java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger; /** * @Auther: ZhangShenao * @Date: 2019/2/27 18:38 * @Description:缓存实现,可自动移除过期的缓存项
给大家分享一个基于AFN封装的网络请求 git: https://github.com/zhouxihi/NVNetworking #带缓存机制的网络请求 各类请求有分带缓存 , 不带缓存, 可自定义,...[_nvNetworking cancelTaskWithApi:@"open/ads"]; ##带任务返回的请求Get/Post NVNetworking *manager = [NVNetworking...任务返回的 get请求 /** /** 带任务返回 进度回调 缓存策略的 get请求 @param api api @param parameters object参数 @param cachePolicy...自定义get请求 /** 带进度回调的 自定义 带缓存策略的 get请求 @param api api @param parameters object参数 @param requestSerializer...缓存策略的 自定义get请求 /** 带任务返回 进度回调 缓存策略的 自定义 get请求 @param api api @param parameters object参数 @param
双速率三色标记器：跟单速率三色标记器类似，不同的地方是双桶出令牌的速率不一致。 这三种类型对应着不同的应用场景，业务根据自身特色挑选合适的标记器。...二，基于公平标记器的令牌桶算法 令牌桶算法比较简单，下面直接贴出基于公平标记器的令牌桶算法代码 Talk is cheap, show me the code!...以redis为例： 1，令牌桶：保存为reids中的一个key。 2，最后变更时间：保存为reids中的一个key。 3，操作redis的时候要注意加分布式锁。...四，基于共享内存实现令牌桶算法 有一种业务场景，服务是多进程单线程模式的，这时选择基于共享内存实现令牌桶算法就比较合适了。 1，基于mmap创建共享内存。...2，基于共享内存实现一个hash table。(hash_table是为了能实现多个令牌桶，对不同类型的流量进行限流：例如针对不同ip进行限流)。
： Spring Security 4 安全视图片段 使用标签（Spring Security 标签） 下一篇： Spring Security 4 Hibernate整合 注解和xml例子（带源码...） 本教程将向你展示Spring Security 中基于 角色的登录。...也就是说，根据其角色登录以后重定向到不同的url。 一般来说，我们需要自定义一个Success-Handler 来根据用户角色处理登录用户的重定向到对应的url。...url 其余部分和以前的文章是一样的。...退出后登录 USER权限的用户 然后访问 admin 页面，将看到 权限拒绝页面 退出后登录 ADMIN 角色的账户 本文结束，下一篇文章我们精介绍基于Hibernate注解的数据库的Spring
老文新发，本人亲笔，错过相关技术的朋友继续重温了！ 阅读差不多一首歌时间，依旧来首歌曲迎接新的一天！GO! ?...为了加入顶部的加载进度条，复写WebChromeClient中onProgressChanged，在这里更改我们加入的ProgressBar的进度，你也可以设置网页标题，甚至可以全屏！...，这里就不再重复的介绍！...var2, CallBackFunction var3); 好了 关键的东西已经介绍完，如果对jsBridge可以看看去年我写的一篇对他的介绍：Android JsBridge实战 打造专属你的Hybrid...通过上面的案列，发现封装后简单的几步就可以实现cookie同步，head设置，网页进度显示，指定错误页面，js和java的互相通信，你学会了吗？
instanceof React.Component为什么 JSX 中的组件名要以大写字母开头因为 React 要知道当前渲染的是组件还是 HTML 元素当调用setState时，React render...setState只在合成事件和钩⼦函数中是“异步”的，在原⽣事件和setTimeout中都是同步的；setState的“异步”并不是说内部由异步代码实现，其实本身执⾏的过程和代码都是同步的，只是合成事件和钩...⼦函数的调⽤顺序在更新之前，导致在合成事件和钩⼦函数中没法⽴⻢拿到更新后的值，形成了所谓的“异步”，当然可以通过第⼆个参数setState(partialState, callback)中的callback...拿到更新后的结果；setState的批量更新优化也是建⽴在“异步”（合成事件、钩⼦函数）之上的，在原⽣事件和setTimeout中不会批量更新，在“异步”中如果对同⼀个值进⾏多次 setState，setState...的批量更新策略会对其进⾏覆盖，取最后⼀次的执⾏，如果是同时setState多个不同的值，在更新时会对其进⾏合并批量更新。
背景 最近在做项目的时候，向前端传输带图片的md文件，然后编辑完成想试着发送的时候发现Pycharm忽然卡死了，打开也是闪退。...打开File- Settings- Plugins- installed 把我们的Markdowm Support前面的勾取消掉。 ?...在我们的Plugins还有个比较好的MD插件，就是那个Markdowm Navigator这个插件，我们可以把它安装再重启，这样就可以看到我们的图片了。 ?...补充知识：解决pycharm中md文件中文乱码的问题 在file–setting–file encoding 中修改下面三个地方的编码即可 ?...以上这篇基于打开pycharm有带图片md文件卡死问题的解决就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
PageHelper.startPage：传入两个参数，第一个是从第几页开始显示，第二个参数是每页显示的条数。...之后我们利用Model，将page装进pageInfo中，传给视图页面views文件夹下的list.jsp。...取得员工信息时，首先取得里面的员工集合pageInfo.list，并取别名为emp，再取相应的属性。取分页信息时，直接使用pageInfo对象即可。 （4）使用分页时，参考bootstrap模板。...需要注意的有： {pageInfo.hasPreviousPage}判断是否有前一页，如果有，则显示首页以及上一页标识： 使用上一页标识时 ，当点击它，发送请求{APP_PATH}/emps?...至此，基于bootstrap+分页的信息显示就完成了。下一节返回视图改为通过json来进行数据传输。
这项研究通过使用强化学习训练过程中产生的接触信息来预测物体可操作性信息，更好地实现机器人操纵任务，并对各种算法以及环境具有即插即用的能力。...如何让机器人学会操纵不同形状的物体并且学会稳定有效的交互策略成为了当前的研究热点。近年来，强化学习（RL）为这一问题提供了解决方案。...其中 1）操作模块（Manipulation Module）生成交互轨迹，2）视觉可操作性模块（Visual Affordance Module）用来学习生成基于实时点云的可操作性信息（Affordance...如图4所示，我们设计了三种类型的操纵任务：单阶段、多阶段和多智能体。在所有的任务中，都要求一个或两个机械臂来完成对不同物体的特定操纵任务。...最终，我们进行了一些消融实验，实验结果表明我们的方法在成功率上远远超过了基线算法，包括基于 Visual Affordance 的方法和 RL 方法。
setState只在合成事件和钩⼦函数中是“异步”的，在原⽣事件和setTimeout中都是同步的； setState的“异步”并不是说内部由异步代码实现，其实本身执⾏的过程和代码都是同步的，只是合成事件和钩...⼦函数的调⽤顺序在更新之前，导致在合成事件和钩⼦函数中没法⽴⻢拿到更新后的值，形成了所谓的“异步”，当然可以通过第⼆个参数setState(partialState, callback)中的callback...拿到更新后的结果； setState的批量更新优化也是建⽴在“异步”（合成事件、钩⼦函数）之上的，在原⽣事件和setTimeout中不会批量更新，在“异步”中如果对同⼀个值进⾏多次 setState，setState...的批量更新策略会对其进⾏覆盖，取最后⼀次的执⾏，如果是同时setState多个不同的值，在更新时会对其进⾏合并批量更新。...，调试会⽐较困难，同时结果也难以预测；⽽redux提供能够进⾏时间回溯的开发⼯具，同时其纯函数以及更少的抽象，让调试变得更加的容易 场景辨析： 基于以上区别，我们可以简单得分析⼀下两者的不同使⽤场景。
时间太长，怕大家忘了我，今天我来了，今天由“82年的程序媛”本媛给大侠带来基于FIR滤波器的带限白噪声的设计，后续本媛还会继续更新产品项目开发心得，学习心得等，欢迎大家持续关注，话不多说，上货。 ?...一、 高斯白噪声 高斯噪声：是一种随机噪声，其时域内的信号幅度的统计规律服从高斯分布。 白噪声：信号的功率谱在整个频域内为常数的噪声。 带限白噪声：带宽限制在一定范围内的高斯白噪声。...首先通过matlab中wgn函数生成高斯白噪声，并将生成的噪声数据存入到rom中，然后通过LFSR产生m序列伪随机码作为rom地址对噪声数据进行读取增加其随机性，最后将输出的随机噪声通过FIR滤波器得到带限白噪声...四、 FIR滤波器系数重载 该部分滤波器的设计选择Use Reloadable Coefficients模式，接收系统发送的滤波器系数，产生可变带宽的带限噪声信号。 ?...然后对输出数据的位宽和类型进行调整得到结果。 ? 最后得到的带宽为10M的带限白噪声： ? ?
FPGA项目开发：基于FIR滤波器的带限白噪声的设计 大侠好，最近本媛比较忙，没有时间更新。...时间太长，怕大家忘了我，今天我来了，今天由“82年的程序媛”本媛给大侠带来基于FIR滤波器的带限白噪声的设计，后续本媛还会继续更新产品项目开发心得，学习心得等，欢迎大家持续关注，话不多说，上货。...一、 高斯白噪声 高斯噪声：是一种随机噪声，其时域内的信号幅度的统计规律服从高斯分布。 白噪声：信号的功率谱在整个频域内为常数的噪声。 带限白噪声：带宽限制在一定范围内的高斯白噪声。...四、 FIR滤波器系数重载 该部分滤波器的设计选择Use Reloadable Coefficients模式，接收系统发送的滤波器系数，产生可变带宽的带限噪声信号。...最后得到的带宽为10M的带限白噪声： 今天本媛就说到这里，后续继续和大侠一起分享，欢迎关注貌美如花的“82年的程序媛”本媛，江湖偌大，继续闯荡，加油！
作者 | 万博尧 编辑 | 乔剑博、李仲深 医学视觉问题回答（VQA）旨在正确的回答与给定医学图像相关的临床问题。然而，由于医疗数据的人工注释费用昂贵，缺乏海量带标签的数据限制了医学VQA的发展。...为了解决答案缺失的问题，作者首先开发了带缺失标签的学习（LML）策略，它大致上排除了缺失的答案。...为了缓解无意义的答案问题，作者设计了带条件混合标签的学习（LCL）策略，该策略进一步利用语言类型的先决条件，迫使新混合的样本对拥有属于同一类别的合理答案。...2.2基于条件混合标签的学习 在LML策略中，标签Y'中存在噪声成分，可能会对深度神经网络的性能产生负面影响。...基于将(v, q, a)元组与问题q混合在同一个mathbb{q}_c中，混合类别的答案可能是有意义的，作者将有意义的答案的标签定义为Y" 。
本次分享的轮播图异于常规之处在于：带有视觉误差。 源码下载地址:。。。本文的重点是想办法下载jquery插件库里面的收费资源（不付钱）。 本例就已该demo为例。...在右侧源码区域搜索函数，得到以下一段代码 即使后台对数据进行了处理，那先看一下不需要收费的资源返回的data数据 得到 data = 'download/myscroll1796201712192341....zip' 所以下载的全路径就是：http://www.jq22.com/ + 'download' + 资源名 + 一串四位数字 + 年月日时分 + '.zip'。...现在想办法获取资源的信息，从列表页出发。...解释到这里以后就告一段落了，为了维护正版，都知道程序猿的不容易，挣这么个辛苦钱。当然也为了自身的安全考虑。
作为一个工作了好几年的前端搬砖狗，搭建一个属于自己的博客是很有必要的，一来可以总结自己的开发学习经验，二来可以分享和记录下自己的学习轨迹，可谓好处多多，那么今天我就给大家介绍一种搭建博客的新方式。...后来还尝试过使用hexo框架搭建的博客，挂载到github.io上，这种方式不用自己租赁服务器，而且可以部署在Github上，但是缺点也是有的，比如自定义能力比较差，只能基于hexo提供的一些模版来打造自己的博客...，还有就是博客的评论功能不是很完善，虽然也可以基于一些第三方的插件实现，比如“多说”，但是稳定性不是很强，使用起来比较麻烦，最后也放弃了。...Github issues支持Markdown语法，支持给issues加标签 现在大部分人写博客都是基于Markdown语法来书写的，Github issues内置对Markdown语法的支持，同时，针对每条...认识Github App 什么是Github App 前面我们说到了，基于Github提供的API，我们可以干很多事情，但是很多接口直接去调用是没法调用成功的，必须要提供认证信息才能调用成功。
所以使用 Umi 脚手架新建的工程，目录结构非常清晰明了的。...// mock 文件所在目录，基于 express ├── config/ ├── config.js // umi 配置，同 .umirc.js，二选一 └─...这个库： npm i react-syntax-highlighter 因为我们的博客是基于 Github 的 markdown 来书写的，因此和 react-markdown 自带的markdown...我采用的是第二种方式来部署我的应用。下面介绍下具体的过程。...提供免费的域名: 提供免费的 xxx.github.io 的域名, 免费部署你的静态网站，并且可以根据自己的需要配置自己的域名。
摘要 预测未来股票的价值一直是大家都很关注的话题，尽管它是非常困难。这种困难来自于股票的非平稳行为，没有任何明确的形式。因此，最好的方式是通过分析股票数据。...为了处理大数据集，目前的默认的方法是使用移动平均线。然而，利用小波变换代替移动平均法对股票信号进行去噪，可以使金融数据平滑，更准确地分解。...这种新的转化、去噪和更稳定的股票数据可以通过非参数统计方法跟踪，如SVR和基于递归神经网络（RNN）的长短时记忆（LSTM）网络来预测未来的股票价格。通过这些方法，人们可以得到更准确的股票预测。
根据离散傅氏变换的性质，可以得到滤波系统的差分方程： 从上文Matlab的仿真过程可得到滤波器的级数N和滤波器系数h(n)。从上述可知数字滤波器实现时，主要是进行乘和加运算以及数据存取操作。...，新的数据没有固定位置，但可以方便地完成滤波器窗口的自动更新。...考虑到本方案中使用的是汇编语言编程，还有N的阶数较大，为提高速率，因此在选择FIR滤波器的方式时选择循环缓冲区实现z-1的方式。...对于N级的FIR滤波器，在数据存储器中开辟一个称之为滑窗的N个单元的缓冲区，滑窗中存放最新的N个输入样本。每次输入新的样本时，一新样本改滑窗中的最老数据，而滑窗中的其他数据不需要移动。...不断地重复上述过程，在DAC7625的输出端就得到滤波后的模拟信号。 为了精确地控制ADS7864的采样率，使用TMS320C5402内部的定时器控制采样时间间隔T。
笔画中“提（㇀）”算“横”；“竖左钩（亅）”算“竖”，“捺（㇏）”算“点”；除了“竖左钩”，所有能一笔写成的带钩、带弯、带折的笔画都算“折”。...如： 式 SMJZ = S（首音）+M（弋）+J（ㄒ）+Z（一） 2、多级结构字的拆分取大优先，最大构件整体取码。...如： 幕 MBGX = M（首音）+B（莫）+G（冂）+X（丨） 3、有明显界线的字视为合体字，并以该界线拆分。...如： 丽 LZGG = L（首音）+Z（一）+G（冂）+G（冂） 4、夹有“冖”的字以此为分界线，且“冖”不编码。...如： 修 XFTE = X（首音）+F（亻）+T（夂）+E（彡） 6、合体字取完第二半的笔画，不能再取第一半的笔画。 如： 困 KGX = K（首音）+G（冂）+X（木）
导读：本文是计算机视觉领域顶级会议 ICCV入选论文《基于点云的类级别刚体与带关节物体位姿追踪（CAPTRA: CAtegory-level Pose Tracking for Rigid and Articulated...3 结果展示 我们的方法在类级别刚性物体位姿估计数据集 NOCS-REAL275 [1]、基于 SAPIEN [3] 的类级别带关节物体位姿估计数据集、BMVC [4] 上均超过了已有方法，以下展示部分定性结果...NOCS-REAL275上的类级别刚性物体位姿追踪 带关节物体位姿追踪 由于没有现成的类级别带关节物体位姿追踪数据集，我们基于 SAPIEN [3] 生成了一个合成数据集，并在其上对比我们的方法与类级别带关节物体位姿估计算法...在 BMVC [4] 数据集的笔记本电脑序列、我们采集的剪刀序列、机械臂操纵抽屉序列上，我们仅在合成数据上训练的模型均能成功泛化，达到对物体的准确追踪。 图5....机械臂操纵抽屉序列 4 结语 本文提出了一个端到端可微的位姿追踪框架，能同时处理类级别刚性物体与带关节物体九自由度位姿追踪问题，在多个数据集上达到了 SOTA 效果。
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