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凯特林
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3年前
你可能不知道的10个CSS新功能(2021版)
多年来,CSS已经超越了背景颜色、边框、文本样式、边距和盒模型。现代CSS能够提供一系列的功能,而在过去,您需要JavaScript或变通方法来实现这些功能。为了庆祝它在2021年取得的成就,在这篇文章中,我们想看看一些你可能不知道的令人惊叹的CSS新特性。我们将强调web设计人员和开发人员可以用现代CSS做的很酷的事情,讨论用例,浏览器支持,并给你一个
Stella981
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3年前
Eclipse为不同的文件类型设置编码格式和编辑器
不知道大家遇到项目中编码格式不统一的情况没有,哈哈,我们就是,比如java的编码格式是GBK,html等编码是UTF8,这样会导致很多问题,比如提交了一个UTF8的java文件到SVN,会导致后端编译错误。如果是项目建立的时候,大家一定要注意保持编码格式的统一呀,最好用UTF8。我记录一下,怎么在Eclipse中为不同文本设置不同编码格式和编辑器。
Stella981
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3年前
Kafka连接器深度解读之错误处理和死信队列
Kafka连接器是Kafka的一部分,是在Kafka和其它技术之间构建流式管道的一个强有力的框架。它可用于将数据从多个地方(包括数据库、消息队列和文本文件)流式注入到Kafka,以及从Kafka将数据流式传输到目标端(如文档存储、NoSQL、数据库、对象存储等)中。现实世界并不完美,出错是难免的,因此在出错时Kafka的管道能尽可能优雅地处理是最好的。一
Wesley13
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3年前
MySQL索引那些事儿
我们都有到图书馆借书的经历,偌大的图书馆,为什么能在短的时间内找到想要找的书?如果这些书是杂乱无章的堆放,或者没有任何标识的放在书架,那么还能这么快的找到吗?这个场景就很接近我们软件开发中使用数据库的场景,图书馆的书就类似我们数据表中的数据,楼层索引牌、书架分类标识、索书号就类似我们查找数据的索引。那我们常用的数据库的索引底层的一个数据结构是什么样的呢?要了
Stella981
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3年前
Lucene5.5学习(1)
认识Lucene下面是百科对Lucene的描述:Lucene是apache软件基金会4jakarta项目组的一个子项目,是一个开放源代码的全文检索引擎工具包,但它不是一个完整的全文检索引擎,而是一个全文检索引擎的架构,提供了完整的查询引擎和索引引擎,部分文本分析引擎(英文与德文两种西方语言)。Lucene的目的是为软件开发人员提供一个简单易
Stella981
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3年前
Python的数据类型
计算机的工作就是处理数据,而输入给计算机的数据必须没有歧义,计算机才能按照人的意志工作。为了保证数据的非歧义,就要对数据进行分类,这就是数据类型。比如交给计算机如下一些东西:10,100,101那末它是什么呢?是一个对一个东西的编码,还是用于会计计算的数字?是二进制数字还是八进制、十进制或是十六进制数呢,这都要给计算机表达清楚,否则计算机会无所适从
Wesley13
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3年前
Rdo远程桌面软件,Rdo远程桌面软件能做什么?怎样批量操作远程服务器?
Rdo软件帮助你管理大量远程桌面的软件,可以保存用户的密码,可以分文件夹进行组织分类。IIS7服务器管理工具是一款多功能服务器管理软件,让你在同一个窗口内浏览到多个服务器桌面的信息,方便对N个服务器进行批量远程管理。IIS7服务器管理目前已解决了服务器卡顿问题,群控功能的实现使运维人员如虎添翼,极大的提高了工作效率。目前rdo远程桌面主要控制wi
Stella981
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3年前
Electron是个啥?
于2013年作为构建Github上可编辑的文本编辑器Atom的框架而被开发出来 是目前开源开发者、初创企业和老牌公司常用的开发工具 是桌面应用框架 相当于一个浏览器的外壳,可以把网页程序嵌入到壳里面,可以运行在桌面上的一个程序 把网页打包成一个在桌面运行的程序 比如像QQ、优酷、网易音乐等等 功能的强大超出你的想象,可以构建跨平台桌
Stella981
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3年前
Python 关联处理
将两个表或者多个表关联在一起是常见的运算,这时通常使用SQLjoin的方式进行关联并进行后续计算。但有时数据并不存储在数据库,而是以文件的形式存储在文件系统,单纯为了计算而把数据存储到数据库有点得不偿失。Python的Pandas提供了丰富的关联运算函数,能更方便的完成文本文件间的关联计算,现在我们就一起来讨论下Python的关联处理。
helloworld_38131402
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2年前
图解:卷积神经网络数学原理解析
图解:卷积神经网络数学原理解析源自:数学中国过去我们已经知道被称为紧密连接的神经网络。这些网络的神经元被分成若干组,形成连续的层。每一个这样的神经元都与相邻层的每一个神经元相连。下图显示了这种体系结构的一个示例。图1.密集连接的神经网络结构当我们根据一组有限的人工设计的特征来解决分类问题时,这种方法很有效。例如,我们根据足球运动员在比赛期间的统计数据来预测
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