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android Glide 在fragment出现第一次加载模糊的问题

背景： 近期在公司开发中，项目开发中，出现了，在viewpager 中嵌套fragment中，glide加图片出现第一次加载的时候出现模糊的想象。...placeholder(defaultImageResId) .into(imageView); } 为了达到居中并截取显示，默认Imageview显示都是正常，但是却是在第一次加载的时候出现了模糊...，一直以为是缓存策略的问题，但是防线加了diskCacheStrategy(DiskCacheStrategy.ALL)也是没有效果的，后面才发现，缓存策略使用的是缓存所有，但是默认第一次显示是加载的是原图没有错...，但是因为没有设置图片控件的具体宽度和高度，导致了第一次加载显示的是图片左上角的大图， 修正后： @Override public View getView(int position, View...imageView, data.get(position), R.drawable.bg_chat_group_default, 5); return imageView; } 这样在第一次加载的时候就可以正常的展示出要的效果

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【前端算法】只出现一次的数字 II,位运算符：NOT，AND 和 XOR

只出现一次的数字 II image 给定一个非空整数数组，除了某个元素只出现一次以外，其余每个元素均出现了三次。找出那个只出现了一次的元素。 说明： 你的算法应该具有线性时间复杂度。...示例 1: 输入: [2,2,3,2] 输出:3 示例 2: 输入:[0,1,0,1,0,1,99] 输出:99 解题思路 1.遍历输入数组，统计每个数字出现的次数，最后返回出现次数为 1 的数字。...2.位运算符：NOT，AND 和 XOR 解法一 统计次数+筛选 解法比较常规 1.统计每个元素出现的次数 2.找到只出现一次的元素； /** * @param {number[]} nums *...@return {number} */ var singleNumber = function(nums) { var obj = {}; //1.统计每个元素出现的次数 for (var i...{ var key = nums[i]; if (obj[key]) { obj[key]++; } else { obj[key] = 1; } } //2.找出只出现一次的元素

40320
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每日一题《剑指offer》数组篇之统计数字在排序数组中出现的次数

今日题目链接：数字在升序数组中出现的次数 数字在升序数组中出现的次数 难度：简单 描述 给定一个长度为 n 的非降序数组和一个非负数整数 k ，要求统计 k 在数组中出现的次数 数据范围 0≤n...因此，需要考虑怎样更好的利用二分查找算法，由于数组有序，如果知道了第一个k出现的位置和最后一个k出现的位置，那么我们就可以直接算出有多少个k。...因此将思路转化为通过二分查找求第一个和最后一个k出现的位置。...以第一个k出现的位置为例，利用二分查找算法可以直接对数组进行二分，而每次总是拿中间的数字和k做比较，如果中间的数字大于k，那么第一个k只有可能出现在左边，下一次直接在数组左半段继续进行二分查找；如果中间的数字小于...同理，找最后一个k出现的位置方法类似，可以使用两个函数分别获得。

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【LeetCode 137.只出现一次的数字II】三种解法：哈希表、数学技巧和位运算（JavaScript实现）

题目描述：给定一个非空整数数组，除了某个元素只出现一次以外，其余每个元素均出现了三次。找出那个只出现了一次的元素。 说明：你的算法应该具有线性时间复杂度。 你可以不使用额外空间来实现吗？...提示：可以和《【LeetCode 136.只出现一次的数字 I】巧用异或运算》 类比。 解法 1: 最直观的哈希表 解决思路很简单，直接遍历一边数组，然后统计每个数字的出现次数，存入哈希表中。...然后再遍历哈希表中的记录，返回出现次数为 1 的数字。...按照位数（最高 32 位）去考虑，这种方法的关键就是找到对于只出现一次的数字，它的哪些二进制位是 1。...整体算法流程如下： 从第 1 位开始 创建掩码（当前位为 1，其他为 0），count 设置为 0 将每个数字和掩码进行&运算，如果结果不为 0，count 加 1 如果 count 整除 3，说明出现一次的数字这一位不是

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计数排序

1 概念 通常的排序算法是要进行元素之间的比较，而计数排序是记录下每个元素出现的个数，是一种空间换时间的排序方法。适合整数数组排序，并且不同元素个数不宜过多。...算法步骤如下： 扫描nums整个序列 ，获取最小值和最大值 建立中间数组，长度为 ( max - min + 1) 中间数组中 index 的元素记录的值是nums中某元素出现的次数 遍历中间数组，根据中间数组中的值及...（图片来自网络） 2 python实例展示 题目1365：有多少小于当前数字的数字 给你一个数组 nums，对于其中每个元素 nums[i]，请你统计数组中比它小的所有数字的数目。 ?...思路一：计数排序 建立中间数组记录每个值出现的次数，因为最后要输出的是小于某元素的所有数字个数，因此最后一步不是之间遍历输出，而是要把前面的出现次数相加。...result.append(sum(count_sort[0:nums[i]-min_num+1])) return(result) 思路二：哈希表 首先把nums进行排序，然后记录每个元素第一次出现的位置

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摩尔投票法学习笔记

算法思想 摩尔投票法的基本思想：在集合中寻找可能存在的多数元素，这一元素在输入的序列重复出现并占到了序列元素的一半以上；在第一遍遍历之后应该再进行一个遍历以统计第一次算法遍历的结果出现次数，确定其是否为众数...；如果一个序列中没有占到多数的元素，那么第一次的结果就可能是无效的随机元素。...具体来说，我们设置一个计数器，在遍历时遇到不同数字时就将计数器 -1，遇到相同数字时就 +1，只要在计数器归 0 时就重新假定当前数字为众数再继续遍历，那么到了最后，计数器记录的那个数字「可能」就是众数...+1，只要在计数器归 0 时就重新假定当前数字为众数再继续遍历，那么到了最后，计数器记录的那个数字可能就是众数。...类似的，设置 k - 1 个计数器，在遍历时遇到不同数字时就将计数器 -1，遇到相同数字时就 +1，只要在计数器归 0 时就重新假定当前数字为众数再继续遍历，那么到了最后，计数器记录的那个数字可能就是众数

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群晖（Synology）NAS 后台安装 Docker 后配置 Activemq Artemis

如果搞个服务器装就太辛苦了，所以就想到了 NAS，我们的 NAS 上已经装了 Docker，我们直接运行一个 Activemq Artemis 的镜像不就好了。...我们可以看到在界面中，提示进行正在下载，在这里根据你网络的情况可能需要点时间。创建容器然后单击容器部分，在这里创建一个容器。选择我们已经下载的镜像来进行创建。其他的使用默认选项就好。...过一段时间，如果能够看到容器运行了，那么我们就可以访问消息服务器的界面了。上图显示创建的容器已经在运行了。第一次创建的时间会比较长，主要观察下日志。...只有你看到下面的日志出现后，消息服务器才会显示已经正常运行了。如上面的日志还没有输出到这里的话，控制台界面是访问不了的。从我们的运行来看，第一次创建我们，NAS 花了差不多 3 分多钟的时间才完成。...使用的登录用户名和密码是在你创建容器的时候默认输入的，如果你没有改过，用户名密码都为：artemis上图就显示的是当前正在运行的消息服务器。

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从“党妹被勒索”事件看NAS系统安全

27号，B站拥有500万粉丝的UP主“党妹”发视频说被勒索病毒攻击了，存储在NAS里的数百G视频素材被加密，造成损失。...并不是，对比服务器的高运算能力，NAS更专注于存储、备份和共享，且价格也相对便宜，完全满足一些特定需求的小型企业使用，包括像“党妹”这样的视频UP主。...2014年，就曾出现过一个专门针对NAS品牌群晖（Synology）的勒索病毒“Synolocker”。...2、使用网络映射（文件共享）访问NAS 网络映射文件夹提供“一次设定，之后自动登录文件夹”的捷径。...只要第一次设定好之后，NAS特定的文件夹就会出现在电脑里面，访问NAS就像访问电脑的磁盘一样简单方便。 从党妹NAS的访问路径看，党妹的NAS被当成了一个“巨大的公共硬盘”。

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一文看懂AutoML

有很多细节不是很懂，也没空去精读原论文，但是能够对大致的脉络有个初步的了解。因此简单写一下这篇综述讲了些啥，第一次接触NAS，可能有理解有误，望指正批评。...前两种都是在离散空间搜结构，梯度下降方法是将离散空间变为了连续空间。第一个提出的是DARTS，在两个结点之间定义了若干种操作，然后做softmax，最后在评估的时候取argmax。...两套参数联合优化也是很困难的，DARTS用的是交替优化，一次优化结构参数，一次优化模型权重。 最后还有个问题，就是搜索后期会倾向于搜索残差连接之类的操作，这不好。...网格和随机搜索 这就是最原始最普通的优化方法，比如直接在搜索空间随机搜索结构，然后评估，最后取最优的就行了。虽说随机搜索听起来不大行，但实际出来的效果，能和大多数NAS方法达到相似效果，还很简单。...而一阶段就是只需要训练一次超网络，联合优化架构参数和模型权重，之后不需要再retrain了。

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第四范式提出AutoSTR，自动搜索文字识别网络新架构

，因其在身份认证、数字金融系统、车牌识别等领域的巨大商业价值而受到学术界和工业界的广泛关注。...近年来，神经网络架构搜索（NAS）在设计数据相关网络结构方面取得了巨大成功，其性能超过了人类专家在许多计算机视觉任务（例如图像分类、语义分割和对象检测中构建的体系结构）。...这促使我们设计一个数据相关主干网络来提高文本识别的性能，这也是将NAS引入STR的第一次尝试。...并且为了在宽度轴上面保留更多的分辨率，以区分相邻的字符, 因此卷积步长超参数 只能从 中选择，在整个下采样路径中 出现2次， 出现3次，从而满足约束 使得 、 ，最终大小为 的输入文本图片被映射为长度...最终，可以在计算复杂度和准确度之间取得平衡。

1.3K20

“不要害怕 RAID！”-kafka磁盘必备

如果你在Linux上使用ZFS，而且运行的Linux发行版是Ubuntu，你的磁盘阵列会在每个月的第二个周日自动进行一次清理。 默认情况下，Synology或QNAP等NAS供应商都启用了数据清理。...请根据你的特定NAS手册来调整清理频率。我建议每个月至少安排一次清理，且在夜间进行。 为什么RAID 5被认为是有害的？ 坦白说，我也很好奇。...对于具有5个或更少驱动器的小型RAID磁盘阵列，我认为RAID 5非常适合。特别是如果你运行一个4托架的小型NAS，那么使用RAID 5将完全有意义。你可以在容量和可用性成本之间获得很好的平衡。...我仍然在我的一台服务器上运行了一个8个硬盘驱动器的RAID 5，它承载的数据不太重要，我仍然想保留这些数据，我希望不丢失它们，但并非不惜一切代价。这都是关于风险和成本之间的平衡。...理想情况下，你还应该确保系统监视硬盘驱动器的智能数据，并在关键数字（如：重新分配的扇区计数和当前挂起的扇区计数）开始上升时发出警报。 这也是个人反思的时刻。你在运行RAID磁盘阵列吗？

1.5K20

DS718+ 硬盘换新记录

两块老磁盘运行时间 下面这张图是我在让两块硬盘休息前最后一次连续读写时的截图，可以看到两块盘的温度还是非常棒的，只有30度，而且即使使用了四～五年后，磁盘也没有任何奇怪的声音，依旧十分安静。 ?...和之前一样，为了避免组 Raid 后，出现相同出场批次硬盘“同时休假”的情况，我一样买了一块，保证了 NAS 这个“花盆”里的“植物的多样性”。 ?...新的磁盘订单 在磁盘到手之后，接下来要做的事情当然是换新兵上阵啦。 ? “新旧交替” 即使放在机柜里，运行四年，NAS 还是会积攒不少灰尘。 ?...“藏污纳垢”的NAS机身 在“吃了一些灰”之后，将硬盘安装完毕后，重新给 NAS 上电，开始进行群晖系统的安装，并耐心等待安装就绪。 ?...和第一次开机一样的安装界面 重组 Raid 其实系统安装完毕后，磁盘已经接近就绪，每一块 NAS 中的磁盘都已经被群晖系统分为了多个分区（群晖系统就安装在这些分区里），接下来就是等待我们进行数据分区的格式化

1.2K40

数据结构排序——计数排序和排序总结（附上912. 排序数组讲解）

再总结一下 1.计数排序 计数排序是一种非基于比较的排序算法，它通过统计数组中每个元素出现的次数，然后根据元素的值和出现次数重新构造数组，从而实现排序。...计数排序适用于元素范围比较小且元素非负的情况 步骤： 找出待排序的数组中最大和最小的元素：min和max 统计数组中每个值为 i 的元素出现的次数，存入新建数组 C 的第 i-min 项(c初始化时都是...： 希尔：根据gap分组不在一个组 选择：3 3 1 1… 堆排序：向下调整过程 快排：相同的数字其中一个在keyi的位置 3.排序oj（排序数组） 题目详情 912....GetMid函数： 用于在数组中找到三个位置（左、中、右）的元素，从而选取合适的中间值。它通过比较这三个位置的元素，找到其中介于最小和最大之间的值。...） 所以第一次我们要加上三选一 发现还不行（过不去的是数字全部一样），现在就考虑换上三路划分 最后发现测试用例可以，但是时间过长，就改一下Getmid函数，之前mid是 (left+right)/2

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每天一道leetcode287 寻找重复的数字

1 到 n 之间（包括 1 和 n），可知至少存在一个重复的整数。...，但是题目明确说了不能更改原数组，数组的顺序是不可以改变的，所以这条路也行不通了； 最后，由于这道题目的分类是二分查找类别，所以思考着怎么往二分查找这里靠； 对于包括n+1个数字的数组，每个数字的范围是在...； 根据上述的特点，我们每次去取中的数,比如第一次取（1+n）/2这个数，每次去遍历整个数组中有多少小于等于这个数，如果遍历结束以后，计数的个数大于（1+n）/2,就说明在小于这个数字肯定出现重复了，这个时候缩小右边界的范围到这个...； 第15行代码，如果上述中找出现的数字个数大于mid这个数字，说明在小于mid这个数字的数字出现了至少mid+1次，所以这个重复的数字肯定是小于等于mid的（举个例子，比如mid这个数字是4，小于等于...因为这个重复数字只出现一次，左边有了，右边肯定就没了） 第18行代码，如果出现的次数小于mid了，那么肯定就是在右半边了； 结束语 10.30号打卡，有些说需要leetcode视频资源，可以看看我今天刚发的另一篇文章

58930

一个小企业的数据观

与此同时，考虑到业务数据量处于较高增长的速度且更加注重数据保护的重要性，认为RAID5在性能、容量、安全、成本上更加合适和兼顾；因此，五盘位以下的NAS网络存储成为公司重点考虑产品。 ?...第三则是容量和性能，现在机械硬盘在容量上已经有从1TB-12TB，如何选择自己的容量还需要根据自身的实际情况，考虑到现在数字化加速的程度，还是建议在条件允许的情况下尽可能选择容量大的硬盘；至于性能，当然是性能越快越好...最后就是售后服务了，关注硬盘的保修期和售后服务政策，一旦出现问题，完善的数据保护服务可以及时帮助解决问题。...最后，经过综合考虑，大数网选择了希捷的酷狼系列（IronWolf）硬盘作为NAS网络存储的硬盘。...最后，《经济学人》曾说，数据是新时代的石油，它已经成为企业的一种生产资料。小企业生存不易，更需要懂得为自身的数据和业务保驾护航。

46150

群晖（Synology）NAS 后台安装 Docker 后配置 Mariadb MySQL

如果你已经有一台 群晖（Synology）NAS 的话，你可以通过在 NAS 的后台安装 Docker ，然后再安装 MySQL 的镜像。...你的 群晖（Synology）NAS 就变成了一台数据库服务器了。 在开发环境中，你可以使用这个作为你的测试数据库服务器进行开发了。 本文展示了配置的过程。...Mariadb 是 MySQL 的替代版本，甚至连驱动都不需要就可以直接用。 如果你对 Mariadb 和 MySQL 直接有什么误解的话，请搜索 Mariadb 有关的内容。...到镜像运行 单击 Image 的导航。 然后选择你需要的进行，单击运行。 配置参数 第一次运行的时候需要配置参数。 配置端口参数 在这里需要注意的问题是端口映射。...请参考文章：群晖 NAS 安装的 Docker MySQL 数据库没有办法通过局域网连接 中的内容。 如果你使用的是自动端口映射，那么可能出现的情况就是你的局域网访问端口不是 3306。

3.7K10

算法基础-排序方法

在一个长度为 n 的数组 A 里，欲得知 A[0] 应该待的位置，就需要知道 A[0] 是第几小的数，如果它是第3小的数字，那么他就应该出现在第3个位置。...线性时间排序 线性时间排序是指时间复杂度为 O(n) 的排序方法，无论是什么情况，线性时间排序总会比比较排序更快速，但是它们只适用于数值分布较小的情况 计数排序 计数排序先计算每个数字出现的次数，然后再按照大小关系逐一输出...例如数组 [6,6,3,4,7,7,3]，首先计算出每个数字出现的次数 数值 次数 3 2 4 1 5 0 6 2 7 2 所以最终结果是 [3,3,4,6,6,7,7] 这种排序方法只需要遍历一次数组就可以得到所有数字出现的次数...，最终直接根据次数来输出，但是弊端也非常明显，如果数字范围过大，或者出现小数，那么所列出的表格也会非常大，甚至根本就无法列出表格 基数排序 基数排序可以看成改进版的计数排序。...对于范围在0~999以内的整数，先将它们按照个位数排序，然后按照十位数(如果没有就是0)排序，最后再按照百位数排序 原数组 第一次 第二次 第三次 539 681 539 288 681 642 642

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用NAS进行AI绘图，极空间Z423部署StableDiffusion，效果居然出奇的好！ - 熊猫不是猫QAQ

第三便是通过docker部署，实际该项目就是通过docker部署一个linux，随后在linux环境中去模拟第二种方式，好处是该方式并不会导致NAS达到最大占用，所以不会出现重启情况。...随后访问虚拟机，按照极空间给到的官方步骤添加好驱动，设置好用户名以及密码（win server的密码必须带有大小写字母与数字组合，并大于8位数）。...最后点击一键启动就能看到StableDiffusion的webUI界面了，此时你便可以进行AI绘图了，由于GPU的限制，所以Z423的图片生成会有一些问题，例如偶尔会出现黑块，或者长时间卡生成等等情况，...生成图的途中，回到极空间Z423看了一下CPU以及内存的占用情况，CPU相当离谱的来到了81%的占用，而内存更是直接飙满，这是我入手Z423以来CPU最高的一次。...写在最后 该方式适用于所有可部署虚拟机的NAS，但折腾有风险，并且用CPU进行AI绘图的前提是你拥有最低16G的内存，并且CPU具备不错的多核多线程。

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