Sass заработал репутацию среди разработчиков интерфейсов благодаря переводу сложного CSS в разумный многоразовый код. Это бесспорно важно для масштабирования и поддержки, и позволяет разработчикам устранять недостатки, представленные в традиционном CSS.
Две из наиболее важных функций Sass – это примеси и наследование. Несмотря на то, что их обычно группируют ввиду их способности генерировать дополнительные стили, каждая из них предлагает уникальный подход для решения привычных проблем с CSS.
При наработке опыта использования Sass ключевым моментом является понимание того, когда использовать примеси или наследование. Но примеси и наследования никоим образом не являются исключительными функциями, а если их использовать вместе, они могут обеспечивать более чистую и понятную разметку. Чтобы лучше понимать, как эти две функции могут работать вместе, давайте начнем с более подробного рассмотрения их уникального поведения.
Две из наиболее важных функций Sass – это примеси и наследование. Несмотря на то, что их обычно группируют ввиду их способности генерировать дополнительные стили, каждая из них предлагает уникальный подход для решения привычных проблем с CSS.
При наработке опыта использования Sass ключевым моментом является понимание того, когда использовать примеси или наследование. Но примеси и наследования никоим образом не являются исключительными функциями, а если их использовать вместе, они могут обеспечивать более чистую и понятную разметку. Чтобы лучше понимать, как эти две функции могут работать вместе, давайте начнем с более подробного рассмотрения их уникального поведения.
Генетические алгоритмы были изобретены в 1950-х годах как результат первых экспериментов по моделированию естественной эволюции на компьютере. С тех пор они используются для решения самых разнообразных оптимизационных задач, где градиентные методы почему-то не подходят. Биологическая составляющая генетических алгоритмов имеет здесь очень упрощенный вид и речь в данном случае идет скорее о следовании общей идее эволюционного отбора, чем полноценному его моделированию. Тем не менее, иногда результаты работы ГА получается интерпретировать в биологическом смысле. В нашей статье мы рассказываем об опыте применения генетических алгоритмов для задачи распознавания лиц с целью получения «регионов важности» лица. Применение этого подхода позволило в среднем на 20% повысить точность распознавания нашей системы распознавания лиц.
