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Python进阶者
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3年前
一篇文章帮助你理解跑马灯的滚动原理
走马灯效果其实就是利用标签进行图片和文字滚动,设置的样式不一样,滚动的效果就不一样,实现“走马观花”的效果。一、滚动方式1\.普通滚动Document这里是您要填的内容1.1 文字碰到左边就会停止这里是您要填的内容1.2 文字碰到右边就会停止这里是您要填的内容2.图片滚动2.1 预设滚动图片滚动到右边界,自动再
Wesley13
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3年前
java爬虫
想找一些图片做桌面背景,但是又不想一张张去下载,后来就想到了爬虫。。。对于爬虫我也没具体用过,在网上一顿搜索后写了个小demo。爬虫的具体思路就是:1.调用url爬取网页信息2.解析网页信息3.保存数据刚开始还用正则去匹配,获取img标签中的src地址,但是发现有很多不便(主要我正则不太会),后来发现了jsoup这个神器。jsoup
公众号: 奋飞安全
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3年前
IDA F5 增强插件: I Have a Dream (二)
一、目标RolfRolles大佬曾经说过,一图胜千言一堆丑陋的While是没有加立白的效果,干净漂亮的if是加了立白的效果。二、步骤控制流平坦化示意图上图是个漂亮的ifelse结构。先给每个块分配一个label标签然后增加一个块变量,来指示应该执行哪个块。每个块跑完之后不直接到自己的后继块,而是到主分发器块,这样漂亮的ifelse结构就由
Jacquelyn38
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3年前
你肯定会用到的CSS多行多列布局
前言:因为项目中使用flex过程中,如果采用spacebetween两端对齐,会遇到最后一行难以对齐的问题。本文主要对多行多列这种常见的布局,列出解决方案,方便大家日常开发使用。话不多说,直接进入正题:方案一:标签补位我们都知道,之所以对不齐是因为最后一行的子项目没有达到4个,spacebetween的对齐方式,自然会把中间空出来。既然如此,何不直接补
京东云开发者
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1年前
基于Spring Cache实现Caffeine、jimDB多级缓存实战
在早期参与涅槃氛围标签中台项目中,前台要求接口性能999要求50ms以下,通过设计Caffeine、ehcache堆外缓存、jimDB三级缓存,利用内存、堆外、jimDB缓存不同的特性提升接口性能,内存缓存采用Caffeine缓存,利用WTinyLFU算法获得更高的内存命中率;同时利用堆外缓存降低内存缓存大小,减少GC频率,同时也减少了网络IO带来的性能消耗;利用JimDB提升接口高可用、高并发;后期通过压测及性能调优999性能<20ms
徐小夕
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3年前
《精通react/vue组件设计》之5分钟实现一个Tag(标签)组件和Empty(空状态)组件
前言本文是笔者写组件设计的第五篇文章,之所以会写组件设计相关的文章,是因为作为一名前端优秀的前端工程师,面对各种繁琐而重复的工作,我们不应该按部就班的去"辛勤劳动",而是要根据已有前端的开发经验,总结出一套自己的高效开发的方法.作为数据驱动的领导者react/vue等MVVM框架的出现,帮我们减少了工作中大量的冗余代码,一切皆组件的思想深得人心.所以,
Wesley13
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3年前
MFC DLL 导出函数的定义方式
一直在鼓捣DLL,每天的工作都是调试一个一个的DLL,往DLL里面添加自己的代码,但是对于DLL一直不太了解啊!今天一查资料,才发现自己对于DLL编写的一些基本知识也不了解。要学习,这篇文章先总结DLL的导出函数的方法。1.首先说一下如何建立一个普通的DLL工程!(以VS2008为例)NewProject Win32标签
Wesley13
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3年前
Javadoc了解
引用百度百科的说法:javadoc是Sun公司提供的一个技术,它从程序源代码中抽取类、方法、成员等注释形成一个和源代码配套的API帮助文档。也就是说,只要在编写程序时以一套特定的标签作注释,在程序编写完成后,通过Javadoc就可以同时形成程序的开发文档了。使用方法:使用命令行在目标文件所在目录输入javadoc文件名.java。//参考
Wesley13
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3年前
CSS3的基础知识学习(二)
前言:CSS主要是用来修饰标签的样式、使得网页更加美观,其实css的引用有三种方式,但主要是使用链接引用,意思就是我们写一个.css的文件,将样式修饰的控制代码写在这里面,这样控制起来方便快捷。对于CSS的学习,知识点中最重要的部分就是属性和选择器,其次还有页面布局和盒子模型,下面进行学习以及代码效果演示。一、CSS的三种引入
Wesley13
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3年前
2020年写的文章整理到了这里,请查收!
写在前面2020年默默地还是写了很多东西的,微信有了标签功能之后,整理起文章来还是比较方便的。从去年到今年准备写几个专辑,围绕于自己做交易系统或是一些通用解决方案的,当然自己平时爱叨叨的毛病也整理了一个专辑,回顾起来还比较有意思。复杂度治理系统变大之后,对应的复杂度就上来了,除了需要解决各种高性能、高可用、高并发的“规模
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