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ThinkPHP 5.1自定义404面的配置

'index/view/exception_html/501.html', ], 上面的路径配置,对应的文件路径是这样的,同理可以扩展添加其他的请求码配置页: ? ♪....静态资源的引用 这一点其实没必要讲,我只是给一个参考 为了项目的界面设计统一性,至少头部尾部都是一致的,以我为例,将自定义页面的静态文件都放置在了 public/errors 目录下 ?...另一种解决方案 修改 config.app 文件中的配置项 exception_tmpl,线上和线下可分开配置 //TODO 异常页面的模板文件,主要作为500或程序报错的处理页面 //此为生产模式下...'tpl/self_exception.html', 对于上述的配置项,主要是制定好显示页面即可,源框架中是 tpl 文件,此处我直接复制了一个静态页面的源代码而已,具体的动态显示可以自己进行优化补充

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如果你回答封面的问题!

内容超级简单,就是一个以 .com 结尾的网址,而前面的网址是一个 10 位素数,这个素数是自然常数 e 中最早出现的 10 位连续数字。...找出这个素数的人,就可以通过访问谷歌的这个网站进入招聘流程的下一步。 ?...上面的算法通过使用两个不同和更复杂的公式来计算非素数列表来减少这种重复。 回到我们的Google广告牌。我们将e_list分割成10位数字,然后使用质数列表检查它们是否是质数。...Brun常数采用下面的形式:所有素数对的倒数之和 ? 这个数字收敛极其缓慢,本身就很吸引人。这些分数的分母下降得很快——问题是即使对于非常大的数量,素数对也是相对常见的。...黄金分割比也可以表示为连分数,所以我们可以使用上面的或e- generate algorithm来生成黄金分割比的数字。 ? ? 你将注意到,与e代码相比,运行上面的代码需要一段时间。

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烂笔头周刊(第2期):职业发展的最好方法是公司?!

其中大部分观点我是赞同的,比如第一条的“职业发展的最好方法是公司”,还真的是这样。还有“技术栈不重要”,真的在这行业待得越久会越发现别说技术栈了,有时候技术都不是最重要的。...文章 程序员酒后吐真言 (1)职业发展的最好方法是公司。 (2)技术栈不重要。技术领域有大约 10-20 条核心原则,重要的是这些原则,技术栈只是落实它们的方法。...(19)当一个软件工程师,最好的事情是什么?你可以结识很多想法相同的人,大家互相交流,不一定有相同的兴趣,但是对方会用跟你相同的方式思考问题,这很酷。 (20)有些技术太流行,我不得不用它。...(23)我遇到的最好的领导,同意我的一部分观点,同时耐心跟我解释,为什么不同意我的另一部分观点。我正在努力成为像他们一样的人。 (24)算法和数据结构确实重要,但不应该无限夸大,尤其是面试的时候。

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两轮电动补升级,“换换”开辟智能电新赛道

电模式在提升充电效率、降低购置成本方面的优秀表现,使之日渐成为行业发展的趋势,电行业也因此站上行业风口。...与其他玩家不同,换换凭借其在技术、运营管理等多方面的既有优势,通过多维度打造智能电新体验。 第一层,实现了电站的智能化。...第三层,实现了补电服务的智能化。 随着物联网等新技术的大规模应用,让智能电模式日渐发展成为行业趋势。...一场智能化绿色出行运动正悄然进行 当然,无论是电池技术的革新还是电站的数字化、智能化升级,都只是换换深入推动行业电补升级的一个方面。...从产业链的角度来看,作为电动车产业链中不可缺失的一环,电补环节仍是当前整个电动车产业链中较为薄弱的中间环节(行业渗透率很低),且目前电模式仍处于论证和推广阶段。

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最全面的多线程面试题,你回答几个?

synchronized会自动释放锁,而Lock一定要求程序员手工释放,并且最好在finally 块中释放(这是释放外部资源的最好的地方)。...简单说ThreadLocal就是一种以空间时间的做法在每个Thread里面维护了一个ThreadLocal.ThreadLocalMap把数据进行隔离,数据不共享,自然就没有线程安全方面的问题了. 36...如果你知道该成员变量会被多个线程访问,如计数器、价格等,你最好是将其设置为 volatile。为什么?...意思就是说,在你写一个 volatile 域时,保证任何线程都能看到你写的值,同时,在写之前,也保证任何数值的更新对所有线程是可见的,因为内存屏障会将其他所有写的值更新到缓存。...这个问题与之前的问题类似,你可以使用上面的答案。对线程来说,你应该: 对线程命名 将线程和任务分离,使用线程池执行器来执行 Runnable 或 Callable。

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海尔造机器人:制造企业跨搞出名堂吗?

这种另类的跨在产业界不是越来越少,而是越来越多,实在值得思考下。 ? 制造企业的匆忙跨 8月24日,格力手机又在朋友圈刷屏了。当天,格力手机在聚划算10点开售,链接显示这款手机标价1599元。...这里面的产业相关性确实是让人意外到无法自行脑补。 根据当天的媒体报道,海尔机器人第一代产品搭配了声源定位、声纹识别、语音语义识别等功能,可与人做简单交流,也可作为视频通话工具。...用红外发射器控制老式电视和空调,这算是个功能吗?用遥控器不就行了?一个还在用老式电视的人会花钱一台几千元的电视智能呢,还是花一万多买个机器人去遥控它?...除此之外,站在用户角度打动消费者的理由却看不到--这本身就不是互联网思维。思维都不对,何谈转型跨。...可以猜测的是,企业可能原本就没奢望这种匆忙跨的产品大卖,获得品牌关注,重回舆论场就够了。 格力和海尔都是业界很高调的企业。

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最全面的阿里多线程面试题,你回答几个?

synchronized会自动释放锁,而Lock一定要求程序员手工释放,并且最好在finally 块中释放(这是释放外部资源的最好的地方)。...简单说ThreadLocal就是一种以空间时间的做法在每个Thread里面维护了一个ThreadLocal.ThreadLocalMap把数据进行隔离,数据不共享,自然就没有线程安全方面的问题了. 36...如果你知道该成员变量会被多个线程访问,如计数器、价格等,你最好是将其设置为 volatile。为什么?...意思就是说,在你写一个 volatile 域时,保证任何线程都能看到你写的值,同时,在写之前,也保证任何数值的更新对所有线程是可见的,因为内存屏障会将其他所有写的值更新到缓存。...这个问题与之前的问题类似,你可以使用上面的答案。对线程来说,你应该: 对线程命名 将线程和任务分离,使用线程池执行器来执行 Runnable 或 Callable。

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+赋——互联网的下一个关键词

小编说:互联网本身是一个连接、跨、赋的工具,但很多互联网从业者大多沉浸在自己的行业里。当全球互联网已经发展到今天的成熟度,什么才能激发互联网进入下一阶段的想象力?...《赋》一书给出了思考——“跨+赋”。 本文选自《赋:互联网+跨运营与融合实践》一书前言。...如果说刚刚过去二十年中互联网的关键词是“连接 + 改造”,我认为下一个二十年,互联网的关键词将是“跨 +赋”。...因为是互联网使得许多旧有的边界变得模糊乃至消失,壁垒不再存在,技术可以为所有人方便使用,于是跨变得轻而易举,与那些没有参与互联网变革的人相比,由互联网带来的新能力,会给予互联网人强大的赋。...得不到互联网的“赋”,就无法拥有创新的核心能力,也将在行业再造中失去机遇。 如何跨?如何赋?从理论到实践,我将用我十年来在腾讯的实践经验和职业跨转变,来跟大家分享。

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专访|3DCAT如何赋Matterverse打造3A游戏画面的Sandbox

然后我们就在想如何真正的摆脱现在发展的泥潭,让我们就真正可以用到最好的技术,比如说像这种3A游戏的画质和玩法,然后呢把这个东西真正放到所有人手里。所以说,我们就选择了这样的一个名字,打破次元壁的意。...然后大家进入之后,可以做这么几件事情,首先是可以用我们的创作工具去直接去创作属于自己的世界和内容,然后我们也是允许大家去上传自己的素材的,我们同时也在去举办元宇宙内容创作大赛,然后我们后面的话会发一下这些方面的内容...有了庞大C端用户,B端企业在次元跃升里更好触达用户Q:次元跃升已经为多家头部奢侈品、时尚品以及地产公司提供了服务,是如何提供服务的?Austin:首先的话,我们需要去和这些客户有深度的联系。...我觉得这就是相当于我们之前说你要想用高端的东西的话,你触及的人就少,但是,我们可以通过云的技术,解决这个问题,让你拥有这两边最好的体验和价值。Q:次元跃升和我们3DCAT是如何合作的?...本文《3DCAT如何赋Matterverse打造3A游戏画面的Sandbox》内容由3DCAT实时渲染解决方案提供商整理发布,如需转载,请注明出处及链接:https://www.3dcat.live/

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于正AI脸火上热搜,差点骗了全网!古风民族风也任意切换

明敏 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 没想到,AI脸又双叒一次惊到我们了。 于正用了它,直接到达颜值巅峰。 这挺拔的身姿、帅气的步伐,尤其是融合度极高的脸。...这让不少网友试玩后表示:用AI脸,以后都不用去拍艺术照了! 古风、民族风马化腾李彦宏 这么好的效果,我们当然也要自己上手试试了。 现在就为大家带来,互联网大佬之变装风云!...接下来,是李彦宏: 相对于马化腾,李彦宏脸后稍微有点认不出的感觉。 而且一开始的粉色套装,脸后的面具感有些重。...背后原理 这一次AI脸术,和之前爆火的肌肉金轮非常相似。 都是可以将选定的人脸替换到特定的视频模板中去。 此前有人透露,这样逼真的效果可能是源于一个知名脸开源项目DeepFaceLab。...DeepFaceLab (DFL)脸主要分为五个阶段:视频转图片、提取脸部、训练模型、人脸替换、合成视频。 模型首先会将一段视频截取成无数张照片,从中提取出人脸。

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