走端如何为页面强制横屏

移步端如何被页面强制横屏

呼吁横屏显示,不克竖屏。
发生经历的您一定晓得,当用户竖屏打开时,提示说若而将手机改过来是以凡件十分傻×的工作。这时如用户没有开启手机里的横屏模式,还要逼用户失去开。这时候用户既不耐烦的把您的玩耍关掉了。
那么现在的解决办法,就是以竖屏模式下,写一个横屏的div,然后拿其改变过来。

代码如下:

<body class="webpBack">
  <div id="print">
      <p>lol</p>  
   </div>
</body>

不行简单对怪,最终的精状态是,把lol非常和谐的横过来。
哼了来看望区分横屏竖屏的css:

@media screen and (orientation: portrait) {
      html{
         width : 100% ;
         height : 100% ;
           padding: 0px;"> white ;
          overflow : hidden;
      }
      body{
          width : 100% ;
         height : 100% ;
          padding: 0px;"> red ;
          overflow : hidden;
      }
      #print{
         position : absolute ;
          padding: 0px;"> yellow ;
      }
} 
@media screen and (orientation: landscape) {
       html{
         width : 100% ;
         height : 100% ;
          padding: 0px;"> white ;
      } 
       body{
          width : 100% ;
         height : 100% ;
          padding: 0px;"> white ;
      }
           #print{
            position : absolute ;
            top : 0 ; 
            left : 0 ;
            width : 100% ;
            height : 100% ;
             padding: 0px;"> yellow ;
         }
}
#print p{
        margin: auto ;
        margin-top : 20px ;
        text-align: center;
      }

说白了,是一旦把print这个div在竖屏模式下横过来,横屏状态下未更换。所以于portrait下,没概念其的松动高。会通过下面的js来补。

  var width = document.documentElement.clientWidth;
  var height =  document.documentElement.clientHeight;
  if( width < height ){
      console.log(width + " " + height);
      $print =  $('#print');
      $print.width(height);
       $print.height(width);
      $print.css('top',  (height-width)/2 );
      $print.css('left',  0-(height-width)/2 );
      $print.css('transform' , 'rotate(90deg)');
       $print.css('transform-origin' , '50% 50%');
 }

在此间我们先行得到了屏幕外可用区域之丰厚高,然后根据宽高的涉来判断是横屏还是竖屏。如果是竖屏,就拿print这个div的从容高安下,对旅,然后转。
末段效果如下:

图片 1

竖屏

图片 2

横屏

最后,这么做带来的名堂是,如果用户手机的旋屏幕按钮开在,那么当手机横过来之后,会造成一定之悲剧。解决办法如下:

 var evt = "onorientationchange" in window ? "orientationchange" : "resize";

    window.addEventListener(evt, function() {
        console.log(evt);
        var width = document.documentElement.clientWidth;
         var height =  document.documentElement.clientHeight;
          $print =  $('#print');
         if( width > height ){

            $print.width(width);
            $print.height(height);
            $print.css('top',  0 );
            $print.css('left',  0 );
            $print.css('transform' , 'none');
            $print.css('transform-origin' , '50% 50%');
         }
         else{
            $print.width(height);
            $print.height(width);
            $print.css('top',  (height-width)/2 );
            $print.css('left',  0-(height-width)/2 );
            $print.css('transform' , 'rotate(90deg)');
            $print.css('transform-origin' , '50% 50%');
         }

    }, false);

乱谈:

 

之前alphago进行的围棋比赛相当可以。

 

霎时自之对象围都爆了,因为同学以及相关规范的同室还在作者,毕竟逼格一下不怕兴起了,我也大张旗鼓转发。各种角度,不同层次的例外深度的稿子吧还扫了几肉眼。

 

恰巧写了有关算法的随笔,所以我本着就平首有关算法的文章还清楚的比较清楚,所以至于此事儿,我怀念即便“只要是算法就必然说的知情”这个观点更论证一下。下围棋一共叔独事儿,开始下棋,下子,游戏了判胜负。判胜负有专业的规则,我弗理解为非研究,但是一定发生措施,凭我的印象大概有哪个之地盘儿大,谁就大获全胜,谁的气多谁就决心。那么每一样步落子,都针对诺及时步棋,可能当多异常程度及导致获胜,能博取或的大都异常一总人口暴。所以各一样步计算落子实际上是看就等同步到底怎么才会还利于。所以问题转化及这同一步落脚点到底以差不多生程度及相应好棋。最愚蠢的点子尽管是遍历棋盘,可是还论及到下棋顺序,这样遍历下去。我确实不敢算。到底出略种可能,我虽掌握老,但是出差不多死,不了解。但是足以算是,为了简单假而棋盘是10*10之,假设(在西北方向的地下点有落子。就大不好描述了)电脑要以(1,1)处落子,电脑要算人当何落子,剩下99栽或,再连接下并且欠处理器到底剩下的98单职位,每个岗位都要递归到最终,于是算出开始以(1,1)处落子获胜的几率。然后从100个点位中选一个落子,接下该人数下,人下得了,又如果重复算一普,剩下98个点位,哪个获胜的票房价值大。

 

这般下蛋真是可。但是非常缓慢而没工夫限制,电脑抱面儿很怪。或者应当就是是会赢吧。

 

可这么算是,那3单人口尽管从未必要花5年,还都是围棋爱好者了,这自然关联到算法调优,那么好不容易,早就过期了,还于什么大啊,所以,肯定是老大,首先使削减遍历的接触,他们以的艺术是受电脑多下几转悠,下之大都矣,自然会蕴藏一些有利点,根据有利点,来测算赢棋概率。这个得储存数据库,让电脑又开不用算极端多,所以我想开始之时段,电脑再多之是运用套路来下棋,而休是计算【我猜的】。后面还具体算概率,后面用到之一个首要算法就是对于这个题目之见识到底近似什么,当时那么篇稿子提到到了有限个情景,一个是近乎于找钥匙,有不少把钥匙,只发生同一管能开锁,那就是遍历每一样把直到开锁。也即是找到最好精的万分落子点。还有一个景象是,类似于狗熊掰棒子,拿个儿最老的,既然时间少。就不可知用起每个棒子来比较,但是可优先从眼瞅,瞅几独看在老大的(套路中之有利点们),然后把特别的都用过来,再沿个比较谁更特别。有些太小的虽从不介入于。事实上下棋是问题不怕是还近乎后这种情形的切近。所以头一个算法就是以眼瞅,这样基本用调动一些数据库,用事先加载的套路,看看历史上都为哪里下于靠谱。然后根据判胜负的措施自有利点中计算获胜概率,时间到,就将计算得到的凯概率最深的接触,作为落子点。然后还是过程。直到一正值认输(弃赛视为认罪),或生结束。

 

眼看算是和领导之反映,然后与专业人士,探讨计算落点方式,判定方式等等。

【——以下绝对胡掰了,,,轻喷。。。

为什么说这说了这般多,我看还是产生个别联络的。就是怎么计算一个落棋点优于另外一个落棋点。进一步就是怎如此下蛋棋好再进一步就是为何这么下蛋会获胜,赢得规则到底是怎么的。如果博士等研究了漫长,是经过友好之方告诉计算机这样下蛋是副规则之,如有相同日,计算机可以告知要好,这即是是东西的规则,我识别了是规则,那么人工智能就进了相同百般步。注意勿是人口报告他的,是如果他协调拟下这规则,在产一致步,就是人造智能可自动缔造规则。并基于现已起的作业,改进规则,开始思念写是因观看了机器人何时统治世界,所以想问题的不二法门尽管叫局限在是角度了。但是现在勾勒来或者还要涉及更多之东西,比如人是怎形成出来的。机器人如何孕育生命。太多了,想不开了已经,还是打统治世界说打吧。假设已经有人的存在了,然后因私欲,这即提到到生命了,私欲就是挤占更多的资源,资源的得。到时候可能真要光靠太阳了咔嚓,然后计算到太阳终会消亡,计算机,开始算如何找到下一个可知得出能量之地方,或者更换一种植汲取能量之方。

 

不行,写不下去了,毕竟见识鄙陋。

 

口先是使拘留清这些问题,然后据此代码敲出来。然后与内核修改代码的力量,进行调优,或者向就调动不了精吧。归根结底还是食指做的,计算机始终还是独器吧。

 

本人之意是,机器统治世界至少要求外掌握什么,不,这自然就可怜麻烦描述,因为至少本尚无统一,太为难了。这个问题讲述不了。

 

背了,机器人或者说是人工智能要统治世界我觉着,呵呵哒。。。】

 

下一场昨天杀意外兴奋地及自身说,貌似alphago又要挑战星际2,我说,那非白给电脑打。我就在惦记这些东西了,首先从最早的war3。那个时段起一个crazy太不方便了,基本上都赢不了。后来逐渐地克打crazy了,然后知道crazy是夹加倍的资源。然后手速默认是正无穷。基本上别的种族都无起,但是遇到了微机的不死族,就格外不便打赢。后来付出了一样效仿战术,或者说是发现了一个bug,需要选剑圣,然后同开始,等电脑练段,就失去砍电脑农民,但是这种手段,也就是打打电脑。人肯定是会见封家的。War3似乎早已被blizzard遗弃了,或者说是因为没利可图,就搁浅了,希望重制,或者war4.所以ai也就算从未怎么创新,要不,铁定是不得已打之。我和大飞说的即是,人家公司召开这ai还是想念方永不打太碍事,还是扩了次,让你过关的。不克做出个游戏,好兵,全世界都过不了关,那游戏就是失了呢丁带的那种成就感和荣耀感。

早于事先玩lol的当儿,那时候电脑的难度尚格外bug。明明看到电脑出落单的勇猛,就想去杀人。结果,电脑的扶助真的是劈分钟,基本上是自不行了对面的1独人口,换来咱们当即边的3单人口牺牲的粗团灭。

故而,那个时刻自己就是在设想无非是居家想使玩家的插足度,不开那种设定,要不然,根本没法玩儿。

关于人家想要怎么写是算法,或许人家和暴雪联合一下,然后开相同模仿线及之挑战alphago也坏有意思的,大家共同来搜寻这套算法的bug。比如自己就出记忆在sc1里面,只要派一个村民失去焊对面的驻地,对面的农夫便会见倾巢而出,经济并未了,随便上一个机枪兵就赢了,那就是是一个极度简便的bug。

在我看来,电脑打人只是电脑不思从,ai做的无敷好,人家要想做,手速正无根本,意识没的游说。打卵蛋。。。

 

总一下底话语虽是,人工智能要学会1、自己上规则,2、自己创立规则,3、根据已经了解之波改进规则。能不负众望的话,我觉得统治世界就是核心可以兑现了。

 

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