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飞鹅
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数形结合
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翼
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3年前
ipa文件上架苹果应用市场/IOS发布问题,transporter上传失败
前言之前上传ipa文件到苹果商店时候遇到了好多问题,结合着问题和做的过程中查到的资料,做个总结准备工作ios开发者账号苹果电脑提交审核的软件,我这里用到的是Transporter当然你也可以用xcode,应用商店都可以下载硬件要求苹果电脑审核须知会审核两次第一次是机器审核几分钟就可以知道审核结果,如果很久都上次不上去那可能是需要科学上网
Souleigh ✨
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3年前
Vue3 的 15 个常用 API
来自公众号:前端印象本文会频繁地对比Vue2来介绍Vue3,也将对各个API结合代码实例讲解,这既是对自己知识的总结,也希望能帮助到大家一、前言大家都知道,现在Vue3的各个版本已经陆续发布了,并且有很多的团队已经着手各个库的开发与Vue2向Vue3的升级,我们当然也不能落后,所以赶紧将你手中的Vue2升级到Vue3,跟着本文一起学
Chase620
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3年前
MyBatis 源码分析 - 插件机制
1.简介一般情况下,开源框架都会提供插件或其他形式的拓展点,供开发者自行拓展。这样的好处是显而易见的,一是增加了框架的灵活性。二是开发者可以结合实际需求,对框架进行拓展,使其能够更好的工作。以MyBatis为例,我们可基于MyBatis插件机制实现分页、分表,监控等功能。由于插件和业务无关,业务也无法感知插件的存在。因此可以无感植入插件,在无形中增强
Python进阶者
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3年前
Vue的学习笔记(上篇)
一、什么是Vue.js?Vue是一套用于构建用户界面的渐进式框架。与其它大型框架不同的是,Vue被设计为可以自底向上逐层应用。Vue的核心库只关注视图层,不仅易于上手,还便于与第三方库或既有项目整合。另一方面,当与现代化的工具链以及各种支持类库结合使用时,Vue也完全能够为复杂的单页应用提供驱动。二、什么是vmodel指令?vmode
Stella981
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3年前
IoT爆发前夕,企业架构要面对哪些变革?
物联网(IoT),是当下乃至未来的一个技术热点,在过去的2020年,随着5G等前沿技术的持续落地,万物互联已然成为大势所趋。不难发现,在IoT产业滚滚向前的进程里,与之相关的数据库、操作系统及软件应用如雨后春笋般逐渐出现;家电家居、工业、汽车等传统领域也开始与IoT结合,实现相关应用落地,并持续实现产业变革。值得欣喜的是,纵观全球IoT产业发展,中国的增
可莉
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3年前
11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比
本文的目标有两个:1、学会使用11大Java开源中文分词器2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也不一样,我们先定义一个统一的接口:!
Stella981
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3年前
CSS外边距合并导致margin越界的问题
外边距合并其实经常会遇到,这里稍微总结一下,以及一些相关的术语一、什么是外边距合并?(折叠外边距)外边距合并指的是当两个垂直外边距相遇时,它们将形成一个外边距。合并后的外边距的高度等于两个发生合并的外边距的高度中的较大者;而左右外边距不合并。在CSS当中,相邻的两个盒子(可能是兄弟关系也可能是祖先关系)的外边距可以结合成一个单独的外
Stella981
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3年前
SQL Server 查询优化器运行方式
一、结合实际,谈索引使用的误区理论的目的是应用。虽然我们刚才列出了何时应使用聚集索引或非聚集索引,但在实践中以上规则却很容易被忽视或不能根据实际情况进行综合分析。下面我们将根据在实践中遇到的实际问题来谈一下索引使用的误区,以便于大家掌握索引建立的方法。1、主键就是聚集索引这种想法笔者认为是极端错误的,是对聚集索引的一种浪费。虽然SQLS
Wesley13
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3年前
Java web 前端面试知识点总结
分享一下我的面试知识点总结: 耦合性:也称块间联系。指软件系统结构中各模块间相互联系紧密程度的一种度量。模块之间联系越紧密,其耦合性就越强,模块的独立性则越差。模块间耦合高低取决于模块间接口的复杂性、调用的方式及传递的信息内聚性:又称块内联系。指模块的功能强度的度量,即一个模块内部各个元素彼此结合的紧密程度的度量。若一
Easter79
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3年前
SQL Server 查询优化器运行方式
一、结合实际,谈索引使用的误区理论的目的是应用。虽然我们刚才列出了何时应使用聚集索引或非聚集索引,但在实践中以上规则却很容易被忽视或不能根据实际情况进行综合分析。下面我们将根据在实践中遇到的实际问题来谈一下索引使用的误区,以便于大家掌握索引建立的方法。1、主键就是聚集索引这种想法笔者认为是极端错误的,是对聚集索引的一种浪费。虽然SQLS
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