前言 作为一名Android开发，经常要跟后端同事联调接口，那么总避免不了要格式化接口返回值，将其转换为清晰直观高亮的UI样式以及折叠部分内容，方便我们查看定位关键的信息。 一直以来都是打开Google 搜索json格式化关键字，然后选择Google推荐的前三名的网址，比如 bejson网站: ht
1.简介 上一篇中，主要是介绍了拖拽的各种方法的理论知识以及实践，今天宏哥讲解和分享一下划取字段操作。例如：需要在一堆log字符中随机划取一段文字，然后右键选择摘取功能。 2.划取字段操作 划取字段操作就是在一段文字中随机选中一段文字，或者在标记文字。当然了，这个在一些网站的登录也需要滑块验证等。
UMICH CV Linear Classifiers 在上一篇博文中，我们讨论了利用损失函数来判断一个权重矩阵的好坏，在这节中我们将讨论如何去找到最优的权重矩阵 想象我们要下到一个峡谷的底部，我们自然会选择下降最快的斜坡，换成我们这个问题就是要求权重矩阵相对于损失函数的梯度函数，最简单的方法就是使
1.简介 本文主要介绍两个在测试过程中可能会用到的功能：在selenium中宏哥介绍了Actions类中的拖拽操作和Actions类中的划取字段操作。例如：需要在一堆log字符中随机划取一段文字，然后右键选择摘取功能。playwright同样可以实现元素的拖拽和释放的操作。 2.拖拽操作 鼠标拖拽操
数构&算法：数据结构 数据结构是计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。通常情况下，精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关，以下是各种数据结构的详细说明。 线性结构：数组、队列、链表、栈 顺序存储（
前言 Redis 是一个开源的使用 ANSI C 语言编写、遵守 BSD 协议、支持网络、可基于 内存 、 分布式 、可选持久性的键值对( Key-Value )存储数据库 redis版本：redis:6.2.13 作者：易墨 安装单机版 安装源：DockerHub 默认配置文件：配置文件示例 6.
前言 继续书接上文 Docker Compose V2 安装常用数据库MySQL+Mongo，部署安装好之后我本来是找了一个web端的在线连接数据库的工具，但是使用过程中并不丝滑，最终还是选择了使用 DBeaver ，然后发现 mongo 还需要许可，又折腾整理了半下午，终于大功告成。 DBeave
用Rust手把手编写一个wmproxy(代理，内网穿透等), 通讯协议源码解读篇 项目 ++wmproxy++ gite: https://gitee.com/tickbh/wmproxy github: https://github.com/tickbh/wmproxy 事件模型的选取 OS线程,
本文介绍了vivo在大数据元数据服务横向扩展道路上的探索历程，由实际面临的问题出发，对当前主流的横向扩展方案进行了调研及对比测试，通过多方面对比数据择优选择TiDB方案。其次分享了整个扩展方案流程、实施遇到的问题及解决方案，对于在大数据元数据性能上面临同样困境的开发者本篇文章具有非常高的参考借鉴价值...
页面效果 具体实现 新增 1、监听鼠标抬起事件，通过window.getSelection()方法获取鼠标用户选择的文本范围或光标的当前位置。 2、通过 选中的文字长度是否大于0或window.getSelection().isCollapsed (返回一个布尔值用于描述选区的起始点和终止点是否位于
用Rust手把手编写一个Proxy(代理), TLS加密通讯 项目 ++wmproxy++ gite: https://gitee.com/tickbh/wmproxy github: https://github.com/tickbh/wmproxy 为什么选择TLS 了解TLS 安全传输层协议（
一个强大的作图工具Mermaid入门 参考网站: https://mermaid.live/edit 在线编辑器 https://mermaid.js.org/intro/ 官网 使用方法 在typora中选择```mermaid即可，复杂的功能需要收费版可以显示 类似于plantuml这种 功能貌
“我想转行做数据分析，但是我只会用Excel，不会其他的工具，有其他的数据分析工具推荐么？“ “我不会python，那我可以做数据分析吗” 大部分人对数据分析的的第一印象就是Excel，python，其实选择一个工具开始学习是需要花费学习成本的，如果不清楚这款工具能给你带来什么价值，就开始盲目学习，
画流程图一直是研发的一个难题，如何画得通俗易懂已经够让人头疼了，还要美观大方。用 d2 的语法描述下流程，d2 会自动帮你生成一张配色极佳的流程图。说到研发的选择，本周特推的 choiceof.dev 罗列了众多开发过程中会遇到的选项，你可以自测下你同主流研发的契合度。 本周周榜呢，有监控网络流量的
概要 在前端下载文件是个很通用的需求，一般后端会提供下载的方式有两种： 直接返回文件的网络地址（一般用在静态文件上，比如图片以及各种音视频资源等） 返回文件流（一般用在动态文件上，比如根据前端选择，导出不同的统计结果 excel 等） 第一种方式比较简单，但是使用场景有限。第二种方式通用性更好，最近
pandas的数据检索功能是其最基础也是最重要的功能之一。 pandas中最常用的几种数据过滤方式如下： 行列过滤：选取指定的行或者列 条件过滤：对列的数据设置过滤条件 函数过滤：通过函数设置更加复杂的过滤条件 本篇所有示例所使用的测试数据如下： import pandas as pd import
pandas 作为一种常用的数据分析工具，提供了广泛的数据修改方法。 既可以针对行或者列的数据进行修改，也可以对具体单个元素进行修改，还可以基于条件选择要修改的行或者列的数据。 1. 增加数据 1.1 增加行数据 pandas的DataFrame增加一行或者多行数据之前是使用append方法。 im
数组索引是指在`numpy`数组中引用特定元素的方法。`numpy`的数组索引又称为`fancy indexing`，比其他编程语言的索引强大很多。 # 1. 选取数据 numpy的索引除了像其他语言一样选择一个元素，还可以间隔着选取多个元素，也可以用任意的顺序选取元素。 比如一维数组： ```py
转载请注明出处： 1.MongoDB索引 索引通常能够极大的提高查询的效率, 如果没有索引, MongoDB 在读取数据时必须扫描集合中的每个文件并选取那些符合查询条件的记录。这种扫描全集合的查询效率是非常低的, 特别在处理大量的数据时, 查询可以要花费几十秒甚至几分钟, 这对网站的性能是非常致命的
转载请注明出处： 目录 1.sadd 集合添加元素 2.srem移除元素 3.smembers 获取key的所有元素 4.scard 获取key的个数 5.sismember 判断member元素是否存在集合key中 6.srandmember key count 从集合key中随机选出count个
