技术标签： 算法 爬虫 spring boot java 后端 flask
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load函数的作用1.load函数的作用是，从server获取数据，而且把数据放到指定的元素（通常是div元素）中。2.说的再具体一些就是，把获取到的数据插入到当前文档的某个div元素中。server上的资源文件上面所说的所谓的数据，就是server上的资源文件（.html、.jsp等）。资源文件中不能包括什么？1.假设是一般的情况的话，应该...
至少每个尝试JavaScriptOO的程序员都花费很多精力用在面向对象机制的模拟上而非业务本身.这对Java,C++甚至Php的开发者来讲都是难以想象的.更糟糕的是模拟OO对于JavaScript高级程序员都有着邪恶的吸引.因为干这个事儿超然于业务之上,有种创造新编程语言一般的快感,可以令IQ尽情挥洒.正如前些年大家都想把自个网站的common.js写成个框架一样.直到YUI,JQuery...
强引用 :A a = new A ();这就是强引用,只有a = null 或者a 不在指向堆中的 a 对象, a对象才会被jvm 回收软引用:
双拼作为一种快捷输入法，相当对于五笔来说，学习曲线不是那么陡峭，掌握起来相对容易，速度比全拼也很大提升。目前流行的双拼方案有多种：微软、搜狗、QQ、百度、谷歌、加加、紫光、小鹤等等，编码方案虽然略有区别，大家总体来说，差别不大，如果大家开始学习的就微软双拼，那么恭喜你，任何一个Windows电脑都可以用，不幸的是我是从小鹤双拼开始的，现在已经习惯了，不想再去切换到其他的双拼方案。如果使用百度、讯飞输入法，都已经内置了小鹤双拼，在这方面微软不够大度，只有自家的双拼方案，但是微软也没有把其他方案拒之门外，可以通
在开发中遇到总站发送命令请求分站将某资源通过FTP上传过来，也就是总站提取分站的资源问题。并且总站实时可以获取已经提取了文件的大小的比例。 思路:1.首先分站要将文件大小告知总站 2.总站收到文件大小后，根据指定路径去判断指定路径文件夹（分站的文件存储的位置）下的文件大小，然后和当前文件大小/总大小，就获取了已经上传的所占比。 总站发送请求就不再赘述...
from sklearn.model_selection import KFoldimport numpy as npX = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10],[11, 12]])y = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])kf = KFold(n_splits=3)print( kf.get_n_splits(X))kfs = kf.split(X)for train_index, test_ind...
Android（Java）中的看一遍就懂的回调，接口监听一、回调必有的四要素：1.回调的接口，该接口一般在使用的类里面创建或者单独创建 //创建的回调接口，以及接口中要做的事 public interface Callback{ void doSomething(); }2.在使用的类中接口的定义变量（接口不可以实例化） // 一个接口变量 private Callback mCallback;3.一个给接口变量赋值的方法//一个给接口变量赋值的方法
开始逐渐领略到ItemDecoration的美~今天让我 使用 ItemDecoration 来完成 可推动的悬浮导航栏的效果，最终实现的效果如下图：具体实现步骤如下：根据我前面的文章所讲的RecyclerView的基本使用，我们先来完成基本的recyclerView：第一步：布局里写一个RecyclerView第二步：实例化recyclerVi
1178_成绩排序(数据排序)时间限制: 1000 ms 内存限制: 65536 KB提交数: 18756 通过数: 7478【题目描述】给出班里某门课程的成绩单，请你按成绩从高到低对成绩单排序输出，如果有相同分数则名字字典序小的在前。【输入】第一行为n (0 < n < 20)，表示班里的学生数目；接下来的n行，每行为每个学生的名字和他的成绩, ...
k8s安装与升级kubeadm升级k8s
2588: Spoj 10628. Count on a treeTime Limit: 12 Sec Memory Limit: 128 MBSubmit: 7448 Solved: 1815[Submit][Status][Discuss]Description给定一棵N个节点的树，每个点有一个权值，对于M个询问(u,v,k)，你需要回答u xor lastans和
Matrix Weighted Intra Prediction（MIP）技术，即矩阵加权帧内预测技术，是VVC中新增加的一种帧内预测技术。其最初的思想来源于基于神经网络的帧内预测技术（JVET-J0037），即利用多层神经网络基于相邻已重建像素预测当前pu像素值。但是这种预测方式复杂度太高，经过权衡，发展出最后采纳的基于线性仿射变换的帧内预测技术。Tracking route: N0217 ...