还有一个Child的子组件，红底黑字。 那么实际渲染出的样式是什么样子的呢。如下图: ? 实际看到的效果确实蓝底白字与红底白字，为什么与写的代码有出入呢。...究其原因 为什么子组件的字体颜色不是黑色确是白色? ?...这就要涉及到浏览器渲染原理与css的浏览器解析原则则了 浏览器渲染 浏览器将获取的HTML文档解析成DOM树。 处理CSS标记，构成层叠样式表模型CSSOM(CSS Object Model)。...css的浏览器解析原则 看一个例子: .nav h3 span {font-size: 16px;} 在我们不知道规则的情况下，我们是这样猜测的，按照常人的思维从左到右。...最后 文章首发于：为什么我的样式不起作用？ 参考：浏览器渲染原理与过程 参考：CSS选择器从右向左的匹配规则 DEMO地址
由于不同网站具有不同的权威性、不同的内容质量，搜索引擎针对不同的新闻源网站设置不同的权重，在爬取以及检索过程中，会作为参照因素。...在处理用户搜索请求时，首先基于友好的考虑，搜索引擎会对用户的搜索请求进行自然语言理解和分词；然后在已经建好的索引中检索结果，根据新闻热度、质量等排序、去重；进行呈现。...对于集成的新闻信息如何进行二次加工甚至多次加工，挖掘和释放其附加价值。 因此，搜索引擎在信息集成中，扮演一个再次加工的新闻终端角色。...三、搜索引擎的新闻信息采集现阶段面临的挑战 传统搜索引擎在移动互联网趋势下也面临着技术、商业模式的挑战。例如移动场景下，不方便的文字输入被语音、拍照、位置等搜索方式取代。...移动设备的小屏幕则对搜索结果的精准和展示方式提出了要求。用户在移动场景的搜索诉求也不仅仅是网页，更可能是线下实体。传统的关键词、点击和展示广告也遇到瓶颈。
肿瘤特异性地去分析癌蛋白在物理和功能上的相互作用可以进一步表征一些癌症的致癌机制并改善对治疗效果的预测，然而，当前这方面的交互模型和途径分析缺乏肿瘤背景的特异性和癌蛋白的特异性。...本文针对这方面，基于机器学习和多种数据库及预测用的算法，开发了一种名为SigMaps的方法，能够获得某个特定癌蛋白在特定肿瘤背景下与其调节子、效应子及同源结合蛋白在内的相互作用网络图。...其他列则是该行蛋白与其他蛋白在以上四个算法中的相关程度，该框架会在矩阵最后一列提供该子集蛋白与KRAS在肺腺癌背景下的一个得分，得分越高，之间的相互作用越强，最后会以一个简单明了含有目的蛋白上游、下游及同源结合等信息的网络图作为输出...接下来，作者在预测获得的新型相互作用蛋白中选择了TOP20进行实验验证，利用这前20蛋白对应的短发夹RNA（shRNA）的集合对一个肺腺癌（LUAD）的KRAS突变的癌细胞进行对应蛋白的敲低，随后进行癌细胞功能丧失的筛选...，从而确定所预测的新型蛋白在肺腺癌中与KRAS的相互作用强弱，辅以已报道的蛋白作为参照，可知该方法的预测具有很高的正确率。
一、前言 前几天在Python白银交流群【无敌劈叉小狗】问了一个Python通信的问题，问题如下：大家能帮我看看为什么我在客户端发送信息的时候按发送按钮无法发到服务器端？...具体的表现就是点了发送但服务器收不到，如下图所示： 二、实现过程 这里【啥也不懂】给了一个指导，他当时在赶车，电脑不太方便，让粉丝截图了代码，直接看图的。这里提出来了几个怀疑的点。...顺利地解决了粉丝的问题。 如果你也有类似这种Python相关的小问题，欢迎随时来交流群学习交流哦，有问必答！ 三、总结 大家好，我是Python进阶者。...这篇文章主要盘点了一个Python库下载失败的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【无敌劈叉小狗】提出的问题，感谢【啥也不懂】给出的思路，感谢【莫生气】等人参与学习交流。
上篇文章「为什么我们家里的IP都是192.168开头的？」提到，因为IPv4地址有限，最大42亿个。...那这么说只有用到端口的网络协议才能被NAT识别出来并转发？ 但这怎么解释ping命令？ping基于ICMP协议，而ICMP协议报文里并不带端口信息。我依然可以正常的ping通公网机器并收到回包。...ping报文头里有个Identifier的信息，它其实指的是放出ping命令的进程id。 对NAT路由器来说，这个Identifier的作用就跟端口一样。...为什么我在公司里访问不了家里的电脑？ 那是因为家里的电脑在局域网内，局域网和广域网之间有个NAT路由器。由于NAT路由器的存在，外网服务无法主动连通局域网内的电脑。...最后留个问题，有了NAT之后，原本并不富裕的IPv4地址突然就变得非常够用了。 那我们为什么还需要IPv6？ 另外IPv6号称地址多到每粒沙子都能拥有自己的IP地址，那我们还需要NAT吗？
下面是一些能帮你通过自然语言处理算法提升文档管理软件的搜索和分类效率的方法：1.文档索引化：把文档内容转化成一种可以轻松索引的形式，这样搜索和分类就会变得超级简单。...2.关键词提取：用关键词提取算法自动找出文档里的关键词和短语，然后拿来用于搜索和分类。这有助于更好地理解文档的内容。...这有助于给用户推荐与他们当前浏览或搜索的文档相关的其他文档。6.命名实体识别：识别文档中的命名实体，比如人名、地名、组织名，可以帮助更准确地分类和搜索文档。...11.多语言支持：如果你的文档管理软件支持多种语言，别忘了确保NLP算法能够处理多语言文本。12.隐私和安全考虑：在采用NLP算法时，务必关注隐私和安全问题，尤其是对于那些涉及敏感信息的文档管理软件。...综合利用这些方法，你就能大幅提高文档管理软件的搜索和分类效率，让用户更轻松地找到他们需要的信息，更好地管理文档库。
举例来说，在处理用户流失（指用户在一段时间之后不再继续使用公司产品的情况）这类市场问题预测时，流失用户所占的百分比一般都会远低于留存用户的。...因此，如果我们成功预测到了所有的二万用户流失，也就是两万的真正，但同时也有两万并没有流失的客户被模型混淆在了其中，那么这一点在精准度里也会有所体现： 没有假正：20,000/(20,000+0)= 100%...在统计学中，假负被称为第二类错误，是指预测为阴性，实际为阳性的案例。...在我们的客户流失预测例子中，我们就可以借此找出客户中最有可能放弃购买的客户，并提前给他们发出邮件或消息通知。...) ) =75% F1 算法最妙的点在于它可以在精确度和召回率找到巧妙的平衡点。
最近几天，我无意中发现了一个超赞的在线网站，里面汇集了包含所有编程语言的开源项目和库，并可以链接到相对应的 GitHub 上。...我特意看了一下，里面包含的编程语言太全了，例如最常见的 C、C++、Go、Java、Python 等等。...从 4 种不同的属性，我们可以根据自己需要，寻找 star 数最多的、fork 数最多的，或者是最近更新的 GitHub 项目。 4. 搜索功能 是的，lib4dev 也提供了项目搜索功能。...例如我搜索“AI”，就会罗列出排行结果了。 ? 下面举个例子，我们使用 star 最多的排行属性，搜索“AI”，在结果中，进入排名第二的“PracticalAI”。...但是搜索 GitHub 项目确实不错，基本上可以缩减我闲逛 GitHub 50% 的时间了。 最后，再次放上在线网址： http://www.lib4dev.in/ 觉得有用的话，赶紧试试吧~
最近几天，我无意中发现了一个超赞的在线网站，里面汇集了包含所有编程语言的开源项目和库，并可以链接到相对应的 GitHub 上。...我特意看了一下，里面包含的编程语言太全了，例如最常见的 C、C++、Go、Java、Python 等等。...从 4 种不同的属性，我们可以根据自己需要，寻找 star 数最多的、fork 数最多的，或者是最近更新的 GitHub 项目。 4. 搜索功能 是的，lib4dev 也提供了项目搜索功能。...例如我搜索“AI”，就会罗列出排行结果了。 ? 下面举个例子，我们使用 star 最多的排行属性，搜索“AI”，在结果中，进入排名第二的“PracticalAI”。...但是搜索 GitHub 项目确实不错，基本上可以缩减我闲逛 GitHub 50% 的时间了。 最后，再次放上在线网址： http://www.lib4dev.in/ 觉得有用的话，赶紧试试吧
我的火狐浏览器默认主页是123.sogou.com 但是，我希望把我的首页变成百度。...然后我按照以前的习惯，在设置里面将主页的链接设置成了baidu.com 结果发现，后来还是会偷偷的给改成搜狗主页。 居然这么流氓！！！ 这个时候我就发挥我的程序员能力了。...于是我就想到编写一个php文件，当请求的时候，就使用header进行重定向。 尝试了之后，发现非常ok。...下面提供以下操作方法： 首先修改hosts文件，增加以下内容: 127.0.0.1 123.sogou.com 然后在/etc/nginx/conf.d/增加123.sogou.conf，文件内容如下：...最后我们测试一下，在浏览器里面点击主页图标。我这里就直接跳转到baidu 首页了。 完美！
当用户在浏览器搜索一个内容的时候，这个网络的具体过程 网络搜索流程图： 用户输入搜索词 | V 触发搜索操作 | V...以下是这个过程的详细步骤： 1. 用户输入搜索词 你打开浏览器，在地址栏或搜索栏输入你想要搜索的内容。 2. 触发搜索操作 输入完毕后，你按下回车键或点击搜索按钮，浏览器会触发一个搜索操作。 3....浏览器处理URL 浏览器解析你输入的搜索词，如果是搜索引擎的URL（如 www.google.com），浏览器会构建一个HTTP请求。 4....显示搜索结果 渲染完成后，浏览器将显示搜索结果页面，你可以查看到搜索得到的链接和相关信息。 17....用户交互 你可以点击搜索结果中的链接，或者在搜索结果页面上执行更多操作，如翻页、筛选等。
在如今的网络环境下，我们如果由于技术需要要去访问国外的某些网站，此时你会发现位于国外的某网站我们通过浏览器是没有办法访问的，此时大家可能都会用一个操作FQ进行访问，FQ的方式主要是找到一个可以访问国外网站的代理服务器...来看个示意图(我把客户端和正向代理框在一块，同属于一个环境，后面我有介绍)： 客户端必须设置正向代理服务器，当然前提是要知道正向代理服务器的IP地址，还有代理程序的端口。如图。...那么反向代理具体是通过什么样的方式实现的分布式的集群操作呢，我们先看一个示意图(我把服务器和反向代理框在一块，同属于一个环境，后面我有介绍)： 通过上述的图解大家就可以看清楚了，多个客户端给服务器发送的请求...反向代理的作用： 保证内网的安全，通常将反向代理作为公网访问地址，Web服务器是内网 负载均衡，通过反向代理服务器来优化网站的负载 项目场景 通常情况下，我们在实际项目操作时，正向代理和反向代理很有可能会存在在一个应用场景中...在两种代理中做的事情都是替服务器代为收发请求和响应，不过从结构上看正好左右互换了一下，所以把后出现的那种代理方式称为反向代理了。
具体而言，现在的语言模型都倾向于两段式框架，即预训练 + 下游任务微调，但是在针对下游任务的微调过程中又需要大量的样本，否则效果很差，然而标注数据的成本高昂。...在许多下游任务中，一个大型 GPT 模型可以获得相当好的性能，甚至超过了一些经过监督微调的小型模型。...GPT-3 in-context learning 实验证明在 Few-shot 下 GPT-3 有很好的表现： 为什么 GPT 可以在 In-Context 中学习？...实验结果 该研究进行了一系列实验来全面比较 ICL 的行为和基于实际任务的显式微调，在六个分类任务上，他们比较了预训练 GPT 在 ICL 和微调设置中关于预测、注意力输出和注意力得分的情况。...从理论上讲，该研究找出了 ICL 的对偶形式，并建议将 ICL 理解为元优化过程。此外，该研究在 ICL 和特定微调设置之间建立了联系，发现将 ICL 视为一种隐式微调是合理的。
最近写程序的时候遇到一个问题，就是我用PHP控制浏览器缓冲，试了N次都无法实现想要的效果，具体程序见下面的代码： 上面这段程序是实现每隔1秒钟在浏览器上输出一个字符，但实际效果是程序执行完后才把所有字符输出到浏览器上，调试了好几次都不行。在网上搜索了N个技术文章都没有解决这个问题。...最后从一篇文章上找到些灵感，那篇文章里写到flush()函数可能在微软IE浏览器的个别版本上不起作用。...于是我用FireFox浏览器试了一下，果然立即出现了想要的效果，我的浏览器是IE6，经过查阅相关资料，得知，IE的某些版本只有在字符串缓冲到256字节的时候才会将缓冲内容输出到浏览器上。...这个问题让我捣鼓了2个多小时，该死的微软！！！ 经验不敢独享，贴上来和各位一起分享，希望在大家的开发过程中如果遇到类似问题可以帮上忙！
一、背景 官方提供的spring boot starter的配置项，我们用IDE配置的时候一般都有自动提示的，如下图所示 而我们自己自定义的配置却没有，对开发非常不友好容易打错配置，那这个是怎样实现的呢...二、提示原理 IDE是通过读取配置信息的元数据而实现自动提示的，而元数据在目录META-INF中的spring-configuration-metadata.json 或者 additional-spring-configuration-metadata.json...引入依赖spring-boot-configuration-processor 在zlt-swagger2-spring-boot-starter工程中添加以下jar包 ...修改IDEA配置 搜索Annotation Processor并设置Enable annotation processing 3.3....重新编译项目 项目在重新编译后就会自动生成spring-configuration-metadata.json文件 四、测试 自定义的swagger配置已经能自动提示了 参考资料 https:/
关注公众号，发现CV技术之美 自然界当中存在大量非常有趣的集群现象，例如鸟群、羊群、鱼群等等。为什么会出现这些集群现象？为什么动物们会聚集在一起？...动图1 神奇的集群行为-椋鸟群 (© Marco Valk) 动图2 神奇的集群行为-羊群 (© CatersTV) 对于这个问题，科学家们一直在尝试通过各种模型来解释这些行为，并提出了许多假设。...在近期的一个研究工作中，西湖大学智能无人系统实验室与德国马普所动物行为研究所使用强化学习的方法揭示了“动物生存压力在集群形成中的关键作用”。...我们称这样的奖励机制为“群体依赖(swarm-dependent)”。 在我们的研究中，首先我们创建了一个仿真环境，用来模拟捕食者和猎物之间的互动。在这个环境中，橙色代表捕食者，蓝色代表猎物。...左图显示了协同进化之前的一个典型情景：我们可以看到，猎物在各个方向上随机移动。右图则显示了进化之后的典型情景：可以看到，猎物形成多个群体，并展现出协同运动模式和高度同向性。
我在本地跑明明成功的，为什么在你平台跑就报错？ 用户在 Jenkins 上跑构建时，失败了，把日志截图给我看，如下图： ?...这样的日志，我通常回：请检查你们的依赖，是不是有依赖没有上传到咱们的 Nexus 仓库。验证方法是先在本地删除你的 .m2 目录，然后再执行一次构建。...当用户业务开发比较急的时候，他们还会说本文标题中的那句话。有些抱怨的意思。我都已经习惯了。 出现这样的情况，我总结大概会有以下原因： 用户对于 Maven 这类构建工具不熟悉。...我觉得 DevOps 平台是不是可以直截了当地告诉用户： xxx 依赖在 Nexus 仓库（maven.abc.com）中没有找到，请您先 deploy 该依赖到 Nexus 仓库后，再执行此任务。...同时，我们将这些数据（依赖管理失误）统计起来，就可以看出一个团队在依赖管理方面的能力表现了，进而可以有效的对团队进行培训，以提高相应的能力。
对于 MySQL 慢 SQL 的分析 在之前的文章，我提到过 SQL 调优一般通过下面三个工具： EXPLAIN：这个是比较浅显的分析，并不会真正执行 SQL，分析出来的可能不够准确详细。...但是不能直观的看出来为啥会走错索引，需要通过 OPTIMIZER TRACE 进行进一步定位。但是在进一步定位之前，我想先说一下 MySQL 的 InnoDB 查询优化器数据配置。...这也引出了一个新的可能大家也会遇到的问题，我在原有索引的基础上，加了一个复合索引（举个例子就是原来只有 idx_user_id，后来加了 idx_user_status_pay），那么原来的只按照 user_id...所以在表的数据量很大的时候，这个统计数据很难非常准确。...所以最好一开始就能估计出大表的量级，但是这个很难。 结论和建议 综上所述，我建议线上对于数据量比较大的表，最好能提前通过分库分表控制每个表的数据量，但是业务增长与产品需求都是不断在迭代并且变复杂的。
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