之前有跟大家分享过ios系统上引入FinClip SDK，并将小程序游戏运行到自有App 中，这周就继续分享如何在Android系统中引入FinClip SDK。
实现效果：在自有 App 中实现小程序游戏运行 使用技术：FinClip （下载/升级最新版IDE即可使用） 测试机：Android 测试Demo：飞机大战
在上一期的手把手系列中为大家分享了：如何在iOS中引入FinClip SDK，并将小程序游戏运行到自有App 中。点击查看：👉手把手系列：如何将小程序游戏引入自有APP？（iOS篇） 本周继续分享如何在Android系统中引入FinClip SDK。实现效果：在自有 App 中实现小程序游戏运行使用技术：FinClip （下载/升级最新版IDE即可使用）测试机：Android测试Demo：飞机大战在 Android 项目中引入 FinClip SDK ，实现小程序游戏在 App 中运行，操作如下：第一步：
微信小程序发展的越来越快，目前小程序甚至取代了大部分 App 的生态位，公司的坑位不增反降，只能让原生应用开发兼顾或换岗进行小程序的开发。
导读 近期，腾讯联合 StreamNative 开源 Apache 软件基金会顶级项目、分布式消息流平台 Apache Pulsar 生态项目RoP (RocketMQ-on-Pulsar) 新增了三位Maintainer。 他们是来自于我们腾讯云中间件团队的冉小龙（Github ID: @wolfstudy）、韩明泽（GitHub ID: @hanmz）和张勇华（GitHub ID: @ronyhzhang）。在此感谢他们对RoP项目的贡献！ 什么是RoP “RoP“（RocketM
本文我们将开一下脑洞，在 ReactNative 工程基础上下集成及运行小程序方案。
2022年，FinClip 团队进行了24个产品迭代，为了丰富FinClip 的平台能力，除了核心SDK之外，我们还为开发者们提供了扩展SDK，扩展SDK是一个依赖核心SDK的库，里面提供了核心SDK中所没有的各种小程序API。
MOP 不用多说，指的就是 MySQL、Oracle、PostgreSQL 三种目前最主流的数据库，MOP 系列打算更新 MOP 三种数据库的索引知识、高可用架构及常用 SQL 语句等等，上面已经更新了 MOP 索引相关的文章，今天打算整理一下这三种数据库的常用 SQL 知识，由于文章过长，今天更新中间的一篇之 MySQL 篇。第一篇 Oracle 相关的详见下方链接：MOP 系列|MOP 三种主流数据库常用 SQL(一)。第二篇 MySQL 常用 SQL详见下方链接：MOP 系列|MOP 三种主流数据库常用 SQL(二)。
MOP 不用多说，指的就是 MySQL、Oracle、PostgreSQL 三种目前最主流的数据库，MOP 系列打算更新 MOP 三种数据库的索引知识、高可用架构及常用 SQL 语句等等，上面已经更新了 MOP 索引相关的文章，今天打算整理一下这三种数据库的常用 SQL 知识，由于文章过长，今天更新中间的一篇之 MySQL 篇。第一篇 Oracle 相关的详见下方链接：MOP 系列|MOP 三种主流数据库常用 SQL(一)。
此处进行简单的分类，对于普通的网页爬取内容，如果没有登录界面可以直接使用Jsoup的API进行爬取；
Flutter 的安装可参考https://flutterchina.club/get-started/install/具体上主要执行以下三步即可。本文将使用 Flutter1.12.hotfix8 稳定版作为开发环境。
Helm 安装 Grafana Prometheus Altermanager 套件安装helm# 安装helm工具curl -fsSL -o get_helm.sh https://raw.githubusercontent.com/helm/helm/main/scripts/get-helm-3chmod 700 get_helm.sh./get_helm.sh下载离线包# 添加 prometheus-community 官方Helm Chart仓库helm repo add prometheus-c
前面我们刚刚做过形态学的腐蚀与膨胀,这两个是OpenCV形态学里的最基本操作,我们学的开操作和闭操作也是在这两个基础上进行的处理
关于回调函数(Callback Function)，维基百科已经给出了相当简洁精炼的释义。Java的面向对象模型不支持函数，其无法像C语言那样，直接将函数指针作为参数；尽管如此，我们依然可以基于接口来获得等效的回调体验。
基础讲多了也不好，懂的人看了烦躁，半懂的人看多了没耐心，我也不能打消了你们学习Python的积极性了，开始爬虫系列基础篇之前，先上一张图，给大脑充充血：
在最近的一边学习一边复习的过程中，发现了很多有意思的事情。今天就分享一个groovy.lang.MetaClass应用：如何运行中，动态给类和对象增加属性和添加方法。
[1] K. Deb, Multi-Objective Optimization Using Evolutionary Algorithms. New York, NY, USA: Wiley, 2001. [2] Q. Zhang and H. Li, “MOEA/D: A multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition,” IEEE Trans. Evol. Comput., vol. 11, no. 6, pp. 712–731, Dec. 2007. [3] N. Beume, B. Naujoks, and M. Emmerich, “SMS-EMOA: Multiobjective selection based on dominated hypervolume,” Eur. J. Oper. Res., vol. 181, no. 3, pp. 1653–1669, 2007. [4] K. Deb and H. Jain, “An evolutionary many-objective optimization algorithm using reference-point based non-dominated sorting approach, part I: Solving problems with box constraints,” IEEE Trans. Evol. Comput., vol. 18, no. 4, pp. 577–601, Aug. 2014. [5] T. Weise, R. Chiong, and K. Tang, “Evolutionary optimization: Pitfalls and booby traps,” J. Comput. Sci. Technol., vol. 27, no. 5, pp. 907–936, 2012. [6] M. Potter and K. Jong, “A cooperative coevolutionary approach to function optimization,” in Proc. Int. Conf. Parallel Probl. Solv. Nat., vol. 2. Jerusalem, Israel, 1994, pp. 249–257. [7] Z. Yang, K. Tang, and X. Yao, “Large scale evolutionary optimization using cooperative coevolution,” Inf. Sci., vol. 178, no. 15, pp. 2985–2999, 2008. [8] X. Li and X. Yao, “Cooperatively coevolving particle swarms for large scale optimization,” IEEE Trans. Evol. Comput., vol. 16, no. 2, pp. 210–224, Apr. 2012. [9] Y. Mei, X. Li, and X. Yao, “Cooperative co-evolution with route distance grouping for large-scale capacitated arc routing problems,” IEEE Trans. Evol. Comput., vol. 18, no. 3, pp. 435–449, Jun. 2014. [10] D. Goldberg, Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning. Reading, MA, USA: Addison-Wesley, 1989. [11] Y. Chen, T. Yu, K. Sastry, and D. Goldberg, “A survey of linkage learning techniques in genetic and evolutionary algorithms,” Illinois Genet. Algorithms Libr., Univ. Illinois Urbana-Champaign, Urbana, IL, USA, Tech. Rep. 2007014, 2007. [12] S. Huband, P. Hingston, L. Barone, and L. While, “A review of multiobjective test problems and a scalable test problem too
论文研读-多目标自适应memetic算法 Adaptive Memetic Computing for Evolutionary Multiobjective Optimization 此篇文章为 V. A. Shim, K. C. Tan and H. Tang, "Adaptive Memetic Computing for Evolutionary Multiobjective Optimization," in IEEE Transactions on Cybernetics, vol. 45
首先细讲一下 Max pooling。 Max pooling 在卷积后还会有一个 pooling 的操作，尽管有其他的比如 average pooling 等，这里只提 max pooling。
从2016年的Cortex-A73到2020年的“ Hercules”设计，ARM承诺将计算性能提高2.5倍。通过Cortex-A76的重大微体系结构转变，更高的现代时钟速度以及从16到10的转变，以及现在的7nm制造和随后的5nm制造，可以完成这一巨大的计划。到去年，已经实现了路线图约1.8倍的增长，而Cortex-A77的IPC提升了约20％。尽管功率和热量预算有限的移动设备并不期望获得所有这些收益，但这使我们顺利达到了Arm的2.5倍目标。
AI科技评论按：本文整理自知乎问题“请问 CNN 中的 maxpool 到底是什么原理，为什么要取最大值，取最大值的原理是什么？谢谢。”的下Yjango和小白菜的回答。转载已获授权。 首先细讲一下 Max pooling。 Max pooling 在卷积后还会有一个 pooling 的操作，尽管有其他的比如 average pooling 等，这里只提 max pooling。 max pooling 的操作如下图所示：整个图片被不重叠的分割成若干个同样大小的小块（pooling size）。每个小块内只取
root@test 04:53:11>show create table t; +——-+——————————————————————————————————————————————————————————————————————————+ | Table | Create Table | +——-+——————————————————————————————————————————————————————————————————————————+ | t | CREATE TABLE `t` ( `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `a` varchar(10) NOT NULL, `b` varchar(10) NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `a_b` (`a`,`b`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=5 DEFAULT CHARSET=gbk | +——-+——————————————————————————————————————————————————————————————————————————+ 1 row in set (0.00 sec)
本文分别从性能、架构和功能方面比较 Pulsar 和 Kafka 的区别，并且介绍 Pulsar 的用例、支持与社区等。
系统在正式上线后必将会面对大量用户访问，面对各种层级的高并发请求，因此我们会采用高性能的服务器、高性能的数据库、高效率的编程语言、高性能的Web容器等。但是这几个方面，还无法从根本解决大型网站面临的高负载和高并发问题。因此我们必须对此做出相应的策略和技术解决方案。
在 Groovy 类中 , 如果实现了 GroovyInterceptable 接口 , 调用该 Groovy 类的任何方法都会回调 invokeMethod 方法 , 参考 【Groovy】MOP 元对象协议与元编程 ( 使用 Groovy 元编程进行函数拦截 | 实现 GroovyInterceptable 接口 | 重写 invokeMethod 方法 ) 博客 ;
本篇内容为Groovy学习第二十一篇，上篇学习了Traits的一些使用。本篇继续深入学习Traits相关知识。
工作是为了啥啊，不就是生活；生活是为了啥啊，不就是为了乐子；乐子从哪来？不就是自以为是的欲望得到满足么！
对于小程序这个词，对于普通的用户而言，确实是一个非常方便快捷的东西，不需要下载app就可以直接使用应用，使用完了可以随时离开，不需要关心安装太多的应用。但是对于 Android 开发者而言，在小程序刚开始的时候，传出了非常大的地震，例如 "小程序时代崛起，App 即将被消灭" 等等，但是这么长时间过去了， App 依然好好的，因为 小程序 目前之恩能够针对那些使用低频率、服务类型、轻量级的 App ，因此，小程序只能被视为一个简单的轻应用，在功能和体验上并不能和原生的相媲美。
在上一章的学习，我们对ElasticSearch有了比较清晰的理解，然后本博客继续学习ES中比较重要的核心原理和具体实现。相对于MySQL的索引机制，大部分是基于B+树的，需要我们进行手动创建索引，但是ES的索引是不需要手动创建的，默认是自动创建索引的。所以学习ES的倒排索引可以和MySQL的索引做一个对比，进行学习，思考一下为什么ES的倒排索引可以达到近实时（NRT）的查询效率
在程序开发过程中，有很多可以选择的集成开发环境IDE。市面上IDE工具有很多，今天给大家推荐一款好用的小程序IDE开发工具——FIDE 全称为 FinClip Integrated Development Environment，是一款由 FinClip 面向小程序开发者推出的一款小程序开发者工具。界面与微信小程序的开发工具类似，发现功能挺强大的，界面非常的简洁，上手门槛比较低，简单易上手。最新 FIDE 下载地址：https://www.finclip.com/mop/document/develop/developer/fide-update-log.html
MOPAC (Molecular Orbital PACkage) 是一款专注于半经验方法的量子化学程序。尽管高斯等主流的量子化学程序都支持半经验方法，但在计算速度上都无法与MOPAC相比。除了速度快之外，MOPAC支持的半经验方法也很全面，包括最新的PM6、PM6的各种弱相互作用校正版本和PM7等。MOPAC2016的安装教程见《MOPAC2016安装教程》一文。本文简单介绍一下用MOPAC做大分子体系的结构优化的方法。
Jade Gu，携程高级前端开发专家，负责度假前端框架设计和 Node.js 基础设施建设等工作。
一、图像模糊 1、模糊原理 Smooth/Blur 是图像处理中最简单和常用的操作之一 使用该操作的原因之一就为了给图像预处理时候减低噪声 使用Smooth/Blur操作其背后是数学的卷积计算 通常这
使用 MetaClass 为类注入方法时 , 如果注入的方法与类中原有的方法有冲突 ,
之前我在这篇文章中简单介绍过如何利用Markdown在wordpress中进行写作：https://oldpan.me/archives/wordpress-markdown-rightway (这篇文章与此篇文章接轨，建议都看)
中 , 都是通过手动方式实现了方法委托 , Groovy 中提供了 @Delegate 注解可以直接通过一行代码实现方法委托 ;
IDE全名集成开发环境（Integrated Development Environment ），它是用于提供程序开发环境的应用程序，一般包括代码编辑器、编译器、调试器和图形用户界面等工具。集成了代码编写功能、分析功能、编译功能、调试功能等一体化的开发软件服务套。
优点：不需要重启tomcat服务器，如果一个tomcat多个项目,不必因为tomcat停止而停止其他的项目。
这种开发方式不会生成原生 UI 组件，而是基于 React，React Native 是一个用于构建基于 Web 的交互界面的 JavaScript 库，因此会有更丰富的 UI 体验效果，同时也能够很好地调用底层框架的UI使用。 React Native 已经成为一种流行的移动开发技术，它提供了一个使用 JavaScript 构建原生跨平台移动应用的强大框架，在需要时，我们也可以使用 Objective-C，Swift或 Java 来编写原生代码来桥接。
DSL（Domain Specific Language）官方定义为：针对某一领域，具有受限表达性的一种计算机程序设计语言。
宿主APP:和插件化中的宿主类似，只是提供了一个小程序的运行环境（插件化是模拟提供了一个Android系统的运行环境）。需集成SDK，在适当时机初始化SDK。并加载指定小程序（小程序唯一标识APPID）
腾讯 AI Lab 联合深圳华大生命科学研究院团队，开发了一种基于自监督学习的空间转录组（spatially resolved transcriptomics，SRT）细胞注释方法Spatial-ID（SPATIAL cell type IDentifification），它集成了迁移学习和空间嵌入策略。该方法通过迁移学习从已有的单细胞转录组数据集迁移单细胞表达谱知识。该方法通过嵌入空间信息，利用细胞在空间背景下与相邻细胞之间的可能存在的交互关系或共表达模式，提升细胞类型识别的准确性，且对来自不同测序技术的数据具有较强稳健性。此外，将Spatial-ID应用于先前通过华大自主研发的时空组学技术Stereo-seq获取的小鼠大脑数据集，证实了其对具有亚细胞空间分辨率的三维大视场组织的可扩展性，这为构建大视场空间转录组脑图谱提供了一个很有前景的途径。该文章在2022年12月10日发表于Nature Communications，以下是文章的详细解读。
下面我要用到的插件是我自己写的，关于插件地址是：jquery.HooRay——自己做的一个jquery常用工具插件。关于分享插件的制作流程我也写了篇文章，有兴趣的可以看下：自己写的一个分享按钮的插件（可扩展，内附开发制作流程）
OpenCV 还提供了一种高效且易用的图像形态学变换接口。图像形态学有其特定的发展领域，特别是在计算机视觉发展早期，已经发展出了很多的形态学方法。大部分都是为某个特定目的而产生的，其中一些更是沿用了很长一段时间。基本上，所有的形态学操作都基于两种原始操作，接下来的讲述也将以这两点开始，循序渐进发展到更加复杂的操作，每个更加复杂的操作都将通过前面的方法来表示。
转自：Just Do IT (http://www.toplee.com) 我在Cernet做过拨号接入平台的搭建，而后在 Yahoo3721负载搜索引擎前端平台开发，又在猫扑处理过大型社区猫扑大杂烩的架构升级等工作，同时自己接触和开发过不少大中型网站的模块，因此在大 型网站应对高负载和并发的解决方案上有一些积累和经验，可以和大家一起探讨一下。 一个小型的网站，比如个人网站，可以使用最简单的 html静态页面就实现了，配合一些图片达到美化效果，所有的页面均存放在一个目录下，这样的网站对系统架构、性能的要求都
一个小型的网站，可以使用最简单的html静态页面就实现了，配合一些图片达到美化效果，所有的页面均存放在一个目录下，这样的网站对系统架构、性能的要求都很简单。随着互联网业务的不断丰富，网站相关的技术经过这些年的发展，已经细分到很细的方方面面，尤其对于大型网站来说，所采用的技术更是涉及面非常广，从硬件到软件、编程语言、数据库、WebServer、防火墙等各个领域都有了很高的要求，已经不是原来简单的html静态网站所能比拟的。 大型网站，比如门户网站，在面对大量用户访问、高并发请求方面，基本的解决方案集中在这
一个小型的网站，可以使用最简单的html静态页面就实现了，配合一些图片达到美化效果，所有的页面均存放在一个目录下，这样的网站对系统架构、性能的要求都很简单。随着互联网业务的不断丰富，网站相关的技术经过这些年的发展，已经细分到很细的方方面面，尤其对于大型网站来说，所采用的技术更是涉及面非常广，从硬件到软件、编程语言、数据库、WebServer、防火墙等各个领域都有了很高的要求，已经不是原来简单的html静态网站所能比拟的。
我发现手机上显示的货币符号跟实际遇到的可能不一样，为此我逐一查询了不同国家/地区的显示。大部分是确定的，有几个国家不太确定。
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