利用Cordova插件加载本地图片显示在html中，有时等很久才显示，以为是插件的问题，但是调试的时候，发现图像数据很快就返回了，那猜想是显示的问题，同时发现，当页面切换到其它页面再切换回来时，图片很快就显示了，所以，认为是ts的绑定数据更新了，但是视图页面却没有更新，这个时候，ChangeDetectorRef就派上用场了。
组件和变化检测器 如你所知，Angular 2 应用程序是一颗组件树，而每个组件都有自己的变化检测器，这意味着应用程序也是一颗变化检测器树。顺便说一句，你可能会想。是由谁来生成变化检测器？这是个好问题，它们是由代码生成。 Angular 2 编译器为每个组件自动创建变化检测器，而且最终生成的这些代码 JavaScript VM友好代码。这也是为什么新的变化检测是快速的 (相比于 Angular 1.x 的 $digest)。基本上，每个组件可以在几毫秒内执行数万次检测。因此你的应用程序可以快速执行，而无需调
material datepicker 需要用到模板变量，如果需要在循环出来datepicker可以这么干
一般一些js插件，是依托dom的。我们观察initSwiper方法，第一个参数'.wheel .swiper-container'其实是个选择器，所以它也是依托dom操作的，此外，由于我们使用了数据绑定，this.vm.dessertSlides的值更新会影响到dom，所以应该在数据更新从而使得dom更新完成后再调用initSwiper方法。 angular的脏检测机制是基于一定条件和时间的，在给this.vm.dessertSlides赋值，dom还没更新完成就调用initSwiper方法不一定会获得想要结果的，所以在此之前调用手动检测方法this.cd.detectChanges()强制检测并刷新dom。
因为项目开发使用都是Java8，所以不想升级开发环境中的Java，所以单独对MAT进行配置
“订单信息表”里记录了巴西乘客使用打车软件的信息，包括订单呼叫、应答、取消、完单时间。（滴滴2020年笔试题）
这里提到的子进程操作主要是子进程阻塞读取父进程写入的数据，还有子进程拿到数据执行任务。
以前文章《C++ OpenCV检测并提取数字华容道棋盘》中有部分是用到了透视变换，不过因为在自己适应边缘检测中，有些图片干扰项太多，导致想要的东西提取不出来，于是这篇就是做了一个手动载取位置来做透视变换的小练习。
什么是变化监测 在使用 Angular 进行开发中，我们常用到 Angular 中的绑定——模型到视图的输入绑定、视图到模型的输出绑定以及视图与模型的双向绑定。而这些绑定的值之所以能在视图与模型之间保持同步，正是得益于Angular中的变化监测。 简单来说，变化监测就是 Angular 用来监测视图与模型之间绑定的值是否发生了改变，当监测到模型中绑定的值发生改变时，则同步到视图上，反之，当监测到视图上绑定的值发生改变时，则回调对应的绑定函数。 变化监测的源头 变化监测的关键在于如何最小粒度地监测到绑定的值是
http://www.tensorinfinity.com/paper_171.html
以上打印出了所谓的thisTime和totalTime，thisTime是指当前Activity的启动时间，正常情况下，如果从桌面启动一个Activity，那么thisTime==totalTime，但是通常app会有一个不加载布局文件的闪屏页面，然后再跳转到相应的Activity，这时候thisTime仅仅是代表最后一个Activity的启动时间，而totalTime还包括而totalTime是指APP进程启动时长，闪屏页面的启动时长以及闪屏页面的消失，新Activity的启动时长之和，所以关注APP的启动时间，我们通常关注的是totalTime
SQL语句的种类 数据定义语句（DDL：Data Definition Language） 包括create和drop等操作； 在数据库中创建新表或删除表（create table或 drop table）； 数据操作语句（DML：Data Manipulation Language） 包括insert、update、delete等操作 数据查询语句（DQL：Data Query Language） 可以用于查询获得表中的数据 关键字select是DQL（也是所有SQL）用得最多的操作 其他DQ
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机器之心专栏 华为诺亚方舟实验室 华为诺亚方舟实验室联合北大和悉大整理了业界第一篇视觉Transformer综述。 2021 年对计算机视觉来说是非常重要的一年，各个任务的 SOTA 不断被刷新。这么多种 Vision Transformer 模型，到底该选哪一个？新手入坑该选哪个方向？华为诺亚方舟实验室的这一篇综述或许能给大家带来帮助。 综述论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/9716741/ 诺亚开源模型：https://github.com/huawe
本文和封面来源：https://motherduck.com/，爱可生开源社区翻译。
熟悉MySQL的都知道MySQL服务端实现主要分为Server层和存储引擎层。Server层负责接收和管理客户端连接、管理缓存、解析SQL、优化SQL、调用存储引擎执行SQL；存储引擎层主要负责存储、查询数据。
1）增加记录时，可以不用指定id字段，不用担心主键重复问题。 2）数据库自动编号，速度快，而且是增量增长，按顺序存放，对于检索非常有利； 3）数字型，占用索引空间小，范围查找与排序友好，在程序中传递也方便； 为什么要设置主键，主键作用是什么？
我是一名java开发人员，hibernate以及mybatis都有过学习，在java面试中也被提及问道过，在项目实践中也应用过，现在对hibernate和mybatis做一下对比，便于大家更好的理解和学习，使自己在做项目中更加得心应手。
因为它是如此的多样化，我们很难具体定义数据科学家要做些什么。但最重要的是，我们要认识到，数据科学是一个过程，而不仅仅是一个职位名称。
我是一名java开发人员，hibernate以及mybatis都有过学习，在java面试中也被提及问道过，在项目实践中也应用过，现在对hibernate和mybatis做一下对比，便于大家更好的理解和学习，使自己在做项目中更加得心应手。 第一方面：开发速度的对比 就开发速度而言，Hibernate的真正掌握要比Mybatis来得难些。Mybatis框架相对简单很容易上手，但也相对简陋些。个人觉得要用好Mybatis还是首先要先理解好Hibernate。 比起两者的开发速度，不仅仅要考虑到两者的特性及性能，更
今天是关于图像合并相关的讲解。首先要区分一下图像合并与图像融合的概念：图像融合说的是两幅不同的图片的叠加，而图像合并说的是将两幅图像经过大小调整实现并排的效果。
最近在使用Python语言编写测试的小工具，提供给他人使用。因此工具需要以GUI形式输出，使得使用者能够快速上手。充分调研过后，选择了Tkinter，主要是因为其语法简单，并且是Python中自带的标准GUI库，不需要下载安装，随时使用，跨平台兼容性比较好。
【新智元导读】不同语言的数据量不同。一些数据较少的语言，嵌入模型的训练会遇到困难，而跨语言嵌入模型则允许研究者将来自不同语言的词汇投影到共享嵌入空间中，使我们能够把在拥有大量数据的语言上训练而成的模型——比如英语——应用到数据较少的语言上。今天为大家推荐的这篇论文，对跨语言嵌入模型进行了梳理。我们摘取论文的概要和评估部分为您做了介绍。 跨语言嵌入模型允许我们将来自不同语言的词汇投影到共享嵌入空间中。这使我们能够把在拥有大量数据的语言上训练而成的模型——比如英语——应用到数据较少的语言上。本文对跨语言嵌入模型
在src/app/assets/data目录创建dessert-slides.json文件并添加如下内容作为轮播图的数据源：
正确分析使用数据可能会挖到宝藏。那么，作为个人或公司，如何选择分析和可视化数据的工具？
给定数据集D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xm,ym)}，其中xi=(xi1;xi2;xi3;...;xid)，yi是实数。线性回归试图学得一个线性模型以尽可能准确地预测实值输出标记。
SQL Server Performance Dashboard Reports是一组Reporting Services的报表，和SQL Server Management Studio中所介绍的报表一起使用。这些报表允许数据库管理员快速地确定他们的系统中是否存在瓶颈，瓶颈是否正在发生，捕获这些附加的诊断数据可能会对解决问题更有帮助。例如，系统正在等待disk IO，这是Dashboard就允许用户可以快速地查看哪一个session，session中的哪一个查询计划，查询计划中哪一条语句最消耗IO。 Pe
MySQL的服务器，本质是在内存中的，所有的数据库的CURD操作，全都是在内存中进行的，所以索引也是如此。索引的作用是提高查找的效率。
对数组执行数学运算和逻辑运算时，NumPy 是非常有用的。在用 Python 对 n 维数组和矩阵进行运算时，NumPy 提供了大量有用特征。
看到一些读者朋友把 ChatGPT 当成搜索引擎使用了，当然这样使用也没有问题，只是并不能发挥出 ChatGPT 背后大型语言模型（LLM）的优势，似乎有一种在“拿斧头切菜”的感觉。
在阅读源码之前，MongoDB shardCollection就像一个黑盒子，让人很难窥其内貌，在运营过程中遇到的很多问题都难以抓住关键点。本文以“shardCollection超时问题”为入口，探讨下面4个核心问题：
当单台 MYSQL 服务器无法满足当前网站流量时的优化方案。需要搭建 mysql 集群技术。
下面的教程将带你创建一个工程， 并将Spread控件绑定到一个数据库。 在这个教程中，主要的步骤为： 1. 将Spread添加到一个数据绑定工程中 2. 设置数据库连接 3. 指定要使用的数据 4. 创建数据集 5. 把Spread控件绑定到数据库 6. 通过改变单元格类型改善显示效果 将Spread添加到一个数据绑定工程中 打开一个新的Visual Studio.NET工程。将工程命名为databind。将工程中的窗体文件命名为binding.cs（或.vb）。 将FpSpread控件添加到你的工程中，然
而以上两个部分我们称为文件系统！我们在上一章已经学习过了在系统中一个被打开的文件，而本章我们开始学习在磁盘中没有被打开的文件。
俗话说的好：“物以类聚，人以群分”，今天我们要讲的聚类算法很大程度上可以印证此话。聚类是一种非监督学习，什么是非监督学习？与之前学习的分类和回归不同（监督学习），监督学习是有有label标签的，而非监督学习没有。 我们再回到聚类上，聚类是把相似的对象归到同一簇中，有点像全自动分类。聚类的应用场景有很多，例如在电商行业，通过用户的购买历史进行聚类，针对不同的用户群体推送不同的广告。 K-Means聚类算法 算法流程 K-Means聚类首先随机确定 K 个初始点作为质心（这也是K-Means聚类的一个问题，这
绕开网关，多人在各自电脑上协作更新onedrive数据源，而无需专门用一台不关机不断网的电脑来登录gateway进行刷新。
最近参加面试经常被面试官问到有没有遇到过线上人内存溢出（OOM）的问题？遇到过的化你是怎么定位是哪个线程下哪些对象占用你内存太多造成的？提出这个问题其实面试官就是用来考察你到底有没有JVM调优经验。如果你在工作中并没有JVM方面的经验，也没有仔细看过线上定位和OOM问题的文章，那么99.9%这道题你要凉凉！
本文介绍在Visual Studio 2022中配置、编译C++计算机视觉库OpenCV的方法（再介绍一次，上次忘记设置原创了）。
注意：如果要打包成.exe发给别，要将debug模式变成release模式即发布模式
最近使用树莓派时，使用apt-get指令安装一些软件包总会出现各种各样的问题，更新升级总是报错，要不就是缺少这个库、要么就是依赖那个包，总之就是无穷无尽的循环。apt-get需要正确的方式更新和升级。
建表的角度上 1、合理安排表关系 2、尽量把固定长度的字段放在前面 3、尽量使用char 代替varchar 4、分表：水平分和垂直分
https://github.com/Arctanxy/DeepLearningDeployment/tree/master/SimplestNCNNExample
查询数据库是否存在，如果存在，就删除该数据库 Drop database if exists 数据库名;
表空间是InnoDB存储引擎逻辑结构的最高层， 如果用户启用了参数 innodb_file_per_table(在8.0版本中默认开启) ，则每张表都会有一个表空间（xxx.ibd），一个mysql实例可以对应多个表空间，用于存储记录、索引等数据。
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