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html的base标签为什么不起作用

我今天尝试编译一个Angular4的应用,并部署到服务器的一个路径上去,由于不是根路径因此我使用了下面的语句: ng build -prod -bh /rel 自然的Angular应用index.html...里的语句就变成了: 但,当我用http://localhost:8080/rel打开网页时却提示Loading......,打开调试发现js路径没找到,base标签没有生效,上网自学一番收获如下: https://stackoverflow.com/questions/11521011/why-base-tag-does-not-work-for-relative-paths...总结得票最高的: base配合相对路径使用,不要在路径前使用/,这不是相对路径,这是相对于Root的绝对路径; href后面跟反斜杠/,表明这是一个目录 我上面的问题即在/rel后面加反斜杠完成。

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TensorFlow 2.0中的多标签图像分类

它以所有电子测量,错误,症状,行驶里程为输入,并预测万一发生汽车事故时需要更换的零件。 多标签分类在计算机视觉应用中也很常见。...如何建立可预测电影类型的深度学习模型?看看可以在TensorFlow 2.0中使用的一些技术! ?...浏览器上进行更强大的生产部署 个人非常喜欢在TensorFlow 1.x中构建自定义估算器,因为它们提供了高度的灵活性。...如果它们在多标签分类任务中具有相同的重要性,则对所有标签取平均值是非常合理的。在此根据TensorFlow中的大量观察结果提供此指标的实现。...这是用于构成模型的TF.Hub模块。 总结 多标签分类:当一个观察的可能标签数目大于一个时,应该依靠多重逻辑回归来解决许多独立的二元分类问题。使用神经网络的优势在于,可以在同一模型中同时解决许多问题。

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    为什么我的样式不起作用?

    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? ?...先是找到.nav,然后向下匹配所有的h3和span标签。如果在向下匹配的过程中,没有匹配上的则回溯到上一级继续匹配其他子叶结点。...但实际上,CSS选择器读取顺序是从右到左 如果是这样的规定的话,还是上面的例子就变成了,先找到所有的span标签,然后找span标签是h3的,然后再延着h3往上寻找,这时候发现一个选择器的类名为.nav...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

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    CTF比赛中的random shuffle

    在CTF(Capture The Flag)比赛中,随机洗牌题型的变形多种多样,不仅考验选手的逻辑推理和编程能力,还能考验对算法和数据结构的理解。...题目一:基础洗牌还原 在某次CTF中,给出一段经过洗牌的字符串,要求还原成原始字符串。洗牌过程使用了一个特定的seed。...题目二:复杂洗牌解密 在另一场CTF中,给出的字符串经过多次洗牌,且包含了多个随机seed。选手需要通过分析已知的洗牌规律和seed,逆推还原原始字符串。...题目三:带有条件的洗牌 有些CTF题目会引入条件洗牌,比如根据某些特定字符或规则对洗牌进行限制。例如,给定的字符串中某些字符不能移动,选手需要在洗牌过程中考虑这些条件。...掌握不同类型洗牌的实现,了解其背后的原理和变形,将为你在CTF中应对这类题目提供极大的帮助。希望通过本篇文章,能够帮助更多的选手在CTF比赛中顺利获取“Flag”,展现出色的解决问题能力。

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    Spark中的Shuffle过程是什么?为什么它在性能上很关键?

    Spark中的Shuffle过程是什么?为什么它在性能上很关键? 在Spark中,Shuffle是指将数据重新分区的过程,通常在数据的重新分区和聚合操作中发生。...如果网络带宽和存储系统的吞吐量不足,会导致Shuffle过程的性能瓶颈。 磁盘IO:Shuffle过程中的Reduce阶段通常需要将大量的数据写入到磁盘中,这对于磁盘的性能和容量要求较高。...如果磁盘的写入速度不足或容量不足,会导致Shuffle过程的性能下降。 数据倾斜:在Shuffle过程中,数据的分区和聚合可能会导致数据倾斜的问题,即某些分区的数据量远远大于其他分区。...通过这个示例,我们可以看到Shuffle过程的使用和作用。在这个示例中,Shuffle过程发生在groupByKey操作中,它将数据重新分区并按键进行聚合。...Shuffle过程在这个例子中是性能关键的一部分,因为它涉及到数据的传输、排序和合并操作。

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    MapReduce中的Shuffle过程是什么?为什么它在性能上很关键?

    MapReduce中的Shuffle过程是什么?为什么它在性能上很关键?...在MapReduce中,Shuffle过程是指将Map函数的输出结果按照key进行分组和排序,然后将相同key的数据对传递给Reduce函数进行处理的过程。...下面我将通过一个具体的案例来解释Shuffle过程的具体步骤,并说明为什么它在性能上很关键。 假设我们有一个大型的电商网站,我们需要统计每个商品的销售数量。我们使用MapReduce来处理这个任务。...首先,我们编写一个Map函数,将输入的数据划分为(key, value)对。在这个案例中,key是商品ID,value是商品的销售数量。...综上所述,Shuffle过程在MapReduce中是非常关键的,它决定了Reduce函数能够获取到正确的数据,以及数据的分布是否均衡。

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    【Python】Numpy 中的 shuffle VS permutation

    shuffle 返回 None,这点尤其要注意,也就是说没有返回值,而 permutation 则返回打乱后的 array。...实现区别 permutation 其实在内部实现也是调用的 shuffle,这点从 Numpy 的源码 可以看出来: def permutation(self, object x): '''这里都是帮助文档...(arr) return arr 速度区别 为了测试两者的速度区别,我分别使用了 shuffle 和 permutation 对不同长度的 array 进行随机打乱并计时。...右键在新标签页打开查看大图 可以看出在达到 10910^9 级别以前,两者速度几乎没有差别,但是在 达到 10910^9 以后两者速度差距明显拉大,shuffle 的用时明显短于 permutation...所以在 array 很大的时候还是使用 shuffle 速度更快些,但要注意其不返回打乱后的 array,是 inplace 修改。 END

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    面试题:Python中random.shuffle的作用

    random.shuffle 是 Python 标准库中 random 模块的一个函数,用于将序列(如列表)中的元素随机打乱位置。这个函数会就地修改传入的序列,而不是创建一个新的打乱顺序的副本。...Original list:", my_list) # 打乱列表中的元素 random.shuffle(my_list) # 打印打乱后的列表 print("Shuffled list:", my_list...) 每次运行这段代码时,my_list 中的元素顺序都可能不同,因为 random.shuffle 会随机地重新排列元素。...注意事项: random.shuffle 接受一个序列(如列表、元组)作为参数,并就地打乱这个序列的元素。 如果你需要保留原始序列不变,可以先复制序列,然后对副本使用 random.shuffle。...random.shuffle 不返回任何值,它直接修改传入的序列。

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    Mybatis中的动态sql语句 if标签 where标签 foreach标签 sql标签

    Mybatis中的动态sql语句 首先写个方法 /** * 跟进传入参数条件查询 * @param user 查询的条件:有可能有用户名,有可能有性别,也有可能有地址,还有可能都有...* @return */ List findByCondition(User user); if标签 对应resource中也要添加 <!...89 OR id=16) SELECT * FROM USERS WHERE username LIKE ‘%张%’ AND id IN (10,89,16) 这样我们在进行范围查询时,就要将一个集合中的值...标签用于遍历集合,它的属性: collection:代表要遍历的集合元素,注意编写时不要写#{} open:代表语句的开始部分 close:代表结束部分 item:代表遍历集合的每个元素...Sql 中可将重复的 sql 提取出来,使用时用 include 引用即可,最终达到 sql 重用的目的。

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