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关键词

JVM笔记-内存分配策略

内存分配基本原则 2.1 对象优先在 Eden 分配数情况下,对象在新生代 Eden 区分配内存,当 Eden 区没有足够空间分配时,虚拟机将发起次 Minor GC。 2.3 长期存活的对象将进入老年代HotSpot 数收集器采用了分代收集,这个分代根据什么分的呢?JVM 给每个对象定义了个年龄(Age)计数器(存储在对象头),用于记录对象的年龄。 Survivor ,则 age=3(实际晋升年龄就 3)。 可以看到,Survivor (from) 区已经使用 66%,超过了!说明推测正确的。2.3.3 场景三上述 Survivor 区空间在该代码运行前已超过,说明在此之前已有其他对象分配了。 Survivor 空间的,年龄于或等于该年龄的对象就能直接进入老年代。

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Science:对时-频调制的不同敏感性支持了脑对旋律和语音的不对称处理

语音和音乐人类对声音最复杂、最独特的认知方式。这两个领域在程度上依赖于可分离的神经机制?这种专业化的神经基础什么?对于这两个问题,虽然已经有了部分认识,但对具体细节仍旧知之甚少。 STM可能为解释ACs的偏侧性提供了种机制基础,但声学STM特征、球的不对称性和处理复杂信号(如语音和音乐)时的行为表现之间的直接关系尚未得到研究。 体素模式识别的分类分析发现,句子的神经编码在很程度上依赖于左A4的神经活动模式,而旋律的神经编码在很程度上依赖于右侧A4区域的神经活动。 最后,作者使用计算偏侧化的方法计算了最后,右A4和左A4对句子或旋律的分类准确率否更好。 作者使用了NMI来衡量这两组混淆矩阵之间的关系,(NMI衡量的幅图像的了解在程度上减少了对另幅图像的不确定性,这种方法常用于分析聚类结果和真实的社团划分之间的差异,值在0-1之间,这种方法用在这里可以评估行为学构建的组混淆矩阵数据与神经影像数据所构建的混淆矩阵之间的关系

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    Vue 结合html2canvas和jsPDF实现html页面转pdf

    win_out = window.innerWidth 获得当前窗口的宽度(包含滚动条) if (win_out>win_in) { abs = (win_o - win_i)2; 获得滚动条长度的 abs = (win_out - win_in) 2 获得滚动条宽度的 } canvas.width = eleW * 2 将画布宽&&高放两倍 canvas.height = eleH * a4纸高度a4纸宽度 宽度和canvas.width保持致 未生成pdf的html页面高度 var leftHeight = contentHeight 页面偏移 var position = 0 a4纸的尺寸,单位像素,html页面生成的canvas在pdf中图片的宽高 var imgWidth = 595.28 var imgHeight = (595.28 contentWidth) * html页面的实际高度,和生成pdf的页面高度(841.89) 当内容未超过pdf页显示的范围,无需分页 if (leftHeight0) { pdf.addImage(pageData, JPEG

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    Office Open XML 的测量单位

    本文记录 Office Open XML (OOXML) 的测量单位在 Office Open XML 默认单位 dxa 也就像素点的 20 倍,如 ISO 216 A4 (210x297mm ~ dxa20 英寸 Inches = Points72厘米 Centimeters = Inches*2.54在 OpenXML 因为 dxa 像素点的 20 倍,所以也叫二十分之点,另外这里说的像素点 Point 而不像素 Pixel 哦缩写如下Points:ptInches:inCentimeters:cm以 A4 为例Width = 11906 dxa = 595.3 point = 8.27 in = 21 cmHalf-points用来表示字体小的点,个点等于两个点,如表示 12pt 可以这样写 run properties 24 = 12pt Fiftieths of a Percent = 360000 EMUs如用于 w:drawing 绘制,表示绘制画布的宽度 用这么的数可以提高精度和性能,不需要通过浮点计算----

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    Js逆向-猿人学(2)动态cookie

    地址:http:match.yuanrenxue.commatch2----本题简单看了下,动态cookie的问题。 不管什么难度,第件事就抓包,打开控制台从隐私页面进入(无缓存cookie的页面)通过数据包能看到第次请求时,index页面请求了两次, 对比下,可以发现第二次的请求中了cookie,m即我们要获取的参数 然而控制台第次请求后响应并没有set-cookie, 那么说明其实有响应内容的,我们以代码来请求,或者使用fiddler、charles查看果然,不携带cookie访问返回的堆js代码。 )其实开始我没有想着去反混淆的,d了天后来看别人写用他们提供的反混淆工具,当时我都懵了。 , 生成的带入到cookie中请求没有用呢,我模拟的m和浏览器样的 = =

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    从Gartner IT Symposium,看RPA “海水火焰”

    随着可穿戴设备技术的发展,可穿戴设备正在提高数生产安全性,包括汽车、石油和天然气、零售以及医疗等。虽然可穿戴设备目前唯的机能增强应用,但这项技术,将在未来将无疑地极的生产力。 04AI & Experience——C to B营销2024年,人工智能情感识别将影响您所看到的以上网络广告。数据时代下,现在信息客户端的推荐的内容和广告,越来越精准。 四、RPA未来“海水火焰” 1.机遇:“海水”——用RPA并不全为了ROI,更数字化转型硬性需求在之前Gartner 咨询合作中,Gartner给我们的报告中指出,现代企业购买RPA ,这点给我们很信心,而众CTO也意识到用RPA获益最提升客户体验,为此客户愿意增加投入的。 2、挑战:“火焰”—— RPA能力要 “越来越复杂”,产品应用越来越方便通过我们的市场调研,通过和Gartner的合作,让我们的意识到,RPA产品要做更的产品投入和市场需求投入。

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    问渠那得清如许?为有源头活水来——记对【近取Key】产品进行的深度测评与解析

    复习的地方设计的也不好,第次我也找好天,没明白那两个箭头的用处?这个方法纸上东西了,也不太容易记住,讲真。 A4 纸背单词法的效果与价值存疑。A4 背单词法到底否有效,以及对少人有效,这个玄学。 如果说A4 纸背单词法足够有吸引力,但为何市面上最常见的背单词产品(PC端和移动端)没有款内嵌了这种方法;但要说A4 纸背单词法纯属扯淡,也站不住脚,因为B 站北学姐视频 700 万的播放量, 而且到百度、知乎等平台搜有很A4 纸背单词法的相关链接,这样的推广度又不像单纯的炒作,而更像真正帮助到了不少人。 具体来说,我们来尝试进行场景想象,借此分析此类小众需求都如何让用户情有独钟的:A4 背单词法,根据笔者在网上对此类方法实操者的观察,部分使用这方法的人,标配[手机单词软件+笔+A4 纸],也有部分用户

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    剑指Offer 23-44题(Python版)

    思路:利用递归的方法,计算加左子树和右子树之后的值,当参数较,可以将结果添加到函数变量之中。 :数组中有个数字出现的次数超过数组长度的,请找出这个数字。 例如输入个长度为9的数组{1,2,3,2,2,2,5,4,2}。由于数字2在数组中出现了5次,超过数组长度的,因此输出2。 例如6、8都丑数,但14不,因为它包含质因子7。习惯上我们把1当做个丑数。求按从小到的顺序的第N个丑数。 思路:每个丑数必然由之前的某个丑数与2,3或5的乘积得到的,这样下个丑数就用之前的丑数分别乘以2,3,5,找出这三这种最小的并且于当前最丑数的值,即为下个要求的丑数。

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    五分钟小知识:为什么要分稳定排序和非稳定排序?

    作者 | channingbreeze来源 | 互联网侦察小史个应届生,虽然学的电子专业,但自己业余时间看了很互联网与编程方面的书,心想进BAT互联网公司。? 今天他去了家互联网小巨头公司面试了。没想到面试并不像想象中的顺利。?【遇见吕老师】???【面试现场】???????小史:原始数据,a2和a4的位置都3。 对于稳定排序来说,排序后的序列,a2定还a4前面。但对于非稳定排序来说,就不定了,可能排完序之后,a4反而在a2的前面了。??? 题目:既然最后都有序序列,为什么还要分稳定和非稳定的排序呢? ?分钟过去了。????【请教神】???吕老师:笔试主要问什么,而面试主要问为什么。?? 吕老师:你看的东西很你学到了很知识。但这些知识之间的关联,需要你进行深入思考才能得到的。找到知识之间的联系,找到知识和实际场景之间的联系,想想为什么,才能做到融会贯通。

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    谈为什么要分稳定排序和非稳定排序?

    小史个应届生,虽然学的电子专业,但自己业余时间看了很互联网与编程方面的书,心想进BAT互联网公司。今天他去了家互联网小巨头公司面试了。没想到面试并不像想象中的顺利。 【遇见吕老师】【面试现场】小史:原始数据,a2和a4的位置都3。对于稳定排序来说,排序后的序列,a2定还a4前面。但对于非稳定排序来说,就不定了,可能排完序之后,a4反而在a2的前面了。 题目:既然最后都有序序列,为什么还要分稳定和非稳定的排序呢? 分钟过去了。【请教神】吕老师:笔试主要问什么,而面试主要问为什么。【吕老师的课】吕老师上课就把问题抛了出来。 如果稳定排序排好之后,身高相同的同学,还按照学号顺序的。吕老师:没错,其实就有两个排序关键字的时候,稳定排序可以让第个关键字排序的结果服务于第二个关键字排序中数值相等的那些数。 吕老师:你看的东西很你学到了很知识。但这些知识之间的关联,需要你进行深入思考才能得到的。找到知识之间的联系,找到知识和实际场景之间的联系,想想为什么,才能做到融会贯通。

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    四个月,知识管理实践

    ----工具实践知识整理的过程中使用了些工具,好的工具的确减少了太的琐事印象笔记:知识仓库思维导图:百度脑图: 知识回忆整理工具Markdown:马克飞象:印象笔记使用印象笔记概的时间, :。 ----实践记录整理固化重构上述4个步骤我进行知识管理实践的主要步骤:记录起初,我使用A4纸详细记载自己时间花销,知识内容的思维导图,待办事项的记录等这三板块 概这样记录了100天左右,概消耗了 所以最后被我进行了改进:记录成:昨日日志,事件日志,概念日志 这些日志绝数都直接和知识产生关系,换句话说都新旧知识的汇集并进行了加工...我的记录本身的意义:固化知识记忆最新迭代版的知识整理-- 现在年过去,PPT制作的水平没有本质的提高,因为我还没找到合适的契合点进行操演,学的编程技术,用到PPT的地方很少,但我还比较喜欢PPT设计。

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    SAP ERP常用单据格式设计方案

    说明:1、此单据式四联用于外购材料、外购成品入库。物资类别填写:原材料、低值易耗品、包装物、成品、产成品2、其中 “序列号”为需要增加的字段,主要用于XX工厂的外购。 说明:1、本单据式三联,删除了“单价”、“金额”、“图号”字段,在SAP系统中,库存地点之间的调拨不会对财务产生影响的,故可以删除。2、“否为消耗品”为新增字段,标记调拨的物料否为消耗品。 ;实现前提系统中具备对应关系,如未分配则默认对应第道工序;5、如计划外领料,应经生产计划员、成本会计签字审核后才允许领料,删除原表格中的“领料审核人”字段,“领料人”为车间接收人员手工填写;6、领料单将按生产订单号 说明: 1、此单据式三联,用于生产产成品、成品的自制入库。 2、自制缴库单改为生产缴库单;3、任务号改为生产订单号,增加生产订单类型;4、今后缴库单应用于成品、成品的生产入库,包括所有带物料或不带物料号的生产订单完工入库,整个生产订单完成才打印出来,由车间人员负责打印

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    模型融合—— stacking详细讲解

    部分个基础模型进行5折交叉验证,如:用XGBoost作为基础模型Model1,5折交叉验证就先拿出四折作为training data,另外折作为testing data。 因为我们进行的5折交叉验证,所以以上提及的过程将会进行五次,最终会生成针对testing set数据预测的5列2000行的数据a1,a2,a3,a4,a5,对testing set的预测会5列2500 在完成对Model1的整个步骤之后,我们可以发现a1,a2,a3,a4,a5其实就对原来整个training set的预测值,将他们拼凑起来,会形成个10000行列的矩阵,记为A1。 以上就stacking中个模型的完整流程,stacking中同层通常包含个模型,假设还有Model2: LR,Model3:RF,Model4: GBDT,Model5:SVM,对于这四个模型, 在此之后,我们把A1,A2,A3,A4,A5并列合并得到个10000行五列的矩阵作为training data,B1,B2,B3,B4,B5并列合并得到个2500行五列的矩阵作为testing data

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    Scrapy笔记三 自动网页爬取-本wordpress博客所有文章

    self, response): sel = Selector(response) #items = = item = article_url.encode(utf-8) yield item #获得下篇文章的 print url yield Request(url, callback=self.parse)5.运行与结果在urlteam项目根目录下运行scrapy crawl urlteam结果.预计会花很时间 ,,反正我运行了小时还没结束,不过可以提前看看结果,我的json文件的内容:比较长,基本标题和url都爬下来了,. ,约有100个页面,现在小时才爬了90+…{article_name: , article_url: https:www.urlteam.org201606scrapy-%E5%85%A5%E9% -本wordpress博客所有文章Related posts:Scrapy-笔记 入门项目 爬虫抓取w3c网站 Scrapy-笔记二 中文处理以及保存中文数据 Scrapy笔记四 自动爬取网页之使用CrawlSpider

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    dotnet C# 根据椭圆长度和宽度和旋转角计算出椭圆中心点的方法

    本文来告诉家如何根据椭圆长度和宽度和旋转角计算出椭圆中心点的方法方法很简单,请看代码 辅助进行椭圆点计算的类 我觉得这个类应该框架有带,或现成的方法,但时间没找到 static class rotationAngle.DoubleValue < 90) { y = -y; } x = a + x; y = b + y; return (new Pixel(x), new Pixel(y)); } }我觉得以上 WPF 框架有带的,但会没有找到在哪定义的,因此就自己写了份以上的 Pixel 和 Degree 的定义代码在 GitHub 上开源,请看 Office Open XML 的测量单位---- 本文会经常更新,请阅读原文: https:blog.lindexi.compostdotnet-C-%E6%A0%B9%E6%8D%AE%E6%A4%AD%E5%9C%86%E9%95%BF%E5%BA %A6%E5%92%8C%E5%AE%BD%E5%BA%A6%E5%92%8C%E6%97%8B%E8%BD%AC%E8%A7%92%E8%AE%A1%E7%AE%97%E5%87%BA%E6%A4%AD

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    告别英特尔,「硅仙人」吉姆 · 凯勒加入AI芯片初创公司Tenstorrent

    机器之心报道编辑:蛋酱从英特尔离职年后,导体业界传奇人物、「硅仙人」吉姆 · 凯勒(Jim Keller)去向已定:成为加拿 AI 芯片初创公司 Tenstorrent 的 CTO。? 从 A4 至今这么年,苹果手机处理器业界顶尖水平。 最近次离职前,他在英特尔工作了两年,提出了 3D 堆叠芯片等创新方法,英特尔新架构的策划者之以来,他以顾问身份进行工作交接。 Tenstorrent 成立于 2016 年,家 AI 芯片设计和软件公司,在和奥斯汀有约 70 名员工,算名副其实的「小公司」。 每个 TENSIX 核心具备完全 C++ 可编程、线程、前端功能;高面积和功率效率矩阵计算引擎;强灵活的 SIMD 引擎等。

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    用键盘8个键演奏首蒲公英的约定

    .mp3文件,用个对象记录起来,类似下面这样,举个例子这里的A指的CDEFGAB音名中A也就La,这最基本的乐理,有没有让你想起小时候上音乐课,画板上的五线谱。 ,由于很歌都会用到钢琴更密集的中间部分按键,所以我们默认中音对应数字键:1 === C4 === Do 数字键 1 2 3 4 5 6 7 音名 C4 D4 E4 F4 G4 A4 B4 音符 Do Re Mi Fa Sol La Si 这里专门制作张图方便我们理解: image.png 当然实际情况还有全音和音的区分,比如A的音就A#,还有中音,高音和倍高音,我们这里用A4表示中音,A5表示高音 ),实际情况首简单的钢琴曲可以不需要用到那么,用几个简单的和弦即可。 +3, Option+4, Option+5, Option+1, Option+1, Option+2., Option+1, Option+1, 起长的约定...Option+6, Option

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    Xcelsius(水晶易表)系列16——自定义地图图表

    今天继续跟家分享水晶易表系列关于地图呈现的技巧——自定义数据地图。该案例主要通过图标模拟与之前学过的动态可见性,根据数据需求,订制动态交互式地图图表。 所用素材会与数据文件并分享在魔方学院的QQ群里:案例截图如下:? 里面的地图不水晶易表内置的地图,导入的地图素材,而且三张,每张的对应省份位置区域填充深色,通过在对应省份位置添加图标链接,点击后会调用可见性让对应省份的地图呈现在画布上,同时下方的统计图也会随着对应省份填充地图同呈现 数据结构非常简单,上部分三个省份对应图标链接的标签位置(A4:A6),对应代码(B4:B6)以及目标插入位置(B7)。 下部分对应省份统计图数据源(B10:B13、C10:C13、D10:D13)以及标签位置(A11:A13)。(三个统计图对应可见性代码分别为1、2、3,状态为B7)。

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    esproc vs python 4

    A4:按照月份m进行排序A5:新增列,如果月份等于前行的月份,则计算增长比并赋值,否则赋值null,将该列命名为yoy。 如果需要次根据键来查找数据,在建立了索引表之后可以提高效率。建立索引时假定记录的主键唯,否则出错。 A4:筛选出1998年的交易记录A5:按照Client进行分组,同时计算交易量Amount之和A6:按照Amount进行排序A9:找到Amount累加到交易量的位置A10:A.find(k),从排列序表 求得所有交易额的的值,循环Amount字段,找到累加之和于或等于交易额的位置。取Client字段0到该位置的值组成个Series。 耗时esproc0.004python0.083小结:本节我们计算了些网上常见的题目,这些题目中次用到了动态计算字段值,并进行赋值的操作,esproc很好的支持这功能,简化了代码。

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    二分法四象限了解

    种回答否选择To-C还得看我们在To-C市场的优劣势、竞争情况、环境等。 我在做主题研究的时候实践了来自网络的“A4纸平面切割法”,并形成了如下的五个步骤,非常实用,推荐给你:第步:找出A4纸,写下你要分析的问题第二步:在A4纸纵向画条线作为纵轴,这条线将A4分为二 则要删减那些耗费精力的无底洞,时间的最杀手且没有太的价值。最后个象限加法与除法,则允许生活有些琐事的小确幸。 而在思考的过程,你会发现尽管事物的影响因素可能很,按照2080原则,总存在2个或几个维度对事物的发展起关键作用的,这时A4平面分割法承载了个思考的场而已。这个过程也可试验、可积累的。 如果行不通,就再换两个维度,慢慢的就建立起我们的结构化思考能力,做到事功倍。小模型用处,你学会了吗?

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