原因： 页面切换时RecyclerView获得了焦点，RecyclerView的 focusableOnTouchMode属性默认是true，所以页面切换时RecyclerView自动获得焦点就滚动到头部...抢焦点的问题。 解决： 将RecyclerView的父控件的设置android:focusableInTouchMode="true" 。
方法中, 如果flashing标记为true，则控制Player的颜色在两个随机值间切换。...同样的方法，我们将这个过程分解一下：多个粒子以撞击点为原点，向随机方向做速度不同的运动，到达某个边界距离时，粒子消失。 这里我们要确定哪些变量呢？...粒子的数量和颜色大小、爆炸原点位置、粒子的运动方向和速度，粒子消失的边界值。...color, size})); } self.particles.push(eachPartical); } 在整个大render方法中，调用renderBoom方法，当某个爆炸粒子达到边界值时...他的实现原理跟爆炸粒子相似，我们用一个数组来存储撞击位置，并在render将数组渲染出来，每个粒子达到边界值时将其删除，same thing。
如果我们使用非自增主键，由于每次插入主键的索引值都是随机的，因此每次插入新的数据时，就可能会插入到现有数据页中间的某个位置，这将不得不移动其它数据来满足新数据的插入，甚至需要从一个页面复制数据到另外一个页面...非主键索引允许有空值，也允许有重复的值。 当我们进行索引覆盖查询的时候，在二级索引上查询就可以了，就可以不需要回表， MySQL的事务的几个特性你知道吗？...线程切换：线程切换只涉及到线程的堆栈、寄存器和程序计数器等，不涉及进程级别的资源，因此线程切换的开销较小。 为什么并发执行线程要加锁？...传输方式：TCP 是流式传输，没有边界，但保证顺序和可靠。UDP 是一个包一个包的发送，是有边界的，但可能会丢包和乱序。...客户端会随机初始化序号（client_isn），将此序号置于 TCP 首部的「序号」字段中，同时把 SYN 标志位置为 1，表示 SYN 报文。
当录制脚本时，LoadRunner会自动将HTML界面中的元素保存到当前脚本的data目录中，使用脚本中snapshot属性值（t数字.inf）作为操作对应的主文件，在.inf文件中说明了该snapshot...所对应的内容，当我们切换到tree模式时，就能看到录制时界面的原型。...选中该选项后，会自动生成对标题的检查规则，回放脚本时会验证每个标题是否和录制时相同。...Random：随机取值。 Unique：唯一取值。 1）Abort Vuser 当参数取值超出参数表记录的条数时，忽略当前虚拟用户。...3）Continue with last value 当参数取值超出参数表记录时，使用参数表中的最后一个值。 Same line as：取某个参数的同行。
然而，当我们运行这段代码时，它却输出了一个随机整数。 这是因为在 NumPy 中， randint 函数允许 low 参数大于或等于 high 参数，并且在这种情况下默认会将两者互换。...当我们处理实际应用场景时，经常需要生成一定范围内的随机整数。...这样，我们就可以在实际的密码重置场景中使用 generate_reset_code() 函数来生成一个随机验证码，并将其发送给用户进行密码重置操作。...返回值： RandomState.randint 函数会生成一个给定形状和数据类型的随机数数组，数组的元素是从指定范围 [low, high) 内的随机整数。...你可以根据具体的需求来调整 low、high、size 和 dtype 参数的值，以生成适合你应用的随机整数数组。
从id为2的账户切换到id为3的账户，因为传入的email不同，进行了输入框的重置。大家可能想到，既然需要切换账户就重置，那就把id或者selectedIndex选中项作为判断重置条件。...当我们切换账户，不再是子组件而是重新构建，同样的达到了重置的效果。但是还有一个小问题，当我们在一个账户做了更改之后，切换到其他账户并切换回来，发现我们的之前的更改不会缓存。...当我们尝试改变输入框值，触发setState方法，进而触发该方法，并把 state 值更新为传入的 props。...在极少情况，你可能需要在没有合适的ID作为key的情况下重置state，可以将需要重置的组件的key重新赋值为当前时间戳。虽然重新创建组件听上去会很慢，但其实对性能的影响微乎其微。...因为使用key值我们会重置子组件所有状态，当我们需要仅重置某些字段时或者子组件初始化代价很大时，可以通过判断唯一属性是否更改来保证重置组件内部状态的灵活性。 4.使用实例方法重置非受控组件。
本文，我们将一起学习，使用纯 CSS，实现如下所示的动画效果： 上面的动画效果，非常有意思，核心有两点： 小球随机做 X、Y 方向的直线运动，并且能够实现碰撞到边界的时候，实现反弹效果 小球在碰撞边界的瞬间...实现 X 轴方向的运动 这里其实我们并没有实现碰撞检测，因为小球和小球之间接触时，并没有发生碰撞效果。 我们只实现了，小球与边界之间的碰撞反应。...: alternate; 的简写，表示动画在每个循环中正反交替播放 这样，我们就巧妙的实现了，在视觉上，小球元素移动到最右侧边界时，回弹的效果： 如法炮制 Y 轴方向的运动 好，有了上面的铺垫，我们只需要再如法炮制...，但是我们为什么一开始不用 transform 呢？...3s，那我们可以设置一个 steps(10) 的颜色动画，总时长为 30s，这样，每隔 3s 就会触发一次 steps() 步骤动画，颜色的变化就能够和小球与边界的碰撞动画发生在同一时刻。
当配置文件中开启了邮件发送 $web_mailopen 的值就变成了1，这种场景下跑盲注动静有点大哦，需要控制好请求 验证延时注入是否生效： ?...管理员账号密码重置【复现】 2018.06.06 晚补充 今天在看 seebug 时发现审计过的这个 CMS 系统有爆 任意密码重置漏洞，在想当初审计时为什么没有注意到（果然还是太年轻呀...）。...当然需要找回密码时，会随机生成一个 10~1000 之间的认证码交给 $fsjs，在通过 UPDATE 去更新 表 user_rzm 中的值。...这个时候想起该 CMS 在创建数据库的数据时，会默认写入一个管理员账号，文件在 install/semcms.sql 中有这样一段： -- -- 转存表中的数据 `sc_user` -- INSERT...当我们提交三个参数后，在 UPDATE 的 where 条件中只用到了两个，也没有做任何频率控制，通过邮箱加验证码就可以任意的重置密码了。
当我们查看 Internet 时，我们并不关心找到最短路径，而是能够操纵流量路径更为重要，我们目前在 Internet 上使用的路由协议只有一种，即 BGP。 为什么需要BGP？ ...让我们先看一些场景，以便了解为什么以及何时需要 BGP：图片 现在几乎所有东西都连接到互联网，在上图中，我们有一个连接到 ISP（Internet 服务提供商）的客户网络，我们的 ISP 正在确保我们可以访问...六、支持认证 BGP 支持 MD5 认证方式，如果是 MD5 方式，路由器会根据 BGP 报文的某些字段和密钥计算出一个 128bit 的散列值，然后将 BGP 报文连同散列值发送给邻居。...开启附载分担方式：① 选路规则前 9 条一模一样（AS ID 顺序也一样），可以使用命令 maximumload-balancing bgp 进行附载分担，当比较到下一跳的 IGP 开销值一样时，会进行流量的负载分担...Start 事件是由一个操作者配置一个 BGP 过程，或者重置一个已经存在的过程或者路由器软件重置 BGP 过程引起的。
2、基尼不纯度与熵 Gini（缺乏同质性的度量）和 Entropy（随机性的度量）都是决策树中节点不纯度的度量。...对于这两个概念更重要的是要了解它们之间的关系，以便能够在给定的场景中选择正确的指标。...当我们用 K（簇数）值绘制 WCSS 时，该图看起来像一个肘部（弯头）。 随着聚类数量的增加，WCSS 值将开始下降。...但是，在逻辑回归的情况下，由于通常只有 2 个类别，因此具有线性直线决策边界可能不起作用，在一条直线上值从低到高非常均匀地上升，因为它不够陡峭在值突然上升后会得到很多临界的高值或者低值，最终会错误分类。...当我们有较小的样本时，我们使用 t 分布而不是正态分布。 样本量越大，t 分布越像正态分布。事实上，在 30 个样本之后，T 分布几乎与正态分布完全一样。
由Unity的随机方法生成的数字并不是真正随机的，是伪随机。它是由数学公式生成的一串数字。在游戏开始时，这个序列会根据当前时间用一个任意的种子值初始化。...可以用Random.value，但必须确保这些值来自它们自己的随机序列。为此，在游戏中添加一个主随机状态字段。在游戏开始时，将其设置为由Unity初始化的随机状态。 ?...因此，通过向Game添加一个reseedOnLoad切换开关，来支持这两种方法。 ? ? （控制是否需要重新生成种子） 我们需要更改的只是加载游戏时是否需要重新设置随机状态。...（Level3） 3.4 为新游戏重新加载 现在，在加载关卡时，序列索引会恢复，但是当玩家在同一关卡中开始新游戏时，它目前不会重置。解决方案是在这种情况下也加载关卡，从而重置整个关卡状态。 ?...重置速度时，我们现在可以通过分配滑块的value属性来更新它们。 ? 通过语法糖赋值，可以使此代码更加简洁。 ? 在Load方法中执行相同的操作。 ? 现在，在加载或开始新游戏后，UI也会更新了。
对于这两个概念更重要的是要了解它们之间的关系，以便能够在给定的场景中选择正确的指标。...当我们用 K（簇数）值绘制 WCSS 时，该图看起来像一个肘部（弯头）。 随着聚类数量的增加，WCSS 值将开始下降。...但是，在逻辑回归的情况下，由于通常只有 2 个类别，因此具有线性直线决策边界可能不起作用，在一条直线上值从低到高非常均匀地上升，因为它不够陡峭在值突然上升后会得到很多临界的高值或者低值，最终会错误分类。...因此，“边界”区域，即概率从高到低转变的区域并不真正存在。所以一般情况下会应用 sigmoid 变换将其转换为 sigmoid 曲线，该曲线在极端情况下是平滑的，在中间几乎是线性的。...当我们有较小的样本时，我们使用 t 分布而不是正态分布。 样本量越大，t 分布越像正态分布。事实上，在 30 个样本之后，T 分布几乎与正态分布完全一样。
核心程序可以分为三个部分，分别为： 文本显示 文本的输入检查 结果计算和显示 1.文本内容的显示 在程序初始运行阶段和点击“切换文本”按钮后，都需要在软件的界面中显示文本，其程序如下图所示...程序中self.Reset函数的作用是将界面中的内容全部重置，设置为初始值，当我们在界面中点击“重置”按钮或者是初次运行程序时都会调用self.Reset函数，其效果如下图所示。 ?...通过random库中的choice函数来随机选择一个句子，并显示在界面当中，当我们点击“切换文本”按钮后，就可以实现在界面中更换文本，如下图所示： ?...当我们输入文本时，通过StringVar对象的trace函数来实时跟踪文本，并执行self.check函数，self.check函数的作用是当开始输入文本时，设置self.start_time为文本输入的时间...当我们输入文本的长度和展示的文本长度一致时，程序会自动调用self.result函数，来进行结果的计算和显示。其效果如下图所示。 ?
之前学习的时候，只知道直接应用两个方法，但是却不知道为什么拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier) 和KKT条件能够起作用，为什么要这样去求取最优值呢？...这是SVM的很多重要性质的来源，如支持向量的概念。 二. 为什么拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier) 和KKT条件能够得到最优值？ 为什么要这么求能得到最优值？...大家可能一时没看明白。回想一下我们二维空间里的函数定义 g(x)=ax+b 变量x是一维的，为什么说它是二维空间里的函数呢？...循环遍历非边界样本并选出它们当中违反KKT条件的样本进行调整，直到非边界样本全部满足KKT条件为止。当某一次遍历发现没有非边界样本得到调整时，就遍历所有样本，以检验是否整个集合也都满足KKT条件。...如果在整个集合的检验中又有样本被进一步优化，就有必要再遍历非边界样本。这样，外层循环不停地在“遍历所有样本”和“遍历非边界样本”之间切换，直到整个训练集都满足KKT条件为止。
IDOR漏洞介绍 IDOR，Insecure Direct Object reference，即”不安全的直接对象引用”，场景为基于用户提供的输入对象进行访问时，未进行权限验证。...去意想不到的地方寻找IDOR漏洞 别忘了编码或是哈希过的ID号 当我们面对的是一个编码ID时，总有可能用某种方法来把这个编码ID进行解码。...如果Web应用使用的是哈希或随机的ID编码，此时我们就要看看这个ID是否是可猜测的。...因为Web应用可能在设计时不会料想到用户会为某个参数提交多个不同值，因此，有时可能会导致Web后端接口的访问权限绕过。虽然这种情况非常少见，我也从来没遇到，但从理论上来说，它是有可能实现的。...改变请求文件的类型 有时，切换请求文件的类型可能会导致Web服务端在授权处理上发生不同，如在请求URL后加上一个.json，看看响应结果如何。
） 1、在首次加载被包裹组件时，由keep-alive.js中的render函数可知，vnode.componentInstance的值是undfined，keepAlive的值是true，因为keep-alive...组件作为父组件，它的render函数会先于被包裹组件执行；那么只执行到i(vnode,false)，后面的逻辑不执行； 2、再次访问被包裹组件时，vnode.componentInstance的值就是已经缓存的组件实例...当我们再次渲染 Counter 组件时，它会从缓存中获取到之前的实例，并将其重新挂载到 DOM 上，这样就能够保留之前的状态。...但是，过多地使用KeepAlive组件可能会导致内存占用增加，因此需要谨慎使用。只在真正需要保持组件状态的场景下使用KeepAlive组件。...当我们需要更新一个被缓存的组件时，可以将它从缓存中排除，并在需要更新时再重新包含到缓存中。这样可以避免无谓的重复渲染，提高应用的性能。
可以看到我们的特征是2-D的，不同的颜色代表着不同的类别标签，我们想要使用算法来获得一个曲线来区分这些不同类别的样本。 其实可以很直观的看出来，这个场景下圆是一个比较理想的分类边界。...其实这个蓝色的曲线并不是决策边界，它只是把二分类的答案使用连续值输出置信度的一个方式，例如给出分类结果为1的置信度。LR决策面其实是一条直线( 高维情况下平面或超平面 )，为什么呢？...但是，当我们有大量的特征以及部分丢失数据时，LR就开始费劲了。...还有一个情况就是当特征是非线性时，需要做特征变换，这可能会导致特征维度急剧上升。...过拟合的问题还可以通过使用随机森林的方式来解决，随机森林是对决策树的一个很smart的扩展，即使用不同的特征集合和样本集合生成多棵决策树，让它们来vote预测样本的标签值。
小明说出了那两个字：“随机”～ 这里听到“随机”这两个字，是不是熟悉而陌生？ 说“熟悉”是因为这里小明说随机的思路并不违和，重点的patameter场景重点照顾，非重点的场景直接靠随机去“撞”。...之前验证时候说到“随机”，都是针对某一个RTL，验证平台随机它的激励约束范围，而这里我们随机的是“宏文件切换”，这个场景比较陌生。...本文由“壹伴编辑器”提供技术支持 1.首先，谈到“随机”意味着要考虑随机约束范围和权重 正如我们平时在constraint写某个变量的随机范围和权重一样，其实不管什么样的随机，只要听到“随机”两个字，都应该想到合理的权重分布和不同的边界范围...是不是某些parameter在极限值边界值的时候更恶劣？ 有没有可能某些parameter为某特殊数值时出问题的概率更大？ 是否有某几个parameter在某种组合的情况下更容易产生错误？...小明的490种parameter组合随机切换的验证场景就会稍微复杂点，一旦出错，在回归结果信息中，首先要能确定出是哪种parameter组合的文件信息，同时要能进一步确认出具体出错case的种子信息。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
