但如果要把网页整个截取下来的话，你可以试试Chrome自带的截屏功能。步骤如下： 在键盘上摁下 F12，打开开发者模式，然后摁下 Ctrl+Shift+P ?...在弹出的窗口中，输入screenshot 然后回车，即可看到如下四个截屏命令：其中，第一个是区域截屏；第二个是自动截取全部网页；第三个是截取当前节点；第四个是截取当前屏幕。
近期有多个小伙伴问我如何快速查询项目代码行数，于是写下本文，既供小伙伴们参考也防止我哪天给忘了~ 本文呢介绍的是我平常在IDEA中如何快速查看代码java、xml等类型程序的行数及总行数的一种方法，...有其他方法的欢迎留言哈~ Step1：打开IDEA Step2：选择File -> Settings -> Plugins 在搜索框中输入 Statistic ，在搜索出来的资源中选择下方第一个并点击右侧的...Installed进行安装 安装完成后选择重启IDEA Step3：重启后在面板左下角会出现一个Statistic，点击它并点击Resfresh，如下图所示 Step4：即可看到当前项目每种类型具体的代码行数了
这次打卡，稍微进行了一次改版，在算法和英文文档上进行了拆分，具体的内容在前两天的文章里已经输出，所以在这篇上针对这两块做了一个汇总。 当然，技巧方面的还是在这里先输出，后续再考虑整改吧。...循序渐进地上升，把内容拆分，不至于在一篇文章里堆积很多个知识点，让大家难以消化，我之前的方式应该是错误了。 坚持是一种美德，改变是一种方式，Come on！...Algorithm LeetCode算法 Leetcode算法【34在排序数组中查找元素】 上一次我们学习了二分法的查找，顺藤摸瓜，又找了一题二分法中等难度的题目。...service ssh status 查看所有服务状态 $ service --status-all 重启服务 $ service ssh restart 22.ps ps命令用于显示正在运行中的进程的信息...（默认以CPU占用率排序）如果你想改变排序方式，可以在结果列表中点击O（大写字母O）会显示所有可用于排序的列，这个时候你就可以选择你想排序的列 Current Sort Field: P for
本文作者通过 Deepfakes 算法来实现游戏人脸从逼真到真实的跨越，也许，这个技术将改变游戏开发产业！...一个网络学习如何从FIFA 18的图像中重构 C 罗的脸。另一个网络学习如何从 C 罗的真实图片中重构他的脸。 在deepfakes 中，两个网络共享相同的编码器，但是各自训练不同的解码器。...因此，现在我们手上获得了两个网络，它们分别学习了 C 罗在游戏中和在现实生活中是长什么样子的。...在我的例子中，我是在一个 CageNet 模型的基础上继续训练的，这个 CageNet 模型的目的是通过训练来生成尼古拉斯·凯奇（Nicolas Cage）的脸。...▌结论 我在图像设计方面完全是小白，但如果连我都能在几个小时之内得到表现效果获得提升的人脸图像，那么我真心相信，如果游戏开发商可以往这个方向深入钻研的话，那么在不久的将来一定可以深刻改变游戏产业的面貌
Oracle Database 12c Release 2（12.2.0.1）中的改变 新特性 此版本中的新特性包括以下主要功能： In-Memory Column Store（IM 列存储）动态调整大小...IM FastStart（快速启动） IM FastStart 通过将 IMCU 直接存储在磁盘上来优化IM列存储中的数据库对象的数量。...在备库上使用 IM 列存储 您可以在Oracle Active Data Guard备用数据库中启用IM列存储。...您可以在主数据库和备用数据库上的内存列存储中使用完全不同的数据集，从而有效地将应用程序可用的内存中列存储的大小增加一倍。...在某些查询中，Join groups 使数据库能够消除解压缩和散列列值的性能开销。 Join groups 需要 IM 列存储。 见 “使用 Join Groups 优化连接” 章节。
本文将探讨AI在娱乐大型活动中的多方面应用，分析具体的案例，展示其在提升观众体验、优化运营流程和保障安全等方面的巨大潜力。2....案例：Spotify的个性化推荐算法Spotify的推荐算法在大型音乐节中得到了应用。该平台根据用户的听歌历史和喜好，在音乐节期间为用户推荐相应的演出阵容和活动行程。...4.2 实时视频剪辑与高效传播在大型娱乐活动中，AI可以自动捕捉并剪辑精彩瞬间，生成短视频并实时发布到社交媒体上。这种即时传播大大提高了观众的参与度和活动的影响力。...未来展望AI在娱乐大型活动中的应用前景广阔。随着技术的进一步发展，未来的娱乐活动将更加智能化、个性化和沉浸式。...结论人工智能在娱乐大型活动中的应用，不仅改变了观众的参与体验，也大幅提升了活动的管理效率和安全性。从票务管理到安防监控，从内容创作到环境节能，AI技术的多层次应用正在重塑娱乐活动的未来。
image.png 核心问题域有了：大量无法避免的if-else充斥在我们的系统中，对于系统的维护造成了威胁。...2.3 规则该如何执行 我们知道规则是做什么的了，也知道规则怎么去做判断长什么样子，但是规则该以何种形态在我们代码中执行呢 目前大致有三种模式： 2.3.1 直接解释执行 这个模式相对好理解，在我们的系统中内嵌了一个对于规则语言的解释器...，在规则脚本中描述规则逻辑，然后系统传参给解释器并调用对应的脚本，最常见的就是lua/js 这种。...4.2 具体使用场景（哪些地方可以用） 在说具体使用场景前先来看下整个营销活动系统的架构，按照交互分层来看一个营销系统大致是这样的： ?...{由于是新用户，将面向现金等奖品池进行抽奖，中奖概率高} ${根据用户特征计算出用户受用的红包金额} 可以很清楚的看出来，整个活动玩法主体逻辑是稳定的，那些易变规则都可以抽象出来可配置，并且活动之间的串联规则都是可随时修改并根据实时情况计算的
Full GC Full GC 基本都是整个堆空间及持久代发生了垃圾回收，所采用的是标记-清除算法。 现实的生活中，老年代的人通常会比新生代的人 “早死”。...堆内存中的老年代(Old)不同于这个，老年代里面的对象几乎个个都是在 Survivor 区域中熬过来的，它们是不会那么容易就 “死掉” 了的。...在Math中, 我们看栈中main方法的局部变量表中的math变量. 方法区中的user变量. 他们都是GC Root根对象. 他们指向的是一块堆内存空间....new ArrayList(): 是放在堆中的一个对象 new User(): 在堆中构建一个新的User对象, 并将这个对象添加到new ArrayList()中....老年区的对象越来越多, 当老年代对象满了以后, 会触发full GC, full GC回收的是整个堆以及方法区的内容.
♣ 题目部分 在Oracle中，什么是块改变跟踪？ ♣ 答案部分 执行增量备份是为了只备份自上一次备份以来更改过的数据块。使用RMAN可创建数据文件、表空间或整体数据库的增量备份。...块改变跟踪（Block Change Tracking）是在使用RMAN执行增量备份的情况下，若启用块改变跟踪，则会把自上次备份以来所有块的改变记录到文件中，这个文件称为跟踪文件，通过后台进程CTWR（...块改变跟踪默认是禁用的，如果配置了增量备份，那么建议开启块改变跟踪。数据库在OPEN或者MOUNT状态都可以启用块改变跟踪。...值比较高时表示RMAN在增量备份期间从数据文件中读取的块非常多。通过减少增量备份之间的时间间隔可降低这个比率。...题目翻译过来的意思为，没有在数据库中配置Oracle管理文件（OMF）的情况下，不想每次执行增量备份时扫描整个数据文件，所以决定启用块改变跟踪功能。你应该使用哪种语句启用块更改跟踪功能？
咬人猫 背景： 在的onChange方法中使用setState来保存value的话，会导致输入卡顿，原因是用户在输入时，一直在setState，导致整个页面一直重新渲染 主页面：...targetValue.length}/100 );} 解决方法： 将组件单独封装成一个组件（component），这样就只会触发自身重新渲染而不是整个页面
场景描述 在ion-content中，拖动滚动条，当滚动条的位置发生改变时，动态修改ion-header-bar的title。...这个时候，下意识地就会想到用on-scroll方法，然后监听到滚动条滚动的位置，判断当位置为多少的时候就去修改$scope.title的值，本以为会动态绑定到视图上，谁知道视图并没有发生改变！...解决方法 原来在on-scroll方法中，改变了值之后，要调用一下$scope.$evalAsync()，这样才能发生改变！
关于Redeye Redeye是一款功能强大的渗透测试数据管理辅助工具，该工具专为渗透测试人员设计和开发，旨在帮助广大渗透测试专家以一种高效的形式管理渗透测试活动中的各种数据信息。...你可以在其中添加目标服务器上发现的新用户、安全漏洞和相关的文件数据等： 用户面板包含了从所有服务器上发现的全部用户，用户信息通过权限等级和类型进行分类，用户的详细信息可以通过将鼠标悬停在用户名上以进行修改： 文件面板将显示当前渗透测试活动中相关的全部文件...，团队成员可以上传或下载这些文件： 攻击向量面板将显示所有已发现的攻击向量，并提供严重性、合理性和安全风险图： 预报告面板中包含了当前渗透测试活动中的所有屏幕截图： 图表面板中包含了渗透测试过程中涉及到的全部用户和服务器...首先，我们需要从该项目的GitHub代码库上拉取项目代码： git clone https://github.com/redeye-framework/Redeye.git 然后切换到项目目录中，...接下来，广大研究人员可以使用下列命令将该项目源码克隆至本地： git clone https://github.com/redeye-framework/Redeye.git 然后切换到项目目录中，
关于MrKaplan MrKaplan是一款功能强大的红队安全研究工具，该工具可以帮助广大红队研究人员清理和隐藏活动中的代码执行痕迹。...该工具可以通过保存文件运行时间、存储文件快照等信息来辅助红队活动，并将所有的取证信息与相关用户关联起来。
4月10日，腾讯技术管理委员会副主任王巨宏女士用一个小时的时间深入浅出的为老师们介绍腾讯的创新文化；基金特邀专家社交网络运营部数据中心总监、专家研究员陈川代表专家组和老师们分享了腾讯在社交网络领域的研究及思考...4月11日和12日的腾讯分享日，老师们深入到7个论坛40多场内容丰富的报告中感受了一场技术与跨界深度分享的盛宴。...尤其是邀请高校教师参加了腾讯分享日活动，让象牙塔中的研究人员近距离感知了腾讯公司的技术水平和科研热情，老师们也更清楚地了解了今后如何将自己的科学研究与腾讯所需的技术、服务进行对接，取得了很好的交流效果，...这次参加CCF-腾讯犀牛鸟基金活动，学习到了很多。谢谢基金项目组的用心组织和安排。 深度感受了腾讯的技术水平和企业文化，特别感谢!...对产业需求及在研内容有了更多更深入的了解，认识了很多新朋友和优秀的同行。
图1视觉感知情况 结 果 图A（右视野）vs 图B（左视野）：表示在进行经颅直流电刺激（tDCS）和视觉刺激时，视野中的BOLD信号增加的区域。...对于施加在枕叶皮层的tACS刺激，BOLD信号下降在视觉相关区域（如下枕回和中枕回）以及一些远距离区域都得到了体现。而对于中央-额区的tACS刺激，在枕叶区域并未观察到任何显著效应。...关于BOLD fMRI的基本机制，与直觉预期相反，BOLD信号的增加或减少主要对应于神经微回路中的兴奋-抑制平衡的变化，而不是局部神经放电率的改变（Logothetis, 2008）。...在tACS的情况下，我们的主要发现是，在刺激期间并没有显著的BOLD活动变化，但在刺激后强烈且广泛的BOLD信号下降。...这些结果与广泛接受的假设一致，即tACS依赖于施加的电场与局部振荡活动之间的功能共振。进而通过相位偏移调节短程和长程的连接性，而不是像tDCS那样通过“机械性”调节神经兴奋性。
在Scrum敏捷开发中，开发人员（Developers）是Scrum团队中最重要的角色之一，负责产品的开发和交付，其重要性不言而喻。那开发人员的职责和需要参加的活动是什么呢？...开发人员关键活动：协助产品负责人进行产品Backlog的梳理、完成用户故事的估算，AC编写。参加Sprint计划会议，承诺达成Sprint目标。专注于Sprint目标的实现。...敏捷迭代的管理1、迭代规划迭代开始前，我们需要将已梳理完成且优先级高的用户故事规划到迭代看板内，以便准备迭代中需要完成的内容。...图片2、Sprint执行Sprint规划完成后，进入Sprint看板，看到上一步已规划的用户故事已分别放置在独立泳道中，一个故事一个泳道，泳道可横向对应用户故事和拆分的任务。...图片迭代回顾在敏捷开发中，我们每个迭代团队都会开回顾会议，这时团队可以将回顾的事项放到 Sprint回顾 看板内，然后在后续的Sprint迭代中保持高效协作的同时、逐步解决需要改进的问题。
结合在线标签学习和代理学习预测的标签以及代理学习，作者提出了在线零样本迁移方法（OnZeta），在Imagenet上达到了78.94%的准确率，而不需要访问整个数据集，同时在对其他13个具有不同视觉编码器的下游任务上的大量实验中...为了研究在线学习中迭代的影響，作者在表4中报告了在一个epoch中不同迭代的累积准确性。...在作者的方法中，不同视觉编码器共享相同的参数。表6总结了比较，其中InMaP的结果以灰色表示，因为它在每个迭代中都利用了整个未标注数据集。...此外，OnZeta在大模型中获得了更高的改进，显示出其在大模型中的潜力。...此外，与可以访问整个未标注集的InMaP相比，OnZeta仅在使用不同视觉编码器时差约1%。正如消融研究中分析的那样，只访问一次每个示例的在线学习比在整个集上多次迭代的全离线方法更具挑战性。
在海量日志中每天对数千个营销活动进行类似计算，对资源消耗是一个不小的挑战。...思路很简单，就是在 pysql 中循环对每个活动执行对应的 hiveSQL 来完成 T+1 时效的计算。...基于实时计算+文件增量去重的方案 在奕星的数据统计中，基于 Storm 的实时计算任务，主要是提供各个活动的实时 PV 和参与次数等计数类数据。...比如系统只支持活动整个期间内的去重人数计算，如果想知道活动期间内某一段时间内的去重就无法实现。 另外如果某个活动引入了脏数据后，只能将整个活动的 K-V 结构删除后重跑，非常耗时。...，实际测试下来在 1 亿条记录中，精确去重一个参与量为100W 的活动，仅需 0.1 s 不到，而导出这个号码包文件只需要 0.2 s 不到。
在海量日志中每天对数千个营销活动进行类似计算，对资源消耗是一个不小的挑战。...思路很简单，就是在 pysql 中循环对每个活动执行对应的 hiveSQL 来完成 T+1 时效的计算。...基于实时计算+文件增量去重的方案 在奕星的数据统计中，基于 Storm 的实时计算任务，主要是提供各个活动的实时 PV 和参与次数等计数类数据。...比如系统只支持活动整个期间内的去重人数计算，如果想知道活动期间内某一段时间内的去重就无法实现。 另外如果某个活动引入了脏数据后，只能将整个活动的 K-V 结构删除后重跑，非常耗时。...在 24 核 96G 内存的机器上，实际测试下来在 1 亿条记录中，精确去重一个参与量为100W 的活动，仅需 0.1 s 不到，而导出这个号码包文件只需要 0.2 s 不到。
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