大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 为什么会出现跨域： 浏览器访问非同源的网址时,会被限制访问,出现跨域问题....常见的跨域有三种： jspn跨域，原理：动态生成script标签，通过script标签引入接口地址(因为script标签不存在跨域的) cors跨域(后端开启) ：全称 “跨域资源共享”，原理：它允许浏览器向跨源服务器...，发出XMLHttpRequest请求，从而克服了AJAX只能同源使用的限制 vue代理服务器proxy跨域：通过请求本地的服务器，然后本地的服务器再去请求远程的服务器(后端部署接口的服务器)，最后本地服务器再将请求回来的数据返回给浏览器...$http.get('/api/user/add'); console.log(res); }, 小结： 代理跨域的主要方式是利用服务器请求服务器的方式避过跨域问题来实现的.大概的流程: 浏览器===...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。
您有新的外卖订单请及时查收！ 熟悉不能再熟悉的声音了，今天小编就做了这样一个网站的提示新订单的功能，接下来就教你怎么玩转这个小功能！ 首先我们前端的代码是这样写的： ?...document.getElementById( "audioPlay" ); //浏览器支持 audio audio.play(); } } 上面这些是播放媒体声音的功能...function(res) {}); } }); } /**定时器大家都懂吧*/ window.setInterval("getNewOrder()",3000); 以上是做ajax的轮询操作...，当然你做成websockt也是可以的，本文就作为一个抛砖引玉的作用吧。...后端的话，可以去数据库查询，也可以在前端做好redis缓存，或者其他缓存，然后从缓存里面获取数据等等都是可以的！ ? 是不是很简单，快去尝试一下吧！
我那是看一眼的工作量吗？ 我得review一遍看影响到哪些接口，再根据影响到的接口，查看并修改对应的接口用例，调用链下游的用例，该改的改，改完再跑一次接口测试。...有没有一种可能接口被改了测试能及时同步到数据，不用自己去扒拉新的接口文档？ 有没有一种可能接口改了用例也能顺便帮我一起改了，再顺便告知我有哪些地方需要调整的我再精准调整？...大佬有了idea会自己造轮子，而我，我会找现成的轮子。 比对了几款国内外的接口测试和管理工具，目前最符合这个需求的是一款叫Apifox的国产接口调试、测试、文档管理工具。...Apifox解决方案 捋一下当一个接口被改了，它被改动的地方可能有： 接口的入参和出参没有变化，只是接口内部的实现逻辑变化了 接口的入参被修改了，这个请求参数可能是必填的也可能是非必填的 接口的返回响应被改了...Apifox对此给出的解决方案是： 1.当开发那改动了接口之后，测试这边一键同步，能直接同步到最新的接口文档 2.设置接口用例与接口绑定，当接口的请求参数和响应参数发生变化，接口用例也会同步更新到最新的接口数据
TMC 是什么 TMC，即“透明多级缓存（Transparent Multilevel Cache）”，是有赞 PaaS 团队给公司内应用提供的整体缓存解决方案。...TMC 在通用“分布式缓存解决方案（如 CodisProxy + Redis，如有赞自研分布式缓存系统 zanKV）”基础上，增加了以下功能： 应用层热点探测 应用层本地缓存 应用层缓存命中统计 以帮助应用层解决缓存使用过程中出现的热点访问问题...； 为了应对以上问题，需要一个能够 自动发现热点 并 将热点缓存访问请求前置在应用层本地缓存的解决方案，这就是 TMC 产生的原因。...多级缓存解决方案的痛点 基于上述描述，我们总结了下列 多级缓存解决方案 需要解决的需求痛点： 热点探测：如何快速且准确的发现 热点访问 key ？...透明接入：整体解决方案如何减少对应用系统的入侵，做到快速平滑接入？ TMC 聚焦上述痛点，设计并实现了整体解决方案。
可能有的人还没开始就放弃了，而有的人，尝试了一下，不想走出舒适区，也失败了；只有少部分人最终实现了自己的目标。下面，我给大家分享一个学习成长路线，也许不一定适合你，但是希望对你有一点帮助。 ? ...看自己适合Python还是Java，我个人推荐先入门Python，然后再去学习Java。认真学习一个月足够，第二门语言，一个礼拜就可以入门，很多思想和语法其实是相通的。...5.了解和接触框架 这里的框架，是指自动化测试框架，不是指开发用到的框架。继续深入研究Selenium和一些自动化测试框架的知识。例如，什么是框架，框架解决什么问题，框架组成组件有哪些等。...6.常见设计框架设计 前面我们有了POM设计框架的思想，接下来我们要学习数据驱动框架，关键字驱动关键，混合测试框架，还有行为测试驱动框架。...如果要做自动化部署和运维，常见的linux和shell脚本是有必要学习的。这部分内容，可以看linux和shell脚本入门系列的书来学习。
小勤：大海，为什么我这两个简单的表建立数据关系有问题啊？ 大海：啊？出什么问题了？...我看看： 小勤：真的嘢！里面有两个小米，一个是宏仁生产的，一个是德昌生产的。但是，产品名称重复不行吗？ 大海：当然不行啊，你产品名称是重复的，我怎么知道订单明细表里的产品应该对应你产品表里哪一个啊？...大海：那你能保证用vlookup查到的结果是你想要的吗？ 小勤：啊，也对，vlookup都是返回最先找到的一个，这可能是错的。 大海：所以说，仔细想想，这种逻辑是不能成立的。...小勤：啊，知道了，看来我还是得把订单明细表里的产品ID放出来，不然做出来的数据分析都是不对的。 大海：很棒，这么快就想到产品ID的问题了。...小勤：你上次《表间关系一线牵，何须匹配重复拼数据》的文章里不是有提醒吗？只是我没想到我的数据那么快就存在这种情况。 大海：呵呵，名称重复的情况太正常了，所以尽可能都用ID编码。
大家好，我是不才陈某~ 做一些C端业务，不可避免的要引入一级缓存来代替数据库的压力并且减少业务响应时间，其实每次引入一个中间件来解决问题的同时，必然会带来很多新的问题需要注意，比如缓存一致性问题。...为了防止过多冗余的统计，还可以设定一些规则，仅统计对应前缀和类型的key。这种方式需要至少有proxy的代理机制，对于redis架构有要求。...，我们设置多长的缓存过期时间，就会导致最长有多久的线上数据不一致问题，这个缓存时间需要衡量自身的集群压力以及业务接受的最大不一致时间。...2.3 拆key 如何既能保证不出现热key问题，又能尽量的保证数据一致性呢？拆key也是一个好的解决方案。 我们在放入缓存时就将对应业务的缓存key拆分成多个不同的key。...一些整合的方案 目前市面上已经有了不少关于hotKey相对完整的应用级解决方案，其中京东在这方面有开源的hotkey工具，原理就是在client端做洞察，然后上报对应hotkey，server端检测到后
如图，这是今天一个先行者计划的成员，在同我聊天的时候提到的问题。这个问题确实是客观存在的，前端变化快，一会今天这个了，一会明天又那个了。...“我都有点动摇了，我原来还总鼓励他们别放弃，搞一阵之后自己也有想法了” 我在微信是这样回复他的， 其实你细看，前端变的都是上层建筑，什么vue啊，react啊，这那的，，但这些框架都是对原生js的再封装...只要你原生 js很ok，那么你学习新框架是很快的。就例如我，我原生 js很ok，所以我学什么新的框架，都很快。一个新框架出来，无非是一套新js语法而已，核心还是那些。...你看jq，它的源码核心是call、prototype和单例。vue和react，它们的源码思想是观察者模式，搞的mvvm结构。你看redux和vuex，说什么数据啊，状态管理。...后端有后端的好处，学会一个j2ee可以吃很多年。但前端最大的优势在于，只要你比别人快，你就会有很大的优势。 这一点就如同现在的中国，唯一不变的就是变化。
性能优化的解决方案在《前端性能优化--归纳篇》一文中也有介绍。...优点：模块可根据需要灵活选择各自的编译、构建工具；每个仓库的代码量较小，方便维护缺点：项目代码分散在各个仓库，问题定位困难（使用npm link有奇效）；模块变动后，需要更新相关仓库的依赖配置（使用一致的版本控制和管理方式可减少这样的问题...实际上，在进行代码编程过程中，有许多设计模式和理念可以参考，其中有不少的内容对于解耦模块间的依赖很有帮助，比如接口隔离原则、最少的知识原则/迪米特原则等。除了解决问题，还要思考如何避免问题的发生。...除了问题定位以外，各个模块和函数的调用关系、调用耗时也可以作为系统功能和性能是否有异常的参考。之前这块我也有简单研究过，可以参考《大型前端项目要怎么跟踪和分析函数调用链》。...查看Github有更多内容噢: https://github.com/godbasin我正在参与2024腾讯技术创作特训营第五期有奖征文，快来和我瓜分大奖！
请你找出并返回 strs 的最大子集的长度，该子集中 最多 有 m 个 0 和 n 个 1 。 如果 x 的所有元素也是 y 的元素，集合 x 是集合 y 的 子集 。...可以用递归去求，但是会存在重叠子问题，加个备忘录可以解决重复问题。 把总共的 0 和 1 的个数视为背包的容量，每一个字符串视为装进背包的物品。...这道题就可以使用 0-1 背包问题的 状态定义： dp[i][j][k] 表示输入字符串在子区间 [0, i] 能够使用 j 个 0 和 k 个 1 的字符串的最大数量。...] + 1) return dp[len_][m][n] 好了，今天的文章就到这里，如果觉得有所收获，请顺手点个在看或者转发吧，你们的支持是我最大的动力 。...LeetCode刷题实战461：汉明距离 LeetCode刷题实战462：最少移动次数使数组元素相等 II LeetCode刷题实战463：岛屿的周长 LeetCode刷题实战464：我能赢吗 LeetCode
比如前文 动态规划核心框架 中讲到的凑零钱问题的暴力递归解法，核心代码框架如下： // 定义：要凑出金额 n，至少要 dp(coins, n) 个硬币 int dp(int[] coins, int amount...但当底层数组扩容时会分配新内存并把原来的数据搬移到新数组中，这个时间复杂度就是O(N)了，那我们能说在数组尾部添加元素的时间复杂度就是O(N)吗？...接下来说一下回溯算法，需要你看过前文 回溯算法秒杀排列组合问题的 9 种变体，下面我会以标准的全排列问题和子集问题的解法为例，分析一下其时间复杂度。...最后看下标准子集问题（元素无重不可复选）的核心函数backtrack： // 回溯算法计算所有子集（幂集） void backtrack(int[] nums, int start) { //...到这里，标准排列/子集问题的时间复杂度就分析完了，前文 回溯算法秒杀排列组合问题的 9 种变体 中的其他问题变形都可以按照类似的逻辑分析，这些就留给你自己分析吧。
问题1：基于任务的并行与基于数据的并行有什么区别吗？ 答：有区别，前者往往是cpu上的当时，而后者往往是gpu上的。前者可以看成只有一个work-item的kernel实例。...最初OpenCL有两种工作模型的。包括任务并行的(clEnqueueTask),如上所述, 可以看成是(1,1,1)个work-item的一次kernel启动。...因为基本上除了CPU外,常见的GPU并不能很有效的执行此模型下的kernel实例。...(因为如前所述, 相当于只有1个线程的kernel了, 对于CUDA来说)。 问题2：GPU点对点通信是什么意思？ 答：CUDA的P2P Access和P2P Copy。...(P2P = peer to peer) 一张显卡可以从同一个PCI-E Root Switch/Complex下的另外一张显卡身上,直接访问对方的显存, 或者直接的将对方的显存里面的东西复制到自己的显存里
这个解法通过备忘录消除了很多重叠子问题，效率有一定的提升，但是这就结束了吗？ 三、动态规划 事情没有这么简单，先来算一算，消除重叠子问题之后，算法的时间复杂度是多少？...这只能叫对回溯算法进行了「剪枝」，提升了算法在某些情况下的效率，但算不上质的飞跃。 其实，这个问题可以转化为一个子集划分问题，而子集划分问题又是一个典型的背包问题。...变成背包问题的标准形式： 有一个背包，容量为 sum，现在给你 N 个物品，第 i 个物品的重量为 nums[i - 1]（注意 1 <= i <= N），每个物品只有一个，请问你有几种不同的方法能够恰好装满这个背包...如果把 nums[i] 算入子集，或者说你把这第 i 个物品装入了背包，那么只要看前 i - 1 个物品有几种方法可以装满 j - nums[i-1] 的重量就行了，所以取决于状态 dp[i-1][j-nums...而动态规划就比较玄学了，经过各种改造，从一个加减法问题变成子集问题，又变成背包问题，经过各种套路写出解法，又搞出状态压缩，还得反向遍历。 现在搞得我都忘了自己是来干嘛的了。
而且，不是经常有读者问，怎么将二维动态规划压缩成一维动态规划吗？这就是状态压缩，很容易的，本文也会提及这种技巧。...一、问题分析 先看一下题目： title 算法的函数签名如下： // 输入一个集合，返回是否能够分割成和相等的两个子集 bool canPartition(vector& nums);...首先回忆一下背包问题大致的描述是什么： 给你一个可装载重量为W的背包和N个物品，每个物品有重量和价值两个属性。...比如说，如果dp[4][9] = true，其含义为：对于容量为 9 的背包，若只是用前 4 个物品，可以有一种方法把背包恰好装满。...至此，子集切割的问题就完全解决了，时间复杂度 O(n*sum)，空间复杂度 O(sum)。
一、前言 前几天在Python钻石群【不争】问了一个Python自动化办公的问题，这里拿出来给大家分享下。...一般汇总总成绩都是为了排名次，可以再添加一行代码，这样更完善一些： df = df.sort_values(by='成绩', ascending=False, ignore_index=True) 三、总结 大家好，我是皮皮...这篇文章主要盘点了一个Python自动化办公的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...可以注意下面几点：如果涉及到大文件数据，可以数据脱敏后，发点demo数据来（小文件的意思），然后贴点代码（可以复制的那种），记得发报错截图（截全）。...大家在学习过程中如果有遇到问题，欢迎随时联系我解决（我的微信：pdcfighting1），应粉丝要求，我创建了一些高质量的Python付费学习交流群和付费接单群，欢迎大家加入我的Python学习交流群和接单群
哈希冲突一般来说有哪些解决方案呢？ 算法题：「把一个 ipv4 地址转化成一个十进制数」 你的正则表达式这里为什么要写两个斜杠"s.split(\\.)"？...技术上有学习到什么吗 实习遇到了什么难点 重写 Hashcode 方法，如果我全返回 1 会有什么问题？对 HashMap 会产生什么影响？ 链表&红黑树的区别？...之后经过发帖讨论，分解之后的子问题变成了 Leetcode 698，再写一个状压 dp 就能解决问题） ❝快排就是 ACMer 杀手。。。...没明确思路的问题一定要问下数据范围，数据范围比任何提示都好用。这个题虽然有子集了，但是不给数据范围我还是完全没想到要状压 dp。...知道文件描述符吗？（我不造啊） 有写过 Socket 编程和文件操作吗？
现在你有两个符号 + 和 -。对于数组中的任意一个整数，你都可以从 + 或 -中选择一个符号添加在前面。 返回可以使最终数组和为目标数 S 的所有添加符号的方法数。...参考别人的 假设P是正子集，N是负子集 例如： 假设nums = [1, 2, 3, 4, 5]，target = 3，一个可能的解决方案是+1-2+3-4+5 = 3 这里正子集P = [1, 3..., 5]和负子集N = [2, 4] 如何将其转换为子集求和问题： sum(P) - sum(N) = target sum(P) + sum(N) + sum(P) - sum(N...) = target + sum(P) + sum(N) 2 * sum(P) = target + sum(nums) 原来的问题转化为一个求子集的和问题...： 找到nums的一个子集 P，使得sum( P ) = (target + sum(nums)) / 2，从上面最后个式子，可看出 target+sum(nums) 为偶数 class Solution
今天式刷题第29天，不知不觉即将开启新的一月，刷题现在有点感觉了，仿佛如昨日刚刚面完试，准备秋招，实习等，时间过的太快，已经到了5月，大学时光最后2月开始倒计时了。...题目： 你一个由 无重复 正整数组成的集合 nums ，请你找出并返回其中最大的整除子集 answer ，子集中每一元素对 (answer[i], answer[j]) 都应当满足：answer[i]...% answer[j] == 0 ，或 answer[j] % answer[i] == 0 如果存在多个有效解子集，返回其中任何一个均可。...示例 2： 输入：nums = [1,2,4,8] 输出：[1,2,4,8] 题解： 经典的LIS问题，如果[1,2,4,x]中x比4大，同时可以整除4，依次往后可以得到更大的结果，这不就是经典的最长上升子序列问题吗...[i] < dp[j] + 1) { dp[i] = dp[j] + 1; parent[i] = j;
新冠病毒感染会引起急性呼吸窘迫综合征，研究者们为了更好地了解 COVID-19诱导的急性呼吸窘迫综合征(ARDS)的细胞状态，就对 COVID-19诱导的 ARDS 患者的外周血标本进行了单细胞 RNA...最后总计是 85,084个细胞，平均每个样本5,318个细胞。 这样的单细胞转录组数据分析的标准降维聚类分群，并且进行生物学注释后的结果。...(这个应该仅仅是写作方面的小瑕疵) 最严重的是这样的umap上面的零零碎碎的点，就很奇怪，我就去看了看作者是否给出来了表达量矩阵，发现是：https://ngdc.cncb.ac.cn/gsa-human.../browse/HRA004752 也就是说作者确实是上传了原始单细胞转录组测序数据，但是需要申请授权， 我懒得去操作了。...但是我看了看它的数据量情况，也是非常诡异啊： 数据量情况，也是非常诡异 总体上来说，确实是每个样品的R2比R1的数据量大，符合预期，但是为什么有一些样品居然还不到1GB的数据量。。。。
请你找出并返回 strs 的最大子集的长度，该子集中 最多 有 m 个 0 和 n 个 1 。 如果 x 的所有元素也是 y 的元素，集合 x 是集合 y 的 子集 。...，但是和经典的背包问题只有一种容量不同，这道题有两种容量，即选取的字符串子集中的 00 和 11 的数量上限。...经典的背包问题可以使用二维动态规划求解，两个维度分别是物品和容量。这道题有两种容量，因此需要使用三维动态规划求解，三个维度分别是字符串、00 的容量和 11 的容量。...这就是一个典型的01背包！ 只不过物品的重量有了两个维度而已。 dp数组如何初始化 因为物品价值不会是负数，初始为0，保证递推的时候dp[i][j]不会被初始值覆盖。...举例推导dp数组 5 我的答案 class Solution { public int findMaxForm(String[] strs, int m, int n) { //
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