如何写出一套可维护的CSS库？不妨谈谈CSS的设计模式/架构吧。接下来将为你讲述三个主流的CSS设计思想和一个最近通用的CSS设计思想：OOCSS、SMACSS、BEMCSS、METACSS。
Pandas作为Python数据分析的首选框架，不仅功能强大接口丰富，而且执行效率也相比原生Python要快的多，这是得益于Pandas底层由C实现，同时其向量化执行方式也非常利于并行计算。更重要的是，这种向量化操作不仅适用于数值计算，对于文本和时间格式也有着良好的支持，而这就不得不从Pandas的属性接口谈起。
如果您一直在使用Java Collections并使用版本 5 或更高版本，那么我确定您已经使用过它。
最近在做接口自动化断言时，每个接口文件里都写了一遍提取接口响应数据，然后append到列表里，传给公共的断言方法与sql查询出来的数据做比对，这样如果是100个接口，每个接口都写一遍接口响应数据提取，就要写100遍，太过依赖于返回数据的格式了，如果list里面多嵌套几层，而且都要效验，那....，通用性也不好，据说递归可以实现此通用方法，可以 一层一层拆，提取出自己想要的数据，组装一个 自己的数据组，然后和 预期结果一组一组对比，实现公共断言方法。
继续开工Scala系列专题，虽然对自己来说这是一个全新的方向和足够的挑战，阅读数也很是惨淡，但选择了方向就要坚持下去——生活中的获得感不正是源于一个个挑战和抉择之间吗！
首先创建一个空字典，并使用update方法向字典中添加元素。注意，先添加的是d1，以保证后面添加的d2重复键会覆盖d1。
本文的几个贡献 o 提出了一种将数据从web渲染引擎编码到深层神经网络的方法，即文本的空间编码方法 o 测试了该方法，并验证了其在非通用网站上提取信息的可行性 o 公开了数据集（暂未公开，从代码上看也是自己去找适合的网页爬下来的）、源码和最终模型
Rust在1.26.0版本中引入了impl Trait功能，这样函数就可以返回未命名的具体类型（或者允许函数使用这样的类型作为参数）。这几乎与Box<dyn Trait>相同，只是没有额外的分配。Mockall支持为返回impl Trait的方法生成mock，但是会有一些限制：Mockall内部会将期待的返回类型转换为Box<dyn Trait>，而不会改变mock方法的签名。所以你可以这样使用：
📝前言： 在前段时间我们已经把python中常见的五大数据容器：列表、元组、字符串、集合、字典学习完了。 这篇文章主要对刚学习过的五大数据容器的特点做个总结，以及再介绍几个通用方法和它们之间相互转化的方法： 1，特点区分 2，通用方法 3，互相转换
Vue 代码中的 slot 是什么，简单来说就是插槽。<slot> 元素作为组件模板之中的内容分发插槽，传入内容后 <slot> 元素自身将被替换。
1991年Rau等学者首次提出了命名实体识别任务，但命名实体（named entity，NE）作为一个明确的概念和研究对象，是在1995年11月的第六届MUC会议（MUC-6，the Sixth Message Understanding Conferences）上被提出的。当时的MUC-6和后来的MUC-7并未对什么是命名实体进行深入的讨论和定义，只是说明了需要标注的实体是“实体的唯一标识符（unique identifiers of entities）”，规定了NER评测需要识别的三大类（命名实体、时间表达式、数量表达式）、七小类实体，其中命名实体分为：人名、机构名和地名 。MUC 之后的ACE将命名实体中的机构名和地名进行了细分，增加了地理-政治实体和设施两种实体，之后又增加了交通工具和武器。CoNLL-2002、CoNLL-2003 会议上将命名实体定义为包含名称的短语，包括人名、地名、机构名、时间和数量，基本沿用了 MUC 的定义和分类，但实际的任务主要是识别人名、地名、机构名和其他命名实体 。SIGHAN Bakeoff-2006、Bakeoff-2007 评测也大多采用了这种分类。
信息抽取（information extraction），简称IE，即从自然语言文本中，抽取出特定的事件或事实信息，帮助我们将海量内容自动分类、提取和重构。这些信息通常包括实体（entity）、关系（relation）、事件（event）。信息抽取主要包括三个子任务：关系抽取、命名实体识别、事件抽取。
今天，要为大家带来Python中Web页面的抓取教程。许多人看到代码就觉得头疼或是特别困难，其实Web爬虫是非常简单的。Python是面向对象的语言，而且与其他语言相比，类和对象都更容易操作，所以是Python Web爬虫最简单的入门方法之一。此外，还有许多库能简化Python Web爬虫工具的构建流程。
Java 中的泛型提供了一种创建可以处理不同类型数据的可重用代码的方法。它允许用户定义可操作各种数据类型的类、接口和方法，而无需牺牲类型安全性。在 Java 5 中引入的泛型已经成为 Java 编程语言的一个基本特性。
我们在写代码的时候往往会遇到各种的小问题，尤其是一些反复使用的小段代码（不是库或者函数的用法技巧什么的），这里，给大家分享下个人收藏的一些代码片段，也欢迎大家一起分享！
组合数解析 : 这是两个组合数的乘法 , 使用的是 分步计数原理 , 对应乘法法则 ;
本文是学习和总结ECMAScript5.1规范形成的。是对规范中所提及的Javascript类型进行剖析后的个人观点的表达(如有Bug望各位道友指正)。主要是各类型的实例方法，不包含任务构造函数的方法。剖析的切入点如下： 1. 是否可以继承 2.通用方法、非通用方法，以及通用方法的使用。 名词解释： 通用：表示此方法可以被其他类型调用，也就是this指针可以改变 非通用：不可被其他类型调用，this指针只能是当前类型 一、Function与Object var Cn = new Function("aler
本文我们来介绍一下雇工模式或者叫仆人模式（Servant design Pattern）。
浅拷贝：创建一个新的对象，来接受重新复制或引用的对象值。如果对象属性是基本的数据类型，复制的就是基本类型的值给新对象；但如果属性是引用数据类型，复制的就是内存中的地址，如果其中一个对象改变了这个内存中的地址，会影响到另一个对象，因为两者共同指向同一个地址。
在python中，数据类型主要由以下几类组成： 列表（list）: [a, b] 元组（tuple）：（a, b, ） 集合（set）： {a, b} 字典（Dictonary）: {a: ‘aaa’, b: ‘bbb’} 1. 列表 列表(List) 列表是Python中使用最频繁的数据类型，专门用于存储一串信息 列表是一种有序和可更改的集合。允许重复的元素 列表使用[]定义，元素之间使用，分隔。例：[1,2, ...] 列表的索引从位置0开始 索引就是元素在列表中的位置编号，索引又可以被称为下标 注意
严格来说，只有一个类被其他的类继承，那么这个类就是基类。在很多时候，基类的定义是提供足够的抽象和通用方法和属性、默认实现。在继承关系中，基类定义在上层抽象和底层自定义之间。
_可以作为一个临时变量，用来接收各种没什么用的变量，这种用法多见于各种生成器产生数据时，有的时候生成器返回的数据我们只需要用到其中的部分变量，那么那些没有用到同时在赋值时不能缺少的变量就可以用_接收，除此以外，单下划线在python中会默认与上一次运算过程中的非None结果保存下来（注意赋值语句相当于None，与C语言区分开），有点类似于计算器的ans功能：
深度学习是一个由多个处理层组成的机器学习领域，用于学习具有多个抽象层次的数据表示。典型的层次是人工神经网络，由前向传递和后向传递组成。正向传递计算来自前一层的输入的加权和，并通过非线性函数传递结果。向后传递是通过导数链规则计算目标函数相对于多层模块堆栈权重的梯度。深度学习的关键优势在于表示学习的能力以及向量表示和神经处理赋予的语义合成能力。这允许机器输入原始数据，并自动发现分类或检测所需的潜在表示和处理。
自从2014年Wolfram语言第10版中引入Association以来，它已经成为开发者处理任何一种数据的最常用的符号之一。虽然有许多内置的工具来处理关联，但开发者在现代化代码的过程中也自己制作了许多工具。现在，这些工具中有许多已经进入了Wolfram函数库。在这里，我将强调我最喜欢的一些工具，并展示它们与 Wolfram 语言内置函数的比较。
有很多小伙伴在使用虚拟机安装MacOS的时候，都没有Apple Mac OS X这个选项，所以无法安装成功
由于 ' 和 " 会引起歧义，因此，我们在它前面插入一个\表示这是一个普通字符，不代表字符串的起始，因此，这个字符串又可以表示为
写作文要做到段落清晰、每段思路流畅、每段主旨明确，要有一条清晰的线穿插整篇内容，编写程序代码和写作文是一个套路。一个类就像一篇小作文，类的单一职责就是小作文要叙述的主旨，类的方法就是小作文的段落，类的方法组合在一起就是小作文的整篇内容。类的方法要像文章的段落一样，有主旨，即只做一件事；思路清晰，即先做什么、后做什么。方法没写好就像作文的段落没写好一样，会让人有一种“写的都是啥”的反感。下面出现的方法，会让阅读代码的人很反感。 太随意的方法名 getAbc()。get是得到、抓住的意思，getAbc是想表达获
Composition API 将是 Vue 3 的核心功能，它具有许多更改和性能改进。我们也可以在 Vue 2 中通过 npm 插件@vue/composition-api 使用它。本人重点将带你了解：
python的列表对象是python中最通用的序列。列表是一个任意类型的对象的位置相关的有序集合，它没有固定的大小。通过对偏移量进行赋值以及其他各种列表的方法进行调用，确实可以修改列表的大小。
目录 CSS快速入门 简介 语法结构 如何注释 引入方式 选择器 简介 选择器列表 选择器的优先级 基本选择器 标签选择器 类选择器 id选择器 通用选择器（不重要） 组合选择器 后代选择器 儿子选择器 相邻选择器 弟弟选择器 属性选择器 语法 示例 分组与嵌套 伪类选择器 语法 示例 标准伪类索引 选择器参考表 网站分享 CSS快速入门 📷 简介 层叠样式表 — 也就是CSS — 是你在HTML之后应该学习的第二门技术。HTML用于定义内容的结构和语义，CSS用于设计风格和布局。比如，您可以使用CSS来
最近在写代码的时候，发现在定义一个空的列表时，使用list.add方法向列表中添加一个元素，会抛出空指针的异常。（0.0虽然这是一个很常见的低级错误，代码大意如下
说到字典，前端同学可以理解其为：对象。因为python中的字典和js中的对象长的不能说很像，简直就是一样。
对用卷积神经网络进行目标检测方法的一种改进，通过提取多尺度的特征信息进行融合，进而提高目标检测的精度，特别是在小物体检测上的精度。FPN是ResNet或DenseNet等通用特征提取网络的附加组件，可以和经典网络组合提升原网络效果。
选择器用于选择文档中需要样式化的元素，通过不同的选择模式，告诉浏览器哪些元素应用哪些样式。
现代软件架构的复杂性需要协同开发完成，如何高效地协同呢？无规矩不成方圆，无规范难以协同，比如，制订交通法规表面上是要限制行车权，实际上是保障公众的人身安全，试想如果没有限速，没有红绿灯，谁还敢上路行驶。对软件来说，适当的规范和标准绝不是消灭代码内容的创造性、优雅性，而是限制过度个性化，以一种普遍认可的统一方式一起做事，提升协作效率，降低沟通成本。代码的字里行间流淌的是软件系统的血液，质量的提升是尽可能少踩坑，杜绝踩重复的坑，切实提升系统稳定性，码出质量。
Java泛型(Generic)是J2SE1.5中引入的一个新特性，其本质是参数化类型，也就是说所操作的数据类型被指定为一个参数（type parameter）这种参数类型可以用在类、接口和方法的创建中，分别称为泛型类、泛型接口、泛型方法。
视频理解是一个很有挑战性的问题。由于视频包含时空数据，因此图像的特征表示需要同时提取图像和运动信息。这不仅对自动理解视频语义内容有重要性，还对机器人的感知和学习也至关重要，比如网络视频分类或体育活动识别。就和人类一样，机器人相机的输入很少是静态的快照，而是以连续视频的形式出现。
本章节将介绍有关计算过程（computational process）的知识。计算过程是存在于计算机里的一类抽象事物。在其演化过程中，这些过程会去操作一些被称为数据（data）的抽象事物。而人们则会创造程序（programs）来指导这些过程。在正常工作的计算机里，一个计算过程将精密而准确地执行相应的程序。
在多云环境中还依然存在的互操作性障碍将为企业IT团队带来新的安全性问题。 对于众多企业应用来说，公共云是一个理想的运行平台，但是其安全性问题过去、现在甚至将来都会存在。同时，随着众多企业用户开始使用多云以实现更好的通用性和更高的可用性，他们往往会忽视越来越多出现的安全性问题，如导致潜在的数据丢失和违反合规性等等。 下面评估下多云的几大安全性问题，并介绍几个在企业应用中减少这些问题带来负面影响的若干方法。 多云计算的发展之路 在很多情况下，一家企业与多云供应商们的合作是如同是走马灯一般；例如，一家企业可能会从
组件可以将UI切分成一些独立的、可复用的部件,这样你就只需专注于构建每一个单独的部件.
安装配置很简单，只需要下载对应的版本后将chromedriver.exe文件复制python路径下的Scripts路径下即可。
轮廓即是以某种方式表示图像中的曲线的点的列表。这种表示可以根据实际的情形不同而不同。表示一条曲线的方式有很多种。
MyBatis 的真正强大在于它的映射语句，也是它的魔力所在。由于它的异常强大，映射器的 XML 文件就显得相对简单。如果拿它跟具有相同功能的 JDBC 代码进行对比，你会立即发现省掉了将近 95% 的代码。MyBatis 就是针对 SQL 构建的，并且比普通的方法做的更好。 SQL 映射文件有很少的几个顶级元素（按照它们应该被定义的顺序）： cache – 给定命名空间的缓存配置。 cache-ref – 其他命名空间缓存配置的引用。 resultMap – 是最复杂也是最强大的元素，用来描述如何从数
函数是实现程序功能的最基本单位，每一个程序都是由一个个最基本的函数构成的。写好一个函数是提高程序代码质量最关键的一步。本文就函数的编写，从函数命名，代码分布，技巧等方面入手，谈谈如何写好一个可读性高、易维护，易测试的函数。
A Survey on Deep Learning for Named Entity Recognition
今天将分享Unet的改进模型ANU-Net，改进模型来自2020年的论文《Attention-based nested U-Net to exploit fullresolution features for medical image segmentation》，简单明了给大家分析理解该模型思想。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
