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DOM 元素的循环遍历

(每个dom元素) query 方式 query 方式获取的 dom 元素,可使用==forEach、for-in、for-of、for==循环 forEach、for-of、for 循环的结果无差别...,少了 ƒ namedItem() { native code },多了 Object 的几个方法 这说明,query 方式获取的 dom 元素集合,可执行 Object 对应的方法,但没有 namedItem...这个在我们实际应用中,用的比较普遍 元素树:仅仅包含元素节点的树结构,不是一颗新树,尽是节点数的子集 为元素新增了下面几个属性: parentElement:节点的父元素 children:返回节点的所有子元素...遍历直接子级元素 假设 html 如下,要遍历出 div 中的所有直接子级的元素节点: hello world 的运行效率没有迭代的运行效率高,一般都需要把递归的循环优化成迭代的循环 所以上面递归算法可以进一步优化 优化深度优先遍历 使用 NodeIterator 对象,可以对 DOM 树进行深度优先的搜索

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    cc++:for each遍历 __VA_ARGS__ 中的每一个元素

    __VA_ARGS__中每个参数元素的遍历。...下面是现实代码,真正调用的宏只有一个FL_FOREACH, FL_FOREACH实现对__VA_ARGS__中的每个参数执行指定的函数宏fun,fun允许有一个外部输入参数funarg 类似于C++...11 STL库中的for_each函数 代码中用到的FL_ARG_COUNT宏参见前一篇博客《c/c++:计算可变参数宏 __VA_ARGS__ 的参数个数》 // 参数拼接 #define FL_CONCAT...,最大支持64个参数 // sepatator 分隔符 // fun 函数宏 // funarg 函数宏的参数 有了FL_FOREACH,就可以实现前述的需求了: #define enum_elem(p...,n) p##n, // 定义一个名为clsName的枚举类型,动态参数提供枚举类型的元素,最多支持64个元素 // clsName##_为元素名前缀 #define FL_DEF_ENUM(clsName

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    cc++:基于for each pair 遍历 __VA_ARGS__ 中的元素,实现定义struct的宏

    https://blog.csdn.net/10km/article/details/80798072 在上一篇博客《c/c++:for each遍历 __VA_ARGS__ 中的每一个元素...》,我们具备了遍历__VA_ARGS__中元素的能力,那么具备这个能力有啥用呢?...在上篇博客中的例子中,可以利用这个遍历功能定义枚举(enum)类型。 进一步延伸思考,还可以利用这个能力定义结构体(struct)呀。...我们需要能遍历成对参数的能力,这就是下面的宏FL_VA_FOREACH_PAIR,这个函数宏对__VA_ARGS__(必须是偶数个)中的参数以两个一组为单位进行遍历。...32个成员 // clsName##_为元素名前缀 // 对__VA_ARGS__参数成对遍历,对每一对参数执行fl_def_struct_field函数 // fl_def_struct_field函数用于定义每一个成员变量

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    在没有 Mimikatz 的情况下操作用户密码

    在渗透测试期间,您可能希望更改用户密码的常见原因有两个: 你有他们的 NT 哈希,但没有他们的明文密码。将他们的密码更改为已知的明文值可以让您访问不能选择 Pass-the-Hash 的服务。...您没有他们的 NT 哈希或明文密码,但您有权修改这些密码。这可以允许横向移动或特权升级。...一旦离线,Mimikatz可以在不被发现的情况下使用,但也可以使用Michael Grafnetter的 DSInternals 进行恢复。...使用 Impacket 重置 NT 哈希并绕过密码历史 PR 1171 奖励:影子凭证 我们是否需要重置 esteban_da 的密码才能控制它?答案实际上是否定的,我们没有。...如果我们要删除GenericWrite并重新运行BloodHound集合,我们会看到: 额外的 BloodHound 边缘 我们现在看到了四 (4) 个我们以前没有看到的边缘。

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    V-3-3 在没有vCenter的情况下

    在使用vSphere客户端登陆到ESXi服务器的时候,由于没有安装vCenter,而发现无法克隆虚拟机。...而如果要安装vCenter的Windows版,有时候需要创建多台Windows Server主机,这种时候可以通过复制ESXi datastore里的虚拟机文件来创建多台相同的Windows Server...在有vCenter的情况下,可以创建一个模板虚拟机后,右键直接克隆一台虚拟机。或者将虚拟机转换为模板后,以模板创建虚拟机。...如果没有vCenter而现在要创建多台相同的虚拟机的时候可以使用模板来创建虚拟机。 这里说到一个情况是在既没有VCenter和模板的情况下,如何快速复制多台相同的虚拟机。...进入需要复制的模板虚拟机,选中所有的文件并且右键复制。 ? 在新的文件夹中粘贴。 提示:可以进入ssh界面,通过命令行进行复制。

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    vAttention:用于在没有Paged Attention的情况下Serving LLM

    已知可以使用基于索引的查找简单而高效地访问虚拟连续对象的元素。...挑战和优化:vAttention 解决了在没有 PagedAttention 的情况下实现高效动态内存管理的两个关键挑战。首先,CUDA API 支持的最小物理内存分配粒度为 2MB。...在计算注意力矩阵的过程中,PagedAttention Kernel需要访问这四个KV Cache块的所有元素。...如果没有,则同步映射所需的页。 0x6.2.2 延迟回收 + 预先分配 我们观察到,在许多情况下,可以避免为新请求分配物理内存。例如,假设请求在迭代中完成,而新请求在迭代中加入运行批次。...在大多数情况下,这些优化确保新到达的请求可以简单地重用先前请求分配的物理内存页。因此,vAttention几乎没有开销,其 prefill 性能与vLLM一样出色。 图11.

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    4个Python字典的循环遍历(key、value、元素、键值对拆包)

    一、遍历字典的key 借助keys()函数的调用 代码体验: dict1 = {'name': 'Rose', 'age': 30, 'sex': '女'} for key in dict1.keys(...): print(key) 返回结果: 图片1.png 二、遍历字典的value 借助values()函数的调用 代码体验: dict1 = {'name': 'Rose', 'age': 30..., 'sex': '女'} for value in dict1.values(): print(value) 返回结果: 图片2.png 三、遍历字典的元素(键值对) 借助items()函数的调用...利用字典序列.items(),返回可迭代对象,内部是元组,元组有2个数据,元组数据1是字典的key,元组数据2是字典的value,所以再利用2个临时变量来遍历字典数据将数据分离出来,最后整理成自己想要输出的数据格式...print(key)     # print(value)     # 输出格式 key = value print(f'{key} = {value}') 返回结果: 图片4.png 利用for循环遍历字典的键

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    如何正确遍历删除List中的元素(普通for循环、增强for循环、迭代器iterator、removeIf+方法引用)

    遍历删除List中符合条件的元素主要有以下几种方法: 普通for循环 2.增强for循环 foreach 3.迭代器iterator 4.removeIf 和 方法引用 (一行代码搞定) 其中使用普通for...所以推荐使用迭代器iterator,或者JDK1.8以上使用lambda表达式进行List的遍历删除元素操作。...以下是上述几种方法的具体分析: 普通for循环 /** * 普通for循环遍历删除元素 */ List students = this.getStudents();...增强for循环 foreach /** * 增强for循环遍历删除元素 */ List students = this.getStudents(); for (...: students) { if (stu.getId() == 2) students.remove(stu); } 使用foreach遍历循环删除符合条件的元素

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    在没有数据的情况下使用贝叶斯定理设计知识驱动模型

    只有结合起来才能形成专家知识的表示。 贝叶斯图是有向无环图(DAG) 上面已经提到知识可以被表示为一个系统的过程可以看作一个图。在贝叶斯模型的情况下,图被表示为DAG。但DAG到底是什么?...首先,在知识驱动模型中,CPT不是从数据中学习的(因为没有数据)。相反,概率需要通过专家的提问得到然后存储在所谓的条件概率表(CPT)(也称为条件概率分布,CPD)中。...总的来说,我们需要指定4个条件概率,即一个事件发生时另一个事件发生的概率。在我们的例子中,在多云的情况下下雨的概率。因此,证据是多云,变量是雨。...这里我们需要定义在多云发生的情况下喷头的概率。因此,证据是多云,变量是雨。我能看出来,当洒水器关闭时,90%的时间都是多云的。...在洒水器关闭的情况下,草地湿润的可能性有多大? P(Wet_grass=1 |Sprinkler=0)= 0.6162 如果洒器停了并且天气是多云的,下雨的可能性有多大?

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    NeurIPS 2023 | 在没有自回归模型的情况下实现高效图像压缩

    这种方法的一个关键部分是基于超先验的熵模型,用于估计潜在变量的联合概率分布,其中存在一个基本假设:潜在变量元素在空间位置上的概率是相互独立的。...考虑到超先验架构存在一个隐含的假设:元素的空间位置独立性,因此本文从改进超先验架构的有效性角度出发,提出了相关性损失,用以约束模型降低空间相关性,从而能更好地拟合独立概率模型,使超先验的假设分布能够更好地拟合真实分布...:最后,通过在相关性图上应用 L_2 范数来计算相关性损失,这一损失衡量了模型中潜在变量之间在空间上的解相关程度。...为了减小这一差异,本文提出了相关性损失,通过降低潜在空间中相邻元素之间的相关性,更从而能够更好地拟合空间独立概率模型。 本文的损失函数无需进行任何模型结构或容量的更改,可以作为现有LIC方法的插件。...实验表明,本文所提出的方法在不修改熵模型和增加推理时间的情况下,显著提高了率失真性能,在性能和计算复杂性之间取得了更好的 trade-off 。

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    在没有 try-with-resources 语句的情况下使用 xxx 是什么意思

    在没有使用 try-with-resources 语句的情况下使用 xxx,意味着在代码中没有显式地关闭 xxx对象资源,如果没有使用 try-with-resources,那么在使用xxx对象后,需要手动调用...语句中,可以自动管理资源的关闭。...使用 try-with-resources 语句时,可以在 try 后面紧跟一个或多个资源的声明,这些资源必须实现了 AutoCloseable 或 Closeable 接口。...在 try 代码块执行完毕后,无论是否发生异常,都会自动调用资源的 close() 方法进行关闭。...使用 try-with-resources 可以简化资源释放的代码,并且能够确保资源在使用完毕后得到正确关闭,避免了手动关闭资源可能出现的遗漏或错误。

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    在ArrayList的循环中删除元素,会不会出现问题?

    在 ArrayList 的循环中删除元素,会不会出现问题?我开始觉得应该会有什么问题吧,但是不知道问题会在哪里。在经历了一番测试和查阅之后,发现这个“小”问题并不简单!...不在循环中的删除,是没有问题的,否则这个方法也没有存在的必要了嘛,我们这里讨论的是在循环中的删除,而对 ArrayList 的循环方法也是有多种的,这里定义一个类方法 remove(),先来看段代码吧。...也欢迎你点击文末的 “阅读全文”,留言和我们讨论哦! 上面这几种删除方式呢,在删除 list 中单个的元素,也即是没有重复的元素,如 “cc”。...方法,大致的步骤如下: 1、元素值分为null和非null值 2、循环遍历判等 3、调用 fastRemove(i) 函数 3.1、修改次数加1 3.2、计算移动的元素数量 3.3、数组拷贝实现元素向左移动...,没想到背后却有这么多的知识,真是感觉自己要学的还很多,遇到方法细节的问题,我觉得直接看源码是最好的解决方法,另外我觉得在后面的版本的 JDK 中,可以增加一个在循环中删除连续元素的方法嘛,不然这里对于没有发现这个问题的人真是个坑

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    神兵利器 - 在没有任何权限的情况下破解任何 Microsoft Windows 用户密码

    最大的问题与缺乏执行此类操作所需的权限有关。 实际上,通过访客帐户(Microsoft Windows 上最受限制的帐户),您可以破解任何可用本地用户的密码。...PoC 测试场景(使用访客账户) 在 Windows 10 上测试 安装和配置新更新的 Windows 10 虚拟机或物理机。...在我的情况下,完整的 Windows 版本是:1909 (OS Build 18363.778) 以管理员身份登录并让我们创建两个不同的帐户:一个管理员和一个普通用户。两个用户都是本地用户。 /!...默认情况下,域名是%USERDOMAIN%env var 指定的值。...此时,对管理员帐户(如果启用)的最佳保护是设置一个非常复杂的密码。

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    谷歌AI在没有语言模型的情况下,实现了最高性能的语音识别

    谷歌AI研究人员正在将计算机视觉应用于声波视觉效果,从而在不使用语言模型的情况下实现最先进的语音识别性能。...研究人员表示,SpecAugment方法不需要额外的数据,可以在不适应底层语言模型的情况下使用。 谷歌AI研究人员Daniel S....Park和William Chan表示,“一个意想不到的结果是,即使没有语言模型的帮助,使用SpecAugment器训练的模型也比之前所有的方法表现得更好。...虽然我们的网络仍然从添加语言模型中获益,但我们的结果表明了训练网络在没有语言模型帮助下可用于实际目的的可能性。” ?...根据普华永道2018年的一项调查显示,降低单词错误率可能是提高会话AI采用率的关键因素。 语言模型和计算能力的进步推动了单词错误率的降低,例如,近年来,使用语音输入比手动输入更快。 ? End

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    在没有技术术语的情况下介绍Adaptive、GBDT、XGboosting等提升算法的原理简介

    假设你正在准备SAT考试,考试分为四个部分:阅读、写作、数学1(没有计算器)、数学2(没有计算器)。为了简单起见,假设每个部分有15个问题需要回答,总共60个问题。...如果我们没有设置我们想要的最大树数,那么这个过程将会重复,直到准确率达到100%。 ? 假设我把上限设为3。就像我之前提到的,每个投票者能得到多少选票完全取决于他们的模型的准确性。...Amy的残差是1-0.67,Tom的残差是0-0.67。在右边,我比较了一个普通树和一个残差树。 ? ? 在一个普通的树中,叶子节点给我们一个最终的类预测,例如,红色或绿色。...但通常我们将max_depth限制在6到8之间,以避免过拟合。Gradientboost不使用树桩,因为它没有使用树来检测困难的样本。它构建树来最小化残差。...它没有使用预估器作为树节点。它构建树来将残差进行分组。就像我之前提到的,相似的样本会有相似的残值。树节点是可以分离残差的值。

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    怎么在没有专业UI的情况下设计出一个美观的工业组态界面?

    在目前的工控行业里面,软硬件发展的都比较成熟,工程师们能够独立完成功能,然而在现在竞争日益激烈的情况下,无论是触摸屏还是PC机,因为直观的展示了项目的全貌,软件界面显得愈发重要。...那么怎么在没有专业UI的情况下设计出一个美观的界面呢? 下面分享一下我的设计思路,希望对大家有所帮助。在我看来,组态界面的设计包含:框架、颜色、页面、字体、图标、图形这几个部分。...以我的经验来看,当采用工控显示器1920*1080的分辨率时,采用上下结构时,上部尺寸保持在105较好,按钮切换这部分尺寸在60左右,剩余主体窗口的尺寸为975左右。...现在我们为对应的功能模块配置图标: 这里需要注意两点: 1、找元素时尽量找PNG格式的; 2、图标的颜色尽量选择单一的,以便进行处理 处理图标的方式有两种: 1、登录图标网站进行换色; 2、PS换色...网站换色 注册账号,登陆 iconfont 网站以后可以简单的替换颜色,网站链接如下:iconfont-阿里巴巴矢量图标库 找到需要的元素,选中,点击下载,然后再在打开的界面中对图标进行颜色修改 PS

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