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代码 github下载 十四、xadmin的进阶开发 14.1.权限管理 （1）用户权限 超级用户拥有所有权限，其它添加的用户默认没有任何权限 进后台添加一个用户“Editor1”,勾上“职员状态”后
The .prop() method gets the property value for only the first element in the matched set. It returns undefined for the value of a property that has not been set, or if the matched set has no elements.
最近项目中入手了一个非常实用的插件，这里和大家一起分享下：通过canvas实现图片裁剪的工具--cropper.js
在css中绑定动态的数据，通过v-bind 绑定，同时在css 中v-bind是一个函数，他接收一个参数，就是data中需要响应的参数，参数支持任意的js表达式
适逢元旦假期，妹子逛街吃火锅看电影陪女朋友之际，写出来的文章难免画风略微粗糙，但是这个动画的实现还是费了一番脑子的，话说程序猿之间交流并不需要过多解释，上代码就搞定。
1. 创建maven项目 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.
Why JavaScript is essential for modern web development? JavaScript has had a major submit making the
接着上一篇博客继续往下写 ：https://blog.csdn.net/qq_41782425/article/details/90141577
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I love Python, and to celebrate Packt Python week, I’ve spent some time developing an app using some of my favorite tools. The app is a graph visualization of Python and related topics, as well as showing where all our content fits in. The topics are all StackOverflow tags, related by their co-occurrence in questions on the site.
最近在研究图计算的性能，需要构造不同的测试数据对图算法进行压测，其中就涉及到均匀图的概念。
为了让jsb也能顺利跑起滤镜效果，在手机侧折腾了2天，因为每次在真机上运行总要耗那么半分钟，而且偶尔还遇到apk文件无法删除导致运行失败的情况。 这个调试起来，实在让人烦躁加沮丧。 还好，测试上百轮，翻jsb代码+各种猜测实验之后，终于顺利的把前3个系列的例子都通通在Android上跑起来了，也算是把兼容问题调通了。 如下图所示，右上角的小图是多纹理效果，通过扩展cc.Node自行控制绘制顶点实现的；下方的两个小图是普通的cc.Sprite，对其加入了shaderProgram 总结一下，这里有几个坑：
导语：JavaScript以简单易用而著称，NodeJS的出现使JavaScript的影响进一步扩大。JavaScript是动态类型的语言，动态类型为应用开发者带来了便利，但也为JavaScript运行时的性能带来了负担，例如类型的不断变化可能会导致基于类型的某些优化失效。为了解决JavaScript由于动态类型导致的运行性能受损问题，各大JavaScript引擎几乎都采用了IC（Inline Cache）技术：即通过缓存上一次对象的类型信息来加速当前对象属性的读写访问。本文从引例入手，以V8 JavaScript引擎（主要由于V8既是Chrome浏览器的JS引擎，也是node的JS引擎）为基础，深入分析Inline Cache机制的基本原理。（编辑：中间件小Q妹）
Selenium 本是一个用于Web应用程序测试的工具。Selenium测试直接运行在浏览器中，就像真正的用户在操作一样。而这一特性为爬虫开发提供了一个选择及方向，由于其本身依赖于浏览器，所以使用Python的selenium库的前提是：需要下载相应的浏览器驱动程序，这里附上Chromedriver的下载地址：chromedriver；（64位的向下兼容，）
最近在研究虚拟摇杆实现方式的时候，发现网上的教程的实现方式可移植性并不是特别好，于是我决定自己实现一个虚拟摇杆组件，保存到自己的组件库，方便以后用到的时候直接使用（关注公众号后台回复「虚拟摇杆组件」可获取该组件），下面正文开始。
在数学中，图是描述于一组对象的结构，其中某些对象对在某种意义上是“相关的”。这些对象对应于称为顶点的数学抽象（也称为节点或点），并且每个相关的顶点对都称为边（也称为链接或线）。通常，图形以图解形式描绘为顶点的一组点或环，并通过边的线或曲线连接。--百度百科
文章作者：Tyan 博客：noahsnail.com | CSDN | 简书
本文是其中第一篇，介绍了图的一些基础知识并给出了 Python 示例。更多文章和对应代码可访问：https://github.com/maelfabien/Machine_Learning_Tutorials。
22、查询和学号为108的同学同年出生的所有学生的Sno、Sname和Sbirthday列。
echarts2的官方API里是带有字符云的,但到了echarts3就被从官网上移除了,想要使用的话可以从github上下载: 下载地址:https://github.com/ecomfe/echarts-wordcloud 使用方法: 1.依次引入echarts.min.js和echarts-wordcloud.min.js(文件位置:下载的压缩包下dist/echarts-wordcloud.min.js); <script src="echarts.min.js"></script> <script
我们在做Android平台gb28181设备接入模块的时候，遇到这样的情况，比如横竖屏分辨率不锁定，采集摄像头的时候，可以实现，横屏状态采集横屏，竖屏状态采集竖屏，简单来说，横屏状态比如采集的1280*720的，竖屏状态，采集的数据源成了720*1280。
代码 github下载 八、课程详情页功能的实现 8.1.课程列表 （1）配置urls MxOnline/urls中 path("course/", include('course.urls', namespace="course")), course里面新建urls.py # course/urls.py from django.urls import path,re_path from .views import CourseListView # 要写上app的名字 app_name = "co
错误的并行度设置往往可能是由于在创建索引或者重建索引时开启并行度创建，后来忘记关闭导致！
「EImage」 是 「Element」 系列组件中的图片组件，在保留原生Image的特性下，增加了边框、裁剪、自定义占位、加载失败等。
import random, sys, time from tkinter import * from tkinter.messagebox import showinfo, askyesno from guimaker import GuiMakerWindowMenu
import collections import matplotlib.pyplot as plt import networkx as nx G = nx.gnp_random_graph(100, 0.02) degree_sequence = sorted([d for n, d in G.degree()], reverse=True) # degree sequence # print "Degree sequence", degree_sequence degreeCount = co
import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt G = nx.gnp_random_graph(100, 0.02) degree_sequence = sorted([d for n, d in G.degree()], reverse=True) # print "Degree sequence", degree_sequence dmax = max(degree_sequence) plt.loglog(degree_sequenc
前言 最近的我，一直处于笔试面试的状态。笔试的时候，发现很多培训班的同学都在拿手机抄袭，可是我没有。卷子上面的题目比较简单，都是我平时复习的知识点，写起来也比较得心应手。 image.png
情感分析是指挖掘文本表达的观点，识别主体对某客体的评价是褒还是贬，褒贬根据进态度行倾向性研究。文本情感分析可以分为基于机器学习的情感分类方法和基于语义理解的情感分析。基于机器学习进行语义分析的话需要大量的训练集，同时需要人工对其进行分类标注。我所使用的方法是基于语义理解中的使用情感词典进行情感态度分析。
设有一个数据库，包括四个表：学生表（student）、课程表（course）、成绩表（score）以及教师信息表（teacher）。用SQL语句创建四个表并完成相关题目。 创建学生表
Microsoft ASP.NET Futures May 2007，这是一个Future的好东西，包括了：ASP.NET AJAX Futures，Silverlight Controls for ASP.NET，Dynamic Data Controls for ASP.NET，ASP.NET Application Services，Dynamic Languages Support in ASP.NET。今天尝试了一下Silverlight Controls for ASP.NET中的Xaml Co
仅用于非商业用途 题目：设有一数据库，包括四个表：学生表（Student）、课程表（Course）、成绩表（Score）以及教师信息表（Teacher）。
3、计算差异值：dHash算法在相邻像素之间工作，因此每行9个像素之间产生8个不同的差异，总共8行，产生64个差异值。
首页页面轮播课程需要在课程的model中添加is_banner字段，说明是否是轮播课程：
ClipRect组件使用矩形裁剪子组件，通常情况下，ClipRect作用于CustomPaint 、 CustomSingleChildLayout 、 CustomMultiChildLayout 、 Align 、 Center 、 OverflowBox 、 SizedOverflowBox组件，例如ClipRect作用于Align，可以仅显示上半部分，代码如下：
github地址： https://github.com/nql1314/sql-practises
情感分析是大数据时代常见的一种分析方法，多用于对产品评论的情感挖掘，以探究顾客的满意度程度。在做情感分析时，有两种途径：一种是基于情感词典的分析方法，一种是基于机器学习的方法，两者各有利弊。 在此，笔者主要想跟大家分享基于python平台利用情感词典做情感分析的方法。本文主要参考https://blog.csdn.net/lom9357bye/article/details/79058946这篇文章，在此文章中，博主用一句简单的语句“我今天很高兴也非常开心”向我们清楚的展示的利用情感词典做情感分析的方法，这篇文章对笔者很受用。 然而这篇文章博主也向我们抛出了几个问题，笔者就是基于此改写的算法。主要分以下几个步骤： （1）过滤掉停用词表中的否定词和程度副词 有时候，停用词表中的词包括了否定词和程度副词，因此在做情感分析时首要先过滤掉停用词表中的否定词和程度副词，防止这些有意义的词被过滤掉。词表的下载见上述博主。
MySQL面试题 查询Student表中的所有记录的Sname、Ssex和Class列。 查询教师所有的单位即不重复的Depart列。 查询Score表中成绩在60到80之间的所有记录。 查询Score表中成绩为85，86或88的记录。 查询Student表中“95031”班或性别为“女”的同学记录。 以Class降序查询Student表的所有记录。 以Cno升序、Degree降序查询Score表的所有记录。 查询“95031”班的学生人数。 查询Score表中的最高分的学生学号和课程号。（子查询或者排序
删除字典给定键 key 所对应的值，返回值为被删除的值。key值必须给出。 否则，返回default值。
Oracle实验练习题 查询Student表中的所有记录的Sname、Ssex和Class列。 select sname ,sex,sclass from student; 查询教师所有的单位即不重复的Depart列。 select distinct t.depart from teacher t; 查询Student表的所有记录 select * from student; 查询Score表中成绩在60到80之间的所有记录。 select * from score sc where de
https://blog.csdn.net/lom9357bye/article/details/79058946
要想使用python绘制一般二维的空间数据可视化，Basemap这个库就不得不提，虽将不再进行维护，但其较完整的绘图体系，对绝大多数的地理空间数据可视化绘制已足够满足需求，下面，将结合实例对Python-Basemap的常用设置进行讲解。
import networkx as nx from networkx.exception import NetworkXError import matplotlib.pyplot as plt __all__ = ['AntiGraph'] class AntiGraph(nx.Graph): """ Class for complement graphs. The main goal is to be able to work with big and dense g
基于情感词典的情感分析应该是最简单的情感分析方法了，大致说一下使用情感词典进行情感分析的思路：
算法：图像相似程度是通过图像直方图、汉明距离、平均哈希法、感知哈希法等来计算相似程度。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/172431.html原文链接：https://javaforall.cn
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