描述 webpack是一个现代JavaScript应用程序的静态模块打包器module bundler，当webpack处理应用程序时，它会递归地构建一个依赖关系图dependency graph，其中包含应用程序需要的每个模块 当然，关注点分离不等于文件类型分离，将一个单文件分成多个文件也只是对于代码编写过程中可读性的倾向问题，在这里我们重点关注的是编写一个简单的loader而不在于对于文件是否应该分离的探讨。 vue文件，因为此时我们需要将其拆分，但是如何将其拆分是需要考虑一下的，为了尽量不影响正常的使用，在这里采用了如下的方案。 简单来说webpack loader是一个从string到string的函数，输入的是字符串的代码，输出也是字符串的代码。 ，然后将其遍历，通过webpack.config.js中配置的options来构建正则表达式去匹配同级目录下的script与style的相关文件，对于匹配成功的文件我们将其读取然后按照.vue文件的规则拼接到
基于flock命令实现多进程并发读写文件控制 需求描述 实际项目中，需要在Linux下通过shell脚本并发读写同一个文件，但是希望同一时刻，只有一个进程可以在读、写目标文件。 ，关闭文件描述符，会自动释放锁。 支持的文件锁有两种: 共享锁(shared lock) 当文件被上了共享锁之后，其他进程可以继续为此文件加共享锁，但不能添加排他锁。 被上锁的文件会有一个共享锁计数，每添加一个共享锁，计数 +1，每解锁一个共享锁，计数 -1，只有当共享锁计数为0时，才可以为其添加排他锁。 命令，在第一个终端上执行的shell命令执行完成后才开始运行，验证了flock排它锁的有效性。
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进程是操作系统种调度的实体，对进程拥有资源的描述称为进程控制块（PCB, Process Contrl Block）。 通过 task_struct 描述进程 内核里，通过 task_struct 结构体来描述一个进程，称为进程描述符 (process descriptor)，它保存着支撑一个进程正常运行的所有信息。 struct signal_struct *signal; } task_struct 中的主要信息分类： 1.标示符：描述本进程的唯一标识符 pid，用来区别其他进程。 将 init_task 进程描述符地址赋值给 x5，并保存到 sp_el0。 = INIT_THREAD_INFO(init_task), .stack_refcount = REFCOUNT_INIT(1), #endif ..... }; 故这三者的关系可以通过下图描述
对每个进程，Linux内核都把两个不同的数据结构紧凑的存放在一个单独为进程分配的内存区域中： 一个是内核态的进程堆栈stack 另一个是紧挨着进程描述符的小数据结构thread_info，叫做线程描述符 代码分析 do_fork函数 通过查找pidmap_array位图，为子进程分配新的pid 检查父进程的ptrace字段 调用copy_process()复制进程描述符 调用wake_up_new_task do_fork通过copy_process函数来创建进程描述符和子进程执行所需要的所有其他内核数据结构。 copy_process函数 检查参数clone_flags所传递标志的一致性。 通过调用security_task_create()以及稍后调用的security_task_alloc()执行所有附加的安全检查 调用dup_task_struct()为子进程获取进程描述符 检查系统中的进程数量 字段 初始化子进程描述符中的list_head数据结构和自旋锁，并为与挂起信号、定时器及时间统计表相关的几个字段赋初值 调用copy_semundo(),copy_files(),copy_fs(),copy_sighand
下面两图中的线都可以做到让区分两类点的目的： 图中 A 和 B 两条线都实现了红蓝点分类的目的，A 和 B 就称为“决策面”，显而易见，因为数据是二维的，所以决策面是一维的线，如果数据是三维的，那么决策面将会是一个二维的平面 ，那个具有“最大间隔”的决策面就是SVM要寻找的最优解。 而这个真正的最优解对应的两侧虚线所穿过的样本点，就是SVM中的支持样本点，称为”支持向量”。 3. SVM 的优缺点 3.1. 分类间隔方程推导 根据本文开头的描述可知，分类效果最好的超平面是分类间隔 2d 最大的超平面，我们已经成功将问题推导为求解当 d 取最大值时 ω 的取值。 6. 线性 SVM 优化问题的基本描述 我们成功将求解 d 的最大值问题推导为求解 ||ω|| 最小值问题。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 LCD1602的主控芯片是HD44780或者其它兼容芯片。 与此相仿的是LCD12864液晶显示器，它是一种图形点阵显示器，能显示的内容比LCD1602要丰富得多，除了普通字符外，还可以显示点阵图案，带有汉字库的还可以显示汉字，它的并行驱动方式与LCD1602相差无几 ，所以，在这里花点时间是值得的。 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。
在用计算机解决实际问题的过程中，数据结构与算法是相辅相成、缺一不可的两个方面：数据结构是算法处理的对象，也是设计算法的基础，一个具体问题的数据在计算机中往往可以采用多种不同的数据结构来表示；另一方面，一个实际问题的计算过程常常有多种可用的算法 因此，选择什么样的数据结构和算法就成为实现应用程序过程中最重要的一个课题。 研究数据结构的目的在于更好的进行程序设计，而程序设计离不开数据的运算，运算的过程称为算法。 算法的描述 算法是对问题求解步骤的一种描述。一个算法就是一种解题的方法。严格地说，算法是由若干条指令组成的有穷序列，其中每条指令表示一个或者多个操作。 算法必须满足以下五个准则： 1.输入。 算法是可行的，即算法中描述的操作都可以通过有限次的基本运算来实现。 显然，一个程序如果对任何输入都不会陷入无限循环，则它就是一个算法。 算法分析 求解一个问题可能有多种不同的算法，而算法的好坏直接影响程序的执行效率，且不同算法之间的运行效率相差巨大。 那么，如何评价算法的优劣呢？
题目描述 输入两棵二叉树A，B，判断B是不是A的子结构。（ps：我们约定空树不是任意一个树的子结构） 一 . 二叉树的概念 树形结构是一种典型的非线性结构，除了用于表示相邻关系外，还可以表示层次关系。每个结点最多有两棵子树。左子树和右子树是有顺序的，次序不能任意颠倒。 题目分析 A-B两个二叉树，判断B是否为A的子结构。 想法：该题使用递归法。 步骤为：在树A中找到和B的根结点的值一样的结点；判断以该节点为中心的左右子树是否相同，相同即为子结构，不同继续递归，直到结束。 三 . if (pRoot2 == null) { //递归成功条件，什么意思呢，比如B仅有一个节点，且存在和A一样的节点，那肯定是是咯
问题描述： 最近发现一个问题就是不管是提交新增的代码还是修改后提交的代码在github的contributions上都不显示贡献小绿块。 github help 里面找到了答案： 官方链接如下：https://help.github.com/articles/changing-author-info/ 问题分析： 主要原因是：提交代码的邮箱与创建时的邮箱地址不一样 2、将下面的代码保存为一个脚本，修改其中的 OLD_EMAIL 为你提交代码时错误的邮箱地址 CURRENT_NAME 为正确的用户名 CURRENT_EMAIL 为正确的邮箱地址 # /bin/sh git filter-branch --env-filter ' OLD_EMAIL="错误的邮箱地址" CORRECT_NAME="正确的用户名" CORRECT_EMAIL="正确的邮件地址 3、输入下面代码将正确的信息 push git push --force --tags origin 'refs/heads/*' 4、去自己的github仓库即可看到小绿块出现了。
1、描述符的定义 描述符是与特定属性互相绑定的一种协议，通过方法被触发修改属性，这些方法包括__get__(),__set__(),__delete__().将这些方法定义在类中，即可实现描述符 解释器会发现实例字典中的x属性名与类属性同名，类属性（描述符）会优先覆盖。 set，get，delete的一个或多个，就可以把这个类称为描述符类。 这涉及到优先级的顺序问题，当解释器发现实例字典中有与描述符属性同名的属性时，描述符优先与实例属性，会覆盖掉实例属性。可以通过类字典验证 1 print(Test. 6、描述符优先级别顺序 上面已经提到，当无set方法的描述符称为非数据描述符，有set和get为数据描述符。这2者有啥区别？优先级别的大区别！！！
今天老师要给大家介绍一个比较特别的 RPC 服务器模型，这个模型不同于 Nginx、不同于 Redis、不同于 Apache、不同于 Tornado、不同于 Netty，它的原型是 Node Cluster 注意这里的传递描述符，本质上不是传递，而是复制。父进程的描述符并不会在 sendmsg 自动关闭自动消失，子进程收到的描述符和父进程的描述符也不是同一个整数值。 就表示携带的数据是文件描述符。 fd = struct.unpack('i', fd_bytes) # 反序列化 代码实现 下面我来献上完整的服务器代码，为了简单起见，我们在 Slave 进程中处理 RPC 请求使用同步模型。 打印对比发送和接收到的描述符，你会发现它们俩的值并不相同，这是因为 sendmsg 将描述符发送到内核后，内核给描述符指向的内核套接字又重新分配了一个新的描述符对象。
关于iOS屏蔽系统升级的描述文件在几个月前失效的事情大家都清楚了，苹果先是让描述文件失效，然后重新分享的屏蔽升级描述文件也相继的失效，之后也没有新的文件出来。 就是能够在线安装屏蔽描述文件，直接了当的解决iOS系统升级的问题，还能屏蔽小红点，昨天已经有机友问过这个问题了，之前最新有效的屏蔽越狱描述文件是只适用于iOS 12.1系统以下屏蔽iOS 13使用。 许多人的现在使用的系统基本上都在这个版本以上，所以安装无效或者无法安装使用的问题也存在 image.png 其实每年快到新的系统更新的时候，新的描述文件就会出来，但是估计现在很多人也是在iOS 13系统 好消息是，今天新的屏蔽升级描述文件tvOS 13屏蔽系统升级描述文件出来了，适用于iOS 13+系统的屏蔽升级，如果你不确定你的是否能够屏蔽，可以安装试试，然后尝试检查系统更新。 使用方法 下载描述文件——允许配置描述文件下载。 image.png 允许之后会自动安装，这个时候打开iPhone的设置，通常新安装的描述文件都会在【设置】的页面提示已安装描述文件。
Lehmann和Magidor的理性封闭被公认为非单调逻辑领域的一个里程碑，它也在描述逻辑（DLs）的背景下被重新表述。 我们在这里展示了如何为表达式DL（如SROIQ）建立一个理性形式的嵌套模型，提供了一个新的推理程序，将非单调的DL知识库编译成描述逻辑程序（dl-program）。 在描述逻辑（DL）的背景下，人们提出了理性封闭，它属于更普遍的理性必然关系[23]，从基本的DL开始，如ALC[4, 8, 10, 12, 3, 19, 18]，并对低复杂度的DL重新表述，如EL⊥[13 在这里，我们展示了对SROIQ[20]这样的表达式DL的合理必然关系的实现。 本文的主要贡献在于，我们通过将非单调的DL知识库编译成描述逻辑程序（dl-program）[14]，重新制定了理性封闭的决策程序。
我们都知道调用dedecms的标题长度可以用titlelen='字符数'，{dede:arclist titlelen='10'}，表示标题长度为10个字符，也即是5个汉字。 如果想要控制描述的调用长度可以实现吗？ 随ytkah一起去看看吧 一、比较简单的一种方法：[field:description function="cn_substr(@me,字符数)"/]，这个很快就能实现 二、另外一种方法：要修改数据库字段长度 archives_edit.php /article_add.php /article_edit.php 找到$description = cn_substrR($description,250); 把250改为想要修改的字数即可
引入描述器 以stackoverflow上关于描述器（descriptor ）的疑问开篇。 疑问二：__get__,__set__,__delete__三种方法的参数 疑问三：描述器有哪些应用场景 疑问四：property和描述器的区别是什么？ 疑问一：什么是描述器？ 描述器 事实上是一种代理机制：当一个类变量被定义为描述器，对这个类变量的操作，将由此描述器来代理。 数值校验等，就需要用到描述器 《Python Cookbook》 即描述器主要用来接管对实例变量的操作。 描述器。我们可以将getter，setter（和deleter）函数绑定到一个单独的类中。然后，我们将该类的对象分配给属性名称。
很多时候我们可能需要对某个实例的属性加上除了修改、访问之外的其他处理逻辑，例如 类型检查、数值校验等，就需要用到描述器 ---《Python Cookbook》 我们可以使用 Python 自带的 property ，这就要说到本文的主题 描述器了 描述器 Python 有三个特殊方法，__get__、__set__、__delete__，用于覆盖属性的一些默认行为，如果一个类定义了其中一个方法，那么它的实例就是描述器 下面是一个简单的描述器的示例，Descriptor 是一个实现了 __get__、__set__ 的类，可以为其实例访问和修改时打印信息 class Descriptor: def __init __get__ 和 __set__ 那么就是资料描述器 data descriptor 它们的区别在于，如果实例字典中有与描述器同名的属性，如果是资料描述器，则优先使用资料描述器，否则使用实例字典中的属性 a 忽略了实例字典的值，而非资料描述器则被覆盖 >>> c = C() >>> c.a 'a' >>> c.
由于数据库应用系统的复杂性，数据库的设计不可能一蹴而就，也没有统一的最好的设计结构，因为对于不同的业务来说，所需要的数据库的支撑是不同的。 数据库的设计是一种“反复探寻，逐步求精”的过程，也就是反复规划和结构化数据库中的数据对象以及这些数据对象之间关系的过程。 TcaplusDB作为专为游戏设计的分布式 NoSQL 数据库，作为腾讯云的数据库服务的一部分，我们极力为广大客户提供极致的游戏数据体验。 因此，在设计数据库时，我们也充分考虑了客户的需求，贯彻了数据库架构设计的原则，将高性能，高可用的特性发挥到极致。 以下就是我们的数据库架构图和对应的组件描述。 TcaplusDB架构 组件描述 最后 我们已经了解了 TcaplusDB 的架构和对应的组件，后续我们将揭开更多TcaplusDB设计的特殊奥秘。
Python描述符的使用 前言 作为一位python的使用者，你可能使用python有一段时间了，但是对于python中的描述符却未必使用过，接下来是对描述符使用的介绍 场景介绍 为了引入描述符的使用， 使用描述符 首先看一下描述符的概念 描述符就是一个“绑定行为“的对象属性，在描述符协议中，它可以通过方法充写属性的访问。 然后因为是描述符，于是会执行描述符中的set特殊方法。 相关属性的查找顺序可以参考https://www.cnblogs.com/Jimmy1988/p/6808237.html 描述符中的set特殊方法的参数有为 self ：是描述符实例 instance 最后，本文是对描述符的使用做了简单的介绍与讲解，如需更加深入了解可以参考《流畅的Python》属性描述符部分
https://arxiv.org/abs/2109.04461 论文介绍的自动翻译 那些我们可以归类为“控制论的”、“适应性的”或“活的”的系统都显示出一个基本的属性 :它们抵制将它们推离目标或使它们的存在不可持续的扰动 在第一部分的系列论文中,我们试图为足以描述这种系统的主动推理理论提供新的组成基础,特别关注在组成神经科学和人工生命社区中被称为自由能原理的框架[1],我们试图使其结构精确。 很容易看出这样一个推断原因的过程是如何被理解为一个感知过程的,但是主动推理的中心法则是,感知和行动都可以被呈现为贝叶斯推理的问题,行动对感知来说是“双重的” :一个系统不是改变它的内部状态(它对原因的信念 在本系列的第一篇论文中,我们暂时把动力学放在一边,奠定统计学基础,描述由控制论系统实例化的生成模型的组成结构及其反演代数。 这一代数通过我们的贝叶斯透镜概念得以形式化,我们引入贝叶斯透镜来描述贝叶斯反演固有的双向结构,借鉴了从经济游戏[2]、数据库[3]和机器学习者[4]构建双向系统的“透镜”模式。
描述性分析介绍 描述性统计分析是关于数据的描述和汇总。它使用两种主要方法： 定量方法以数值方式描述和汇总数据。 可视化方法通过图表，曲线图，直方图和其他图形来说明数据。 一般在数据分析的过程中，拿到数据不会去直接去建模，而是先做描述性分析来对数据有一个大致的把握，很多后续的建模方向也是通过描述性分析来进一步决定的。那么除了在Excel/R中可以去做描述性分析。 本文将细致讲解如何使用python进行描述性分析的定量分析部分: 均值 中位数 方差 标准差 偏度 百分位数 相关性 至于可视化的部分可以参考我之前讲解pyecharts的文章，当然后面还会介绍echarts 涉及到的python库 Python statistics是用于描述性统计信息的内置Python库。如果您的数据集不是太大，或者您不能依赖于导入其他库，则可以使用它。 在SciPy和Pandas提供过单个函数或方法调用快速获取描述性统计信息。
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