчивая интерфейсом.
Angular уже некоторое время (начиная с Angular 14) позволяет объявлять и использовать так называемые автономные компоненты. Это компоненты, не зависящие от модуля, и поэтому их можно использовать без необходимости объявлять в каком-либо модуле.
JavaScript, язык, обеспечивающий интерактивные и динамические аспекты Интернета, стал неотъемлемой частью современной веб-разработки. При написании кода на JavaScript разработчики часто сталкиваются с ошибками, которые могут быть сложными для отладки.
Ошибки подобны дружеским заметкам с вашего компьютера, в которых говорится, где вашему коду может потребоваться небольшая помощь. Воспринимайте их как подсказки, указывающие на конкретные проблемы. Эти ошибки бывают разных типов, каждая из которых по-своему говорит: "Эй, что-то здесь не совсем так". Понимание этих типов похоже на наличие специального руководства по устранению проблем и обеспечению бесперебойной работы вашего кода. В этом блоге мы рассмотрим типы ошибок JavaScript и обсудим стратегии их эффективной обработки и отладки.
В настоящее время все чаще встречаются компоненты веб-приложений с функциями, которые обновляются в режиме реального времени. И одна из вещей, которую ожидают пользователи, заключается в том, что интеграция этих функций осуществляется бесшовным динамическим способом, выходящим за рамки обычной модели "запрос-ответ" со стратегиями извлечения данных.
В сегодняшней статье мы сосредоточимся на одном из моих любимых трио: мы будем использовать фреймворк Next.js для создания веб-приложения, Drizzle для определения схемы базы данных и взаимодействия с ней и, возможно, самый важный компонент этой статьи - Soketi.
Создание приложения с интерфейсом командной строки (CLI) в Node.js и его публикация в npm
(Node Package Manager) и Yarn
может стать полезным способом поделиться своими инструментами со всем миром.
Недавно меня спросили, как упростить наш конвейер ETL, чтобы клиенты могли быстро представить себе этапы обработки данных, прежде чем строить сложные ML-модели. Вот три совета, которые вы можете немедленно внедрить в свой рабочий процесс, чтобы сделать данные более прозрачными.
Присоединяйся в тусовку
Поделитесь своим опытом, расскажите о новом инструменте, библиотеке или фреймворке. Для этого не обязательно становится постоянным автором.
В этом месте могла бы быть ваша реклама
Разместить рекламу