一、简介 1、解释器模式给定一个语言,定义它的文法的一种表示,并定义一个解释器,这个解释器使用该表示来解释语言中的句子。 2、类成员 (1)AbstractExpression(抽象表达式):声明一个抽象的解释操作,这个接口为抽象语法树中所有的节点所共享。 (2)TerminalExpression(终结符表达式):实现与文法中的终结符相关联的解释操作。实现抽象表达式中所要求的接口,主要是一个interpreter()方法。文法中每一个终结符都有一个具体终结表达式与之相对应。 (3)NonterminalE
近两年微服务大火,而对于Java程序员可实操的微服务框架就是SpringBoot,为什么大家都在使用微服务呢?
Uploadify是JQuery的一个上传插件,实现的效果非常不错,带进度显示。Uploadify官方网址:http://www.uploadify.com/,在MVC中使用的方法可以参考 jQuery Uploadify在ASP.NET MVC3中的使用 和 Asp.net Mvc中使用uploadify实现图片缩放保存。 本文是一个简单的介绍Demo,主要是动态传递参数方法:通过formdata 向处理程序传递额外的表单数据: <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHT
如上图, 组件A需要传递信息给组件E, 需要通过props,先传递给组件B,然后把信息通过组件B传递给组件D,最后才传递给组件E. 这个过程中可能组件B和组件D不需要这些数据, 如果将来有组件插入到这个中间, 这个组件也需要传递props,就显得比较麻烦, 需要我们可以考虑使用Context来进行传递信息.
前两章把CTK插件库编译好了,这里篇编写一个插件试一下,共需要创建两个小工程,一个是插件库,一个是测试程序。
本文介绍了Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation(FCN),是一种用于语义分割的全卷积网络。FCN的主要思想是将传统的卷积神经网络(CNN)结构修改为全卷积网络(FCN),从而在进行像素级别的语义分割任务时能够直接对输入的任意尺寸图像进行处理。FCN通过将输入图像映射到多个特征图上来提取图像的特征,并通过反卷积操作来将特征图扩展到与原始图像相同的大小。这种方法能够有效地利用图像中的上下文信息,并且可以处理任意大小的图像。实验结果表明,FCN在语义分割任务上表现良好,相比其他传统的方法有更好的性能。
requests爬虫查询速度较快,但需要输入快递公司,便于构造接口url来请求查询。
社区小伙伴反馈在实践文章《使用图数据库 Nebula Graph 数据导入快速体验知识图谱 OwnThink》时,遇到了一些问题,Nebula Graph 将在本文对该文章中出现的问题进行 Debug。
采用pickle存储账号密码相关信息,以账号名为日志文件名存储该账号的流水日志~
编译选项: 现在我们Makefile中的编译选项有: -g :可执行程序包含调试信息;(给gdb调试使用) -O2:该优化选项会牺牲部分编译速度,除了执行-O1所执行的所有优化之外 还会采用几乎所有目
什么是文件的倒排索引? 简单讲就是一种搜索引擎的算法。过倒排索引,可以根据单词快速获取包含这个单词的文档列表。倒排索引主要由两个部分组成:“单词”和对应出现的“倒排文件”。 详细解释有一篇博客说得挺好:http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/7962350 MapReduce的设计思路 整个过程包含map、combiner、reduce三个阶段,它们各自对应的key和value类型如下表所示: InputKey Inpu
自由视角人体合成或渲染对于虚拟现实、电子游戏和电影制作等各种应用都是必不可少的。传统方法通常需要密集的相机或深度传感器来重建几何形状并细化渲染对象的纹理,从而产生繁琐和耗时的过程。
Apache开源的Thrift(http://thrift.apache.org)有着广泛的使用,有时候需要知道谁调用了指定的函数,比如在下线一起老的接口之前,需要确保对这些老接口的访问已全部迁移到新口。Thrift提供了支持,在《Thrift结构分析及增加取客户端IP功能实现》一文中已做过介绍,但不够具体。
本文实例为大家分享了DrawerLayout和触摸事件分发实现抽屉侧滑效果的具体代码,供大家参考,具体内容如下
对于React-Router是针对React定义的路由库,用于将URL和component进行匹配。
常见的语言中都提供Lambda语法糖,比如C#, Python, Golang等。本文将探讨下C++ 11引入的Lambda语法糖。语法糖是一种让程序员使用更加便利的一种语法,并不会带来额外的功能,比如Lambda,没有这种语法糖,其可以用已有的语法等价的实现出相应的功能。 有编程实践经验的同学一定能够快速的理解Lamdba产生的意义,而缺乏编程经验的同学,跟着我一起来梳理下Lamdba给我们带来了哪些便利性?
前言:深度学习网络rnn能解决有序的问题,我们就生活在这样一个有序的世界。比如时间,音乐,说话的句子,甚至一场比赛,比如最近正在举办的俄罗斯世界杯。 one hot编码 我们在做分类任务的时候经常用到
挂起进程其实就是在创建进程的时候不让其先执行.然后获取它的EIP 将它的EIP变成我们ShellCode所在的内存.进行执行.不难.
每个CPU都有一个运行队列,每个运行队列中有三个调度队列,task作为调度实体加入到各自的调度队列中。
今天我们再来分享一个开源代码项目,这个代码项目是通过读取本地的TS文件,然后推流到RTMP服务器上面。
微前端已经不是一个新概念了,大家或多或少都听说过接触过,这里不再去做一堆定义,只是对目前业界做法的调研总结 / 概览,这篇文章面向的是还没有在业务中使用过微前端的同学或团队,通过这篇概览,可以简单的建立对 「微前端」的整体认知;
一、安装插件 系统管理 -> 管理插件,检查是否已经安装 Maven Integration plugin 和 Deploy to container Plugin,若没有安装则需要安装这两个插件。
会发现出现除了 spring-webmvc 以外的其他 jar。因为我们的项目依赖 spring-webmv.jar,而spring-webmv.jar 会依赖 spring-beans.jar 等等,所以 spring-beans.jar 这些 jar 包也出现在了我们的 maven 工程中,这种现象我们称为依赖传递。从下图中可看到他们的关系:(请注意spring-beans 的版本)
不是只用Qt自己可以加载插件,Qt Application 也可以扩展插件。 qt加载插件使用QPluginLoader类来实现。
近些年,每一年的风口,几乎都离不开音视频。2020年了,音视频依然很火,只不过是火的领域有所不同,从年初受疫情而爆发的视频会议,到后来为了大力发展网络经济的直播带货!不过呢,本篇我们暂时不讨论这个,咱们聊技术,说到直播,rtmp协议依然是主流!不过呢,音视频中,流媒体协议rtsp也占有很大份额!日常生活呢,我们也会遇到一些不同流媒体协议转换的问题!本篇记录实现一个rtsp转rtmp直播流的程序!闲言少叙,接下来置入主题。
策略模式(Strategy) 策略模式(Strategy)[Policy] 意图:定义一系列算法,把他们封装起来,并且使他们可以相互替换,使算法可以独立于使用它的客户而变化。 应用:排序的比较方法、封
一、功能特点 支持的功能包括人脸识别、人脸比对、人脸搜索、活体检测等。 在线版还支持身份证、驾驶证、行驶证、银行卡等识别。 在线版的协议支持百度、旷视,离线版的支持百度,可定制。 除了支持X86架构,还支持嵌入式linux比如contex-A9、树莓派等。 每个功能的执行除了返回结果还返回执行用时时间。 多线程处理,通过type控制当前处理类型。 支持单张图片检索相似度最高的图片。 支持指定目录图片用来生成人脸特征值文件。 可设置等待处理图片队列中的数量。 每次执行都有成功或者失败的信号返回。 人脸搜索的返
首先,我们来设计下这个绘图程序将会拥有什么功能。在这个简单的绘图程序中,首先要有的是一块能给用户涂鸦的画布区域,上面有一只可爱的小鸭,然后我们准备了4种不同颜色的蜡笔,可以给用户给这只小鸭上色,同时也要提供橡皮擦的功能,以方便随时擦除这个小鸭。而除了蜡笔外,也提供了普通的油画笔的效果,当然也指定了每次绘画时笔触范围的大小,这里设定了4个选择。设计好后的绘图应用,效果如下图:
环境:Cent OS 7.0(虚拟机环境)、Nginx 1.9.8、Redis 3.2.1
并发编程-06线程安全性之可见性 (synchronized + volatile)
首先创建一个Maven项目 整体的项目结构 activiti.cfg.xml配置文件 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="htt
Transformer 的出色表现让注意力机制出现在深度学习的各处。本文整理了深度学习中最常用的6种注意力机制的数学原理和代码实现。
Android四大基本组件分别是Activity,Service(服务),Content Provider(内容提供者),BroadcastReceiver(广播接收器)。
Activiti是一个工作流引擎(其实就是一堆jar包API),业务系统访问(操作)activiti的接口,就可以方便的操作流程相关数据,这样就可以把工作流环境与业务系统的环境集成在一起。
root与alias主要区别在于nginx如何解释location后面的uri, 分别以不同的方式将请求映射到服务器文件上。
在之前的文章 Canvas基础-粒子动画Part2 和 Canvas基础-粒子动画Part3 中分别讲了用图片和文字做粒子动画,今天我们来把代码简单整理一下,封装成一个类,能同时支持用图片和文字做粒子动画,而且有更好的灵活性。 封装类 HTML结构和上一篇的一样,这里从外部引入一个js文件,我们的类就写这里面。 <body> <input id="txt" type="text" name="" valu07
华为EMUI10.1的智慧分屏功能,多任务处理+应用分屏+悬浮窗口的设计让用户在操作时毫不费力,优化了人与机器的智慧交互体验,帮助用户大幅提升工作效率。如何让自己的应用快速适配,第一时间抢占新的应用入口呢?
2.1 这个MonitorFunc是一个函数类型,定义为type MonitorFunc func(<-chan struct{}) error, 它用来检查当前task对应的query的健康情况,如果当前query被某些错误中断,它将返回err; 2.2 如果fn MonitorFunc返回了err, 则将此err写到q.monitorCh这个chan中;
在 activiti.cfg.xml 中配置数据源和 processEngineConfiguration
大家好,我是渔夫子。本号新推出「Go工具箱」系列,意在给大家分享使用go语言编写的、实用的、好玩的工具。
初学者来说,要找到一个可以利用的异步场景来进行学习Node.js的异步编程并不容易,而爬虫是最适合用来学习Node.js的异步特性的。可能很多人用过Python,Java做过爬虫,但是其实Node.js的异步特性决定了用Node.js实现爬虫其实会更加轻松。本篇文章就是教大家用Node.js完成一个简单的爬虫:爬取CNode社区首页的所有帖子标题和链接。
这个话题好几周前就有人问,我当时考虑了一下,觉得其实自己不是很适合讨论时间管理或者精力管理,就一直拖着。最近又有不少人在问,所以决定还是作答。但先声明:我个人的案例不具备普适性。 给我留言的童鞋们大多
中的所有 标签对应的跳转网页中的所有 title的文字内容,最后放到一个数组中。
因为一个Android项目的缘故要在软件打开界面轮流显示两张照片,不想让两张图片替换的太生硬,所以让其中一张图片渐隐,逐渐显示第二张图片。
在之前的章节中,爬取的都是静态页面中的信息,随着越来越多的网站开始用JS在客户端浏览器动态渲染网站,导致很多需要的数据并不能在原始的HTML中获取,再加上Scrapy本身并不提供JS渲染解析的功能,那么如何通过Scrapy爬取动态网站的数据呢?这一章节我们将学习这些知识。 通常对这类网站数据的爬取采用如下两种方法: 通过分析网站,找到对应数据的接口,模拟接口去获取需要的数据(一般也推荐这种方式,毕竟这种方式的效率最高),但是很多网站的接口隐藏的很深,或者接口的加密非常复杂,导致无法获取到它们的数据接口,此
Vue-SSR相信大家都不陌生,与传统 SPA 相比,服务器端渲染 (SSR) 能够具备更好的SEO,方便搜索引擎爬虫抓取工具可以直接查看完全渲染的页面,除此之外,SSR能够在更短的时间内渲染出页面内容,通过在服务端填充数据吐出到客户端的方式,让用户有更好的用户体验。 前言 基于VueSSR的页面优化常有,而针对VueSSR的再优化不常有。前段时间有幸作为宇宙无敌上级特派看门员参加了前端tweb大会,听取了腾讯视频Web高级工程师lucien(段隆贤) 分享了针对SSR场景下的一些优化,由于笔者之
编码使用avcodec_send_frame()和avcodec_receive_packet()两个函数。
截止目前,React Server Component 还在开发与研究中,因此不适合投入生产环境使用。但其概念非常有趣,值得技术人学习。
python2代码 #-*- coding:utf-8 -*- import urllib2 from lxml import etree class CrawlJs(): #定义函数,爬取对应的数据 def getArticle(self,url): print '█████████████◣开始爬取数据' my_headers = { 'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; W
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