slots.name 2、通过 useSlots 判断...slotTest>123 import { useSlots } from "vue"; //判断...是否有传值 const slotDefault = !!...useSlots().default; //判断是否有传值 const slotTest = !!useSlots().test;
废话不多说，直接上代码，其中有注释，代码如下： # encoding: utf-8 """ 运行之后会出一个窗口，按钮点击会改变复选菜单的被选中状态，复选菜单是否被选中看前面是否有√。...= 0: var.set(1) else: var.set(0) def print_check_button_state(): """打印复选菜单是否被选中""" print("check...format(var.get())) # 主窗口 root = Tk() root.wm_minsize(200, 100) # 菜单栏 menu = Menu(root) # 一级菜单，就是记事本中的...，menu右键菜单的制作。...以上这篇Tkinter中复选菜单是否被选中的判断与设置方式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。
简介 数组是我们编程中经常使用的的数据结构之一。在处理数组时，我们经常需要在数组中查找特定的值，JavaScript 包含一些内置方法来检查数组是否有特定的值或对象。...今天，我们来一起看看如何检查数组是否包含特定值或元素。...some() 方法 在搜索对象时，include()检查提供的对象引用是否与数组中的对象引用匹配。...总结 在本文中，我们介绍了在JavaScript中检查数组是否包含指定值的几种方法。 我们已经介绍了include()函数，它会在值存在时返回一个布尔值。...函数的作用是:如果值存在，则返回该值的索引;如果不存在，则返回-1。 最后，对于对象，some()函数可帮助我们根据对象的内容搜索对象的存在。 我是小智，我要去刷碗了，我们下期再见！
若此时随便输入一个 url，你如何快速判断该 url 是否在这个黑名单中？并且需在给定内存空间（比如：500M）内快速判断出。...它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都比一般的算法要好的多，缺点是有一定的误识别率和删除困难。...判断逻辑： 如果byte数组上的第二位是1，那么这个URL（X）可能存在。为什么是可能？因为有可能其它URL因哈希碰撞哈希出来的也是2，这就是误判。...但是如果这个byte数组上的第二位是0，那么这个URL（X）就一定不存在集合中。...使用: 最后通过：put和 mightContain方法，添加元素和判断元素是否存在。 算法特点 1、因使用哈希判断，时间效率很高。空间效率也是其一大优势。2、有误判的可能，需针对具体场景使用。
关于Network_Assessment Network_Assessment是一款功能强大的网络可疑活动监控工具，该工具在Wireshark或TCPdump的加持下，可以帮助广大研究人员根据记录下的网络流量数据...，来检测和判断正在监控的目标网络中是否存在恶意活动。...)：返回一个包含了所有数据源和目标IP地址的数据集合； 3、detect_*函数：用于检测指定攻击或可疑行为； 4、main()函数：执行工具脚本的主要操作。...广大研究人员可以使用下列命令将该项目源码克隆至本地： git clone https://github.com/alperenugurlu/Network_Assessment.git （向右滑动，查看更多） 然后切换到项目目录中，...并使用pip3命令和项目提供的requirements.txt文件安装该工具所需的其他依赖组件： cd Network_Assessment/ pip3 install -r requirements.txt
array.indexOf 判断数组中是否存在某个值，如果存在返回数组元素的下标，否则返回-1 let arr = ['something', 'anything', 'nothing',...anything']; let index = arr.indexOf('nothing'); # 结果：2 array.includes(searchElement[, fromIndex]) 判断一个数组是否包含一个指定的值...numbers.includes(8); # 结果： true result = numbers.includes(118); # 结果： false array.find(callback[, thisArg]) 返回数组中满足条件的第一个元素的值...== 3; }); # 结果： Object { id: 3, name: "nothing" } array.findIndex(callback[, thisArg]) 返回数组中满足条件的第一个元素的索引...方法，该方法返回元素在数组中的下标，如果不存在与数组中，那么返回－１; 参数：searchElement 需要查找的元素值。
https://blog.csdn.net/10km/article/details/51113805 如何判断类中有指定的成员函数，网上可以找到不少的文章，比如下面这两篇就写得很详细了...《C++11之美》 《C++模板，判断是否存在成员函数，实现差异化操作 》 我现在关心的是如何判断一个类中有成员变量？...看了上面关于判断成员函数的文章，理解其原理后，判断是否成员变量，也是差不多的道理，实现起来非常简单： /* 模板函数，检查T是否有名为's'的成员 * value 为bool型检查结果 * type...std::is_void::value}; }; 上面这个模板是用来检查类中是否有名为s的成员， 以opencl中的cl_int2向量类型举例，下面是cl_int2的定义： /* ---...，用宏来改进上面的代码就显得很必要 /* 宏函数定义的模板函数，检查T是否有名为's'的成员 * value 为bool型检查结果 * type为s成员的类型(value为true是有效) */
选自MachineLearningMastery 作者：Jason Brownlee 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、路雪 判断长短期记忆模型在序列预测问题上是否表现良好可能是一件困难的事...在本教程中，你将发现如何诊断 LSTM 模型在序列预测问题上的拟合度。完成教程之后，你将了解： 如何收集 LSTM 模型的训练历史并为其画图。 如何判别一个欠拟合、较好拟合和过拟合的模型。...如何通过平均多次模型运行来开发更鲁棒的诊断方法。 让我们开始吧。 教程概览 本教程可分为以下 6 个部分，分别是： 1. Keras 中的训练历史 2. 诊断图 3. 欠拟合实例 4....（Overfitting on Wikipedia，https://en.wikipedia.org/wiki/Overfitting） 总结 在本教程中，你学习到如何在序列预测问题上诊断 LSTM 模型是否拟合...具体而言，你学到了： 如何收集 LSTM 模型的训练历史并为其画图。 如何判别一个欠拟合、良好拟合和过拟合的模型。 如何通过平均多次模型运行来开发更鲁棒的诊断方法。 ?
Bloom Filter初识 在东方大地，它的名字叫：布隆过滤器。该过滤器在一些分布式数据库中被广泛使用，比如我们熟悉的hbase等。它在这些数据库中扮演的角色就是判断一个值是否存在。...然后每插入一个值，就会把该值的几个hash后的映射值改为1。如上图所示。 ? 那如何去添加一个值进去呢？然后又如何判断该值是否存在呢？...比如我要判断x是否存在，那么我就通过生成的三个hash函数来分别hash到数组的三个位置去，然后获取这个三个位置的值是否都为1，如果是，就认为x是存在（极有可能）的。...上面的代码中我们设置了误报率以及预估数据量，然后生成了Bloom Filter实例，然后插入一个“importsource”字符串，然后判断是否存在，最后返回结果是存在。...爬取数据时，需要检测某个url是否已被爬取过。 3、字典纠错。检测单词是否拼写正确。 4、磁盘文件检测。检测要访问的数据是否在磁盘或数据库中。 5、CDN缓存。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...有两点要注意： 当数组中的元素在测试条件时返回 true 时, findIndex() 返回符合条件的元素的索引位置，之后的值不会再调用执行函数。...例子2就是一个很好的说明，即使后面的666和66大于50，但是它只找到99，就不会执行后面的循环了。...arr2.findIndex(item => { return item > 50; }); console.log(flag2) // 3 find方法：找出元素中符合条件的元素...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。
问题 问题描述：一个网站有 20 亿 url 存在一个黑名单中，这个黑名单要怎么存？若此时随便输入一个 url，你如何快速判断该 url 是否在这个黑名单中？...这里就引出本文要介绍的“布隆过滤器”。 何为布隆过滤器 布隆过滤器（Bloom Filter）是1970年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。...最后通过：put和 mightContain方法，添加元素和判断元素是否存在。 算法特点 1、因使用哈希判断，时间效率很高。空间效率也是其一大优势。 2、有误判的可能，需针对具体场景使用。...使用场景 布隆过滤器的巨大用处就是，能够迅速判断一个元素是否在一个集合中。...它的常用使用场景如下: 1、黑名单 : 反垃圾邮件，从数十亿个垃圾邮件列表中判断某邮箱是否垃圾邮箱（同理，垃圾短信） 2、URL去重 : 网页爬虫对URL的去重，避免爬取相同的URL地址 3、单词拼写检查
进程与线程？（Process vs. Thread？） 面试官（正襟危坐中）：给我说说“线程”与“进程”吧。 ? 我（总是不太聪明的样子）：“限乘？”、“进什么城（程）？”...面试官：“操作系统中的进程与线程，你回去了解一下。门在左边，记得关门。” ?...不过如何处理好同步与互斥是编写多线程程序的难点。 线程的调度与切换比进程快很多，同时创建一个线程的开销也比进程要小很多。...如何通信（沟通）的内容 通信是人的基本需求，进程与进程之间是相互独立的，也有通信需求。...如果你能看到这，能否给我点个关注，点个赞让我也收到鼓励。如果觉得我写的内容有误，也欢迎评论指出。 注意，要敲黑板啦。 ? th (2).jpeg 进程是什么？它指的是一个运动中的程序。
描述 我决定在从 recon 开始后看一下 Github，然后我发现没什么有趣的，我进入下一个阶段，从创建帐户开始，在创建帐户后在 Github 中创建帐户非常简单，你应该被要求验证你的 e - 带有...6 位代码的邮件发送到您的电子邮件，我去了我的电子邮件，发现如果您无法手动输入代码，则与代码一起发送的链接，该链接包含相同的 6 位代码发送而不是令牌或类似的东西有点有趣，如果您尝试使用手动表单输入代码...，则存在严格的速率限制，因此无法通过它强制代码，我试图强制代码使用链接和宾果！...没有速率限制，我能够成功地暴力破解代码，我发送了大约 130000（130000 个请求）直到我得到有效的。 重现步骤： 使用受害者电子邮件创建一个帐户。...影响 由于许多网站都将 Github 作为 SSO 提供商处理，如果有人在 Github 上没有帐户，攻击者可以通过使用用户的电子邮件在 Github 上创建帐户来接管这些网站中的用户帐户，然后接管用户在这些网站中的帐户
赋值 R 中的赋值与一般程序语言存在区别：使用 -< 而非 = 进行赋值。...x %in% y 表示x 是否在y 中，返回x 匹配y 后结果的布尔值。...两个向量操作 向量比较 identical 判断数据是否完全一致，包括类型与结构，只有完全相同才会返回TRUE（一模一样的东西）。...match 实例 x 中的列名与y中的列名一致但顺序不同，如果我们想要按照x 列的顺序来排列行，则可以分别将二者存于向量，并使用match 函数来修改y 向量。...# R会尽可能转换为相同类型数据，见2-2 回答。 # 2.如何将两个向量合到一起，组成一个长向量？
RStudio是一款流行的R语言IDE(开发者集成环境)，在安装Rstudio之前一定要先安装R软件，本文简单的介绍如何使用Rstudio进行项目管理。...1.2 设置路径 点击 Browse 设置项目路径，然后填写工作路径，可以选择是否打开一个新的session ?...一些常用参数选项： header：逻辑值，表示文件的第一行是否包含变量的标题； sep：表示在同一行内，用于分割变量值的分隔符； row.names：字符串类型的向量，用于指定行的名称。...na.strings：用于表示缺失值的字符串向量，在读取数据时，当变量值匹配这些字符串中的任意一个时，把变量的值转换为NA。...quote：用于对有特殊字符的字符串划定界限的符号，默认值是双引号或单引号。 stringAsFactors：逻辑值，默认值是TRUE，用于指定是否把字符向量转换为因子。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...r还可以由(Xi,Yi)样本点的标准分数均值估计得到与上式等价的表达式： 其中 为Xi样本的标准分数、样本均值和样本标准差，n为样本数量。...当r>0时，表明两个变量正相关，即一个变量值越大则另一个变量值也会越大； 当r<0时，表明两个变量负相关，即一个变量值越大则另一个变量值反而会越小； 当r=0时，表明两个变量不是线性相关的（注意只是非线性相关...pearson是用来反应俩变量之间相似程度的统计量，在机器学习中可以用来计算特征与类别间的相似度，即可判断所提取到的特征和类别是正相关、负相关还是没有相关程度。...range(m-1): # 获取每个特征的向量，并计算Pearson系数，存入到列表中 for k in range(n): x[k] = dataSet
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 \r与\n到底有何区别，编码的时候又应该如何使用，我们下面来了解一下。...区别： \r：全称：carriage return (carriage是“字车”的意思，打印机上的一个部件) 简称：return 缩写：r ASCII码：13 作用：把光标移动到当前行的最左边 \n：...\r没什么意义 Windows、DOS：\r\n表示回车+换行，顺序不能变 Mac：\r表示回车+换行 历史： 机械的英文打字机：在打字机上，有一个部件叫“字车”(carriage)，每输入一个单词，“...这两个动作合起来叫做“回车”，相当于现在键盘中的“Enter”键。 电传打字机：(Teletype Model 33，Linux/Unix下的tty概念也来自于此)每秒钟可以打10个字符。...编程语言中如何使用： 因为Unix中是用“\n”表示一行的结束，所以在C语言(以及其他C语言的继承者，比如C++, Java)中可以直接使用“\n”，在不同的操作系统中会被自动转换成相应的字符(比如在Windows
一、简介 随着网络的发展，多模态数据（文本、图片、语单、视频等）越来越多，如何从大数据中挖掘出知识显得越来越重要。...网络存储的数据种类繁多，有文本、图片、语音、视频等，如何将这些信息关联起来，更好地理解数据并从中挖掘知识非常关键。其中，图片与文本的匹配模型，研究得越来越多[1-4]。...图1【图文匹配模型对于多模态领域的重要作用】 图文匹配模型主要研究的是如何衡量图片与文本在语义层面上的相似度。...其实原理上非常简单，bert本来设计目标是判断两个句子是否是前后句子，ImageBERT只是将第一个句子替换为图像，bert其它地方保持不变，就可以判断图像与第二个句子是否匹配。 ...其余的网络结构与ImageBERT一致，也是将图片各像素特征和文本各单词特征，接入Transformers层，进行两分类来判断图片与文本是否匹配。 ?
在日常数据分析的过程中，我们经常需要在一个字符串或者字符串向量中查找是否包含我们要找的东西，或者向量中那几个元素包含我们要查找的内容。...其实grep这个函数也并非是R所特有的，在linux中模式匹配也用grep这个函数，前面我就给大家简单介绍过☞Linux xargs grep zgrep命令。...#创建一个字符串向量 x <- c("d", "a", "c", "abba") #查找包含a的元素所在的位置 grep("a", x) #判断每个元素是否包含a，返回的是逻辑向量 grepl(..."a", x) #同时匹配多个内容，查找包含a或者c的元素所在的位置 grep("a|c", x) #同时匹配多个内容，判断每个元素是否包含a或者c，返回的是逻辑向量 grepl("a|c",...☞讨论学习R的grepl函数 参考资料： ☞Linux xargs grep zgrep命令 ☞讨论学习R的grepl函数
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