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使用原生 JavaScript 在页面加载完成后处理多个函数

网页中的 JavaScript 脚本运行是需要通过事件去触发的。一般的做法就是在网页中,直接编写几个函数,有的在代码被加载的时候就被浏览器处理,或者使用类似下面的代码来触发实现函数的相关功能。...以前需要在 HTML 中加上一些触发事件来触发 JavaScript 的相关函数,而现在直接在 JavaScript 中对某个元素的使用监听器,监听这个元素的事件,如果这个元素被触发了某些事件,在监听器中又定义了这个事件对应的处理函数...监听 window 对象,如果 window 对象的 load (加载完成)事件被触发,那么就执行 function 这个函数。...window.onload 事件 onload 事件只有在整个页面已经完全载入的时候才会被触发,我们将 JavaScript 代码写进 onload 事件中,就可以保证在 HTML 元素被加载完成之后,...这样,就实现了页面加载完成之后处理多个函数了。 ----

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    VC 在调用main函数之前的操作

    ---- title: VC 在调用main函数之前的操作 tags: [VC++, 反汇编, C++实现原理] date: 2018-09-16 10:36:23 categories: VC+...: C函数原理 在初始化完成之后,它有这样的汇编代码 .text:004010EA push offset __except_handler3 .text:004010EF...这得从SEH的结构说起。 每个线程都有自己的SEH链,当发生异常的时候会调用链中存储的处理函数,然后根据处理函数的返回来确定是继续运行原先的代码,还是停止程序还是继续将异常传递下去。...到此,这篇博文简单的介绍了下在调用main函数之前执行的相关操作,这些汇编代码其实很容易理解,只是在注册异常的代码有点难懂。...,在未调用这个函数之前是不能进行printf的 调用 GetCommandLineA函数获取命令行参数 调用 GetEnvironmentStringsA 函数获取环境变量 调用main函数 ---

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    如何依托腾讯云完成海量数据的存储和备份

    在我们提供的安防监控体系中,每个监控系统每天会产生几个 T 的视频数据,这些未经处理的视频数据一般需要存储几个星期,经过剪辑和压缩处理的视频数据可能需要归档存储三个月至半年。...除却业务需求之外,在价格上,由于我们的存储量较大,所以和客服取得了联系,并得到了一定的优惠。综合各方面考虑,我们决定使用腾讯云来实现数据迁移上云。...对于移动端的(监督)用户,在云化改造之前,要想回放监控视频,必须去访问监控系统的本地服务器,限于物理距离和网络带宽,回放很容易出现卡顿。...其中,对于视频清晰度,腾讯云提供了“超清-高清-标清-手机”这四种选择,可以在云端自动对存储到 COS 中的视频进行清晰度转码。...对于群众的求助、投诉或建议电话,我们将做录音。 这两个场景将产生大量的音频文件,在归档存储时,我们将该音频文件先经过腾讯云的智能语音识别,转化为文字,然后删除很久之前的语音文件,只归档存储文字。

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    存储总量达 20T 的 MySQL 实例,如何完成迁移?

    测试用例/过程 目前开发商上云(外部 MySQL 迁移到 CDB)提供多种方案,其中开发商的 MySQL 实例有外网 IP 的可以直接使用腾讯云数据库迁移工具完成迁移(其他的迁移方法参见 链接 本次迁移任务中该开发商的所有...主从以及从机和 CDB 建立主从的同步 由于本次迁移的开发商将使用他们自建 IDC 的从机向 CDB 迁移数据,简单关系如下图,之前没有使用迁移工具进行过类似操作,故进行本次测试。...由于之前迁移工具没有大并发使用,且单日有较大数据更新,故提前测试用户场景。...正是因为客户在迁移前我们有多项功能测试,性能测试和边界条件测试的预备,使得在正式数据迁移时未出现数据不一致、现网运营切换故障等任何异常情况。为现网大规模的数据库实例迁移积累了经验。...基于这样的经验,我们有能力也有信心为腾讯云用户提供更加优质高效的数据存储迁移服务。

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    如何通过函数快速完成年度的薪酬数据的汇总

    我们在做年度薪酬数据分析的时候需要对一年内每个月的薪酬数据进行分析,在进行数据分析的前提工作我们需要对每个月的薪酬数据进行汇总,我们每个月的薪酬数据表格可能是这样的 ?...我们一年内有12个月的薪酬数据表格,我们在做分析之前我们需要完成对这些表格的汇总,很多人会说,这个简单的,我只需要复制粘贴,这样一个一个就可以完成,当然如果你有时间你可以这么做,但是问题来了,如果你对于其中表格里的一个数据进行了更改...4.这个时候会出现一个文本命令,你需要做的是来输入函数,调用另外几个月的数据。 ?...具体函数如下: select * , "01月" as 月份 from ['01月$'] union all select * , "02月" as 月份 from ['02月$'] union all...我们已经完成了薪酬的数据汇总! 小伙伴们快去试试吧!

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    【DB笔试面试431】在视图上不能完成的操作是()

    题目 在视图上不能完成的操作是() A、更新视图 B、查询 C、在视图上定义新的表 D、在视图上定义新的视图 答案 答案:C。...视图是由从数据库的基本表中选取出来的数据组成的逻辑窗口,它不同于基本表,它是一个虚拟表,其内容由查询定义。在数据库中,存放的只是视图的定义而已,而不存放数据,这些数据仍然存放在原来的基本表结构中。...只有在使用视图的时候,才会执行视图的定义,从基本表中查询数据。可以更新视图,也可以在视图上定义新的视图,但是不能在视图上定义新的表。所以,本题的答案为C。...About Me:小麦苗 ● 本文作者:小麦苗,只专注于数据库的技术,更注重技术的运用 ● 作者博客地址:http://blog.itpub.net/26736162/abstract/1/ ● 本系列题目来源于作者的学习笔记

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    C语言练习之用函数完成数组元素的逆置

    前言 最近学习数组的基本内容的过程中进行的习题练习,分享出来供大家一起学习交流: 将数组的元素逆序打印。...一、思路 实现print()  函数打印数组的每个元素 实现reverse()  函数完成数组元素的逆置。 打印每个元素(print): 用for循环将数组中的元素一个一个的打印出来。...源代码: #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS //实现print() 打印数组的每个元素 //实现reverse() 函数完成数组元素的逆置。...//要求:自己设计以上函数的参数,返回值 #include void print(int arr[],int sz) { int i = 0; for (i = 0; i 的介绍了用C语言对数组内元素进行逆置并且打印出来的思路,还进一步展示了代码的运行结果验证了作者的思路。

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    大数据在美国,已完成从灰姑娘到公主的蜕变

    天使与恶魔只在一念间 水能载舟亦能覆舟,如何面对大数据的超能力,联邦政府开始纠结了。...腹有诗书气质华 大数据在美国不是花瓶,她不仅天生丽质,而且勤奋努力,技术功底是相当的扎实。 美国是流行大数据计算框架的发源地。...伊利诺伊大学在Grainger基金会的资助下正在发展一门大数据的工程学科,并且把它当做其他跨学科创新活动的秘密武器。...纽约大学、伯克利和华盛顿大学在摩尔和斯隆基金会支持下也在小黄人儿的帮助下开展秘密研究活动。 阿凡达中的灵魂树 大数据已经渗透到美国生产生活的方方面面。...IBM将大数据列为企业战略目标,将软件、硬件、咨询服务、研发各个领域的资源都整合起来,正在积蓄着发一个大招。甲骨文也强调垂直整合,早在2011年就推出了集成硬件、存储和软件的大数据机。

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    python常用标准库math:提供函数完成特殊的数学运算。

    参考链接: Python中的数学math函数 2(对数和幂函数) 转载自品略图书馆 http://www.pinlue.com/article/2020/03/0118/169961870321.html...44个函数分为4类,包括:16个数值表示函数、8个幂对数函数、16个三角对数函数和四个高等特殊函数  是Python提供内置数学类函数库  在使用math库前,用import导入该库  import math...math.atan(x )  以弧度为单位返回x的反正切值。  math.atan2(y,x )  以弧度返回atan(y / x)。结果是在-pi和pi之间。 ...math.sinh(x )  返回x的双曲正弦值。  math.tanh(x )  返回x的双曲正切值。  特殊功能  math.erf(x )  返回x处 的错误函数。 ...math.erfc(x )  返回x处的互补误差函数。  math.gamma(x )  在x处 返回Gamma函数。  math.lgamma(x )  在返回Gamma函数的绝对值的自然对数X。

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    【JavaSE专栏27】完成Java数组的初始化,数据存储从这里启程

    ---- 一、什么是数组初始化 在 Java 中,数组的初始化是指为数组分配内存空间并为其元素赋初值的过程,Java 中有多种方式可以对数组进行初始化: 1.1 静态初始化 在定义数组的同时为每个元素赋初值...需要注意的是,在使用数组前,应确保对数组进行了正确的初始化,以避免出现空指针异常等问题。...---- 二、一维数组的初始化 在 Java 中,一维数组的初始化是指为数组分配内存空间,并为数组元素赋予初始值,Java 中的一维数组可以通过以下方式进行初始化: 2.1 静态初始化 在定义数组的同时...---- 三、二维数组的初始化 在 Java 中,二维数组的初始化可以通过以下两种方式进行: 3.1 直接初始化法 Copyint[][] matrix = {{1, 2, 3}, {4, 5, 6},...因此,为了避免以上问题,在使用数组之前,建议对数组进行初始化,确保数组元素的正确分配和默认值的准确性。

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    在使用Qt5.8完成程序动态语言切换时遇到的问题

    因为之前了解过一些Qt国际化的东西,所以在写程序的时候需要显示给用户的字符都使用了 tr(" ")的形式,然后使用 Qt Linguist得到相应的 qm(Qt message)文件,再通过网上介绍的方式...至此,静态语言切换已经完成,下面要做的是动态切换(即不需要重启软件)。...3.只调用  retranslateUI函数时,则只有在 Qt Designer中输入的字符能够成功翻译。...后来上网看别人的 Blog后知道,自己在代码中赋值的字符需要统一放到一个函数(retranslate)中,在安装好 translator后再调用这个函数。...看到 ui_**.h文件中的初始化函数中就会调用 retranslateUI函数,我就想着构造函数中就不对字符串赋值了,而都放到自定义的 retranslate函数中,在 Mainwindow的构造函数中调用

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    【进阶篇】在不同的集群框架下完成分布式训练

    编写|PaddlePaddle 排版|wangp 本文将介绍如何使用PaddlePaddle在不同的集群框架下完成分布式训练。...在完成一定量数据的训练后,上传计算得出的梯度(gradients),然后下载优化更新后的神经网络参数(parameters) C.参数服务器(Parameter server):每个参数服务器只保存整个神经网络所有参数的一部分...参数服务器接收从计算节点上传的梯度,并完成参数优化更新,再将更新后的参数下发到每个计算节点 这样,通过计算节点和参数服务器的分布式协作,可以完成神经网络的SGD方法的训练。...在一些分布式系统中,系统会提供一个分布式存储服务,这样保存在分布式存储中的数据可以被集群中的每个节点读取到。...如果不使用分布式存储,则需要手动拷贝属于每个trainer节点的训练数据到对应的节点上 对于不同的训练任务,训练数据格式和训练程序的reader()会大不相同,所以开发者需要根据自己训练任务的实际场景完成训练数据的分割和

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    超3000个特效镜头,复联4是怎么在短时间里完成的?

    特效是指影视作品拍摄和制作中,利用数字技术的手段「制作」出难以完成或者有危险的画面。 我们常说的「大场面」就是优秀的视觉特效了。 《复联 3 》全片 2680 个特效镜头,只有4个镜头没使用特效。...在《复联 3 》中,瓦坎达之战是由工业光魔参与制作的,包括灭霸飞船、瓦坎达上的所有战斗、反浩克装甲战斗等片段,共有近 400 位视效艺术家完成了 600 个特效镜头。...工业光魔 CTO Rob Bredow 在一次演讲中表示,在电影中用一个 deepfake 算法的话,实现的效果质量还不够高。但是他们已经确定了什么是限制所在。...同时利用到云计算,高性能的 GPU 等硬件,以往需要两个小时渲染的帧,可能只需要两秒钟就能完成。 得益于这些技术,行业内的设计师、艺术家能够节约更多时间去创作更多有趣的东西。...祝愿每一个要去看电影的小可爱,都没有在观影前被强行剧透,然后在影院里看得尽兴!

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    User Story 无法在规定的时间内完成, 都是估算人天的方法不对惹的祸?

    当User Story 无法在规定时间内完成时, 许多人的第一反应便是: User Story 估算的方法不对, 所以, 需找一个可 “准确” 估算人天的方法◦ 1) 首先,我想任何解决问题的方法...,  都没有对错, 只有因果◦ 当 User Story 无法在规定时间内完成时, 我们可以花更多的时间去做 User Story 工作量的评估◦ 这绝对是个 “对” 的方法, 而这个 “对” 的方法...“概率”; “高斯曲线” 来预估, 预测人类行为的模式或发展◦ 所以, 估算人天较为合理的作法应该是: 同样的一个需求项 (专题或 User Story) 在不同的估算人天数下, 会达到的...也就是说, 某一个需求项 (专题或 User Story), 预估可在 20 人天完成的概率是 10%, 预估可在 8 人天完成的概率是 50%, 而预估可在 2人天完成的概率是 0%.....等等...3) 我们大家需要深度思考的另一个问题是: 我们今天是以问题的表象做决策? 还是以问题的根因做决策? 当 User Story 无法在规定的时间内完成时, “人天预估不准确” 是问题的表象?

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