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最近修改于 2 天前 - fork 自 KevinWang15/roadmap.md
前端 Road Map
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前端 Road Map

HTML

  • tag嵌套
  • 常见的tag(a、img)
  • class和id
  • 在HTML中内联/引用JS和CSS
  • meta中viewport、encoding比较重要
  • DOM概念、HTMLElement和HTML的对应、DOM事件和事件流

JS

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def rotate(d):
    n=len(d)
    d2={}
    for i in range(n):
        d2[i]=[0 for i in range(n)]
    for i in range(n):
        for j in range(n):
            d2[i][j]=int(d[j][i])
    for i in d2:
        d2[i].reverse()
    return d2
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lines=list(map(int,input().split(" ")))
n,m,p,q=lines[0],lines[1],lines[2],lines[3]
a,b,point,vex=[],[],[],[]
for i in range(p):
    a.append(list(map(int,input().split(" "))))
for i in range(q):
    b.append(list(map(int,input().split(" "))))

def flight(arrays):
    array=[arrays[0]-1,arrays[1]-1,arrays[2]]
    for i in range(n):
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line=list(map(int,input().split(" ")))
n,wide=line[0],line[1]
maps=[]
for i in range(n):
    maps.append(input())
for i in range(n):
    maps[i]=[k for k in maps[i]]

def conveyorchange(positions,face):
    if face=="L":
        position=[positions[0]-1,positions[1]]
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n=int(input())
a=[]
for i in range(n):
    a.append(list(map(int,input().split(" "))))
temp=[a[x][y] for x in [0,n-1] for y in [0,n-1]]
turn=temp.index(min(temp))
if turn==2:
    turn=3
elif turn==3:
    turn=2
for i in range(turn):
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n=int(input())
place=[]
for i in range(n):
    place.append(int(input()))
place.sort()
temp=[]
for i in range(1,n-1):
    dis=(place[i]-place[i-1])/2.0+(place[i+1]-place[i])/2.0
    temp.append(dis)
num=min(temp)
print(num)
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n=int(input())
swft=input().split()
seph=input().split()
for i in range(n):
    swft[i]=int(swft[i])
for i in range(n):
    seph[i]=int(seph[i])
l1=[0 for i in range(n)]
l1[0]=swft[0]
for i in range(1,n,1):
    l1[i]=swft[i]+l1[i-1]
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def findMax(arr):
    max=abs(arr[0])
    for i in range(len(arr)):
        if abs(arr[i])>max:
            max=abs(arr[i])
    return max

import sys
input=sys.stdin.readline
counts=[0 for i in range(1001)]
n=int(input())
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import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.init as init


class _Conv_Block(nn.Module):
  def __init__(self, planes=8):
    super(_Conv_Block, self).__init__()
    self.cov_block = nn.Sequential(
      nn.Conv2d(in_channels=planes, out_channels=planes, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False),
      nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),
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import os
import numpy as np
from PIL import Image
import argparse
from tqdm import tqdm
import os
from os import listdir
from os.path import join


parser = argparse.ArgumentParser('create image pairs')