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dw8制作html手机兼容视频,Dreamweaver8在网页中插入Flash视频

在 URL 文本框中,指定 cafe_townsend_home.flv 文件的相对路径,方法是单击“浏览”,浏览至 cafe_townsend_home.flv 文件(位于站点的 cafe_townsend...在“宽度”和“高度”文本框中,执行以下操作: 在“宽度”文本框中,键入 180。 在“高度”文本框中,键入 135 ,然后按 Enter 键。...注意 “包括外观”是 FLV 文件的宽度和高度与所选外观的宽度和高度的加和。 其余选项保留默认的选择值: 限制高宽比保持 Flash 视频组件的宽度和高度之间的高宽比不变。默认情况下会选择此选项。...(您可能需要单击“文件”面板中的“刷新”按钮来查看新的文件。)这些文件与 Flash 视频内容(在此情况下,为 cafe_townsend 根文件夹)所添加到的 HTML 文件存储在同一目录中。...当您上传包含 Flash 视频内容的 HTML 页面时,Dreamweaver 将这些文件作为相关文件上传(只要单击“要上传相关文件?”对话框中的“是”)。 保存该页,然后可以测试下效果。

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使用腾讯云轻量应用服务器搭建Frp内网穿透到OpenWrt

我选择使用国内广州的这台服务器,这样能保证Frp服务的运行和网络更加稳定。...alist.frp.404.cafe:用于访问部署在内网的alist管理面板。 gitlab.frp.404.cafe:用于在外网环境下访问内网代码仓库。...HTTPS 穿透服务端口:填写Frps配置文件 token 选项设置的 vhost_https_port。 高级设置 也可在服务器的高级设置里配置监控面板,查看是否有客户端建立了连接。...配置完毕后,点击页面右下角的【保存并应用】按钮。并前往【系统-启动项】中重启frpc服务。至此,Frp服务器和客户端搭建完毕,可在OpenWrt内的Frp客户端页面,查看frp客户端是否在运行状态。...域名类型:根据自己情况选择,可以设置成ip或者域名,如果选择自定义域名则不能是属于主域名(subdomain_host) 的子域名或者泛域名,如果选择子域名必须是服务端主域名下的子域名,这里只需要填写前缀就可以了

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    Akka(2):Actor生命周期管理 - 监控和监视

    对比起我们习惯的行令式(imperative)编程模式,Actor编程模式更接近现实中的应用场景和功能测试模式。这是因为Actor是靠消息来驱动的,每种消息代表一项功能的运算指令。...由于消息驱动式的程序是松散耦合的,每项功能都是在独立的线程中运算,互不干扰依赖,所以我们可以很自然的分开来实现各项功能以及独立测试每项功能。...父级Actor对发生异常的子级Actor有以下几种处理方式: 1、恢复运算(Resume):不必理会异常,保留当前状态,跳过当前异常消息,照常继续处理其它消息 2、重新启动(Restart):清除当前状态...这就要求当任何一个Actor在暂停挂起前都要保证先暂停挂起它的所有直属子级Actor,而子级则必须先暂停挂起它们的直属子级,如此递归。...整个工作流程大致如下: 1、一个客人进店要求一杯特价咖啡 2、Cafe要求厨房在三种咖啡中即时选择任意一款作为特价咖啡 3、Cafe同时要求Cashier按厨房提供的特价咖啡价钱收款并打印收据 4、以上

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    前端后端测试程序员必备的查看后端日志技巧

    日常工作中不管是前端、后端还是测试,其实我们都离不开日志,尤其对于后端来说日志更加重要,代码中合理地打印日志,能极大地提高我们定位和排查问题的效率。...从上面的场景也能看出不管前端后端测试,其实都应该熟练掌握查看日志的技巧,因为确实能在工作中提升我们发现和解决问题的效率,很多时候出现异常我们并不知道到底是前端还是后端的问题,而日志能快速帮我们缩小范围甚至直接能从日志中找到解决问题的方案...有的公司有提供查看日志和网页平台这种,很多大点的公司为了安全和权限控制也是有自己的登录服务器的工具,不过用法和 Tabby 这类工具大同小异。 # 日志文件记录在哪里?...# 查看日志的命令 一般服务都会选择 linux 系统,常用的查看日志命令: cat 用于查看整个日志文件的内容: # 查看日志文件的全部内容 cat ....因为日志文件本质也就是一个文本文件,所以上面的命令对于 .txt 文本文件也是同样适用的。

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    前端后端测试程序员必备的查看后端日志技巧

    日常工作中不管是前端、后端还是测试,其实我们都离不开日志,尤其对于后端来说日志更加重要,代码中合理地打印日志,能极大地提高我们定位和排查问题的效率。...日志我们会记录到后缀为 .log 的日志文件中,如 app.log、error.log,它本质也是一种文本文件,和我们常用的 .txt 文档文件没有本质区别,也是可以直接用电脑中自带的记事本打开查看的。...有的公司有提供查看日志和网页平台这种,很多大点的公司为了安全和权限控制也是有自己的登录服务器的工具,不过用法和 Tabby 这类工具大同小异。日志文件记录在哪里?...查看日志的命令一般服务都会选择 linux 系统,常用的查看日志命令:cat用于查看整个日志文件的内容:# 查看日志文件的全部内容cat ....因为日志文件本质也就是一个文本文件,所以上面的命令对于 .txt 文本文件也是同样适用的。

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    盘点那些超好用的创作AI艺术图片的工具

    想象一个在线工具,你可以在其中输入一些文本短语,然后在几秒钟内将它就会将你输入的文本转换为艺术品、徽标、插图或设计。这就是AI艺术生成器。...通过加入Discord服务器,你就可以免费使用它的测试版,它可以根据提示生成4个版本的图片,你可以选择放大或者重新生成。 它生成的艺术品是被所有人都能使用的。...它也许没有Midjourney的能力那么惊人,但仍然让我们觉得很不错。 DALL-E 有一个免费计划,第一个月为您提供 50 个免费积分,然后每月提供 15 个免费积分。你需要通过积分来生成图片。...Night Cafe Night Cafe还具有复杂的AI,可以生成从美丽的风景到逼真的肖像的所有内容。该工具允许您生成私人创作,使其成为您的专业和客户项目的绝佳选择。...夜间咖啡厅 Night Cafe 的演示画廊展示了AI生成的一些令人难以置信的艺术品。

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    机器阅读理解(Neural Machine Reading Comprehension)综述,相关方法及未来趋势

    而且,很多情况下都没有合适的答案。跨度提取任务可以克服这些弱点。给定上下文和问题,这个任务要求机器从相应的上下文中提取一段文本作为答案。 ?...然而,候选答案导致了合成数据集和现实应用之间的差距。相反,跨度提取任务是一个适度的选择,数据集可以很容易地构建和评估。此外,在某种程度上,它们还可以测试机器对文本的理解能力。...所有这些优点都有助于对这些任务进行大量的研究。跨度提取的缺点是将答案限制在原始上下文的子序列中,这与现实世界仍然有一些距离。自由回答的优势体现在理解、灵活和应用三个维度上,这些维度与实际应用最为接近。...使用答案排序器可以在一定程度上提高答案预测的准确性。句子选择器目标为找到回答一个问题所需的最小句子集,从而提高精度和效率。 4. 评估方法 对于不同的MRC任务,有不同的评估指标。...在评估完形填空题和多项选择题时,最常用的衡量标准是准确率(Accuracy)。在跨度提取方面,使用精确匹配(EM)和F1-score来衡量模型的性能。

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    使用OpenTelemetry对React应用程序进行插桩

    指标衡量您的系统在一段时间内的可用性和性能。 日志是带时间戳的文本记录,可以是结构化的或非结构化的,并包含元数据。 为什么您应该关心?...无论您是旨在提供最佳用户体验还是评估新更改的影响,您通常都需要回答以下常见问题: 此页面加载需要多长时间? 有多少用户成功点击了此按钮? 用户在哪里流失?...避免供应商锁定 OpenTelemetry 与供应商和工具无关,并为系统提供了一种相互通信的通用语言。有多种免费和商业解决方案可用于收集和查看您的数据,因此您可以选择最适合您业务需求的解决方案。...添加跨度和指标 现在让我们看看所有内容是如何整合在一起的。每个使用 Fetch 方法发出的请求都会创建一个跟踪。通过在标头中传播上下文,这些跟踪将包含 API 创建的跨度作为子跨度。...("Span Name"); 您可以向此跨度添加属性、事件甚至子跨度,并将其传播到整个应用程序。

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    ​机器阅读理解(Neural Machine Reading Comprehension)综述,相关方法及未来趋势

    相反,需要一些完整的句子。而且,很多情况下都没有合适的答案。跨度提取任务可以克服这些弱点。给定上下文和问题,这个任务要求机器从相应的上下文中提取一段文本作为答案。...然而,候选答案导致了合成数据集和现实应用之间的差距。相反,跨度提取任务是一个适度的选择,数据集可以很容易地构建和评估。此外,在某种程度上,它们还可以测试机器对文本的理解能力。...所有这些优点都有助于对这些任务进行大量的研究。跨度提取的缺点是将答案限制在原始上下文的子序列中,这与现实世界仍然有一些距离。自由回答的优势体现在理解、灵活和应用三个维度上,这些维度与实际应用最为接近。...使用答案排序器可以在一定程度上提高答案预测的准确性。句子选择器目标为找到回答一个问题所需的最小句子集,从而提高精度和效率。 4. 评估方法 对于不同的MRC任务,有不同的评估指标。...在评估完形填空题和多项选择题时,最常用的衡量标准是准确率(Accuracy)。在跨度提取方面,使用精确匹配(EM)和F1-score来衡量模型的性能。

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    Kubernetes 服务发现

    options 中常见的配置项有: 所有查询中,如果. 的个数少于给定的数值,则会根据search 中配置的列表依次在对应域中先进行搜索,如果没有返回,则最后再直接查询域名本身。阈值为 15。...笔者在本地试验时发现,文件 /etc/resolv.conf 是网络连接时自动生成的,依据是: 当本机处以断网状态时,cat /etc/resolv.conf 返回空文本; 当本机连上网络时,cat /...答案是:存储在 kube-dns 插件中的 cache 也可配置到 etcd。 存储的 DNS 记录有哪些种类呢?...我们知道 Kubernetes 中的 Service 是 Pod 的逻辑分组,有 Cluster IP 和 Label Selector 有无之别。...(1)保存以下文本到文件 busybox.yaml(此处使用命名空间为 cafe ) apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: busybox namespace

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    我可能去了假的星巴克,咖啡师竟然是机器人

    视频内容 下在我们就来看看机器人咖啡师是怎样工作的: 曾经有7年时间我在星巴克担任咖啡师。当时我在家兼职,给一些杂志写稿,之所以选择星巴克工作,主要是因为我发现自己慢慢变成了隐居者。...当然,免费的咖啡很诱人,但是与人联系才是我所看重的。 事实上,不只是我,在星巴克有许多人用咖啡结交朋友。...要想让泡咖啡的技能更上层楼,还是要多实践,只有长年累月泡咖啡,才能熟练掌握其中的技巧。 咖啡师并不是什么好工作,有许多咖啡师是兼职。...咖啡店开门营业之后,咖啡专家也会上岗工作,他会解释Café X是如何工作的,测试产品,保证质量,为顾客提供建议。例如,专家会告诉你更多与咖啡豆有关的信息,或者告诉你应该购买哪种浓缩咖啡。...与普通的咖啡店相比,Café X招募的员工更少,但是咖啡店希望员工有更多的时间与顾客交流,提供更加个性化的服务。

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    你需要了解的前端测试“金字塔”

    点击一个按钮打开一个 modal ,点击 modal 上的 OK 按钮关闭 modal。 我们将从基于组件的框架构建应用。 别担心细节,我们会保持这个(详细)的级别。...单元测试会浅渲染组件,并断言当我们与它们交互时,它们的行为是正确的。 浅渲染意味着我们渲染组件一层深度。这样我们可以确保只测试组件,单元,而不是几个级别的子组件。...但是我们的组件规格会如下所示: 当 displayModal 为 true 时,Modal 有类是活跃的 当 displayModal 为 false 时,Modal 没有类是活跃的 当成功按钮被点击时...在我们的应用程序中,我们有一个用户(操作)旅程。当用户点击按钮时,模式将打开,当他们点击模式中的按钮时,模式将关闭。 我们可以编写一个贯穿这一旅程的端到端测试。...对 JavaScript 应用程序来说有几种方法可以编写端到端测试。像 test cafe 这样的程序会记录您在浏览器中执行操作并将其作为测试源重播。

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    组长让我把所有state都放Redux里

    诡异的是,有多个群友说过类似的话: 他的同事/组长/领导...让他把所有state都放在Redux/Mobx...里 他们觉得不对,又不知道如何反驳。 ?...在电梯到达楼层前这短短2分钟,你该如何向大领导描述你们正在开发的功能呢? 我想你一定会介绍功能的大体逻辑,而不会聊功能里某个按钮的具体交互逻辑吧? 你会聊逻辑,而不是交互。因为逻辑是最重要的。...开发过程其实就是处理「文件上传」这一领域相关的各种「状态」之间的关系(比如上传进度、是否出错...)。 这部分状态,我们称为「领域状态」。 逻辑开发完后,你基于各种「领域状态」编写「单元测试」。...对于「视图状态」: 状态自洽的组件自己管理状态(如组件1) 状态互相之间有影响的组件(如5与2、6、8)根据应用复杂度、组件间跨度决定 如果组件跨度比较近(如是兄弟关系),则公共状态可以提升到共同父组件...甚至,对于「领域状态」中的子领域,可以在有「状态管理方案」的基础上再抽象出来单独处理。

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    这篇文章告诉你,如何用阅读理解来做NER!

    被标记的实体 记作(是序列X的子序列): ? 实体类型(即标签)记作 ,有: ? 则我们最终得到的是 ? 3.2 问题生成 另外,我们需要根据需要获取的实体类型,生成一些问题,如下图: ?...其中d是BERT最后一层的维度,一般d=768 3.3.2 跨度选择 MRC中跨度选择(span selection)的方法有两种: 用2个n类分类器,分别预测start下标和end下标;但是此方法只能定位一个...3.4 训练与测试 训练时, 有两组标签: 和 ,则我们的损失可以表示为: ? 则整个span的损失表示为: ? 则整体的训练目标为最小化下式: ? 其中 ?...测试时,start和end首先分开,然后再用排列的方法来定位跨度段span 4. 实验 4.1 Nested NER的实验 ?...,在另一个数据集上测试 训练数据:CoNLL 2003 测试数据:OntoNotes5.0 OntoNotes5.0有18种实体类型,其中有3种和CoNLL03中的实体类型一样 ?

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