网上很流行的一行代码，据说是谷歌工程师写的，它的作用是给页面所有元素增加一个随机颜色的外边框。js这个代码虽然只有一行，但是包含的知识点不少，网上有很多解析。我也说下自己的理解，然后最后推荐在实务中使用TreeWalker对象进行遍历。我的理解其中主要包含如下4个知识点：1.div元素实际的宽高还是100100，如果把outline改成border，

HashMap采用了数组和链表的数据结构，能在查询和修改方便继承了数组的线性查找和链表的寻址修改，数组是HashMap的主体，链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的。解决哈希冲突的三个方法：a.开放定址法  又被称为再散列法，包括线性探测再散列、二次探测再散列、伪随机探测再散列b.再哈希法  地址冲突后，对哈希结果再次进行哈希，直到

好买网www.goodmai.comIT技术交易平台第一部分 磁盘I/O与内存影响MySQLInnoDB引擎性能的最主要因素就是磁盘I/O，目前磁盘都是机械方式运作的，主要体现在读写前寻找此道的过程中。磁盘自带的读写缓存大小，对于磁盘的读写速度至关重要。读写速度快的磁盘，通常都带有较大的读写缓存。磁盘的寻道过程是机械方式。决定了其随机读

SNMP是专门设计用于在IP网络管理网络节点（服务器、工作站、路由器、交换机及HUBS等）的一种标准协议，它是一种应用层协议。SNMP使网络管理员能够管理网络效能，发现并解决网络问题以及规划网络增长。通过SNMP接收随机消息（及事件报告）网络管理系统获知网络出现问题。SNMP的前身是简单网关监控协议（SGMP），用来对通信线路进行管理。随后

本篇文章将重点讲解HanLP的ViterbiSegment分词器类，而不涉及感知机和条件随机场分词器，也不涉及基于字的分词器。因为这些分词器都不是我们在实践中常用的，而且ViterbiSegment也是作者直接封装到HanLP类中的分词器，作者也推荐使用该分词器，同时文本分类包以及其他一些自然语言处理任务包中的分词器也都间接使用了ViterbiSegment

一、前言数据采集是整个数据可视化大屏界面电子看板系统核心功能，没有数据源，这仅仅是个玩具UI，没啥用，当然默认做了定时器模拟数据，产生随机数据，这个可以直接配置文件修改来选择采用何种数据采集方法，总结了一下基本上会有这样几种数据源，timer模拟数据db数据库采集tcp网络采集httppost请求，大量的web会选择采用http作

在清洗日志时，有一个应用场景，就是TCP输出时，需要在一个主机挂了的情况下，自已切换到下一个可用入口，而原tcpoutput仅支持单个目标主机设定。故本人在原tcp的基础上，开发出tcp\_multihost输出插件，来满足此场景。插件在一开始的时候会随机选择一个链路，而在链路出错连续超过３(默认)次后会尝试数组中下一个主机github:http

loonggg读完需要5分钟速读仅需2分钟今天在机器之心公众号看到了一篇文章，关于2019年程序员行为统计的数据，这份白皮书由aiXcoder联合机器之心发布。调查数据覆盖了国内32个省、直辖市和自治区，海外覆盖19个国家或地区。报告的统计结果是从随机抽样出的15000名开发者中得出。权威性和真实性咱们

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PyTorch已为我们实现了大多数常用的非线性激活函数，我们可以像使用任何其他的层那样使用它们。让我们快速看一个在PyTorch中使用ReLU激活函数的例子：在上面这个例子中，输入是包含两个正值、两个负值的张量，对其调用ReLU函数，负值将取为0，正值则保持不变。现在我们已经了解了构建神经网络架构的大部分细节，我们来构建一个可用于解决真实问题的深度学习架构。