近期在写jQuery的时候出了这样一个问题?...function(){ $(this).removeClass('clicked'); },3000); }); }); 发现过了”一天” 这个...button的效果也没有被移除,这让我十分的诧异.jQuery出了问题?
原理： 通过copy方法可以创建可变对象或不可变对象的不可变副本，对于不可变副本，其对象的值不可以改变。 通过mutableCopy方法可以创建可变对象...
笔者提出了一下观点：当软件出现了下面任何一种气味时，就表明软件正在腐化： 1、僵化性：很难对系统进行改动。因为牵扯到其他太多部分的改动。
这个想法很直观，但在实践中，一切都取决于具体的相似性度量。 “如果我们真的很慷慨，每个人都会看起来很像彼此，”电子工程和计算机科学教授Devavrat ShahDevavrat Shah说。...或者换句话说，当你从一个朋友的喜好转移到朋友的朋友时，这个过程中引入了什么噪音，是否有一个正确的方法来量化这种噪音，这样我们就能平衡我们所引入的噪音所带来的信号。...“当我们对一部电影进行采样时，我们实际上并不知道它的功能是什么，所以如果我们想准确预测这个功能，我们将无法做到，”Lee说。“但如果我们只是想估算用户功能之间差异，我们则可以计算出这个差异。”
大多数人应该听过一道经典的面试题：请详细地说出从浏览器地址栏输入 url 到最终呈现出结果的过程，越详细越好，为什么面试官这么喜欢问这道题呢，因为这个题涉及的面非常广，知识点非常多，如果你能完全吃透，非常有助于排查一些疑难杂症...，今天我要分享的这个 case 就是个典型，废话不多说，进入正题。...正常的 RTT 在几十 ms 左右，所以 3s 这个时延肯定不正常，于是着手排查，由于每个接口都可能超过 3s，所以下文皆以登录接口分析为例，因为登录接口逻辑相对比较简单。 排查思路 1....arthas trace 执行的结果（MVC 服务执行时间 80ms 左右）与前端请求有 1/3 的概率超过 3s 的结论告诉了运维，让他们排查一下从反向代理层到站点层这中间是否有啥问题，不一会儿果然查出了问题...ip 对应的机器无法响应这个请求，等到超时后，kongfu 会重试把这个请求打到另外正常的两台机器中的任意一台，也就是说请求 3s 中的大部分时间花在了等待那台不正常的 ip 机器响应上了。
回到“吾是青年”手势舞这个活动，或许也正是微视差异化内容运营的一部分。此前各大短视频平台的娱乐属性都比较强，不少内容突破底线被迫“叫停”。而微视自重归之后，就在在正能量内容上下了不少功夫。...这个市场也迎来了大量的玩家，不只是有快手、抖音、秒拍这三个主要玩家，BAT三巨头也已悉数入局，腾讯在投资快手的同时扶持嫡系微视，阿里大文娱旗下的土豆全心全意做短视频，百度上线好看视频并与百度App的信息流业务结合
在关键词检索完之后，我们会得到一个和这个关键词相关的表格。在这个表格当中，可以看到每一个相关家族在数据库当中都包括哪些信息。 ? 我们以Bcl-2家族来进行结果说明。...基本家族信息汇总 在总的结果的界面，我们首先看到的是这个蛋白家族的基本信息，这些基本的介绍主要来自于维基百科。这里我们能看到这个蛋白家族基本的构造、功能、家族相关结构域以及可能相关的基因。 ?...所以这个部分就汇总了包含bcl-2的所有的蛋白结构域情况。 ? 不同物种蛋白相关进化情况 在进行基因研究的时候，我们经常要比较各个物种之间蛋白序列的保守型情况。...在这个部分，数据库就提供了可能相互所有的其他蛋白 ? 每个物种包括的相似蛋白结构域的蛋白名称 以上都是基本的汇总，有时候我们想要知道到底哪些蛋白具有这个结构域。这个时候就可以在在结构当中查看了。...数据库使用场景 以上就是这个数据库的基本内容了。主要还是通过检索某一个特定结构域来获得相关的蛋白家族的信息。如果有研究蛋白家族的同学可以尝试的使用一下这个数据库。算是一个很老派很经典的数据库了。
Ho说：“对于这个特定项目，我们正在探索如何构建可放入不同未知环境中的机器人群，并学习如何在这些环境中导航以完成任务。” 为了实现这一目标，自主机器人将被设计为模仿群体行动类昆虫诸如蚂蚁的行为。
想要回答这个问题最好还是先自己实践一下。...最近，来自 BBC 的一名资深软件工程师 Daniel Harper 使用 Go 语言成功模拟出了一个 CPU 的所有功能，并把自己的经历写成了博客，引起了人们的热议。...为什么要做这个？ 我曾看到一个 13 岁的孩子在 Minecraft 中做这项工作，所以等你用电报继电器制作出一个真正的 CPU 时再来质问我吧！...无论如何，我最终编写出了四个程序，其中多数程序使用一些共享代码来绘制字体、获取键盘输入等。虽然与操作系统还有一定的距离，但它确实让我意识到一个简单的操作系统也可能提供一些服务。...虽然我做的这个 CPU 很简单，距离电脑里的 CPU 还很远，但通过这个项目我学到了很多，如： 位元如何在使用总线的所有组件之间移动 一个简单的 ALU 是如何工作的 一个简单的 Fetch-Decode-Execute
Inter Layer 模式的引入带来了新的问题，例如下面这个场景： TMVP（时域运动矢量预测）模式是 HEVC 的一种帧间预测技术，会选取当前块的同位块的 MV，并根据其在空域上的 POC 距离进行相应的
选自MPI 作者：Ayush Tewari等 机器之心编译 参与：刘晓坤 马克斯·普朗克计算机科学研究所、斯坦福大学等近期提出了一种新型的面部三维重建模型，效果惊艳。...这个合成效果也很不错，表情动态很到位。只是可能原人的眼神实在太有戏，AI 也表示无力模仿。 ? 值得注意的是，这个面部重建模型的 pipeline 很复杂，但又几乎无处不在使用深度学习。...他们一共从这个数据集采样了 N=404k 的多帧图像 ? 第 l 个多帧图像 ? 由 M=4 帧 ? 的从同一部视频中的同一个人提取组成的，以避免不必要的变化，例如年龄和饰物。...从技术角度来看，本研究的主要贡献之一是提出了新型的多帧一致性损失，这确保了面部身份和反照率重建在同一主体的帧之间是一致的。...相比之下，我们提出了一种深度网络的基于视频的多帧自监督训练，其（i）在形状和外观上学习面部身份模型，同时（ii）联合学习重建 3D 面部。
为了实现这个屏幕，vivoNEX采用了“全面屏发声技术”、“隐藏式感应元件”和“升降式前置摄像头”诸多黑科技，可以说是绞尽脑汁，刮目相看。 ?...还学习三星在机身侧面引入了独立的Jovi（vivoAI助理名称）AI按键，长按即可唤醒Jovi语音助理对话，同时在相机、网页、聊天等任何界面按下Jovi键即可启动智能识图功能，支持百科、购物、翻译、扫题、识屏等等，值得注意的是，这个识图功能...在世界杯开幕前夕发布NEX，vivo显然是想抓住世界杯这个四年才遇到一次的营销盛宴。...可以看到，在智能手机不约而同拥抱AI的2018年，提前布局AI的百度优势还是很明显的，机会也非常大，与vivo的合作或许只是一个开端，未来百度AI将进入更多手机、提供更多服务，进而帮助百度在智能手机这个大众设备中占有更重要的位置
当他回到位于温哥华的公寓时发现电梯出了故障，里面的软件也崩溃了，而这事儿已经不只一两次了。 当他爬楼上去时，心里十分很恼火，因为 Hoare 住在 21 楼。...终于推出了第一个版本 到了 2015 年，该团队执着于最终推出一个“稳定”的 Rust 版本，这个版本足以让公司为真正的客户开发软件。...自从 Mozilla 将 Rust 纳入其麾下以来，已经过去了六年，在这段漫长的开发过程中，开发者们都很想试用一下这个演示版本，虽然这个版本看起来有点粗糙：“编译器总是会出现故障。”...2016 年，Mozilla 的一支团队推出了 Servo，这是一个使用 Rust 构建的新浏览器引擎。...2020 年，他们用 Rust 重写了这个系统，发现现在的运行速度快了 10 倍。
为了改头换面重新做人，在某个夜深风高的夜晚，我扛着我的小锄头，挖出了我压箱底的宝贝，轻轻掸去了一层浮灰... ?...“如果你停止输入时间超过 5s，所有进度都会丢失”，看到这个简介，是不是有点懵，你以为是哄你玩儿的么？too young too naive！ ? 同学，体会到什么是绝望了么......顺便来看看其他用过这个项目自虐的老哥们怎么说的吧... ? 怎么样，是不是想尝试一波？在线网址下面自取......在这个网站上，还可以设置你的创作时间和词汇数，也就是制定一个小目标，你只要在目标内完成任务，那么你写的东西就不会被删掉... ?...再多说一句，可能看到这有些同学觉得这个项目有点华而不实，可能用这样那样的方法，比如我一直随便敲键盘也可以过关，但是记住你要用这个去做的是什么，是短时间集中注意力进入写作状态，发现优点在我看来永远只比盯着缺陷来的重要
最近上海垃圾分类成为了热门话题，身为程序猿的袁小威思前想后总觉得应该做些啥子，最后就说干就干，开发了这个小程序——垃圾分类引导指南（支付宝上叫袁小威垃圾分类指南，目前迭代至第二版）。...7月17日微信小程序“垃圾分类引导指南”第三个版本正式上线，历时13天，从最初的文字查询到第二版本加入图像识别查询到现今第三版加入语音识别查询功能，无论是从体质量还是体验上都得到了很大的提升（此处容我熊开心一波...关于拍照识别，我们点击牌照识别图标，会弹出是在手机相册中选择照片查询还是拍照查询两个选项，确认图片后，系统会提示“上传检索中”，这里我们稍等片刻，就会出来查询结果了，如下图 然后，就是最近新增的语音识别查询功能啦...，点击语音查询按钮，此刻系统会提示是否授权使用麦克风，这里点击允许就ok了，然后程序就进入录音状态，我们可以看到此时的录音查询按钮变成了录音中的按钮，当我们说完话后，再点击一下这个按钮，就停止录音并上传录音进行语音识别查询...，此刻系统也会提示“语音检索中”，稍等片刻就会出现结果了，如下图 再然后，就是分享朋友按钮了，如果小主觉得袁小威做的功能棒棒哒，可以点击此按钮，把这个小程序分享更多的朋友（袁小威在此谢过~）。
随后，这个忧伤的控诉便在网上迅速发酵升温，微博、脉脉职言区，GitHub的issue......填满了共鸣和声援。截止今天(5天)，Github上的这个控诉Star高达12w+!...不是IT界的朋友，可能不太了解Github这个网站。这个Star，姑且可以把它理解为“点赞”。要知道，一般在Github上的知名项目，Star数能在5k+以上，都可以算是非常厉害的一个项目。...而这个996icu仅为一篇markdown，便收获了如此之高的关注。...目前看来，现在还提出了“996ICU License”的倡议，在其域名网站上，支持了英文、法语、日文等8国语言，新增了《劳动法》的各项规定条文......似乎这场“战役”不会那么容易停止下来。...（不说要发表什么意见吧，但对于这个Github项目，我可能反手就是一个Star~）
基本概念 流式查询指的是查询成功后不是返回一个集合而是返回一个迭代器，应用每次从迭代器取一条查询结果。流式查询的好处是能够降低内存使用。...如果没有流式查询，我们想要从数据库取 1000 万条记录而又没有足够的内存时，就不得不分页查询，而分页查询效率取决于表设计，如果设计的不好，就无法执行高效的分页查询。...通过指定 Mapper 方法的返回值为 Cursor 类型，MyBatis就知道这个查询方法一个流式查询。...上面的代码看上去没什么问题，但是执行 scanFoo0() 时会报错： java.lang.IllegalStateException: A Cursor is already closed....这个方案看上去最简洁，但请注意 Spring 框架当中注解使用的坑：只在外部调用时生效。在当前类中调用这个方法，依旧会报错。 以上是三种实现 MyBatis 流式查询的方法。
这个算法日前又给出了新一张预估名单... 在几年前，如果有人说：“我能够预测哪些公司在未来会大展宏图！” 在风投圈，除非此话出自久经沙场资历深厚的老手，否则，九成九都会被当作无稽之谈。...毕竟，长期以来，这个圈子里的人都是靠着各自摸爬滚打出来的经验，来搜寻和评估创业公司的潜力。不过，随着算法的成功跨界，风投圈或许要迎来新气象。...当年这个“无心插柳”的实验，会有这样的结果，着实令人喜出望外。...打铁须趁热，近期，彭博社干脆又邀请古德森重演这个经典的实验，在风起云涌的人工智能时代，不知这次实验的结果，会不会在未来，带给我们新的惊喜。...一睹投资前景大好区 古德森从中提炼出了他认为最有前景的投资领域： 增强现实（Augmented reality）：其影响力将远远超过虚拟现实，因为它会塑造我们看待周围世界以及和它互动的方式。
很多朋友都会遇到一个问题：当处理的数据比较多时，每添加一个查询步骤，都要等很久。...这主要是Power Query可视化操作“所见即所得”的优势带来的“缺陷”，即Power Query需要针对每一个查询步骤都直接生成相应的可视化结果数据给你“看”！...其实，很多时候，我们并不需要在查询编辑的过程中每次看全部数据，所以，解决这个效率问题，很简单，学会一个小技巧即可。...既然数据量很大影响效率，而我们在编辑查询的时候又不需要全部数据，那么，我们完全可以在进行各种数据处理（查询编辑）前，加一个步骤，仅保留少量数据： 比如，仅（按个人喜欢）保留10行： 这样，后面每个步骤的处理...最后查询编辑工作搞完，再把这个“保留行”的步骤删除即可： 当然，这个方法毕竟在处理过程中剔除了大量数据，所以，在进行数据的分组或者跨表合并等操作时，可能会出现一些中间结果不全，或合并数据得到空值的情况
很明显，每次执行这个程序会至少执行 n//2 -2 遍。假如输入的是 10，其实在 i=2 时候就可以得到最终的结果了，但是后面的那些步骤还是会执行的，这就造成了对于资源和时间的浪费。...比如说下面这个例子 ? 在之前的《5....当然，你如果是出与一些目的特意设计成这个样子也是没有问题的~ ５ 参考 [1] “小甲鱼” 视频课程《带你学C带你飞》【第一季】P15
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