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移动端打印输出内容以及网络请求-vconsole.js

),a=o(2),c=l(a),s=o(3),d=n(s),u=o(4),v=l(u);o(6);var f=o(10),p=l(f),b=o(11),g=l(b),h=o(12),m=l(h),y=o {line-height:28px}#__vconsole .vc-logbox .vc-cmd .vc-cmd-btn{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0 }#__vconsole .vc-logbox .vc-table .vc-table-col-6{flex:6;-webkit-box-flex:6}#__vconsole .vc-logbox .vc-table :rgba(0,0,0,.6);display:block}#__vconsole.vc-toggle .vc-panel{-webkit-transform:translate(0);transform function(){return"undefined"==typeof t&&(t=e.apply(this,arguments)),t}},b=p(function(){return/msie [6-

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Python:numpy的总结(1)

#按行求均值 结果: 3.75 4.5 [ 2. 3. 4. 5. 6. 7 4、sum 求和 例子 x=[[0, 1, 2],[2, 1, 0]] b=[1,3,5,6] print sum(b) print sum(x) 输出: 15 6 sum求向量的和。 截图来源维基百科:协方差矩阵 6、corrcoef 该函数得到相关系数矩阵。 例子: vc=[1,2,39,0,8] vb=[1,2,38,0,8] print mean(multiply((vc-mean(vc)),(vb-mean(vb))))/(std(vb)* std(vc)) #corrcoef得到相关系数矩阵(向量的相似程度)print corrcoef(vc,vb) 输出结果: 0.999986231331 [[ 1. 0.99998623

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    asreml 设定初始值 固定初始值

    library(asreml) > data(harvey) > head(harvey) Calf Sire Dam Line ageOfDam y1 y2 y3 1 101 Sire_1 0 1 3 192 390 224 2 102 Sire_1 0 1 3 154 403 265 3 103 Sire_1 0 1 4 185 432 241 4 104 Sire_1 0 1 4 183 457 225 5 105 Sire_1 0 1 5 186 483 258 6 106 Sire_1 0 1 5 177 469 267 数据前三列为系谱数据,Line为固定因子,ageOfDam为协变量,y1,y2,y3为三个性状。 = mod$gammas.table vc vc$Value = c(100,50) vc$Constraint = rep("F",2) vc mod1.2 <- asreml(y1 ~ Line,

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    借助FreeHttp为任意移动端web网页添加vConsole调试

    return o.d(t,"a",t),t},o.o=function(e,t){return Object.prototype.hasOwnProperty.call(e,t)},o.p="",o(o.s=6) .vc-cmd .vc-cmd-btn:active {\n background-color: rgba(0, 0, 0, 0.15);\n}\n#__vconsole .vc-logbox .vc-cmd : 5;\n -webkit-box-flex: 5;\n}\n#__vconsole .vc-logbox .vc-table .vc-table-col-6 {\n flex: 6;\n -webkit-box-flex : 6;\n}\n#__vconsole .vc-logbox .vc-table .vc-table-row-error {\n border-color: #F4A0AB;\n background-color .vc-toolbar .vc-tool:active {\n background-color: rgba(0, 0, 0, 0.15);\n}\n#__vconsole .vc-toolbar

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    R语言 轻松绘制顶级配图

    library(ggpubr) ## 数据 data("ToothGrowth") df <- ToothGrowth head(df, 4) # len supp dose # 1 4.2 VC 0.5 # 2 11.5 VC 0.5 # 3 7.3 VC 0.5 # 4 5.8 VC 0.5 # 图 p <- ggboxplot(df, x = "dose", y 0.5 # 2 11.5 VC 0.5 # 3 7.3 VC 0.5 # 4 5.8 VC 0.5 ## 图 p <- ggboxplot(df, x = "dose", y vertically group = "cyl", # Order by groups dot.size = 6, size group = "cyl", # Order by groups dot.size = 6,

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    各种基本算法实现小结(七)—— 常用算法

    ========================================================== 3、 验证哥德巴赫猜想 哥德巴赫猜想:任意一个大于等于6的偶数都可以分解为两个素数之和 如: 6 = 3+3;100 = 3+97=11+89; 1000 = 3+997=59+941=。。。 ========================================================== 6、统计个数(数字、字符、其它字符) 输入一行字符,统计其中有多少个数字、字符和其它字符 测试环境:VC 6.0 (C) #include <stdio.h> int flag=1; /* check: n/d == 0 */ void trans_num(int n, int d) { 如:153=1^3+5^3+3^3(3位数);1634=1^4+6^4+3^4+4^4(4位数);54748=5^5+4^5+7^5+4^5+8^5(5位数) 判断任一3位数,是否为水仙花数 测试环境:

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    「R」管道统计分析——rstatix使用指南

    数据 导入样例数据集: df <- ToothGrowth df$dose <- as.factor(df$dose) head(df) #> len supp dose #> 1 4.2 VC 0.5 #> 2 11.5 VC 0.5 #> 3 7.3 VC 0.5 #> 4 5.8 VC 0.5 #> 5 6.4 VC 0.5 #> 6 10.0 VC #> <fct> <chr> <chr> <chr> <int> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> #> 1 0.5 len OJ VC 15.4 0.00104 0.00312 #> 3 2 len OJ VC 10 10 -0.0461 14.0 0.964 0.964 #> # #> 4 drat 1.78e- 5 5.28e- 6 0.00999 0 4.78e- 6 0.62 #> 5 wt 1.29e-10 1.22e

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    router6 QoS 3管制与×××

    Access Target Byte Sustain Excess Interval Increment Adapt VC List Rate Limit bits/int bits/int (ms) Target Byte Sustain Excess Interval Increment Adapt VC List Rate Limit bits/int bits/int (ms) (bytes VC List Rate Limit bits/int bits/int (ms) (bytes) Active 203 64000 1000 64000 0 125 1000 - R2(config-map-class Excess Interval Increment Adapt VC List Rate Limit bits/int bits/int (ms) (bytes) Active 203 64000 /WFQ 软件队列: Queueing strategy: fifo 6、shaping--CB-Shaping 使用MQC:class-map--->policy-map--->service policy

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    发掘 ARM GPU 的全部深度学习性能,TVM 优化带来高达 2 倍性能提升

    : kernel[co*VC+vc][ci][kh][kw], name='kernel_vec') # define convolution ci = tvm.reduce_axis((0, produce conv { for (co, 0, 64) { for (h, 0, 56) { for (w, 0, 14) { for (vw, 0, 4) { for (vc, 0, 4) { + vc)] + (data_vec[(((((((((h*14) + w)*256) + ci)*3) + kh)*6) + kw) + vw)]*kernel_vec[((((((((co*256 在 Firefly-RK3399 上,Mali GPU 可以比 6 核 big.LITTLE 的 CPU 快 2 至 4 倍。

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    Codeforces 791B Bear and Friendship Condition(DFS,有向图)

    stdc++.h> 2 typedef long long ll; 3 using namespace std; 4 const int N=150000+100; 5 int a[N]; 6 13 vis[x]=1; 14 for(int j=0;j<vc[x].size();j++) 15 { 16 if(vis[vc[x][j]]==0)//如果和它相连的点没有被标记 ("%d%d",&n,&m); 25 memset(vis,0,sizeof(vis)); 26 memset(b,0,sizeof(b)); 27 for(int i=0;i< m;i++) 28 { 29 scanf("%d%d",&x,&y); 30 vc[x].push_back(y);//找到x和y的关系 31 vc i=1;i<=n;i++) 38 { 39 if(vis[i]==0&&b[i]) 40 { 41 t=0; 42

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    阅读器多种翻页的设计与实现

    = viewController; if (vc) { NSInteger index = vc.view.tag; if (index > 0) { = vc.view.tag; if (index > 0) { if ([vc isKindOfClass:BackViewController.class]) { vc.view.layer.shadowColor = [UIColor colorWithRed:0/255.0 green:0/255.0 blue:0/255.0 alpha:0.8 vc.view.layer.shadowOffset = CGSizeMake(5, 5); vc.view.layer.shadowOpacity = 0.8; vc.view.layer.shadowRadius = 6; 1 : 0; // 经验数值,多次尝试得出 另外一个问题是手势在进行到一半时如果APP切入后台,动画出现暂停的情况。

    1.2K10

    【数据仓库】大数据之数据仓库的数据流程及脚本实现

    "la": 0 } 事件数据 "et": [ { "ett": "1506047605364", .channels.c1.maxFileSize = 2146435071 a1.channels.c1.capacity = 1000000 a1.channels.c1.keep-alive = 6 .channels.c2.maxFileSize = 2146435071 a1.channels.c2.capacity = 1000000 a1.channels.c2.keep-alive = 6 ,vn,l,sr,os,ar,md,ba,sv,g,hw,t,nw,ln,la'),'\t')[0] as mid_id, split(base_analizer(line,'mid,uid,vc ,l,sr,os,ar,md,ba,sv,g,hw,t,nw,ln,la'),'\t')[6] as os, split(base_analizer(line,'mid,uid,vc,vn,l,sr

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    ggplot2|ggpubr进行“paper”组图合并

    本文利用R包-ggpubr函数从0开始介绍组图的合并方式,也许。。。比AI或者PS更简单易学呢。 ") library(ggpubr) # ToothGrowth数据集 data("ToothGrowth") head(ToothGrowth) len supp dose 1 4.2 VC 0.5 2 11.5 VC 0.5 3 7.3 VC 0.5 4 5.8 VC 0.5 5 6.4 VC 0.5 6 10.0 VC 0.5 # mtcars 数据集 name wt mpg cyl Mazda RX4 Mazda RX4 2.620 21.0 6 Mazda RX4 Wag Mazda RX4 Wag 2.875 21.0 6 Datsun 710 Datsun 710 2.320 22.8 4

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    「R」ggplot2 修改x和y轴刻度

    variable ToothGrowth$dose <- as.factor(ToothGrowth$dose) head(ToothGrowth) ## len supp dose ## 1 4.2 VC 0.5 ## 2 11.5 VC 0.5 ## 3 7.3 VC 0.5 ## 4 5.8 VC 0.5 ## 5 6.4 VC 0.5 ## 6 10.0 VC y=0) # change the axis limits sp + expand_limits(x=c(0,30), y=c(0, 150)) ? 30)) + scale_y_continuous(name="Stopping distance", limits=c(0, 150)) ? 10-01 512.9 199311 12.5 4.9 3143 ## 5 1967-11-01 518.1 199498 12.5 4.7 3066 ## 6

    2.8K30

    VS2015编译openjpeg(3264位)

    – Installing: j:/openjpeg-windows-vc-x86/bin/msvcp140.dll – Installing: j:/openjpeg-windows-vc-x86 – Installing: j:/openjpeg-windows-vc-x86/bin/opj_compress.exe – Installing: j:/openjpeg-windows-vc-x86 convert.c 6> index.c 6> color.c 6> opj_getopt.c 6> 正在生成代码… 5> opj_decompress.vcxproj 9>—— 已跳过生成: 项目: PACKAGE, 配置: Release x64 —— 9>没有为此解决方案配置选中要生成的项目 ========== 生成: 成功 7 个,失败 0 个,最新 0 个,跳过 2 个 ========== D:\os.package\cpp\openjpeg\openjpeg-version.2.1.prj> 编译结束,所有的目标文件都在openjpeg-version

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    股份与期权的分配示例

    顾名思义,领投VC负责整个项目的谈判、尽职调查、法律文件……跟投VC跟从领投VC放点儿钱,不过有时候拖个跟投VC一起进来是有战略考虑的一步棋子,余言后述。 轮投资人的股份数比A轮时增加了很多,那是因为A轮有“反稀释”条款,为了维持B轮的“股份拼骨图”的百分比,必须要么让创业者拿出一部分自己的股份给A轮VC,或者让A轮VC0成本再获得一部分股份,这里选用的是 A轮VC0成本增获股份的方法……想想心酸,创业者冲锋陷阵打江山,分利益时是最后一个,第一个支持创业者的早期VC,同样,分利的优先级别很低,相反的,IPO之前杀将进来的VC,反而优先级别最高,坐等摘桃子吃 C轮融资谈判特顺利,估值也很高,6个X,即B轮Post money的6倍,以4800万元的Pre money(800 x 6 = 4800)融了3000万元美金。 也许你以为当你把A轮VC的钱烧光了,可以让A轮VC再砸点儿进来吧? 不行,这回A轮VC再掏钱可没那么简单,VC是不能随便因为你钱用光了,再给你一笔花去吧,那是违规的!

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    vmware api开发之html5的虚拟机console

    vcenter 5.1-6.0, python3.5 ,django 1.8 ,redis,mysql,celery(python 异步后台任务)等 第二个介绍展示html5的虚拟机console 只适用于vc ,5.x 不适用于6.x,6.x改了登陆验证方式 暂时还没搞定 过程,收到前端请求的,找到对应虚拟机,生成sessionTicket和 thumbprint, 拼接对应的网址,当作一个 HttpResponseRedirect )     atexit.register(Disconnect, si)     content = si.RetrieveContent()     vm = get_vm(content, "{0}                                              vc_cert)     vc_fingerprint = vc_pem.digest('sha1')     url="http://vc vmId={2}&vmName={3}&host={4}&sessionTicket={5}&thumbprint={6}".format("",console_port,vm_moid,vmip,vcenter_fqdn

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    「R」变量同质性检验

    count spray #> 1 10 A #> 2 7 A #> 3 20 A #> 4 14 A #> 5 14 A #> 6 factor(tg$dose) # Treat this column as a factor, not numeric head(tg) #> len supp dose #> 1 4.2 VC 0.5 #> 2 11.5 VC 0.5 #> 3 7.3 VC 0.5 #> 4 5.8 VC 0.5 #> 5 6.4 VC 0.5 #> 6 10.0 VC Pr(>F) #> group 5 3.8214 0.004223 ** #> 66 #> --- #> Signif. codes: 0

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    如何部署编译NDIS驱动的环境(内部资料)

    0,安装VC6英文版。 1,安装WinXP DDK。要完全安装,不然会比较麻烦。 2,安装DS。最好也完全安装,要不也是很麻烦。 执行下面的Launch Program,打开一个VC的IDE,从这个IDE打开驱动项目,就可以编译了。 4,先不要急着编译自己的项目,还要准备一些工作。 6,打开项目:Compuware\DriverStudio\DriverNetworks\source\DNW.dsw,选择VC菜单编译Build,选择批编译Batch Build,点击Select x86 7,大功告成,这下可以编译自己的驱动了,不过,记得用第3步所说的步骤打开VC。 一些解释: 1,如果用中文版,编译通不过可不要怪我。最好装上sp6补丁,否则,有时候会出现编译时VC假死的情况。 3,通过DS的程序来驱动VC,其实过程是这样的:DS首先启动一个批处理文件,批处理文件里面会设置一些环境变量,这些环境变量是会话级的,然后再启动VC,这样,在VC中使用DS的Build的时候,就会用到那些环境变量了

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    vs2015编译tcmalloc(gperftools2.4)

    \ucrt\stdio.h(1932): note: 参见“snprintf”的前一个定义 5>—— 已启动生成: 项目: addr2line-pdb, 配置: Debug Win32 —— 6> nm-pdb.c 5> addr2line-pdb.c 8> tcmalloc_large_unittest.cc 7> testutil.cc 6>c:\program files 10.0.10150.0\ucrt\stdio.h(1932): note: 参见“snprintf”的前一个定义 20> 正在生成代码… ========== 生成: 成功 2 个,失败 19 个,最新 0 来控制是否定义timespec #ifndef _CRT_NO_TIME_T struct timespec { time_t tv_sec; // Seconds - >= 0 long tv_nsec; // Nanoseconds - [0, 999999999] }; #endif 所以在config.h中加入下面一行,以去掉time.h中的timespec

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