如果某件事情需要依照多个对象完成后才能执行,那么我们可以使用Promise.all来管理,将这些状态全部执行完毕后才执行下一个!...p.then(()=>{ console.log("全部执行完毕...") }) Promise.all也是一个Promise对象,接收一个数组,是需需要依赖的promise
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 I’d like to make a condition and call a swal for each one (Sweetalert2)....如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
最近辰哥也是在弄excel文件的时候发现手动去整理有点繁琐枯燥，想着技术可以代替我去处理这部分繁琐的工作那何乐而不为呢~~~ 三种场景： 多个同字段的excel文件合并成一个excel 多个不同字段的...excel文件拼接成一个excel 一个excel的多个sheet合并成一个sheet 辰哥目前想到的仅是辰哥遇到的这三种情况（如果还有很多其他情况的，欢迎在下方留言，因为辰哥日常非经常涉及多种excel...处理的内容，所以想不到其他情况） 01 合并多个同字段的excel 这里辰哥先新建三个excel文件：11.xlsx；12.xlsx；13.xlsx；并往里填充数据，数据如下： 11.xlsx ?...02 拼接多个不同字段的excel 新建三个excel文件：21.xlsx；22.xlsx；23.xlsx；并往里填充数据 21.xlsx ? 22.xlsx ? 23.xlsx ?...04 小结 目前想到的仅是辰哥遇到的这三种情况（如果还有很多其他情况的，欢迎在下方留言，因为辰哥日常并非经常涉及多种excel处理的内容，所以想不到其他情况） 文中涉及的excel和完整代码请在后台回复
SceneRF:具有辐射场的自监督单目三维场景重建 0....在本文中，我们提出了SceneRF，一种自监督的单目场景重建方法，该方法使用神经辐射场(NeRF)从多个带有姿态的图像序列中学习。...为了改进几何预测，我们引入了新的几何约束和一种新的概率采样策略，有效地更新了辐射场。由于后者是基于单帧的，场景重建是通过融合多个合成的新深度视图来实现的。...在具有挑战性的驾驶场景上的结果表明，该方法甚至优于深度监督的基线。...由于球面投影比平面投影具有更小的畸变，因此可以将视场(120°)放大，在源图像视场之外实现颜色和深度的幻觉 3.3 场景重建 到这一步，SceneRF已经具备了深度合成能力，可以利用这种能力将场景重建框定为多个深度视图的组合
策略模式确实在处理不同策略需要不同参数的情况下会显得有些复杂。然而，这并不意味着策略模式不能在这种情况下使用。有几种可能的解决方案： 1....使用上下文来传递参数：你可以在上下文中存储需要的参数，并在需要的时候传递给策略对象。这通常需要在策略接口中添加一个接受上下文的方法。 2....使用参数对象：如果一个策略需要多个参数，你可以创建一个参数对象（或结构体）来包含所有的参数，并将其作为一个单一的参数传递给策略。 4....这样，你可以为每个策略提供不同的参数。 以上都是处理这个问题的可能方法，选择哪种方法取决于你的具体需求和应用场景。...注意，无论选择哪种方法，都需要确保你的设计保持了足够的灵活性和可扩展性，以便在未来可以方便地添加新的策略或修改现有的策略。
Seata 是一种开源的分布式事务解决方案，能够处理跨多个请求的事务，适用于各种容器、语言和数据访问类型。在微服务架构下，依赖多个服务的操作可能导致分布式事务的问题。...当需要进行跨多个请求的事务时，Seata 首先会启动一个全局事务（Global Transaction），然后为该交易中的每个请求生成一个本地会话（Local Session）。...下面是 Seata 处理多个请求的事务过程： 1、首先，客户端向 Seata 发起一个全局事务。...4、对于需要跨多个请求的操作，Seata 使用本地会话来协调跨越这些操作的事务管理器和本地资源管理器之间的通信。在处理分布式交易请求时，Seata 的 TC 将使用相同的逻辑来创建全局和本地上下文。...综上，Seata 通过跨多个请求的协调来支持分布式事务。它采用基于两阶段提交的分布式事务协议，并利用消息队列技术来实现自动重试和事务恢复。
Sparksql在处理一些具体的业务场景的时候，可以通过算子操作，或者RDD之间的转换来完成负责业务的数据处理，在日常做需求的时候，整理出来一下几个经典的业务场景的解决方案，供大家参考。...业务场景： 某C端APP，每天会记录登陆用户的登陆时间，然后需要统计用户在一段周期内的最长连续登陆的天数/或者没有登陆的天数。...不过这个场景没有验证过，但是在用户画像的需求中是通过这个逻辑来实现秒级别的查询的。...4、递归的方式来解析JSON串（树结构） 业务背景： 在处理IM需求的时候，需要对客服的评价进行打分，而客服的评价系统是分为多个层级，不同类型，当初设计这个层级关系的时候是按照树结构进行涉及的，最多能下层...某一个层级可以包含多个下属层级。 具体结构如下： ? 层级架构如下： ?
简介 场景文本识别的难点在于处理倾斜、弯曲或不规则布局的文本。尤其是三维透视文本和弯曲文字在自然场景中很常见，很难识别。当下的弯曲文字的识别一般是先进行文字区域检测，然后再进行文本图片矫正、识别。...它基于Spatial Transformer Networks(STN)[2]，以一个柔性薄板样条插值变换方法(Thin-Plate Spline)[1]作为核心，该方法负责处理各种不规则文本，预测出TPS...2)将识别解码器扩展为双向，以利用(leverage)两个方向之间的依赖关系。 3)探索了ASTER在端到端文本识别的表现，实验结果超出会议版本很多，并且具有更好的适应性。...实验结果证明:ASTER对于文本检测具有很好的指导意义，在端到端文本识别中的优势非常明显。 总结 ASTER的提出，无疑是OCR领域的一个重要进展。...它提出了显式图像矫正机制，可以在无额外标注的情况下显著地提升识别网络的识别效果。对空间透视、弯曲等不规则文本具有较好的识别效果。
在图像处理的具体实践中，Serverless架构展现了哪些优势无服务器（即 Serverless）是一种架构理念，其核心思想是将提供服务资源的基础设施抽象成各种服务，以 API 接口的方式供给用户按需调用...那么这一点就非常符合图像处理【对计算资源需求频繁波动且往往伴随着大量并行任务的应用场景】，在图像处理场景下，由于图像处理对计算资源的需求并不是恒定不变的，而是频繁波动的。...那么这种情况下如果是传统架构需要提起预估好服务器计算能力，同时还要满足波动峰值对计算资源的需求，那么这无疑就额外增加了企业成本，当对计算资源需求较少时，带来的计算资源闲置的浪费，也是显而易见的。...那么这时Serverless架构的弹性伸缩就刚好满足这样的需求，当对计算资源需求较高时，Serverless架构可以自动扩容，而当对计算资源需求较低时，Serverless架构可以自动缩容，这既可以应对图像处理场景下对计算资源需求的频繁波动...再这样的情况下，Serverless架构无疑是图像处理实践的最佳选择。
背景： 两个实体类：租房图片、售房图片 这两个表用于存储房源图片记录，一个房源对应多个图片，两个表的差别就在于一个业务关联字段。...租房图片中的RentID记录这个图片属于哪个租房信息； 售房图片中的SaleID记录这个图片属于哪个售房信息。 声明：这是二次开发，表结构不是我设计的。...由于XCode是充血模型，我们可以为这两个实体类做一个统一的基类来达到我的目的，但是这个统一的基类里面无法访问子类的字段，编码上很不方便。 这一次，我们用分部接口！...实际上也不应该修改原有的接口文件，因为原有的接口位于实体类的数据类文件中，那是随时会被新的代码生成覆盖。...image.png 如上，根据不同的类型，创建实体操作者eop。我这里的类型是硬编码，也可以根据业务情况采用别的方式得到类型。 实体操作者eop表现了事务管理、创建实体entity的操作。
Python 中的 map 函数接受一个函数和一系列参数，并生成可迭代的结果。 不过很多人并不知道，map 还可以处理具有多个参数的函数，如下图所示。...比起 map 带给程序员的理解负担，大多数 Python 程序员更喜欢列表推导来解决问题。...我更推荐你用 map 来解决问题，它内部做了很多优化，而且返回的是一个迭代器，执行效率要比列表推导式高[1]。
很多的时候我们在处理小程序功能的时候需要用户获取用户信息，但是为了信息安全，用户不授权导致授权失败场景；但是小程序第二次不在启动授权信息弹层，为了用户体验，可以用以下方式处理： function isEmptyObject...0 } function checkSettingStatu(cb) { //授权处理 var that = this; // 判断是否是第一次授权，非第一次授权且授权失败则进行提醒 wx.getSetting...authSetting)) { // console.log('首次授权'); } else { // console.log('不是第一次授权', authSetting); // 没有授权的提醒
IO 缺点 这种SQL语句查询的缺点是，越往后翻页，比如几千页之后，效率会越来越差，查询时间也会越来越长，尤其表数据量大的时候更是如此 适用场景 它的适用场景是表的结果集很小，比如一万行以下时，或查询条件非常复杂...，比如涉及到多个不同的查询判断，或是表关联时使用 2....和改写后的SQL查询出来的结果集是一样的，但是效率要高于改写前的SQL 使用前提 使用这个SQL有一个前提是，商品评论表的主键是customer_id ，且是有覆盖索引（也就是刚刚我们建立的联合索引）...（15行数据）的表的IO， 优点 比改写前的SQL在IO上要节省很多，这种改写方式的优点是在每次翻页的所消耗的资源和时间基本是相同的，不会越往后翻页，效率越差 应用场景： 当查询和排序字段（即where...子句和order by子句所涉及的字段），有对应的覆盖索引的情况下使用 并且查询的结果集很大的情况下也是适用于这种情况的 二.
、密码、token 和证书等）的处理，Kubernetes 自己提供了 secret 这种方式，但是其是一种编码方式，而非加密方式，如果需要用版本控制系统（比如 git）来对所有的文件、内容等进行版本控制时...，这种用编码来处理敏感信息的方式就显得很不安全了（即使是采用私有库），这一点在实现 GitOps 时，是一个痛点。...Kamus Kamus 是一款开源的采用零信任的 secret 加解密方式为 Kubernetes 应用程序安全处理 secrets 的工具。...写在最后 其实，安全处理 Kubernetes secret 的方式不仅仅上面的三种形式，还可以利用诸如 vault 等来管理应用程序部署中的敏感信息。...但是不同的工具、不同的方式，其背后的思想和思路都差不太多。
等）就能够响应（如ToolBar、TabLayout）控件被标记的滚动事件。...TabLayout TabLayout-Android M新控件 说到TabLayout，就是实现多个Tab之间的切换，不过Google在Design library新推出的TabLayout既实现了固定的选项卡...它还有一个重要作用就是结合ViewPager来实现多个Tab之间的切换。 来看看TabLayout的三种实现方式： 固定的Tab，根据TabLayout的宽度适配 ?...固定的Tab，在TabLayout中居中显示 ? 可滑动的Tab ?...布局下包裹一个可以滑动的布局，比如 RecyclerView，NestedScrollView(经过测试，ListView，ScrollView不支持)具有滑动效果的组件。
KMM.m function [laKMM, laMM, BiGraph, A, OBJ, Ah, laKMMh] = KMM_mmconv(X, c, m,...
本篇是第三篇，主要用来讲解作为服务器的机器是如何管理多个socket的客户端连接的，毕竟recv只能监视单个socket。...一、背景介绍 在此之前，我们先来看下"操作系统是如何区分网络收到的数据是属于那一个socket的？"...答案：socket与端口号是一一对应的，操作系统会维护端口号到socket的索引结构，以快速读取，所以操作系统可以很方便的找到收到的网络数据属于那一个socket。...是否有数据 // fds[i]的数据处理 } } 1.调用select之后，操作系统把进程A分别加入这三个socket的等待队列中。...下图展示了sock2接收到了数据的处理流程。 ? 3.所谓唤起进程，就是将进程从所有的等待队列中移除，加入到工作队列里面。 ? 当进程A被唤醒后，它知道至少有一个socket接收了数据。
在开发中很多时候会有这样的场景，同一个界面有多个请求，而且要在这几个请求都成功返回的时候再去进行下一操作，对于这种场景，如何来设计请求操作呢？今天我们就来讨论一下有哪几种方案。...另一种是多个请求顺序执行，比如必须先请求个人信息，然后根据个人信息请求相关内容。这些要求对于普通的操作是可以做到并发控制和依赖操作的，但是对于网络请求这种需要时间的请求来说，效果往往与预期的不一样。...、多个请求在时间上没有复用，即无并发性。...而且 dispatch_group 可以用来阻塞一个线程，直到 dispatch_group 关联的所有的任务完成执行。有时候必须等待任务完成的结果，然后才能继续后面的处理。...并且在某个操作依赖于其他几个任务的完成时，采用 dispatch_group or dispatch_semaphore 来实现同步等处理。
图片假设我们有一个大规模的电子商务数据集，包含了每天数以亿计的用户交易记录。我们想要使用ClickHouse来处理这个数据集，并计算出每个用户在每个月的销售额和购买次数。...假设我们的表结构如下：CREATE TABLE transactions ( transaction_id UInt64, user_id UInt64, transaction_date...为了处理大规模数据集，我们可以使用多个节点并行加载数据。...FILE 'transactions.csv'现在，我们已经有了一个包含所有交易记录的表。...接下来，我们需要计算每个用户在每个月的销售额和购买次数。我们可以使用ClickHouse的GROUP BY和聚合函数来完成这个任务。
即便如此，AI在这些领域的尝试有些还在初级阶段。如何在具体业务场景中提供匹配的能力，利用AI把问题简单化，释放生产力，依然非常具有挑战性。 ? ?...腾讯云现在能够提供多个场景中的印刷体OCR服务。在通用型的OCR场景中，除了证件，还能够识别驾照、车牌、银行卡、名片等等。另外，OCR服务要求准确，以及完备，即能够识别中英文和字符。...以快递运单识别为例，快递手写运单必须入库才能进行投递，人工识别录入的效率很低，在运用腾讯云的OCR系统之后，每日处理量可达到一千万单，相当于三千多个人三班倒的工作效率。...其中架构前端是钼靶影像的前处理层；中间层是AI学习模型；最后是通过医生反馈对前两部分进行的动态更新。 ? 在中间层AI学习模型上，腾讯云单独设计的方案有四个突出优点。...，采用共享计算和模型压缩的效果，让一幅病理片可以达到0.5秒级的处理速度，基本上接近于实时。
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