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C++项目：在线五子棋对战网页版--房间管理模块

其实这两个方法是结合起来使用的，也就是说，在判断输赢的方法中，是需要调用判断是否五星连珠的方法的。...; uint64_t loser_id = winner_id == _white_id ?...，在函数内部，区分请求类型，根据不同的请求调用不同的处理函数，得到响应进行广播流程：首先判断一下房间是否匹配 ①根据Json传来的请求类型，判断是需要处理什么样的动作 ②如果是下棋动作，那么将Json...uint64_t loser_id = winner_id == _white_id ?...; } 2.创建房间房间房间的前提是，在匹配对战中的两个玩家依然在线，因此，在创建前，需要判断一下，双方是否都在线。

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图文并茂带你解读 Kube-scheduler

假设我们有一家“社交餐厅”，里面有几张桌子，每张桌子周围有几个座位，有很多顾客和酒店服务员。“社交餐厅”意味着不同的顾客群可以坐在同一张桌子旁，如果有足够的座位并且满足所有条件。...让我们说另一个 *Customer-Group 进入餐厅。他们更喜欢放在任何“海景”的桌子上，但这不是必需的。...5、 Taint and Tolerations -污点和容忍这一次，餐厅周围的一张桌子被花生溢出的灾难“污染”了。...所以他们说不会在这张桌子上安排新的 *Customer-Groups 以避免过敏反应。所以任何新的客户组都被放置在除了这个受污染的桌子之外的所有其他桌子上。...Kube 调度程序验证它们的容忍度并将它们放入受污染的表中现在，如果 Pod 对 Node 指定的污点键值具有容忍度，则此 Pod 将免除污点，并在必要时放置在 Node 上。

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【项目设计】网页版五子棋游戏

(style 一般都是放到 head 标签中) 这样做的优点是能够让样式和页面结构分离，缺点是分离的不够彻底，在实际开发中并不常用。...，数据库中有可能存在很多张表，而每张表中管理的数据以及要进行的数据操作都各不相同，因此我们可以为每⼀张表中的数据操作都设计⼀个类，通过类实例化的对象来访问这张数据库表中的数据。...对于本项目而言，目前数据库中只有一张 user 表，所以我们需要为其设计一个类，它的主要功能如下： registers：完成新用户注册，返回是否注册成功。...最后，需要注意的是，在游戏房间管理模块中，由于我们需要根据不同的消息类型来调用不同的函数，进而得到不同的响应，所以我们需要提前规定好 WebSocket (游戏房间中 WebSocket 长连接已建立)...网络通信中不同类型的消息的格式是怎样的。

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【项目设计】网络版五子棋游戏

(style 一般都是放到 head 标签中) 这样做的优点是能够让样式和页面结构分离，缺点是分离的不够彻底，在实际开发中并不常用。...，数据库中有可能存在很多张表，而每张表中管理的数据以及要进行的数据操作都各不相同，因此我们可以为每⼀张表中的数据操作都设计⼀个类，通过类实例化的对象来访问这张数据库表中的数据。...对于本项目而言，目前数据库中只有一张 user 表，所以我们需要为其设计一个类，它的主要功能如下： registers：完成新用户注册，返回是否注册成功。...最后，需要注意的是，在游戏房间管理模块中，由于我们需要根据不同的消息类型来调用不同的函数，进而得到不同的响应，所以我们需要提前规定好 WebSocket (游戏房间中 WebSocket 长连接已建立)...网络通信中不同类型的消息的格式是怎样的。

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如何在矩阵的行上显示“其他”【3】切片器动态筛选的猫腻

往期推荐如何在矩阵的行上显示“其他”【1】如何在矩阵的行上显示“其他”【2】正文开始上一篇文章的末尾，我放了一张动图：当年度切片器变换筛选时，子类别中显示的种类和顺序是不相同的，但不变的是...那么我们基本上可以得出结论了：数据表是由子类别和年度组合构成，把每年的子类别对应的销售额放进去，通过筛选年度切片器，达到选择不同年份时显示不同的销售额。我们根据以上的思路试着来建立模型。...1.建立子类别和年度的组合表使用SUMMARIZE函数将子类别和年度的组合列出来子类别表2 = SUMMARIZE('data',data[子类别],'日期表'[年度]) 2.添加sales计算列...同样，按照其他的列进行排序，也是会得到同样的结果：事情好像无法往下进行了。但是铁人王进喜有句名言：“有条件要上，没有条件，创造条件也要上。” 我们再重新审视一下这个按列排序的错误。...我们来看一下效果：这样基本达到了本文开始的要求：当年度切片器变换筛选时，子类别中显示的种类和顺序是不相同的，但不变的是： ①others永远显示在最后一行 ②显示的10个子类别按照sales或sales

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影像篡改与识别（二）：数字时代

当然，为了篡改的隐蔽性，通常需要根据图像内容进行“有技巧”的修改，下面是一些常见的数字影像篡改手法：复制粘贴，将同一幅图像中的局部区域像素从一个位置复制粘贴到另一个位置；添加删除，在图像中新增或者移除一部分局部区域像素...对于第三点，可以举个例子：在一张有桌子的图片上利用Photoshop给桌子上PS一个水杯。...量化表[7]形式如下：表中可以看到，亮度和色度分别对应不同的量化表，但都是以8x8块为单位的。...一般情况下，不同的相机制造厂商（比如Canon、Nikon、Sony等）都会使用自己定制的量化表，而篡改图片通常都会被不同的量化表所处理，因此，量化表本身就可以直接作为一种图像篡改识别的特征。...图中第1、3列分别表示原始图片和篡改图片（上图P掉了左侧女孩，下图P歪了STOP标志），第2、4列表示对应的检测结果，而检测结果中的黑色表示存在明显缺陷的区域，白色表示不存在缺陷的区域。

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ARKit 的配置-在您的AR项目的幕后

您可以通过添加标签，按钮和其他对象等对象来自定义此视图，并轻松编辑其属性而无需触及代码。您还可以添加其他视图并管理它们之间的链接。基本上，故事板是设计师最好的朋友。...文件大纲在左侧的文档大纲中，您可以看到所有对象的显示方式。您可以选择一个图标直接导航到该对象。检查器在右侧面板中，有与场景编辑器中不同的检查器。...导入它以使其功能和类受益。 ARKIT 我们需要ARKit来让我们体验增强现实。没有它，我们将无法跟踪我们的设备在世界上的位置，将我们的虚拟对象放在桌子上，甚至放在房间里。...你能告诉我另一个用于ARKit的流行技术的例子吗？让我给你一个提示：Animoji。这是正确的，它是面部跟踪，如果你第一次购买iPhoneX，你可能会有很多乐趣。...因此，如果您有一个统一的白色或黑色表，您将看不到太多或任何特征点。这应该可以指示平面是否适合放置模型。所以，我建议你添加垫子或其他东西。 ?

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Pandas与SQL的数据操作语句对照

就我个人而言，我发现真正有用的是思考如何在SQL中操作数据，然后在Pandas中复制它。所以如果你想更加精通Pandas，我强烈建议你也采用这种方法。...# Pandas table_df SELECT a, b FROM 如果你想从一个表中选择特定的列，列出你想要的列在双括号中: # SQL SELECT column_a, column_b...['column_a'] == 1] SELECT column_a WHERE column_b 当你想从一个表中选择一个特定的列并用另一个列过滤它时，遵循以下格式： # SQL SELECT column_a...如果您想应用大小写不敏感，只需在参数中添加case=False。...如果您希望按多个列排序，请列出方括号中的列，并在方括号中的' ascending '参数中指定排序的方向。

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你究竟能用Python做什么？

这是在您的服务器上运行的代码，而不是用户的设备和浏览器（前端代码）。如果您不熟悉后端代码和前端代码之间的区别，请参阅下面的脚注。但是等等，为什么我需要一个Web框架？...这包括将不同的URL映射到Python代码块，处理数据库以及生成用户在其浏览器上看到的HTML文件。我应该使用哪个Python Web框架？...image.png 鉴于下面的另一个（图2），您希望程序识别它是一张桌子。 image.png 你可能会说，好吧，我可以写一些代码来做到这一点。...然后，它将学习狗和桌子之间的区别。当你给它一张狗或桌子的新图片时，它将能够识别它是哪一个。我认为这有点类似于婴儿学习新事物的方式。宝宝怎么知道这个动物看起来像狗，另一个看起来像一张桌子？...它允许您重用Web版本中的一些代码（如果有的话）。但是，我也不是桌面应用程序方面的专家，所以如果您不同意或同意我的意见，请在评论中告诉我。 Python 3还是Python 2？

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VBA编程基础和编程环境（二）

上一节中认识了Excel 宏的基本样子，明白了VBA就是一门类似于C、JAVA、Python等编程语言，了解了VBA与宏的关系，本节开始学习VBA编程的基础知识和编程环境，是整个学习编程的基础。...引用对象的格式如下所示：集合名称（“名称”）或是集合名称（编号） worksheets(“第一张工作表”) 含义：从worksheets集合（工作表）...中引用名为第一张工作表的对象。...worksheets（1）含义:从worksheets集合（工作表）中引用排在第一位置工作表的对象。 4、属性属性，是对象所包含的内容或是具有的特征。...编写第一个VBA程序第一步：在工程资源管理器中添加模块。第二部：编写代码。双击模块——插入——过程，设备过程名称，点击确认——在过程中编写代码——运行。

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DBus之基于可视化配置的日志结构化转换实现

由于在dbus-n2和dbus-n3两台机器上分别存在监控和预警日志，为此我们分别在两台机器上部署了Logstash程序。...由于不同的数据日志输出是不一样的，因此可以看到log列数据是不同的。...对特定列进行提取：添加一个select算子，我们对第1和3列的内容感兴趣，所以对这两列进行提取。 ? 执行select算子，数据中就会只含有第1和3列了。 ?...监控信息中包含了来自集群内各台主机的监控信息，以主机IP（或域名）对数据分别进行监控、统计和预警等。监控中还有一张表叫做_unkown_table_ 表明所有没有被匹配上的数据条数。...例如：Logstash抓取的日志中有5种不同事件的日志数据，我们只捕获了其中3种事件，其它没有被匹配上的数据，全部在_unkown_table_计数中。 ?

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技巧—新建日期表

2) PowerQuery生成，利用编辑查询器中的添加日期列功能（这是以往我比较喜欢的方式，在日历表的使用文章中曾介绍过） ? 3) 复制前人写过的PowerQueryM代码。...上图例子中，Calendar函数生成了一张2016年12月28日到2017年12月31日的日期表。这里的日期可以随意的去替换。 ?...Addcolumns的含义是在生成日期表基础上添加列，这与使用Excel制表的逻辑是一样的。...但我认为日期表即使跨度十年也就是3650行，用写两倍长的代码来提升0.0X秒的计算速度，并没有什么吸引力。如果说在速度和简单上来找一个平衡，我更倾向于简单。（当然，这只是针对日期表这个例子。...注意到在建立[年月]列时，我使用的方法是Year([Date])*100+Month([Date])数字计算，而不是利用Format函数生成“年份月份”的文本格式。

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【PostgreSQL架构】为什么关系型数据库是分布式数据库的未来

在大学里，我已经了解了一致性和可用性之间的权衡（CAP定理），但实际上，频谱要比这深得多。...Citus：成为世界上最先进的分布式数据库大约5年前，当我加入一家名为Citus Data的初创公司时，我为在竞争激烈的市场中建立高级分布式数据库而无任何现有基础架构，品牌知名度，进入市场，资本或大量工程师的挑战感到沮丧...我们还添加了参考表的概念，该参考表可在所有节点上复制，因此可以通过任何列与分布式表连接。...这允许有效地分布所有子查询和CTE。索引就像桌子的腿。没有它们，要从桌子上拿东西会很费力，而且实际上不是桌子。...Citus可以散出COPY流，以在许多PostgreSQL服务器上并行添加和索引许多行，这可以扩展到每秒数百万行。

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前端学习笔记之Z-index详解

如果在第一张桌子旁还有第二张桌子，那第二张桌子就代表着另一个层叠上下文。 ? 层叠上下文1 (Stacking Context 1)是由文档根元素形成的。...比如在这个简单的例子中，规则规定常规流（例子中的div）中的子块会被置于根元素（例子中的html元素）的背景和边框之上。你会看到div元素在最上面是因为它在更高的层叠层上。...之前，我们有一张桌子，桌子上有四个方块、一片玻璃和一盘水果。想象在这第二张桌子上也有四个同样大小的方块，方块上有一片玻璃，不过没有水果盘。你一定会想第一张桌子上的水果盘是房间里最高的东西了。...因为它在最高的层叠层上（有着最大的z-index值）。但要是我们把第一张桌子和这张桌子上的一切东西放到地下室去呢？...那么水果盘现在就会比所有在第二张桌子上的东西低了，因为第一张桌子本身已经被移到比第二张桌子低的层叠层去了。对于网页上的定位元素来说也是同样。考虑如下网页和样式。

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Python 的3个

这包括将不同的URL映射到Python代码块，处理数据库以及生成用户在其浏览器上看到的HTML文件。我应该使用哪个Python Web框架？...然后，它将学习狗和桌子之间的区别。当你给它一张狗或桌子的新图片时，它将能够识别它是哪一个。我认为这有点类似于婴儿学习新事物的方式。宝宝怎么知道一件事看起来像狗，另一件看起来像一张桌子？...要了解哪些解释是正确的，你可能会绘制另一个这样的图表。 ? 我们不是仅显示星期日的数据，而是查看整整一周的数据。如你所见，从这张图中，我们可以看到这种差异在不同的日子里非常一致。...我在谷歌和微软工作时所做的数据分析工作与这个例子非常相似 - 只是更复杂。我实际上在谷歌使用Python进行这种分析，而我在微软使用JavaScript。...它允许你重用Web版本中的一些代码（如果有的话）。但是，我也不是桌面应用程序方面的专家，所以如果你不同意或同意我的意见，请在评论中告诉我。

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how we learn part2 第三章婴儿全面的内在知识金句

在关于先天和后天的辩论中,我们都低估了这两者! 人脑似乎以不同的方式运作:我们的知识通过符号的组合而增⻓。根据这种观点,我们带着大量潜在思想的可能组合来到这个世界。...当一个物体在一个屏幕后消失,在另一个屏幕后重新出现,却从未在两个屏幕之间的空白空间中被看到时,他们显得目瞪口呆。当一列小火⻋沿着斜坡无缝地穿过一堵坚硬的墙时,他们也感到惊讶。...渐渐地,他们意识到玩具不仅要和桌子接触,而且要在桌子上面,而不是在桌子下面或上面。最后,他们花了几个月的时间才明白这个规则是不够的:最终,物体的重心必须保持在桌子上方。...下次你的宝宝第十次把勺子从桌子上掉下来时,请记住这一点,让你非常失望的是:他们只是在做实验!...正是这两个因素的结合,使得婴儿在不到一年的时间里,超越了单纯对两只眼睛和一张嘴的反应,开始喜欢人类的面孔,而不喜欢猴子和黑猩猩等其他灵⻓类动物的面孔语言本能婴儿天生就没有完整的词汇和语法,但他们拥有在创纪录的时间内习得词汇和语法的非凡能力

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学界 | 把酱油瓶放进菜篮子：UC Berkeley提出高度逼真的物体组合网络Compositional GAN

本文探索了组合在学习函数中所起到的作用，该函数将从边缘分布（如椅子和桌子）采集到的目标不同的图像样本映射到捕获其联合分布的组合样本（桌椅）中。...例如，给定椅子和桌子的图像，可以产生一张包含相同的成对桌椅的自然交互的图像。一个可以正确捕捉组合特征的模型需要对遮挡排序（如桌子在椅子前面）和空间布局（如椅子在桌子内滑动）有所了解。...但在一些场景中无法用组合合成图像对相同的目标实例的成对样例进行访问，例如，要根据给定桌子和椅子的图像生成联合图像，除了指定的桌子外我们可能没有任何有关指定椅子的样例，但我们可能有其他桌子和椅子的图像。...我们在组合分解层添加了修复网络，以处理这样的不配对情况。...表 1：AMT 用户评估比较我们提出的模型的不同组件。第一列表示在未配对场景中推理（未细化）期间要细化的图像的偏好百分比。第二列表示与未配对情况相比，通过配对数据训练策略生成的细化图像的偏好百分比。

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关于 z-index，你可能一直存在误区

不过，下面的问题恐怕就不是很好回答了：当设置了定位和 z-index 的元素与一个位于正常文档流中的元素重叠时，哪一个在顶层呢？一个元素设置定位，另一个元素设置浮动，哪一个在顶层呢？...那么这张桌子就代表了一个层叠上下文，假设还有另一张与之并排的桌子，那么就产生了另一个层叠上下文。如图所示，层叠上下文 1 指的就是文档根部，而层叠上下文 2 和 3 位于 1 的某个层叠等级中。...那么，砖头、玻璃杯、水果盘，各自都处于不同的层叠等级中，但它们共处于“桌子”这一层叠上下文中。...当你给某个元素设置一个非 auto 的 z-index 时，就会创建一个新的层叠上下文，它和它所包含的层叠等级都是独立于其它层叠上下文和层叠等级的，就好比你搬了一张新的桌子放在房间里，它和旧的桌子是互相独立的...一开始的时候，我们的桌子上摆满了四块砖头，上面是一个玻璃杯，再上面是一个水果盘。现在，假设又有一张新的桌子，它摆放的东西和旧桌子差不多，唯一的不同是，新桌子少了一个水果盘。

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下面是Python的3

这包括将不同的URL映射到Python的代码块，处理数据库，以及生成用户在浏览器上看到的HTML文件。 2，我应该使用哪一个Python网站框架？...因此，根据下面的图片(图1)，你想让你的程序识别它是一只狗。 ? 图1 再看下面的另一个(图2)，你希望你的程序识别它是一个表。 ? 图2 你可能会说，我可以写一些代码。...你可以给机器学习算法1000张狗的图片和1000张桌子的图片。然后，它将学会狗和桌子的区别。当你给它一张狗或桌子的新图片时，它就能识别出是哪一个。我觉得这有点像婴儿学新东西。...这是一张桌子。那一张也是一张桌子。” 机器学习算法的工作原理大致相同。你可以把同样的想法应用到：推荐系统（想想YouTube、亚马逊和Netflix）；人脸识别；语音识别。...然而，我也不是桌面应用的专家，所以如果你不同意或者同意我的观点，请在评论中告诉我。 5，使用Python3或Python2？我推荐Python3，因为它更现代，并且在这一点上它更受欢迎。

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-------------深入解析mysql数据库中的事务！

2、确保表中的每列都和主键相关（不然东一句西一句就乱了）每张表中只有一个主键建立在第一范式之上的，一个表中只能保存一种数据不可以把多种数据保存在同一张数据库表中~ 3、确保每列都和主键列直接相关...MySQL中的数据用各种不同的技术存储在文件中，每一种技术都使用不同的存储机制、索引技巧、锁定水平并最终提供不同的功能和能力，这些不同的技术以及配套的功能在 MySQL中称为存储引擎存储引擎就是 MySQL...InnoDB将它的表和索引在一个逻辑表空间中，表空间可以包含数个文件（或原始磁盘文件）。这与MyISAM表不同，比如在MyISAM表中每个表被存放在分离的文件中。...并且还删不点独立表空间（物理层面）（表中的数据和索引就是单独的空间）支持外键约束一张表的外建相当于另一张表的主键，5.5以前不支持全文索引，5.5版本以后支持全文索引对硬件资源要求还是比较高的场合...●表锁定 mysam ●行锁定 inodb 索引的支持 ●建立索引在搜索和恢复数据库中的数据的时候能够显著提高性能 ●不同的存储引擎提供不同的制作索引的技术 ●有些存储引擎根本不支持索引

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