在Intellij中从开头缩进行的快捷方式？

在Intellij中，从开头缩进行的快捷方式是Ctrl + ]。这个快捷方式可以将光标移动到当前代码块的结尾位置。这在阅读和编辑代码时非常有用，可以快速导航到代码的结尾处。

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在IntelliJ IDEA中多线程并发代码的调试方法

在main()方法中启动两个线程，然后调用thread1.join()和thread2.join()，以使主线程在“线程1”和“线程2”都返回结果之前不会进一步执行。...最后将两个线程的计算结果相加，得到100! + 100000! 下面就让我们使用IntelliJ IDEA工具来调试这段多线程的代码。...在下图中，断点位于main()方法中如图所示的位置，Frame向我们显示了主线程的调用堆栈。 ? 如果要检查其他线程的调用堆栈，则可以从下拉列表中进行选择。 ?...当应用程序在该断点处暂停时，我们应该在此窗格中至少看到三个线程-“main”，“Thread 1”和“Thread 2”（请看下面的屏幕截图）。您可以双击每个线程以观察其调用堆栈。 ?...2.在“Thread”面板中，可以看到此时已经没有“Thread 1”，已经运行完成了！ ? 在不同的IDE版本中，配置条件断点的方式可能有所不同。但是关键思想是要意识到这些功能的存在并加以使用。

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在 golang 中是如何对 epoll 进行封装的？

在协程没有流行以前，传统的网络编程中，同步阻塞是性能低下的代名词，一次切换就得是 3 us 左右的 CPU 开销。...一、Golang net的使用方式考虑到不少读者没有使用过 golang，那么开头我先把一个基于官方 net 包的 golang 服务的简单使用代码给大家列出来。...... } 在这个示例服务程序中，先是使用 net.Listen 来监听了本地的 9008 这个端口。然后调用 Accept 进行接收连接处理。...如果接收到了连接请求，通过go process 来启动一个协程进行处理。在连接的处理中我展示了读写操作（Read 和 Write）。...因为每一次同步的 Accept、Read、Write 都会导致你当前的线程被阻塞掉，会浪费大量的 CPU 进行线程上下文的切换。但是在 golang 中这样的代码运行性能却是非常的不错，为啥呢？

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在VMware中如何进行虚拟机的克隆

本文以之前安装过的master虚拟机为例进行克隆，具体教程如下。...4、这一步选择克隆源，选择第一项“虚拟机中的当前状态(C)”，如下图所示，然后选择“下一步”。 ? 5、弹出“克隆类型”的界面，如下图所示。这里选择“创建完整克隆(F)”，尔后选择“下一步”。...6、之后为克隆的虚拟机进行命名和指定安装位置。这里将该克隆机命名为slave1，位置放在主克隆机的同一目录下，如下图所示。设置好之后，点击“完成”按钮即可。 ?...9、尔后在VMware主页下面可以看到克隆好的虚拟机slave1，如下图所示。 ? 10、按照同样的克隆方法，我们可以很快的克隆出更多的虚拟机，这里小编还克隆了虚拟机slave2，如下图所示。...在VMware中进行虚拟机的克隆步骤很简单，很容易掌握，掌握了虚拟机克隆，在后期部署集群的时候，便可以提高效率。

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在 React 16 中从 setState 返回 null 的妙用

概述在 React 16 中为了防止不必要的 DOM 更新，允许你决定是否让 .setState 更来新状态。在调用 .setState 时返回 null 将不再触发更新。...React 16 对状态性能进行了改进，如果新的状态值与其现有值相同的话，通过在 setState 中返回 null 来防止来触发更新。 ?...我在下面的两个 GIF 中突出显示了 React DevTools 中的更新： ? 没有从 setState 返回 null ?...从 setState 返回 null 之后注意：我在这里换了一个深色主题，以便更容易观察到 React DOM 中的更新。...总结本文介绍了在 React 16 中怎样从 setState 返回 null。我在下面的 CodeSandbox 中添加了 mocktail 选择程序的完整代码，供你使用和 fork。

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在 Slim 中伪造Request来进行你的HTTP测试吧

网上找了许多例子，关于这方便的比较少。...然后就想到了查看Laravel的源码看了一下，发现其实是自己伪造一个Request对象，然后执行返回结果然后自己也参考这个在slim中实现构建好测试文件 composer.json加入以下内容自动加载...如果需要伪造查询参数可以这样子做 // $request = $request->withQueryParams([]); // 使用全局函数拿到 App, 传入伪造的...Request，得到处理之后的 Response $response = getApplication()->handle($request); // 需要用 (string...) 强转，不要直接 $response->getBody()->getContents() // 区别就是强转，在实现类把读取指针重置到了第一位，防止得不到完整的内容 $

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在Power Query中如何进行类似*的模糊匹配查找？

感谢朋友们的提醒，之前的按需转置案例文件有错，现已经更新。今天我们来聊下如何在Power Query中进行类似Excel中通配符的查找。...例：在{"a","b","ab","abc"}列表中查找以"a"开头的数据。也就是类似我们在Excel中使用通配符a*来查找。...作为开头关键词查找，其余的不管，类似于之后是"*"。...在{"a","b","ab","abc"}列表中查找以"b"结尾的数据。也就是类似我们在Excel中使用通配符*a来查找。...在{"a","b","ab","abc"}列表中查找以"b"为中间的数据。也就是类似我们在Excel中使用通配符*b*来查找。

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RabbitMQ在Java中的完美实现：从入门到精通

用于在分布式系统中存储转发消息，在易用性、扩展性、高可用性等方面表现不俗。本文将详细介绍如何在Java项目中使用RabbitMQ。...二、环境搭建2.1 安装ErlangRabbitMQ是基于Erlang语言开发的，因此首先需要安装Erlang。...三、Java项目中添加RabbitMQ依赖在您的Java项目中，需要添加RabbitMQ Java客户端库的依赖。...如果您使用的是Maven项目，请在pom.xml文件中添加以下依赖： com.rabbitmq amqp-client... 5.13.0如果您使用的是Gradle项目，请在build.gradle文件中添加以下依赖：implementation

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NLP在游戏开发中的应用：从原理到实践

NLP技术在游戏开发中的崭新应用：创造智能、沉浸式的游戏体验随着人工智能技术的快速发展，自然语言处理（NLP）在游戏开发中的应用逐渐成为一项颇具创新性的趋势。...本文将深入探讨NLP技术在游戏开发中的各个方面的应用，从智能对话系统到情感分析，展示NLP如何为游戏带来更深层次的沉浸感和个性化体验。1....NLP在游戏对话系统中的应用2.1 智能角色对话传统的游戏对话系统往往受限于固定的脚本，导致角色对话缺乏个性化和深度。...NLP在情感分析中的游戏应用3.1 情感感知的游戏角色借助NLP技术进行情感分析，游戏中的角色可以更敏锐地感知玩家的情感状态。...结语NLP技术在游戏开发中的应用正逐渐改变着游戏体验的本质。从智能对话系统到情感分析，再到虚拟世界生成，NLP为游戏带来了更加智能、沉浸式、个性化的体验。

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NLP在远程医疗中的应用：从原理到实践

NLP技术在远程医疗中的创新：构建智能、高效的医疗服务体系在当今社会，随着科技的飞速发展，自然语言处理（NLP）技术的应用日益广泛，尤其在医疗领域，其创新应用正深刻改变着传统医疗服务的模式。...本文将深入研究NLP在远程医疗中的多个方面的应用，从智能医疗咨询到医疗数据分析，为构建智能、高效的医疗服务体系提供详细解析。1....本文将通过深入探讨NLP技术在远程医疗中的创新应用，为医疗行业的发展提供新的视角。2....NLP在医疗数据分析中的应用3.1 医疗文档摘要医疗文档通常包含大量的信息，但医生在紧张的工作中难以详细阅读每份文档。...NLP技术可以用于医疗文档的智能摘要，从大量医疗文献中提取关键信息，为医生提供更高效的知识检索工具。

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迁移学习在NLP中的演化：从基础到前沿

，迁移学习在NLP任务中的应用也越来越广泛。...而在解码器中，输入的信息在进行embedding和positional encoding之后，需要经过masked multi-head attention层，然后再进行与编码器同样的操作。...(如句法和语义)和词在语言语境中的变化进行建模(即对多义词进行建模)。...在模型训练时，首先在无标记样本上通过无监督学习对模型参数初始化，然后在目标任务上通过监督学习对参数进行调整，大大简化了微调过程中的工作量，提高了模型的鲁棒性。 4....在进行模型训练时，作者提出了两个预测任务， Masked LM：在将单词序列输入给BERT之前，将序列中15%的随机token进行masked，然后模型尝试基于序列中其他未被 mask 的单词的上下文来预测被掩盖的原单词

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在Bash中如何从字符串中删除固定的前缀后缀

#word} ${parameter##word} word 被扩展以产生一个模式，并根据下面描述的规则进行匹配。...如果模式与 parameter 扩展后的值的开始部分匹配，则扩展的结果是从 parameter 扩展后的值中删除最短匹配模式(一个 # 的情况)或最长匹配模式(## 的情况)的值 ${parameter...如果模式与 parameter 扩展后的值的末尾部分匹配，则扩展的结果是从 parameter 扩展后的值中删除最短匹配模式(一个 % 的情况)或最长匹配模式(%% 的情况)的值。...e "s/$suffix$//" o-wor 在sed命令中，^ 字符匹配以 prefix 开头的文本，而结尾的匹配以参考文档： stackoverflow question 16623835...在Bash中如何将字符串转换为小写在shell编程中$(cmd) 和 `cmd` 之间有什么区别如何从Bash变量中删除空白字符更多好文请关注↓

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开发工具｜IntelliJ IDEA 2022.2 新版本操作

又又又按耐不住激动的心了，IDEA 2022.2正式版正式出来了，从官方提供的下载页面可以看到的的确确是正式版2022.2说明：当前这篇文章是在2022版本出来后，尝试新版特性而写的一篇博文，现在看来，...此新操作可从“插入”和 “生成”弹出菜单中获得，您可以通过⌘ N 快捷方式或右键单击来调用该菜单。...IDE 将在当前插入符号位置插入目录并用标记将其括起来，以便您以后可以通过调用相同的菜单对其进行更新。...四、安全1、导入受信任的 SSL 证书IntelliJ IDEA 2022.2 现在可以帮助您从系统信任存储中导入受信任的 SSL 证书。...五、改进1、JSON、YAML 和 .properties 字符串值中的可点击 URLJSON、YAML 和 .properties 文件现在具有在以http://和https:// 开头的值内自动插入

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在MNIST数据集上使用Pytorch中的Autoencoder进行维度操作

这将有助于更好地理解并帮助在将来为任何ML问题建立直觉。 ? 首先构建一个简单的自动编码器来压缩MNIST数据集。使用自动编码器，通过编码器传递输入数据，该编码器对输入进行压缩表示。...通常，编码器和解码器将使用神经网络构建，然后在示例数据上进行训练。但这些编码器和解码器到底是什么？ ? 自动编码器的一般结构，通过内部表示或代码“h”将输入x映射到输出（称为重建）“r”。...自动编码器有两个组成部分：编码器：它具有从x到h的映射，即f（映射x到h）解码器：它具有从h到r的映射（即映射h到r）。将了解如何连接此信息并在几段后将其应用于代码。 ?...可以通过获得一批训练图像然后从批处理中获取一个图像 # 5 output = output.detach().numpy() # 6 fig, axes = plt.subplots(nrows=...现在对于那些对编码维度（encoding_dim）有点混淆的人，将其视为输入和输出之间的中间维度，可根据需要进行操作，但其大小必须保持在输入和输出维度之间。

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【机器学习】在【Pycharm】中的应用：【线性回归模型】进行【房价预测】

通过一个具体的房价预测案例，从数据导入、预处理、建模、评估到结果可视化的完整流程，一步步指导你如何实现和理解线性回归模型。...你可以为你的项目选择一个合适的名称和存储位置。在创建项目的过程中，Pycharm会提示你选择Python解释器。通常情况下，选择系统默认的Python解释器即可。...2.2 安装必要的库在Pycharm中安装库非常方便。你可以通过Pycharm的Terminal终端直接使用pip命令进行安装，也可以通过Pycharm的图形界面安装库。...结果可视化：通过散点图和残差图直观展示模型的预测效果和误差分布。通过遵循这些注意事项，你可以确保在Pycharm中顺利构建和应用线性回归模型进行房价预测。...本文详细介绍了如何在Pycharm中使用线性回归模型进行房价预测。从环境设置、数据导入与预处理、模型构建与训练，到结果评估与可视化，每一步都进行了详细的剖析和代码展示。

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结合ashx来在DataGrid中显示从数据库中读出的图片

作者：木子 http://blog.csdn.net/derny/ 下面利用ashx文件可以方便实现从数据库中读取图片并显示在datagrid当中 //-----------------------.../ 此方法的内容。 ...public bool IsReusable { get { return true; } } } } ProcessRequest使用了空架类库的易用的...Image.GetThumbnailImage方法来把位图缩小到宽度为48像素，同时保持图象的长宽比。...可以使用类似的技术来创建显示来自其他数据库图象的DataGrid。基本的思想是使用模板列来输出一个引用某个HTTP处理句柄的标签，并在查询字符串中包含唯一标识图片所在的记录的信息。

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深度学习在故障检测中的应用：从理论到实践

本文将介绍深度学习模型在故障检测中的核心应用，并结合代码示例，展示如何基于深度学习构建智能故障检测系统。...一、深度学习模型在故障检测中的优势深度学习是基于神经网络的机器学习方法，能够通过多层结构提取数据的复杂特征。...相比传统方法，深度学习在故障检测中具有以下优势：高特征提取能力无需人为定义特征，深度学习能够自动从数据中提取故障的复杂模式。...模型部署与应用将训练好的模型部署到实际场景中，对实时数据进行监控。三、代码实现：基于LSTM的故障检测以下示例展示如何使用Python和TensorFlow构建一个基于LSTM的故障检测模型。...医疗设备维护对复杂的医疗设备运行状态进行实时监控，避免因故障导致的诊疗中断。五、深度学习在故障检测中的未来展望深度学习的强大能力为故障检测带来了颠覆性变革。

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NLP在商业智能（BI）中的应用：从原理到实践

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深度学习在故障检测中的应用：从理论到实践

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NLP在环境监测中的革命性应用：构建智能、高效的生态监测系统随着科技的飞速发展，自然语言处理（NLP）技术在环境监测领域崭露头角，为构建智能、高效的生态监测系统提供了新的可能性。...本文将深入研究NLP在环境监测中的应用，从智能数据分析到舆情监测，为环境科学家和决策者提供更为全面、智能的信息支持。1. 引言随着全球环境问题日益凸显，环境监测变得尤为重要。...NLP在环境数据分析中的应用2.1 智能数据提取与分析NLP技术可以用于智能数据提取与分析，通过处理文本信息，从海量数据中抽取有关环境的关键信息，帮助科学家更迅速、准确地了解环境状况。...NLP在舆情监测中的应用3.1 社交媒体分析NLP技术可以通过分析社交媒体上的文本信息，了解公众对环境问题的关注度、态度和反馈，为决策者提供社会舆情分析。...结语NLP技术的应用为环境监测和生态保护提供了更加全面、智能的解决方案。从环境数据分析到舆情监测，再到生态系统建模，NLP技术的不断创新将为环保工作注入新的动力。

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首先给一个常规的动态创建控件，并进行验证的代码 [前端aspx代码] <%@ Page Language="C#" AutoEventWireup="true" CodeFile="Test.aspx.cs...= new TableCell(); Cell.Controls.Add(_TxtBox); Cell.Controls.Add(_Require);//将刚才创建的二个控件...runat="server" Text="验证动态控件" Enabled="true" /> 再次运行，发现没办法再对动态生成的控件进行验证了...(也就是说，新创建的验证控件没起作用) ,怎么办呢？...经过一番尝试，发现了一个很有趣的解决办法，具体参看以下代码: <%@ Page Language="C#" AutoEventWireup="true" CodeFile="Test.aspx.cs"

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