前言 最近在写网站项目时，遇到一个问题 当我在bootstrap模态框modal中使用clipboard.js时，复制功能不起作用，但是在模态对话框之外的使用却没有任何问题 而从其他元素复制文本时复制功能依旧有效...，但如果我从属性复制文本，却不起作用，data-clipboard-text属性失效 正文 后来发现是由于Bootstrap的模态强制执行焦点，导致第三方库（包括Clipboard.js）出现问题 通过执行以下操作来关闭此功能...版权属于：Xcnte' s Blog（除特别注明外） 本文链接：https://www.xcnte.com/archives/640/ 本站文章采用 知识共享署名4.0 国际许可协议 进行许可，请在转载时注明出处及本声明
今天带来的是“如何防止reg、wire型信号在使用逻辑分析仪时被优化”，话不多说，上货。 ? 随着FPGA设计复杂程度越来越高，芯片内部逻辑分析功能显得越来越重要。...也就是说，我们必须能够在综合的网表文件中找到相应的信号。如果是使用XST综合的话，最好保留芯片内部结构的层次，这样就可以在相应的子模块查找需要观察的信号。...二、使用Altera公司的SignalTap 1、使用Altera自带的综合器综合 Altera自带的综合器为了防止某些信号综合器优化掉，也有自己的一套综合约束属性。...（1）对于reg型信号，为了防止Altera自带综合器将其优化掉，可以添加noprune属性。这样就可以防止某些寄存器信号被优化掉。也可以使用/*synthesis noprune*/综合属性。...2、使用Synplify Pro综合 使用Synplify Pro综合时防止信号被优化掉的方法和使用Xilinx公司 ChipScope使用Synplify Pro综合时添加的综合约束一样，因为Synplify
今日说“法”：如何防止reg、wire型信号在使用逻辑分析仪时被优化 欢迎大侠来到FPGA技术江湖新栏目今日说“法”，当然，在这里我们肯定不是去研究讨论法律法规知识，那我们讨论什么呢，在这里我们讨论的是产品研发以及技术学习时一些小细节小方法等...今天带来的是“如何防止reg、wire型信号在使用逻辑分析仪时被优化”，话不多说，上货。 随着FPGA设计复杂程度越来越高，芯片内部逻辑分析功能显得越来越重要。...也就是说，我们必须能够在综合的网表文件中找到相应的信号。如果是使用XST综合的话，最好保留芯片内部结构的层次，这样就可以在相应的子模块查找需要观察的信号。...（1）对于reg型信号，为了防止Altera自带综合器将其优化掉，可以添加noprune属性。这样就可以防止某些寄存器信号被优化掉。也可以使用/synthesis noprune/综合属性。...2、使用Synplify Pro综合 使用Synplify Pro综合时防止信号被优化掉的方法和使用Xilinx公司 ChipScope使用Synplify Pro综合时添加的综合约束一样，因为Synplify
在传统的web项目中，防止重复提交，通常做法是：后端生成一个唯一的提交令牌（uuid），并存储在服务端。页面提交请求携带这个提交令牌，后端验证并在第一次验证后删除该令牌，保证提交请求的唯一性。...上述的思路其实没有问题的，但是需要前后端都稍加改动，如果在业务开发完在加这个的话，改动量未免有些大了，本节的实现方案无需前端配合，纯后端处理。...成功防止重复提交，控制台日志如下，可以看到十个线程的启动时间几乎同时发起，只有一个请求提交成功了 ?
在一个spring boot项目中,需要防止CSRF攻击,可以只把spring security中的相关filter引入来进行....在pom中添加相关依赖 org.springframework.bootspring-security-web 在app...启动时,添加CsrfFilter @SpringBootApplication public class Application extends WebMvcConfigurerAdapter {
因此写时复制对于很多使用场景至关重要。较慢的写时复制不仅会导致任务运行时间变长，还会消耗更多的计算资源。在一些使用场景中可以观察到使用了相当数量的vCore，等同于花费了上百万美元。...引入行级别的二级索引 在讨论如何在Apache 中提升写时复制之前，我们打算引入Parquet 行级别的二级索引，用于帮助在Parquet中定位数据页，进而提升写时复制。...使用行级别的索引时，当接收到更新时，我们不仅仅可以快速定位哪个文件，还可以定位需要更新的数据页。使用这种方式可以帮助我们跳过不需要更新的页，并节省大量计算资源，加速写时复制的过程。...Apache Parquet中的写时复制 我们在Apache Parquet中引入了一种新的写时复制方式来加速lakehouse的upserts。...下图描述了更多细节： 图4：Parquet文件中的新写时复制 性能测试 我们使用传统的TPC-DS 数据方式测试比较了新的写时复制的性能。
该问题主要涉及如何在模型的 _encode_params 方法中处理列表作为字典值的情况。问题背景在处理用户提交的数据时，有时需要将字典序列化为 URL 编码字符串。...在 requests 库中，这个过程通常通过 parse_qs 和 urlencode 方法实现。然而，当列表作为字典值时，现有的解决方案会遇到问题。...这是因为在 URL 编码中，列表值会被视为字符串，并被编码为 “%5B%5D”。解决方案为了解决这个问题，我们需要在 URL 编码之前对字典值进行处理。一种可能的解决方案是使用 doseq 参数。...在该函数中，我们使用 urllib.parse.urlencode 方法对参数进行编码，同时设置 doseq 参数为 True。通过这种方式，我们可以在 URL 编码中正确处理列表作为字典值的情况。...我们提出了一种解决方案，使用 doseq 参数对字典提出序列化，从而正确处理列表作为字典值的情况。通过这种方式，我们可以更好地处理用户提交的数据，并提供更好的用户体验。希望这个解决方案能对你有所帮助！
将生产集群复制到开发和测试集群。 更多关于 Velero 介绍，请参阅 Velero[1] 官网，本文将介绍使用 Velero 实现 TKE 集群间的无缝迁移复制集群资源的操作步骤。...COS ，然后在目标集群上使用 Velero 执行数据的还原操作实现迁移，迁移原理如下： ?...备份完成后，临时将备份存储位置更新为只读模式（非必须，这可以防止在还原过程中 Velero 在备份存储位置中创建或删除备份对象）： kubectl patch backupstoragelocation...临时将集群 B 中 Velero 备份存储位置也更新为只读模式（非必须，这可以防止在还原过程中 Velero 在备份存储位置中创建或删除备份对象）： kubectl patch backupstoragelocation...查看迁移时跳过的还原操作 velero restore logs | grep skip 从下图可以看出没有发生错误的还原步骤，但是有很多 “skipped” 步骤，是因为我们在备份集群资源时备份了不包含
,有这样一个需求,某一个用户的某一种数据只能够在数据库表中出现唯一一条 有这个需求的话,很简单的实现就是不用考虑太多东西,直接写好逻辑: 如果数据库中已经存在那条数据了就把它删掉,否则新插入一条数据,在service...相信这是大部分菜鸟程序员都会发生的事情,有自信的代码居然会出现bug,啊啊啊泪奔怪自己年轻,对吧),关于那条数据的模块都显示不出数据,我赶快看了一下日志发现数据库中报了错,大概的意思就是数据出现了3条,可是在dao...冷静下来想一想,应该是多条请求在同一时刻内发过来的,它们同时判断出数据库当中没有数据,然后同时插入了进去,噢,原来是这个样子,那么这个问题该如何解决呢?...实现想法 非常值得注意的一点是,我们现在要实现的aop是在SpringMVC,而不是直接在Spring当中,所以,按常理那样在Spring的配置文件当中配置<aop:aspectj-autoproxy...,所以就要以runningToken为key,runningTokenValue(runningToken与线程id拼接成的字符串)为值存进缓存当中,在aop的@After方法中remove掉runningToken
如果你在工作结束时不检查你的训练模式，你将会失去所有的结果！简单来说，如果你想使用你训练的模型，你就需要一些检查点。 FloydHub是一个极其易用的深度学习云计算平台。...短期训练制度(几分钟到几小时) 正常的训练制度(数小时到一整天) 长期训练制度(数天至数周) 短期训练制度 典型的做法是在训练结束时，或者在每个epoch结束时，保存一个检查点。...让我们来看看当我们对这两个参数进行操作时发生了什么： ? 在FloydHub中保存和恢复 现在，让我们研究FloydHub上的一些代码。...注意:这个函数只会保存模型的权重——如果你想保存整个模型或部分组件，你可以在保存模型时查看Keras文档。...(通常是一个循环的次数)，我们定义了检查点的频率(在我们的例子中，指的是在每个epoch结束时)和我们想要存储的信息(epoch，模型的权重，以及达到的最佳精确度):
今天为大家发布本系列文章中的第三篇: 在应用中导航时使用 SafeArgs。...然后它会生成代码帮您解决创建 Bundle 时所需完成的冗长的过程，并且在接收侧提取数据。 您也可以直接使用 Bundle，但是我们建议使用 SafeArgs。...要传递 id，这里我们使用 SafeArgs 来实现。 使用 SafeArgs 这里我需要说明一下，我已经完成了全部的代码，大家可以在 GitHub 的 示例 中找到完整的代码。...所以需要将它设置为 gradle 依赖，并且在构建时使其能够正确运行来生成所需的代码。...所以代码里会监听 ViewModel 所提供的 LiveData 对象，并且异步处理请求，当数据返回时填充视图。 当用户点击对话框里的 Done 按钮时，就需要存储用户所输入的信息了。
Dubbo的底层通信使用的是Netty....关于Dubbo的服务暴露流程,网络上已经有很多优质的文章.此篇文章以Dubbo的服务暴露为主线(不会详细讲解),观察一下,Netty在服务暴露过程中何时被使用. // 服务暴露的起点 com.alibaba.dubbo.config.spring.ServiceBean...也就是说,在暴露服务的过程中,在进行doLocalExport本地暴露的时候,会分别经过RegistryProtocol#export和DubboProtocol#export,最后通过Netty创建一个服务端...虽然本地服务已经暴露,但是还需要将服务注册到注册中心(例如ZK) 在没有注册到ZK之前,查看下ZK信息 是没有dubbo节点信息的....总结 Dubbo在暴露服务的过程中,首先会通过Netty创建并启动服务端,监听外部调用接口的请求.紧接着会将服务注册到注册中心(例如Zookeeper).
而一些特定的错误，比如在条件表达式中把 == 写成 =，这个对于 PHP 来说并不是语法问题，程序可以正常运行，但是结果却是并非自己想要，所以为了避免这类特定的错误，可以使用「尤达表达式」这种编程风格。...而使用尤达表达式，则可以在第一次测试时就捕捉到错误： if ( 'post' = $post_type ) { /* code */ } // Parse error: syntax error, unexpected...'=' in xxx.php on line n 尤达表达式将值写在条件的左侧，可以防止意外地将值赋值给变量，因为无法对值进行赋值。...WordPress 和尤达表达式 WordPress 的 PHP 编码规范是支持尤达表达式的用法，因为当时 PHP 世界几乎没有任何静态分析工具可用，防止在条件表达式中意外赋值的唯一“万无一失”的方法是反转被检查的值和变量的顺序...但是最新的 WordPress 的 PHP 编码规范开始讨论不推荐使用尤达表达式，进一步将禁止。因为目前代码静态分析工具已经成熟，可以在代码分析阶段设置禁止在条件表达式中赋值的规范来防止意外赋值。
3、对请求到的日志里的数据，分析、截取、分割操作 1）把结果导入数据库（按项目名、日期、项目id、死链、日志原始链接） 2）拼成html邮件格式(table...
最近在研究BDB时发现速度特别快（非关系型数据库）下面我给大家共享一下我在学习的过程中的一些收获和问题，不知道哪位大神帮忙解决一下。...主要在putNoDupData，不知道该怎么使用 package com.bdb; import java.io.BufferedReader; import java.io.File; import...是否允许创建 dbConfig.setReplicated(false);//是否允许重复 //dbConfig.setSortedDuplicates(true);这里我已经设置了，我不知道下面在我
前言 目前大部分公司都在使用 Git 作为版本控制，每个程序员每天都要进行代码的提交。...对应的格式： [optional scope]: # 空行 [optional body] # 空行 [optional footer] ❝更严格的项目可能提交要求使用英文描述...如果产生了上述的影响强烈建议在提交信息中写明break change，有利于出问题时快速定位，回滚，复盘。...那么在 Git 提交时，我们可以在foot区域关联本次提交涉及的issue。...在Intellij IDEA的插件市场有很多 Git Commit Message 模板插件，可以可视化的实现这些规范。
pandas 是一个快速、强大、灵活且易于使用的开源数据分析和处理工具，它是建立在 Python 编程语言之上的。...pandas 官方文档地址：https://pandas.pydata.org/ 在 Python 中，使用 pandas 库通过列表字典（即列表里的每个元素是一个字典）创建 DataFrame 时，如果每个字典的...列顺序：在创建 DataFrame 时，pandas 会检查所有字典中出现的键，并根据这些键首次出现的顺序来确定列的顺序。...由于在创建 DataFrame 时没有指定索引，所以默认使用整数序列作为索引。...总而言之，pandas 在处理通过列表字典创建 DataFrame 时各个字典键顺序不同以及部分字典缺失某些键时显示出了极高的灵活性和容错能力。
---- Spring Cloud环境下使用线程池时，强制使用链路包装的线程池，防止链路信息丢失 ---- 为了避免多线程环境下，链路信息传递的失败，我们必须使用Spring 给我们提供的携带链路信息的线程池...几种使用链路线程池方式 ---- 1、使用TraceableExecutorService代理原线程池 使用构造函数方式： public TraceableExecutorService(BeanFactory...this.delegate = delegate; this.beanFactory = beanFactory; this.spanName = spanName; } 使用工厂方法模式...2、使用org.springframework.cloud.sleuth.Tracer#currentTraceContext#wrap代理原线程池 示例： package com.example.demo...，防止链路信息丢失。
图片在处理大规模数据时，Redis字典可能会出现以下性能问题：1. 内存消耗过高：随着数据量的增长，Redis字典可能会消耗大量的内存，导致系统抖动甚至出现宕机。...优化和解决方法：使用合适的数据结构：可以考虑使用Redis的Hash结构代替字典。分片存储：可以将数据进行分片存储，将不同的数据存储在不同的Redis实例中，从而减少单个实例的内存消耗。...频繁的数据迁移：在处理大规模数据时，可能需要频繁地进行数据迁移，导致性能下降。优化和解决方法：预分配空间：在启动Redis实例时，可以预先分配足够的内存空间，避免频繁的内存重新分配操作。...合理设置过期时间：对于不再使用的数据可以设置合理的过期时间，避免数据迁移的频繁发生。4. 并发写入冲突：在高并发写入场景下，多个客户端同时对Redis字典进行写入操作可能会导致冲突和性能下降。...在处理大规模数据时，要合理选择数据结构、设置合理的过期时间、使用索引和分布式锁等优化手段，以提高Redis字典的性能和可靠性。当Redis的内存不足时，它使用以下策略或机制来管理和优化内存使用：1.
在模版类里使用自己(以及自己类型的指针、引用)可以省略模版参数不写 比如这个left 和 right 都是Node类型的指针 一般情况下，在使用模版类的时候，一定要写上模版参数，就像left的声明 但是如果是在本类调用自己...，可以省略，像right的声明 因为在实例化的时候知道自己的模版参数具体是什么了，都是自己内部的，不用声明
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