对于初学者来说，表单数据不同内容的获取大概如下所示。虽然非常容易阅读，但是如果表单需要填写的数据比较多，但是大量的重复写法会让人非常头疼。
在Javascript中，函数是第一类对象，这意味着函数可以像对象一样按照第一类管理被使用。既然函数实际上是对象：它们能被“存储”在变量中，能作为函数参数被传递，能在函数中被创建，能从函数中返回。 因为函数是第一类对象，我们可以在Javascript使用回调函数。在下面的文章中，我们将学到关于回调函数的方方面面。回调函数可能是在Javascript中使用最多的函数式编程技巧，虽然在字面上看起来它们一直一小段Javascript或者jQuery代码，但是对于许多开发者来说它任然是一个谜。在阅读本文之后你能了解
复习C语言单链表其实并不顺利，网上查找教程标题是《C语言操作单链表》,内容却是C++； 当时看到*&link这种甚至搜索了一个多星期； 后面才搞明白二维指针其实* &==* *，只是C语言中并没有*&这样引用，只有C++才具有；
这个界面从哪来的？ 实际上，我们插入SIM卡，手机就会显示SimToolKit，打开就能看到一些和运营商相关的菜单。换了不同的卡菜单也会变。所以大概可以猜到，SIM卡里写有一些配置文件，STK会解析这些文件。
在this.state里面定义一个空的username:''，并且把把表单输入的值赋值给username。
使用setState来改变username的值，让username的值等于val,即表单输入的值就赋给了userusername。
简单来说，异步编程就是在执行一个指令之后不是马上得到结果，而是继续执行后面的指令，等到特定的事件触发后，才得到结果。
线性表定义(my.h文件): #ifndef _MY_H #define _MY_H #define MaxSize 10 #include <stdio.h> #include <stdbool.h> typedef struct { int data[MaxSize]; int length; } SqList; int getInput(); void InitList(SqList *L); _Bool ListInsert(SqList *L, int add);
- 例：编写一个函数sum，由用户输入**参数n**，计算1+2+...+(n-1)+n的**结果并返回**。
v1.6 支持 pjax，以及前台登录发布文章，加入progress动画 v1.7 bugs fix v1.8 gallery 支持，优化前台图片显示，后台添加编辑按钮 v1.9 更新gallery 样式，添加置顶设置 v2.0 添加用户关注圈子支持，新增动态页显示 v2.1 新增圈友日记，新增标签管理独立页面 v2.2 修复评论bug，新增转发和关注（每次关注有30%几率发一条post） v2.3 新增 头像和背景图设置 v2.4 插件设置bug 修复 v2.5 添加用户性别和个人情感状态 v2.6 修复评论bug，修改link 显示 v2.7 图床插件支持上传图片到本地，添加首页评论显示 v2.8 添加 lazyload ，将默认的gallery 原始的background显示方式迁移至src显示 v3.0 支持博客页 ... v4.3 支持私聊，支持 joe 主题编辑器（已获得作者授权），xxx 一系列更新 v4.6 修复登录bug，添加十年之约（更新，插件、主题）
这里我们通过编写一个JavaScript版本的自动创建issuse的例子来演示一下Actions功能，你也可以通过Actions来做更多自动化的事情哟。
引言：首先我们怎样认识结构体？结构体在c语言基础以及数据结构中的地位是什么？可以说，结构体作为了一种中间比较重要的桥梁基础，是从基础的C语法过渡到C数据结构必不可少的一种重要数据结构。以及配合指针，成就C语言的灵魂所在。
栈（stack）又名堆栈，它是一种运算受限的线性表。限定仅在表尾进行插入和删除操作的线性表。这一端被称为栈顶，相对地，把另一端称为栈底。向一个栈插入新元素又称作进栈、入栈或压栈，它是把新元素放到栈顶元素的上面，使之成为新的栈顶元素；从一个栈删除元素又称作出栈或退栈，它是把栈顶元素删除掉，使其相邻的元素成为新的栈顶元素。
栈（stack）又名堆栈，它是一种运算受限的线性表。限定仅在表尾进行插入和删除操作的线性表。 这一端被称为栈顶，相对地，把另一端称为栈底。向一个栈插入新元素又称作进栈、入栈或压栈，它是把新元素放到栈顶元素的上面，使之成为新的栈顶元素； 从一个栈删除元素又称作出栈或退栈，它是把栈顶元素删除掉，使其相邻的元素成为新的栈顶元素。
本文介绍了解释器模式在JAVA设计模式中的运用，通过一个具体的例子详细讲解了解释器模式的结构和实现。
Godot提供了多个碰撞对象以提供碰撞检测和响应。试图确定要为您的项目使用哪个选项可能会造成混淆。如果您了解每个问题的工作原理和优点和缺点，则可以避免这些问题并简化开发。在本教程中，我们将研究 KinematicBody2D节点，并显示一些使用它的示例。
漏洞位置出现在插件模板上传安装位置对应的源码位置为applications/appcenter/admin/AppController.php
此篇文章讲解HiveProjectMergeRule优化规则，顶层Project投影操作（相当于HSQL中的Select操作）和底部Project投影操作进行合并的优化规则，但前提是这些Project不投影相同的输入引用集。此优化规则中，Hive只实现了matches匹配方法的判断逻辑部分，不支持在RelNode关系表达式树中含有Window窗口函数或Hive各种分析函数的的Project投影操作，而相关逻辑判断和优化的等价变换的RelNode关系表达式树的OnMatch函数是直接从Calcite 优化器优化规则父类ProjectMergeRule继承而来的。
题目：构建一个“图书馆”小程序（library），让用户将书籍的基本信息都录入到里面，最后一并打印出录入的所有书籍。
天天面对着电脑敲代码，你是否忘记了保护视力了，眼睛的度数在上涨，镜片变厚，这是我们期望的么？今天有点空闲时间，写了个Python自动锁屏脚本，使用的是Python 2.7,代码如下
大家好，我是小鑫同学。一位从事过Android开发、混合开发，现在长期从事前端开发的编程爱好者，我觉得在编程之路上最重要的是知识的分享，所谓三人行必有我师。
在深度学习算法优化系列十八 | TensorRT Mnist数字识别使用示例 中主要是用TensorRT提供的NvCaffeParser来将Caffe中的model转换成TensorRT中特有的模型结构。其中NvCaffeParser是TensorRT封装好的一个用以解析Caffe模型的工具 （高层的API），同样的还有NvUffPaser用于解析TensorFlow的pb模型，NvONNXParse用于解析Onnx模型。除了这几个工具之外，TensorRT还提供了C++ API（底层的API）直接在TensorRT中创建模型。这时候TensorRT相当于是一个独立的深度学习框架，不过这个框架只负责前向推理(Inference)。
这篇文章来讲优化规则HiveFilterAggregateTransposeRule，主要功能是将Filter过滤器下推到Aggregate聚合操作之下。满足的前提条件，这些谓词表达式必须是确定性的。
参考链接：https://blog.csdn.net/liuwengai/article/details/78987957
这篇文章分享基于成本优化器CBO可插拔式优化规则SortLimitPullUpConstantsRule，从SQL角度讲，带有Order by 、 Where等值谓词常量条件的这种SQL语句写法中将谓词中上拉常量到Project投影（Select操作）中。
一哥新发的漏洞，还是蛮屌的： http://www.wooyun.org/bugs/wooyun-2016-0210850。分析补丁（ http://www.phpwind.net/read/3709549 ）加上一些风闻，我得知利用的是哈希长度扩展攻击。之前CTF中经常出境的MD5 Length Extension Attack，终于在实战中露了一次面。
相信大家或多或少在工作中都有接触过 AntDesign，不过大多数同学对于 AntDesign 更多只是停留在使用它来快速搭建我们的项目。
这次介绍另一个行为模式，解释器模式，都说解释器模式用的少，其实只是我们在日常的开发中用的少，但是一些开源框架中还是能见到它的影子，例如：spring的spEL表达式在解析时就用到了解释器模式，以及mybatis在将SQL语句映射成对象时关系时、还有一些解析正则表达式和解析json等开源工具。
从上面多篇的讨论中我们了解到scalaz-stream代表一串连续无穷的数据或者程序。对这个数据流的处理过程就是一个状态机器（state machine）的状态转变过程。这种模式与我们通常遇到
小程序中监听textarea或者input输入的值动态改变data中数组的对象的值，不能通过setData设置数组对应索引的对象的值来改变，改变之后，能检测到改变，但是值为空。先通过赋值改变其中数组中的对象的值，然后重新设置数组。
这篇文章来讲优化规则HiveFilterSortTransposeRule，主要功能是Filter操作和SortLimit操作位置调换或Filter操作下推到HiveSortLimit操作之下，此规则也属于Filter过滤器下推的一种，只是下推到Sort排序操作之下，都是提前过滤掉不必要的数据，减少排序算力的浪费，以达优化目的。操作符树等价变换如下：
平时不少同学都有写博客的习惯，这里介绍一种通过Github Issue写博客并自动部署hexo到Github Page的工作流。本文主要介绍
基于 soyersoyer/basefind2 和 sgayou/rbasefind 项目以及 ReFirmLabs/binwalk 工具实现
上一节对TensorRT做了介绍，然后科普了TensorRT优化方式以及讲解在Windows下如何安装TensorRT6.0，最后还介绍了如何编译一个官方给出的手写数字识别例子获得一个正确的预测结果。这一节我将结合TensorRT官方给出的一个例程来介绍TensorRT的使用，这个例程是使用LeNet完成MNIST手写数字识别，例程所在的目录为：
Hello，2020年底我安装配置好了TensorRT7，写了一篇文章总结了在Widnows10系统中如何配置与运行代码实现TensorRT开发环境的搭建。文章中详细介绍了配置的流程与步骤，文章的链接如下：
原理引入windows.h,首先是要获得输入的东西，然后通过判断： 1.方向键：执行上下左右的移动功能 2：回车键：执行换行的功能。 3.普通键：输入功能。 终点就是要获取到屏幕上的坐标，当按下了方向键以后，坐标值+1，或者减一，从而实现了光标的自由移动。 //C语言实现控制台中光标随意移动 #include <stdio.h> #include <windows.h> #include <conio.h> HANDLE hout; //获得输入 char getInput() { int ch
这篇文章来讲优化规则FilterReduceExpressionsRule，主要功能减少不必要谓词表达式判断，如冗余cast转换移除，cast转换为字段本身的相同的数据类型；Filter内含有条件是常量，恒为True等等。和Filter减少不必要的Expression相似的优化规则，还有Calcite框架自带的ProjectReduceExpressionsRule、JoinReduceExpressionsRule是与Project投影和Join关联相关的减少不必要表达式的优化规则。
在上篇文章“Hive优化器原理与源码解析系列--统计信息选择性计算”中，讲到了基于成本优化器和基于规则优化器的区别，这里就不再赘述。基于成本优化器会根据RelSet（等价关系表达式集合，其中元素每个RelNode关系表达式又是SQL中如Select、From、Where、Group的以代数表达式的表现形式）选出综合成本最低的关系表达式，使用动态规划算法构建出成本最优执行计划。那么基于成本优化器CBO有哪些计算指标作为成本函数的输入，除了选择性Selectivity、基数Cardinality，排序信息Collation（排序字段，排序方向等）、是否分布式等物理属性收集之外，还有IO、记录数RowNums、内存Memory都计算在成本内。这些都会作为成本优化器成本函数的输入。此文主要在介绍成本函数估算指标-内存计算。
最近在做一个有意思的小项目, 在一个聊天对话中, 你向电脑提出问题, 他会自动分词,然后根据关键字, 自动答复你 对所有的关键字做出解释, 工作量实在太大, 即使能解释, 数据库容量也不够 最后,
quiver绘制表示梯度变化非常有用，下面是学习过程中给出的两个例子，可以很好理解quiver的用法
上篇介绍Hive优化器原理与源码解析系列—统计信息中间结果估算文章，TableScan，Project、Filter、Sort等等Operator操作符中间结果大小的估算受到两个因素的影响，选择率Selectivity和记录数RowCount。
此篇文章讲解ProjectSortTransposeRule优化规则，Project投影操作（相当于HSQL中的Select操作）和Sort排序的调换顺序的优化规则。
NDV全称为Number Of Distinct Values，即非重复值的个数。
可以看到，创建回调组时是可以选择使用哪种类型的回调组（CallbackGroup）的。回调组的类型如下：
之前文章有写过关于基于Operator操作符Selectivity选择率和Predicate谓词的Selectivity选择率的讲解。这篇文章来讲一下基于每个Operator（TableScan、Project、Join、Union、Sort、Aggregate等等）返回记录数RowCount，即中间结果大小。Hive在估算每个Operator的返回结果RowCount，即中间结果大小，有的是使用元数据对象来进行估算的RowCount；有的使用RelNode自身实现方法估算的；有的是总行数乘以其选择率估算的等多种方法实现。
Daniel 的经历在社交网络上不仅被好奇的群众点赞，也引发了大学芯片相关课程的学生和助教们的共鸣。如果你不知道 L1/L2 缓存的意义，认为自己没有搞清楚英特尔、ARM 芯片上著名的 Meltdown、Spectre 漏洞的意义，现在是时候开始学习了。
下面bmp18x sensor为例进行分析。 BMP18x Sensor： 我们以打开bmp180为例，代码为hardware\qcom\sensors\Bmp180.cpp： 1 PressureSensor::PressureSensor(char *name) 2 : SensorBase(NULL, "bmp18x"), 3 mInputReader(4), 4 mHasPendingEvent(false), 5 mEnabledTime(0)
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