AI 助理
备案控制台
开发者社区 彭世瑜的博客 文章 正文

解决H5点击输入框页面缩放

2021-11-26 487
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《 阿里云开发者社区用户服务协议》和 《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写 侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
简介： 解决H5点击输入框页面缩放 
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0, maximum-scale=1.0, user-scalable=no" />

参考

如何解决移动端H5页面点击输入框页面放大的问题

文章标签：
移动开发
码农技术君
目录
相关文章
王同学睡醒了
|
前端开发
解决VScode在保存less文件时，自动生成对应的css文件以及安装Easy less之后，计算式子不显示结果的问题
解决VScode在保存less文件时，自动生成对应的css文件以及安装Easy less之后，计算式子不显示结果的问题
王同学睡醒了
302 1
snowball_win
|
JavaScript
nuxt项目：全局获取process.env信息
nuxt项目：全局获取process.env信息
snowball_win
693 0
北海的大鱼
|
前端开发 API
vue3+TS实战中Dialog弹窗封装复用的技巧
Dialog弹窗在后台管理系统中是使用频率非常高的组件，添加和修改数据基本都会用到，本文就讲讲在vue3和ts的项目中如何封装Dialog组件，实现代码高复用
北海的大鱼
3607 0
vue3+TS实战中Dialog弹窗封装复用的技巧
兵临天下19970108016
|
5月前
|
JSON 监控 网络协议
干货分享“对接的 API 总是不稳定，网络分层模型” 看电商 API 故障的本质
本文从 OSI 七层网络模型出发，深入剖析电商 API 不稳定的根本原因，涵盖物理层到应用层的典型故障与解决方案，结合阿里、京东等大厂架构，详解如何构建高稳定性的电商 API 通信体系。
兵临天下19970108016
283 0
aliyun0641063962-48771
|
弹性计算 Kubernetes Cloud Native
云原生架构下的微服务设计原则与实践####
本文深入探讨了在云原生环境中，微服务架构的设计原则、关键技术及实践案例。通过剖析传统单体架构面临的挑战，引出微服务作为解决方案的优势，并详细阐述了微服务设计的几大核心原则：单一职责、独立部署、弹性伸缩和服务自治。文章还介绍了容器化技术、Kubernetes等云原生工具如何助力微服务的高效实施，并通过一个实际项目案例，展示了从服务拆分到持续集成/持续部署（CI/CD）流程的完整实现路径，为读者提供了宝贵的实践经验和启发。 ####
aliyun0641063962-48771
368 1
久绊A
|
7月前
|
数据采集 定位技术 数据中心
原生 IP（Native IP）
原生IP（Native IP）是由本地ISP直接分配给用户的IP地址，具有真实归属地、未被标记为数据中心或代理的特点。其优势包括高可信度、低延迟和抗封锁，适用于流媒体解锁、跨境电商、广告投放等场景。但原生IP成本较高、维护复杂且受地域限制。实际应用中，如跨境电商用美国原生IP登录亚马逊避免封号，个人用户用香港原生IP解锁Netflix内容等。
久绊A
719 3
nanshaws
|
Java Maven
maven打包出现没有主类的原因，详细分析并解决
本文分析了使用Maven打包Java应用时找不到或无法加载主类的问题，通常是由于未配置主类或打包时未包含依赖，并通过添加Maven插件解决了依赖问题，同时指出了JavaFX应用可能遇到的运行时组件缺失的错误。
nanshaws
967 1
maven打包出现没有主类的原因，详细分析并解决
程序员Feri
|
10月前
|
开发框架 前端开发 JavaScript
一文彻底搞清楚HarmonyOS中的ArkUI
本文介绍了华为推出的跨平台UI框架ArkUI，旨在简化多平台应用开发。ArkUI支持声明式和类Web两种开发范式，其中声明式开发范式因其高效简洁、性能优越和未来发展潜力而被推荐。ArkUI提供了丰富的组件、布局、动画和交互事件等功能，帮助开发者构建美观流畅的应用界面。其架构体系包括声明式UI前端、语言运行时、后端引擎、渲染引擎和平台适配层，确保高效开发和跨平台兼容性。
程序员Feri
794 0
一文彻底搞清楚HarmonyOS中的ArkUI
zzy的aly
|
机器学习/深度学习 编解码 算法
轻量级网络论文精度笔记(三)：《Searching for MobileNetV3》
MobileNetV3是谷歌为移动设备优化的神经网络模型，通过神经架构搜索和新设计计算块提升效率和精度。它引入了h-swish激活函数和高效的分割解码器LR-ASPP，实现了移动端分类、检测和分割的最新SOTA成果。大模型在ImageNet分类上比MobileNetV2更准确，延迟降低20%；小模型准确度提升，延迟相当。
zzy的aly
547 1
轻量级网络论文精度笔记(三)：《Searching for MobileNetV3》
五羟基己醛
【TI速成】半小时入门MSPM0G3507简明教程之点灯（一）
半小时入门MSPM0G3507简明教程
五羟基己醛
728 0