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自动增长Textareas最干净技巧「心得分享」

想法是使 更像 ,因此高度可以扩展以包含当前值。这几乎是奇怪,没有一个简单原生解决方案,不是? 现在得到了一个非常好原生解决方案。....grow-wrap {  /* 简单方法将元素叠加在一起,并根据最高者高度确定它们大小。...所以你一个 ,它不能自动展开高度。 相反,​您可以在另一个元素中完全复制该元素外观,内容和位置,再复制元素隐藏起来。 现在,这三个元素都是相互联系。...不确定这是否是最好方法。对来说感觉很干净,但是想知道使用 对于屏幕阅读器是否更安全? 或 visibility: hidden; 够了吗?...如果你不这样做,最终结果会让人感觉 "跳脱"。不能完全理解,但它似乎更好地尊重了跨textarea和文本元素换行行为。 如果你不想使用伪元素,嘿嘿,没意见,只要注意跳动行为即可。

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常见 Java 异常解释(恶搞版)

如果你试图去参观一个事实上不存在,其实已经是最高机密飞机场时,也会得到这个异常。可以给你示例,然后不得不杀了你。 NoSuchMethodException 不要使用那个方法!...如果你得到这个异常,能跑多快跑多快。 UTFDataFormatException UTF 代表通用传输格式,是一种无论你使用哪种格式都会用到数据传输方式。...如果发生了,所有事都变成应该样子。 UnknownHostException 你父母没有教过你不要和陌生人说话?...NoSuchAlgorithmException 你试图用以前未知方法解决问题。停止创新吧,用老算法重写一遍。你也可以为自己想法申请专利,然后等待未来 Java 发布新版本时候纳入其中。...显而易见,你丈夫不能成为一名“家庭主妇”,所以你得让他供养个家庭。想象一下,Java固执且不肯改变,事情就是这样工作,解决

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Java常见异常及解释

如果你试图去参观一个事实上不存在,其实已经是最高机密飞机场时,也会得到这个异常。可以给你示例,然后不得不杀了你。NoSuchMethodException不要使用那个方法!...尝试一些更简单事情吧,比如迎风散步,或者被困在一个看不见盒子里。UnsupportedFlavorException你正试图使用一种 Java 不知道香料。大部分人似乎只知道使用香草和樱桃。...OptionalDataException你似乎认为一些可选数据是必须。不要让事情变得复杂。StreamCorruptedException你数据流被损坏了,这意味着已经被截包,并在黑市上贩卖。...如果你得到这个异常,能跑多快跑多快。UTFDataFormatExceptionUTF 代表通用传输格式,是一种无论你使用哪种格式都会用到数据传输方式。你试图通过 UTF 传输错误格式数据。...KeyStoreException延续之前 KeyManagementException 解释就是你钱包个洞。NoSuchAlgorithmException你试图用以前未知方法解决问题。

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Java常见异常及解释

如果你试图去参观一个事实上不存在,其实已经是最高机密飞机场时,也会得到这个异常。可以给你示例,然后不得不杀了你。NoSuchMethodException不要使用那个方法!...尝试一些更简单事情吧,比如迎风散步,或者被困在一个看不见盒子里。UnsupportedFlavorException你正试图使用一种 Java 不知道香料。大部分人似乎只知道使用香草和樱桃。...OptionalDataException你似乎认为一些可选数据是必须。不要让事情变得复杂。StreamCorruptedException你数据流被损坏了,这意味着已经被截包,并在黑市上贩卖。...如果你得到这个异常,能跑多快跑多快。UTFDataFormatExceptionUTF 代表通用传输格式,是一种无论你使用哪种格式都会用到数据传输方式。你试图通过 UTF 传输错误格式数据。...KeyStoreException延续之前 KeyManagementException 解释就是你钱包个洞。NoSuchAlgorithmException你试图用以前未知方法解决问题。

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【数据科学】数据科学书上很少提及三点经验

你掌握了支持向量机(SVM)、高斯混合模型(GMM)、k均值(k-Means)聚类等算法细枝末节,但是直到写硕士论文时候才学会如何正确地处理数据。 那么何谓正确?最终结果难道不能验证处理方法?...那么下面是三个主要见解,其它书本里很少提及。 1、评价方法是关键 数据分析/机器学习/数据科学(或者无论你如何称呼主要目标就是搭建一套系统并且将来在测试数据上效果好。...不幸是这种情况非常稀罕。我们暂且以监督式学习为例,目标是根据你输入预测输出结果,比如把邮件分为垃圾邮件和正常邮件两类。...它们从足够数据样本里鉴别出有效信息本领很强大,但如果有效信息并不被包含其中,或者不能输入特征线性组合所表示,它们就没有了用武之地。它们本身也无法通过“洞察”数据来完成数据精简这一环节。...例如,如果你要做手写字符识别,只要有前景和背景区分,那么字符颜色对识别显然是不重要知道课本总是推销一些看起来很强大算法,似乎只要你把数据扔给它们就万事大吉了。

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5个需要避免CSS错误

在写代码之前,必须要先想清楚。我们将采取什么方式来设计组件?我们想以原子方式建立我们组件?我们是否愿意创建一个可组合实用系统?我们想要一个已经内置UI库?...我们希望我们CSS是全局作用域还是按组件作用域一个明确目标将帮助我们选择最好工具。这将使我们免于冗余和违反DRY。 许多有效方法来设计一个应用程序。最常见无效是即兴创作。...代表了 Block、Element、Modifier方法。...CSS Modules 对BEM方法最大担心是,很耗时,而且要依靠开发人员来实现。CSS模块发生在预处理器一侧,这使得没有错误。它为我们CSS模块类名生成了随机前缀/名称。 4....已收录,一线大厂面试完整考点、资料以及系列文章。

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【观点】 curl 2024: 是否该移除 rust 后端 hyper ?

在过去六个月中,curl hyper 代码只进行了重构和其他内部清理以及与改进保持同步修复。没有人似乎(想要)致力于改进 curl hyper 后端。...而且似乎没有人使用它或关心缺乏 HTTP/2 支持。 在距离最初合并后大约 40 个月后,这项工作似乎陷入了停滞。...那天, curl 曝出了 0Day 漏洞( CVE-2023-38545),具体漏洞细节这篇文章里写,就不赘述。 今天再次提起,是因为这个漏洞是在其存在了 1315 天之后才被发现。...“作者足够时间(大约 1315 天)来发现该漏洞,但为什么没有发现呢?原因很简单,开发人员基本只有他一人。他多次对代码运行了几个静态代码分析器,但是它们都没有发现这个函数中任何问题。...所以,问题重点不在于是否该移除 hyper,而是如何找到愿意持续推进这件事的人。否则,光靠 curl 开发者一人力量,也做不到持续维护。 你愿意参与推动这件事

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关于数据科学,书上不曾提及三点经验

你掌握了支持向量机(SVM)、高斯混合模型(GMM)、k均值(k-Means)聚类等算法细枝末节,但是直到写硕士论文时候才学会如何正确地处理数据。 那么何谓正确?最终结果难道不能验证处理方法?...那么下面是三个主要见解,其它书本里很少提及。 1、评价方法是关键 数据分析/机器学习/数据科学(或者无论你如何称呼主要目标就是搭建一套系统并且将来在测试数据上效果好。...不幸是这种情况非常稀罕。我们暂且以监督式学习为例,目标是根据你输入预测输出结果,比如把邮件分为垃圾邮件和正常邮件两类。...它们从足够数据样本里鉴别出有效信息本领很强大,但如果有效信息并不被包含其中,或者不能输入特征线性组合所表示,它们就没有了用武之地。它们本身也无法通过“洞察”数据来完成数据精简这一环节。...例如,如果你要做手写字符识别,只要有前景和背景区分,那么字符颜色对识别显然是不重要知道课本总是推销一些看起来很强大算法,似乎只要你把数据扔给它们就万事大吉了。

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关于数据科学,书上不曾提及三点经验

你掌握了支持向量机(SVM)、高斯混合模型(GMM)、k均值(k-Means)聚类等算法细枝末节,但是直到写硕士论文时候才学会如何正确地处理数据。 那么何谓正确?最终结果难道不能验证处理方法?...那么下面是三个主要见解,其它书本里很少提及。 1、评价方法是关键 数据分析/机器学习/数据科学(或者无论你如何称呼主要目标就是搭建一套系统并且将来在测试数据上效果好。...不幸是这种情况非常稀罕。我们暂且以监督式学习为例,目标是根据你输入预测输出结果,比如把邮件分为垃圾邮件和正常邮件两类。...它们从足够数据样本里鉴别出有效信息本领很强大,但如果有效信息并不被包含其中,或者不能输入特征线性组合所表示,它们就没有了用武之地。它们本身也无法通过“洞察”数据来完成数据精简这一环节。...例如,如果你要做手写字符识别,只要有前景和背景区分,那么字符颜色对识别显然是不重要知道课本总是推销一些看起来很强大算法,似乎只要你把数据扔给它们就万事大吉了。

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【数据科学】数据科学书上很少提及三点经验

你掌握了支持向量机(SVM)、高斯混合模型(GMM)、k均值(k-Means)聚类等算法细枝末节,但是直到写硕士论文时候才学会如何正确地处理数据。 那么何谓正确?最终结果难道不能验证处理方法?...那么下面是三个主要见解,其它书本里很少提及。 1、评价方法是关键 数据分析/机器学习/数据科学(或者无论你如何称呼主要目标就是搭建一套系统并且将来在测试数据上效果好。...不幸是这种情况非常稀罕。我们暂且以监督式学习为例,目标是根据你输入预测输出结果,比如把邮件分为垃圾邮件和正常邮件两类。...它们从足够数据样本里鉴别出有效信息本领很强大,但如果有效信息并不被包含其中,或者不能输入特征线性组合所表示,它们就没有了用武之地。它们本身也无法通过“洞察”数据来完成数据精简这一环节。...例如,如果你要做手写字符识别,只要有前景和背景区分,那么字符颜色对识别显然是不重要知道课本总是推销一些看起来很强大算法,似乎只要你把数据扔给它们就万事大吉了。

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独家 | 深度学习 V.S. 谜题游戏

所以我开始按颜色递归地解决问题(如果给定路径被“堵塞”,就回溯到上一种颜色)。在启发式算法中,使用了较为可信曼哈顿距离。...不幸是,了这些特征之后,Q-learning智能体甚至不能解决小型板问题,即使我们改变了Q-learning参数也不行。但是,这也是个有趣实践。...最初,发现寻找文件最好方法是查看Android应用程序代码,它有一千多个以文本格式存储谜题: ?...在几乎所有的失败中,CNN正确地解决了板子很大一部分,剩下部分人们则很容易完成。从这个意义上讲,CNN能够解决文章最初问题:凭直觉学习人类技巧: ? ?...然而,尽管更高级机器学习方法不能很快地解决这个难题,但它们确实发现了一些有趣见解,并帮助人类得到更好解决方案——卷积神经网络在这方面做得最好。而且,它们性能比传统解决方法更好。

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必知必会——关于SQL中NOT IN优化

例如,有些人震惊地看到IN和NOT IN都错过了A房屋,就像A不在两组(“coal”, “wood”和另一组)中一样;似乎是看不见,有点像幽灵…… 问题关键是当我设计房屋表时,意思是NULL为“...现在得到A。将其重写为IN IS NOT TRUE效果很好。 可以改写为NOT EXISTS,但这是需要更多编辑工作: ? 这也返回A。...如果做两次重写任何一个,就会以某种方式向MySQL声明希望NULL是NOT IN明确匹配项。另一个好处是,这还使MySQL可以更“积极地”进行优化。...对于NOT EXISTS重写也是如此。 我们可以在EXPLAIN中进行检查;首先,我们一个初始NOT IN,其中一个查询计划显示每个房屋执行一个子查询,并且每次都进行表扫描(这效率很低): ?...现在,这是重写查询,它们正确地使用了反联接,因此可以从我们新基于哈希联接算法中受益(在版本8.0.18中引入了内联接,并在8.0.20中扩展为半联接,反联接和外部联接): ?

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橡皮鸭解题法

告诉我们你在尝试解决该问题时都尝试了哪些方法,是否有所发现,你都发现了什么。我们想问一下,如果你没有尝试过任何解决问题方法,你应该直接到这里来问?...在描述问题时,没有明确与问题答案有关线索,但问题写完之后,却可以让另一条思路去思考该问题。 为什么正确地描述你问题往往会自主地产生答案呢?...: 一个问题 决定把放到stackoverflow上面 粗略地将问题写下来 知道该问题描述不好 又花费了15分钟时间重新思考该如何描述问题 意识到自己正在一个完全错误方向上解决问题...如果管道安装工削减全螺纹杆,使其靠在管顶部,实质上是固定住挂钩管子,并会防止它从那儿脱落。 转头看向鲍勃。鲍勃在点头。“你知道答案了,是这样?”他说。...如果你不愿意花费精力去完全说明问题以及你如何解决过这个问题,那么在你问其他人之前,你就不能得到深度思考你问题所带来好处。

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too many values to unpack (expected 2)

笔记 这个错误发生在 Python  os.walk 函数调用中,表示在解包返回值时出现了太多值。...根据错误信息来看,似乎是在迭代 os.walk 返回元组时,尝试解包两个值,但实际上返回元组中有超过两个值。这可能是由于在迭代过程中,元组结构与代码解包方式不匹配。...以下是一个示例代码,演示了如何正确地使用 os.walk 函数: import os inputPath = "your_input_path" for dirpath, dirnames, filenames...是当前目录中子目录列表 # filenames 是当前目录中文件列表 在这个示例中,我们正确地解包了 os.walk 返回元组,确保每次迭代时都能得到正确目录路径、子目录列表和文件列表...这样就可以避免 "too many values to unpack" 错误。 总之,就是要参数对应,可以不用但是不能没有。

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开源项目被科技巨头拿去做产品了,只不过注释中删掉了名字

一种感觉,他不希望正确地欣赏它们价值。 但我十分了解他讲这些工具,为自己 DTraceToolkit 编写了类似的功能。所以我说:「以前做过这些,自己写过做这些事情工具!」...在 2004 年尝试过这个(socketsnoop.d)并将其作为开源项目发布,但我当时写工具不完整:没有访问内核源代码权限,所以不得不使用黑盒分析来解决所有问题;适用于大多数 TCP 流量类型...包含一些奇怪代码,并且是用早期编码风格编写输出其他工具并看到了同样结果 —— 脚本都是。 Sun 公司这位人物在世界各地炫耀新产品,其实就是自己开源工具。...他没有说太多,也许并不知道发生了什么,只是从其他人那里得到了已更改版权工具,意思是「这不怪他」,并且他似乎对我们说的话半信半疑。 会议很快结束了。...,因为博士阶段研究涉及到这个话题,所以我询问了苹果相关研究团队成员,几个月后得到回复:「我们正在使用一个名为 bsdiff 工具,你熟悉?」

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开源项目被科技巨头拿去做产品了,只不过注释中删掉了名字

原始输出在单独窗口中,或者将结果显示为折线图,这些似乎相当平庸。希望一个新 GUI 功能。 唯一新东西是工具本身。他进行了一番销售式宣传,就是那些说过很多次、期望能给客户留下深刻印象的话术。...一种感觉,他不希望正确地欣赏它们价值。 但我十分了解他讲这些工具,为自己 DTraceToolkit 编写了类似的功能。所以我说:「以前做过这些,自己写过做这些事情工具!」...在 2004 年尝试过这个(socketsnoop.d)并将其作为开源项目发布,但我当时写工具不完整:没有访问内核源代码权限,所以不得不使用黑盒分析来解决所有问题;适用于大多数 TCP 流量类型...他没有说太多,也许并不知道发生了什么,只是从其他人那里得到了已更改版权工具,意思是「这不怪他」,并且他似乎对我们说的话半信半疑。 会议很快结束了。...,因为博士阶段研究涉及到这个话题,所以我询问了苹果相关研究团队成员,几个月后得到回复:「我们正在使用一个名为 bsdiff 工具,你熟悉?」

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同行评审是这样略读论文!Ian Goodfellow实力「嘲讽」了一波

这样论文就通过了「略读论文,也看到了方程或矫揉做作理论名称」测试。 类似地,评审人员也会在读到一篇关于表现良好方法论文时,因为论文中没有解释为何该方法性能良好而拒绝该论文。...评审者似乎讨厌「科学」论文,但是如果添加一些新工程方法,则很容易「蒙混过关」。 (后者和其他情况相比不那么常见。见过一些科学论文得到了很高评审分数,但却常常被一些会议拒绝。)...没有同行评审可能带来其他不好趋势,但是看到评审者基本上一直是要求作者添加数学原理、虚假解释和虚假新颖性。...其实,Ian Goodfellow 并非在批评同行评审机制本身,而是认为该机制在实际应用中没有做好,「认为同行评审理论上是个好主意,但在实践中正确地执行非常重要。」...最后小编想问,Ian Goodfellow NIPS 2018 论文也被评审批得一无是处? ?

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神经网络不工作了!应该做什么? 详细解读神经网络11种常见问题

通常这意味着要找到一些方法来可视化结果。如果你图像数据,那么很容易——动画数据也可以被可视化,不会有太多麻烦。...如果是一些其他比较奇特数据,你必须找到一种方法来检查,以确保它在你预处理、训练和推断管道每个阶段都是正确,并将它与地面实况(ground truth)数据进行比较。 -为什么?...不幸是这一过程与机器学习应用程序是不能工作,所以我们应该非常小心检查我们在每个阶段过程,这样我们就会知道,当一个错误已经产生时,我们就需要回去更彻底地检查代码。...-还要考虑 另一种考虑数据预处理方法是尝试减少可能需要数据变化组合爆炸。...6.你使用是不正确学习率 -问题描述 学习速率会对训练你网络很大影响,如果你是新手,几乎可以肯定是,常见深度学习框架中使用各种默认选项会使你不能正确地设置。 -如何解决?

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别怪程序员——都是项目经理

这些巨鳄能够掌控潮流走向。他们能够决定他们要创建什么,以及什么时候发布。他们世界上最棒工程天才。他们拥有所有钱可以买得到好工具——并且如果他们需要更好工具,他们可以为自己写出来。...他们知道如何正确地做事情,他们资金规模,足以完成一个个挑战。 他们应该写出漂亮软件。使用他们软件时候应该是让人愉快。但现实中却并非如此。而这不是工程师错。...和微软相同,苹果管理层似乎也陷入迷途中: 担心苹果领导层并没有认识到软件缺陷使得声誉受损严重性,因为如果他们意识到的话,他们必然会做出重大改变以避免这种情况发生。...我们虽然得在期限和预算内开展工作,但在大多数情况下,企业还是有余地。敏捷方法和增量交付提供了一条当你很难谈判最后期限或成本时出路。如果你不能说不,那么你可以说“还不行”。...训练有素敏捷实践依赖于测试——和修复——在你编码过程中。 TDD甚至会强迫你在写代码之前测试。持续集成可以确保每次检查时候代码都能工作。也就是说不让bug任何可趁之机。

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