Find unused Objective-C imports. gitHub sudo gem install fui Find Unused Classes...
System.Windows.Forms; using System.Data.SqlClient; //引用命名空间 namespace MYQQ { /// /// 查找和添加好友窗体...，查找符合条件的用户,p268 private void btnSearch_Click(object sender, EventArgs e) {...BasicallySearch(); //自定义方法，基本查找；写到类中，其他方法外，和其他方法是兄弟关系; }...：高级查找; } } /// /// 这是基本查找方法.....，出现两种情况； //4.基本查找; //5.高级查找; #region 第5步 高级查找 private void AdvancedSearch
这个工具是一个通用的工具，node 项目、前端项目都可以用它来查找没有用到的模块，而且其中模块遍历器的思路可以应用到很多别的地方。所以我整理了实现思路，写了这篇文章。...思路分析 目标是找到项目中所有没用到的模块。项目中总有几个入口模块，代码会从这些模块开始打包或者运行。我们首先要知道所有的入口模块。...used: usedModules, unused: unusedModules } } 这样，我们封装的 findUnusedModule 能够完成最初的需求：查找项目下没有用到的模块...基于这个遍历器我们实现了查找无用模块的需求，其实也可以用它来做别的分析需求，这个遍历的方式是通用的。...我：说说看 昊昊：项目的模块构成依赖图，我们要确定没有用到的模块，那就要先找出用到的模块，之后把它们过滤掉。
菜单栏切换动效：LTabView LTabView 是一个作者见到某个 GIF 动效之后自己实现的带动画的 TabView 项目。
1、点击[Search or Jump to...] 2、按<Enter>键 3、点击[in:name visibility] 4、按<Enter>键...
微软推出了一个名为Project Freta的新项目，这是一项基于云的免费产品，允许用户在操作系统内存快照中查找恶意软件（例如rootkit）。...让我们来详细的了解一下这个项目： ?...“就像过去的胶片相机和今天的智能手机有着相似的百万像素，但使用性和可用性却有着巨大的不同，Freta项目打算通过自动化和民主化的虚拟机取证，使每个用户和每个企业只需按一个按钮就可以清除未知恶意软件的易失性内存...该项目的分析服务，包括进程、全局值和地址、内存文件、调试的进程、内核组件、网络、ARP表、打开的文件、打开的套接字和Unix套接字。...Freta项目实现“受信任感知系统”的第二个组件是为Azure构建传感器，它使操作员可以将实时虚拟机的易失性内存迁移到脱机分析环境中，而不会中断执行。
Python项目中必须包含一个 requirements.txt 文件，用于记录所有依赖包及其精确的版本号。以便新环境部署。...之后查找相应的数据 ? 指定路径输出， ?
标签：Power Query 如下图1和图2所示，有两个工作表，想要在一个工作表（即“主表”）中基于ID列查找并获取另一个工作表（即“查找表”）中的所有匹配项。...图1：主表 图2：查找表 可以看出，“主表”中ID是唯一的，“查找表”中存在重复的ID。其中“主表”中的一些ID对应着“查找表”中的多个“ID”。...那么，如何基于ID查找“查找表”中的ID并将匹配的所有结果返回到“主表”中呢？ 我们知道，在Excel中使用查找函数将仅返回查找表中找到的第一个匹配值。当然，可以使用公式，但非常繁琐。...图3 3.在“合并”对话框中，选择“查找表”，然后选择“主表”和“查找表”的ID列，在“联接种类”中选择“左外部(第一个中的所有行，第二个中的匹配行)”。...图5 5.单击“查找表”列右侧的图标扩展列，设置如下图6所示。 图6 单击“确定”，结果如下图7所示。 图7
前言 在iOS项目开发的过程中，如果版本迭代开发的时间比较长，那么在很多版本开发以后或者说有多人开发参与以后，工程中难免有一些垃圾资源，未被使用却占据着api包的大小！...这里我通过Python脚本来查找项目中未被使用的图片、音频、视频资源，然后删除掉；以达到减小APP包大小的目的！...代码 先查找项目中所以的资源文件存到你数组里面 def searchAllResName(file_dir): global _resNameMap fs = os.listdir(file_dir...tmp_path conLog.info_delRes('[FindRes OK] ' + tmp_path) else: searchAllResName(tmp_path) 遍历查询项目的所以代码...，查找工程中所引用的资源文件 # 查询项目的所以代码 def searchProjectCode(file_dir): global _projectPbxprojPath fs = os.listdir
ConcurrentSkipListMap的大部分方法，我们之前都有介绍过，有序的方法，与TreeMap是类似的，原子复合操作，与ConcurrentHashMap是类似的，所以我们就不赘述了。...虽然是有序的，但我们知道，与数组不同，链表不能根据索引直接定位，不能进行二分查找。 为了快速查找，跳表有多层索引结构，这个例子中有两层，第一层有5个节点，第二层有2个节点。...下图两条线展示了查找值19和8的过程： ?...对于19，查找过程是： 与9相比，大于9 向右与21相比，小于21 向下与17相比，大于17 向右与21相比，小于21 向下与19相比，找到 对于8，查找过程是： 与9相比，小于9 向下与...6相比，大于6 向右与9相比，小于9 向下与7相比，大于7 向右与9相比，小于9，不能再向下，没找到 这个结构是有序的，查找的性能与二叉树类似，复杂度是O(log(N))，不过，这个结构是如何构建起来的呢
我的理解是我们用它可以像一个for循环似的，可以避免一些循环结构的使用，尤其是与命令的组合。 下面我们详细说明 # 查找"*.c"文件名中包含abc的文件path find ....-name "*.c" | grep abc # 查找"*.c"文件中包含abc的行 find ....-name "*.c" | xargs grep abc 下面请看带参数使用的xargs -i,{}表示对拆分模块的位置指定 # 查找和端口22202相关的进程号，并杀死它们，aix，linux上netstat...-name "*.c" | xargs -i mv -f {}.tmp {} 还有在一些sed不支持在原文件修改的*nix系统，也可以完成类似的功能，而不用写脚本。
/token-hunter.py -g 123456 查找跟组123456相关的所有项目以及组成员的个人项目，该配置下Token-Hunter不会搜索令牌： ..../token-hunter.py -g 123456 -m 查找跟组123456相关的所有项目以及组成员的个人项目，-s选项将会让Token-Hunter搜索跟每一个项目相关的GitLab代码段，并查找项目中的敏感数据.../token-hunter.py -g 123456 -msir 查找跟组123456相关的所有项目以及组成员的个人项目，-s选项将会让Token-Hunter搜索跟每一个项目相关的GitLab代码段，...并查找项目中的敏感数据。...-i选项将让Token-Hunter搜索跟每一个项目相关的问题以及问题讨论，并查找项目中的敏感数据（该模式下可能会导出大量数据，慎用！）： .
JZGKCHINA 工控技术分享平台 尊重原创 勿抄袭 勿私放其他平台 工控从业10余多年，回头看全在一线项目上，那些走过的港口门座，电厂翻车机，汽车厂冲压，涂装，总装，焊装，液晶面板的生产线，发动机变速箱的加工线装配线...甚至是大连新标志星海大桥的照明控制也都搞了月余，也算是足迹遍布各类工厂角落了，虽然精力不足后试过管理岗位，但还是觉得一线工作有意思又回来了，早些日子，偶尔机会给某一个高校做了一套相变储热装置的控制系统，项目简单但却是体会颇深...相变储热的核心是材料，相变材料，在固相至液相转变过程中，会吸收大量的热，但自身温度却可以保持不变，直至完全液相后，温度才会继续升高，最常见的相变材料就是冰水混合物了，项目相变装置的材料是无机盐类，大约相变温度在...项目完事了，回头一想，这个过程多像我们每一个人的人生，我们不停的学习，不停地吸收各种各样的知识，就像加热相变前的材料一样，，但是总也看不到自身的进步，只有突破相变过程后，我们才会进入另一个相的状态，想那佛家讲的修行...回想学生时代，也曾看到过 “有志者事竟成，百二秦关终属楚，苦心人天不负三千越甲可吞吴“，类似的诗句，还在新手村的学生大约很难领略蒲松龄那么久的人生阅历，回到现在自己人到中年却需要类似的东西来自勉，那些鸡汤里面的坚持
requirements.txt 然后修改文件中的“==”为“>=”，接着执行： pip install -r requirements.txt --upgrade 此方法比较适合于带有依赖文件的具体项目...，可以针对该项目来升级所需的库。...方法四：使用 pkg_resources 库 跟方法二和三相似的还有一种方法。...pkg_resources 是 setuptools 库的一部分，用于查找和管理 Python 库、版本依赖关系、相关联的资源文件等。...还有一个类似的pip-upgrader 库，也是为了解决批量升级的问题，感兴趣的同学请自行搜索。
出现这样的问题都是我们书写代码时马虎所致，类似的错误还有很多，这样的错误一但出现了，很不容易查找，所以要求我们在书写代码时要尽量规范认真。...出现这样的问题都是我们书写代码时马虎所致，类似的错误还有很多，这样的错误一但出现了，很不容易查找，所以要求我们在书写代码时要尽量规范认真。...出现这样的问题都是我们书写代码时马虎所致，类似的错误还有很多，这样的错误一但出现了，很不容易查找，所以要求我们在书写代码时要尽量规范认真。...出现这样的问题都是我们书写代码时马虎所致，类似的错误还有很多，这样的错误一但出现了，很不容易查找，所以要求我们在书写代码时要尽量规范认真。...出现这样的问题都是我们书写代码时马虎所致，类似的错误还有很多，这样的错误一但出现了，很不容易查找，所以要求我们在书写代码时要尽量规范认真。
strpos — 查找字符串首次出现的位置 用法： int strpos ( string $haystack , mixed $needle [, int $offset = 0 ] ) 看下面代码...'原来是兄弟' : '非我族类，砍ta'; 结果显示 原来是兄弟 非我族类，砍ta 非我族类，砍ta $c 命名是$a的一部分，结果当成异类，连着被砍了两次，冤枉，引发了一场本是同根生，相煎何太急的血案悲剧...用法：int strpos ( string $haystack , mixed $needle [, int $offset = 0 ] ) 参数： haystack 在该字符串中进行查找。...offset 可选的 offset 参数可以用来指定从 haystack 中的哪一个字符开始查找。返回的数字位置是相对于 haystack 的起始位置而言的。 返回值 以整型返回位置信息。...四、防坑扩展： 1、类似的函数还有 strrpos() - 计算指定字符串在目标字符串中最后一次出现的位置 stripos() - 查找字符串首次出现的位置（不区分大小写） strripos()
本项目主要针对论文图像进行查重。算法是整个查重系统中的核心。本项目基于深度学习的方法，通过 ResNet 模型推理得到图像的特征向量，并利用 Milvus 构建图像特征向量库。...本系统由两大模块组成——构建向量库及查找图片生成查重报告。 构建向量库：每个用户都可以创建一个属于自己的向量库。...查找图片生成查重报告：用户上传图像数据，服务端得到特征向量后会在 Milvus 中进行搜索并返回 top-k 个疑似图像。查重系统对得到的图像进行图像配准，最终生成查重报告。 基本步骤 1....Milvus 适用于多种场景，与深度学习相融合的架构如下图所示： ? 本项目使用 docker 启动 GPU 版本的 Milvus 服务。...图像配准 Milvus 会返回 top-K 个与搜索向量相似的结果。之后，根据这些结果我们会采用 SIFT 算法进行图像配准。
问题分解 那么当我们了解了鸽笼原理之后，再回过头来看看上面simhash的问题，首先我们做一些前提假设： 我们simhash中使用的fingerprint为64bit 判定为相似的汉明距离为<=3 此时...(48-63bit)； B0(0-15bit)，B1(16-31bit)，B2(32-47bit)，B3(48-63bit)； 我们将上述的64bit分割出来的4组分别看成4个鸽笼，如果A和B是两个相似的...因此，我们可以得出这样的结论：对于两个64bit的fingerprint，当判定相似的汉明距离为3时，两两相似的fingerprint必定有一份16bit是完全相同的。...对于每一个输入的code，我们通过精确匹配的方式，查找前16位相同的记录作为候选记录，如下图所示： 1、将64bit的二进制串每16bit等分成四块； 2、将上述任意一块作为前16bit，总共有四种组合...，生成四份table； 3、采用精确匹配的方式查找前16位； 4、如果样本库中存有2^34个fingerprint，则每个table返回2^34/2^16=2^(34-16)=262,144个候选结果，
为了提高查找和定位的速度，通常都要画出与单词列表所对应的单词查找树，其特点如下： l 根节点不包含字母，除根节点外每一个节点都仅包含一个大写英文字母； l 从根节点到某一节点，路径上经过的字母依次连起来所构成的字母序列...单词列表中的每个词，都是该单词查找树某个节点所对应的单词； l 在满足上述条件下，该单词查找树的节点数最少。...该整数为单词列表对应的单词查找树的节点数。...为了说明问题的本质，我们给出一个定义：一个单词相对于另一个单词的差：设单词1的长度为L，且与单词2从第N位开始不一致，则说单词1相对于单词2的差为L-N+1，这是描述单词相似程度的量。...单词的字典顺序排列后的序列则具有类似的特性，即在一个字典顺序序列中，第m个单词相对于第m-1个单词的差必定是它对于前m-1个单词的差中最小的。
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