距离上次统计已经过去两个多月，新的一期排名中前十的成员并未发生变化，只是相对排名有所改变：
之前讲到Vue在渲染机制的优化上，引入了Virtual DOM的概念，利用Virtual DOM描述一个真实的DOM,本质上是在JS和真实DOM之间架起了一层缓冲层。当我们通过大量的JS运算,并将最终结果反应到浏览器进行渲染时，Virtual DOM可以将多个改动合并成一个批量的操作，从而减少 dom 重排的次数，进而缩短了生成渲染树和绘制节点所花的时间，达到渲染优化的目的。之前的章节，我们简单的介绍了Vue中Vnode的概念，以及创建Vnode到渲染Vnode再到真实DOM的过程。如果有忘记流程的，可以参考前面的章节分析。
2016年底为了一个活动PPT，做了这个Github上的量化交易开源项目Star数量排名TOP10，后续更新过几次。考虑到Github的受欢迎程度和用户数量，应该可以比较好的体现每个项目的流行程度，以及更重要的，开源社区的发展方向。
第三次写年度项目计划了，这次写的比较迟，原来计划在春节期间完成的，为了等v1.8的正式发布拖到现在才写。 2017年vn.py继续高速发展，截止写这篇文章的2018年3月4日，vn.py项目在Github上的Star已经突破到了5041，量化交易类开源项目第1，量化类项目第3（1、2依旧分别是Zipline和TuShare......残念）。 Fork数量达到了2603，社区代码贡献者超过了50人，而且已经有相当数量的核心代码是由社区完成的。基于聊天记录的粗略统计，各类机构用户的数量也已经超过200家，用户
引用类型的值是对象，保存在堆内存中，而栈内存储的是对象的变量标识符和对象在堆内存中的存储地址。
如上述js，其他国家只需要更换NumberFormat中对应的国家currency及国际化地区语言码即可.立即查看各国对照表
hCaptcha 旨在解决机器学习中最劳动密集型的问题：以及时、负担得起且可靠的方式标记大量数据。在训练机器学习模型中，更多数据通常会产生更好的结果。深度模型的最新成功导致了越来越大的数据集，几乎总是需要人工审查。但是，通过 Mechanical Turk、Figure 8 等创建大型的人工检查数据集既缓慢又昂贵。hCaptcha 允许网站在满足这种需求的同时，阻止机器人和其他形式的滥用，并赢取回报。
一、实现思路 在实践中后台管理系统的前后端分离时，往往会因为业务量的增加使其前端项目难以维护，以及打包时间不理想，还有业务系统与框架之间区分不在明显。本文是本人从另一个角度提出的一种解决方案，希望各位提出宝贵的建议。 一个通用的框架项目 此项目为框架项目，只负责提供基础方法，以及第三方依赖包的管理（因为一套系统第三方依赖包的版本应该统一的）、提供业务子系统的注册、布局的管理、导航管理等功能。 框架项目的cli，用于快速搭建业务子系统的开发平台 首先以框架项目的生产版本为基础，制作一个模板项目；然后再创建一个
今天考虑一个mcu混合的实现，也就是接收多路过来的rtp流，然后转发出去一路的rtmp流，使用ffmpeg测试做的记录，刚开始一直通过ffmpeg推送的文件流不能满足要求，还是对参数配置不熟悉；
Time Limit: 10 Sec Memory Limit: 162 MB Submit: 2987 Solved: 1111 Description 一个有n个结点的树，设它的结点分别为v1, v2, …, vn，已知第i个结点vi的度数为di，问满足这样的条件的不同的树有多少棵。给定n，d1, d2, …, dn，编程需要输出满足d(vi)=di的树的个数。 Input 第一行是一个正整数n，表示树有n个结点。第二行有n个数，第i个数表示di，即树的第i个结点的度数。其中1<=n<=150，输入
在开始本文的内容之前，我们需要先在脑海里记住以下几个问题，并带着这些问题来阅读本文：
作为海贼迷（不一定是真的），最近有款字节游戏的手游产品《航海王热血航线》上线了，闹的沸沸扬扬，冲到了iOS畅销榜第5。那么作为taptap迷（可能也不一定是真的），我们来一起看看大家都怎么在聊这块产品吧！
最近刚接触PhantomJS, 听说这工具是一个基于WebKit的服务器端JavaScript API,可以实现绝大部分浏览器的操作, 迫不及待就想练练手.于是就简单写了一个程序, 简单介绍下:
一个后台有很多的菜单，每一个人看到的菜单是不一样的，现在我们就需要实现这样的功能，不同权限的用户登录之后，看到的菜单就是不一样的。
ovirt 4.2.6.4-1.el7 tungsten-fabric r5.0.1 centos7.5
如下是一份计算Rayleigh-Benard 对流的Matlab源代码，源码来源与说明点击“阅读原文”：
分享一篇大神的关于hanlp分词命名实体提取的经验文章，文章中分享的内容略有一段时间（使用的hanlp版本比较老），最新一版的hanlp已经出来了，也可以去看看新版的hanlp在这方面有何提升！
由定义可以看出，FIRST（α）是指符号串α能够推导出的所有符号串中处于串首的终结符号组成的集合。所以FIRST集也称为首符号集。
VN是一个非空有限的符号集合，它的每个元素称为非终结符号（Non-Terminal）
一组用于完成特定数据库功能的SQL语句集，该SQL语句集经过编译后存储在数据库系统中。在使用时候，用户通过指定已经定义的存储过程名字并给出相应的存储过程参数来调用并执行它，从而完成一个或一系列的数据库操作。
01 — 矩形马赛克滤镜GLSL 算法解析 片元着色器代码实现: precision mediump float; varying vec2 TextureCoordsVarying; unifor
自己写了个简单的类读取解析obj模型，使用导入类，然后new个对象，在读取obj模型，然后调用显示列表显示就可以了。至于其他什么旋转移动的你们自己加起来应该很容易的，因为我有看过c#下别人写的obj模型解析的代码项目，加了很多东西，我都找不到自己要用的代码在哪里，而我只需要读取解析obj模型这块代码而已，气的我自己写了个类自己解析，所以我怕我代码写多了，
要讲一致性Hash原理,先从一般性Hash讲起,其实Hash的本质就是一个长度可变的数组,那为什么Hash的时间复杂度是O(1),而其他类型的数据结构查找都是要遍历来,遍历去,即便是树,二叉树,也是要
Vanna[1] 是一个 MIT 许可的开源 Python RAG（Retrieval-Augmented Generation）框架，可以用来以对话形式与 SQL 数据库交互。
云计算（严格说是IaaS）的核心诉求就是向用户提供虚拟机。为了尽可能地提高CPU、内存的利用率，一台物理服务器中往往支撑着数十台甚至上百台虚拟机。接入是虚拟机联网的第一跳，接入做不好，什么大二层这些说
原文链接：https://www.juniper.net/documentation/en_US/contrail5.0/topics/concept/using-device-manager-netconf-contrail.html
vn.py在大家使用和维护下不断地在更新，论坛里sargas分享了一个cmd脚本，可在不安装各个版本vn.py的前提下，切换使用任意版本。小编亲测可用，如有问题，欢迎在论坛反馈！
描述: 由于业务需要将 ESXi 服务器中某一些虚拟机采用磁盘的方式进行冷备，然后删除原本的虚拟机为从的K8S集群环境做准备，此时准备一个USB硬盘盒以及一块4T希捷的NAS硬盘（某东八百多）如果是普通绿盘在五百左右，不得不说还是很便宜了。
因为接下来的项目需求是要读取多个3D模型，并且移动拼接，那么我就先把基本的小demo给写好当做前期测试。
OBJ 是一种几何定义文件格式，Wavefront Technologies 公司在可视化加强动画包中第一次使用了这个格式，文件格式是公开的，并具有及其优质的兼容性和跨平台、跨行业的通用性，在所有 3D 应用软件中被支持。
vnpy [1] 基于python的开源交易平台开发框架。项目的用户包括：私募基金，证券自营、资管，期货公司，高校的金融研究院系，个人投资者等，机构用户加起来至少20多家。 该项目拥有较为丰富的Py
论文题目：Distinguished in Uniform: Self-Attention vs. Virtual Nodes
请先搭建好运行环境。 编程环境其实就是选一个IDE，Visual Studio或者PyCharm都可以。
已知空间三点，那么可以就可以确定空间三点组成的平面。此时可以根据某一点的X值和Y值，来求取该点在平面上的Z值。这个过程对于求三角面片上某点的高程或者权值特别有用，其本身也可以看作一种线性插值。
在Python量化领域，PyAlgoTrade和zipline是两大策略回测框架的先驱，其中PyAlgoTrade主要针对CTA策略（单一合约交易），而zipline主要针对统计套利策略（投资组合交易）。
深圳大学医学部生物医学工程学院梁臻老师在NeuroImage期刊上发表了题为《默认模式和视觉网络的功能连接特征反映持续自然情感体验的时间累积效应》的学术论文，该研究聚焦于长时间情绪状态下的全脑功能表现和时间变化规律。研究结果显示，情绪的时间累积效应在大脑中以多个网络协同运作的分布式表征为主，其中以默认模式网络和视觉网络为核心。这一发现为我们深入理解大脑情绪加工机制提供了新的思路和见解。
农夫过河问题： /** * @description: 农夫过河问题（羊，白菜，狼），一次最多带一个东西过河， * 农夫不在的情况下羊会吃白菜，狼会吃羊，如何
一个连通图可能有多棵生成树，而最小生成树是一副连通加权无向图中一颗权值最小的生成树，它可以根据Prim算法和Kruskal算法得出，这两个算法分别从点和边的角度来解决。
在之前的文章中，我谈到了什么是服务链，以及如何配置基本的服务链。让我们回顾一下服务链的构建方式：
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在补图的一个奇圈里（由奇数个点组成的环）每个点都是可以参加的。而一个奇圈一定在点双连通分量里，所以我们把原图的每个点双连通分量找出来，然后判断是否有奇圈。用到了几个引理：
📷 视频地址：http://mpvideo.qpic.cn/0bc3zeaakaaalqalwhjtmzrvbsodaxeqabia.f10002.mp4? 参考文章： 超详细的DESeq2和edg
vn.py目前所使用的数据库是MongoDB,鉴于一些用户更加习惯使用mySql，论坛内desont提供了一个vn.py与mySql相结合管理数据的示例，感谢desont的分享！
空间已知三点的位置p1(x1,y1,z1),p2(x2,y2,z2),p3(x3,y3,z3),令它们逆时针在空间摆放。这样就可以得到平面的两个向量p1p2(x2-x1,y2-y1,z2-z1),p1p3(x3-x1,y3-y1,z3-z1)，而平面法线总是和这两个向量垂直。也就是说，p1p2与p1p3的向量积就是平面的法向量n。
constraint PK_BT_BUY_PAY_ID primary key (id)
0型文法或短语结构文法的相应语言称为0型语言或短语结构语言L0。这种文法由于没有其他任何限制，因此0型文法也称为无限制文法，其相应的语言称为无限制性语言。任何0型语言都是递归可枚举的，故0型语言又称递归可枚举集。这种语言可由图灵机（Turning）来识别。
函数用于计算和返回一个结果值，把经常需要进行的计算写成函数,函数的调用是表达式的一部分。 函数与过程在创建的形式上有些相似，也是编译后放在内存中供用户使用。 函数必须有一个返回值，而过程没有做强制的规定。 RETURN在声明部分需要定义一个返回参数的类型，而在函数体中必须有一个RETURN语句。如果函数结束时还没有遇到返回语句，就会发生错误。
近来忙于毕业找工作，也不知道能不能继续在量化界混了。周末比较闲，抽空研究了一下vn.py。有人说，为什么学那么多的回测平台呀。其实我个人觉得，做cta的话，两个回测平台还是要的，这样，当你的策略出现和你预计不符，而你有无法在代码逻辑层面找到问题的时候，你就可以用另外一个平台试一下，来看看到底是你的策略本身就不行，还是你的代码有着当前水平无法察觉的问题，甚至，可能回测平台本身存在一个bug。所以笔者之前学习的backtrader和pyalgotrade的目的就是这个，但是后续对于pyalgotrade没怎么用。前段时间看到vn.py和某Q开头的开源项目在网上开战，刚入门python的小朋友可能还不知道他们争论的是什么。
线性稳压器还应当具有许多其它的功能，比如负载短路保护、过压关断、过热关断、反接保护
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