我是一个mongo新手,我希望这是一个非常简单的问题。我昨天收到了一个100 to的.bson文件,需要快速检索一些与urls相关的文档。不幸的是,管理数据库的人决定在其生命周期的中途更改用于存储urls的模式。这意味着url字段必须通过正则表达式查询,并且不能被索引。
我希望做的是:正则表达式提取两个版本的urls之间的一些公共字符串,并将其存储在一个名为url_id的新字段中。然后可以对此字段进行索引,以便更快地进行查询。浏览过去的一些帖子,我拼凑了一些伪代码,可能会做到这一点:
//pseudo code, i dont know javascript that well.
db.ev
这超出了我的能力范围(请原谅,为时已晚)。我对WindowsSliderUI进行了子类化,因为我希望它能画出一个更大的拇指(这个词正确吗?)(这是可行的),并且还能在它的正上方显示滑块的值(例如,gtk外观和感觉就是这样)(这是错误的)。我覆盖了paint()方法,目前它看起来像这样:(它很长,我的更改接近底部):
Rectangle knobBounds = thumbRect;
int w = knobBounds.width;
int h = knobBounds.height;
g.translate(knobBounds.
我试图在我正在制作的游戏中“高亮”一个瓷砖对象(麻将纸牌)。为此,我在与磁贴相同的位置绘制了一个Rectangle2D对象,并尝试在单击鼠标时显示它。
我可以让鼠标单击事件工作并识别何时选择了tiles,但是由于某些原因,当我在mousePressed函数中时,矩形不会被绘制。我似乎想不出为什么..。
以下是我认为的相关代码--如果需要,我可以扩展它!
/* Above this, the positions of tiles are set */
if (content[i][y][x].isVisible()) {
/* Draws the image to screen at t
可能重复:
今天是一个面试问题。但我不知道..。
我认为面试官的意思是cpu的大小。
我找到了这样的答案:
int cpu_bits(void *dummy1, void *dummy2)
{
long offset = (long)&dummy2 - (long)&dummy1;
int ret = 0;
if (8 == offset)
ret = 64;
else if (4 == offset)
ret = 32;
else if (2 == offset)
ret = 16;
else if
我为一个客户端创建了一个site。台式机的分数很好,但移动端的分数是results in an error。这是PageSpeed洞察的错误吗?非常令人沮丧,因为这将影响谷歌的网站性能。我能自己解决这个问题吗?我不想删除动画,但我有一种感觉,它是动画导致的问题。动画是使用react-lottie npm包通过lottie-web渲染的。
我正在尝试将一个表中的行与我在2008中的查询结合起来。我想是我把这段代码取下来的。这几乎符合我的需要,但它将SOPartsUsed的序列号分组,但我需要它基于tblServiceOrders.ProjectKeyID进行分组。任何帮助都是非常感谢的,我对SQL不太了解。我将留下一个更详细的解释,我试图在下面完成。
SELECT
p1.ItemID, SerialNumbers AS SerialNumber
FROM
tblSOPartsUsed p1 INNER JOIN
tblServiceOrders p2 ON p1.SONumber = p
我经常是Windows Mobile应用程序开发人员,需要一台新的开发笔记本电脑。
我正在考虑一台运行VMWare或Parallels Desktop融合的MacBook或Macbook Pro。这将使我可以选择将我的应用程序移植到iPhone上,这取决于微软对WM6.5和7所做的事情。
是否有人尝试过在MacBook专业版上使用Microsoft Windows Mobile Device Center (或ActiveSync)和VS2008进行Windows Mobile开发?设备仿真器是否正常工作?如何通过USB电缆调试Windows Mobile设备?
一般来说,大多数为Window
我想计算高斯功率谱的傅里叶逆变换,从而再次获得高斯功率谱。我想用这个事实来检查我的高斯功率谱的IFFT是合理的,因为它产生了一个以高斯方式有效分布的数据数组。现在,为了恢复解析相关函数(这是功率谱的逆傅立叶变换),IFFT必须乘以因子2*pi*N,其中N是阵列的维数。有人能解释一下原因吗?
这是一段代码,它首先用高斯功率谱填充数组,然后进行功率谱的IFFT。
power_spectrum_k = np.zeros(n, float)
for k in range(1, int(n/2+1)):
power_spectrum_k[k] = math.exp(-(2*math.pi*k*s