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使用Thoughtbot Bourbon/Neat重新排序列

我正在寻找关于如何使用Thoughtbot的Neat网格框架在不同断点处重新排序/移动列位置的最佳解决方案?

我想从我的标题中移除元素(在桌面分辨率中): 在此输入图像描述

对此(移动分辨率):

在此输入图像描述

我的HTML看起来像这样:

<header>
    <section id='header_elements'>
      <p id="chocolat_logo"><strong><a href="#"><img alt="Chocolat Restaurant Logo" itemprop="logo" src="/assets/main_logo.png" /></a></strong></p>
      <nav>
        <ul>
          <li id='home_link'>
            Home
          </li>
          <li id='menus_link'>
            <a href="/menus/evening" itemprop="menu">Menus</a>
          </li>
          <li id='drinks_link'>
            <a href="/menus/wine-list" itemprop="menu">Drinks</a>
          </li>
          <li id='contact_link'>
            <a href="#">Contact Us</a>
          </li>
        </ul>
      </nav>
      <ul id='top_contact_details'>
        <li class='social_link' id='twitter_link'>
          <a href='twitter'>
           Twitter
          </a>
        </li>
        <li class='social_link' id='facebook_link'>
          <a href='facebook'>
            Facebook
          </a>
        </li>
        <li id='top_phone''>
          <span>
            (061)
          </span>
          412 888
        </li>
      </ul>
    </section>
  </header>
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

SCSS看起来像这样(为了清楚起见,我删除了与实际布局无关的任何内容,如果它是相关的,我把这个标题的完整SCSS代码放在这个要点上):

header{
  @include outer-container;

  #header_elements{
    width: 100%; …
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

sass neat bourbon

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在 ElasticSearch 5 的聚合中使用最合适的数据类型是什么:数字还是关键字?

在 Elasticsearch 索引中,我有几个字段引用了主要类别的 ID(例如,sector_id、country_id 等...)。

这些字段仅用于过滤(使用 term/terms 过滤器)和在 term 聚合中创建存储桶(等等)。

它们中的每一个当前都使用最小的合适的数字数据类型(例如字节、短等)。

这是用于重聚合的最佳数据类型吗?

或者这些应该使用关键字数据类型?

提前感谢您的任何建议!

elasticsearch elasticsearch-5

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对于 ID 最合适/最高效的 p​​andas 数据类型是什么?

可能很明显,但只是想确认一下:

pandas 中最适合数字 ID 的数据类型是什么?

假设我有一个顺序数字 ID 类型user_id,这会更好:

  • 一种int64类型(考虑到字段的数字表示,这似乎是最明显的选择)
  • 类型category(这可能更有意义,因为 ID 不用于实际的数字运算,而是作为唯一标识符)

对于基于字符的 ID 同样的问题,使用 anobjectcategory类型会更好吗?

我很想使用该category数据类型(认为可能会有性能优势,因为我想象这些类别在某种程度上经过优化/散列/索引以提高性能),但我想知道这种数据类型是否更适合更有限的子集与我的数据集中可能有的数百个唯一 user_ids 不同的值。

谢谢!

python performance dataframe python-3.x pandas

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