Ant Design 的 Input 输入框组件在获取焦点时会有蓝色的边框，尝试用 outline:none 去掉这个边框，但是发现不管用。...最终通过 F12 调试发现 Ant Design 的 Input 组件在获取焦点时蓝色边框是通过 box-shadow 来实现的。...修改 Textarea 聚焦的默认边框： textarea,textarea.ant-input:hover,textarea:focus{ border: 1px solid #DAE2F3;... -webkit-box-shadow: none; box-shadow: none; } 声明：本文由w3h5原创，转载请注明出处：《如何去掉antd中Input、Textarea组件获取焦点时的蓝色边框
UPC/EAN/JAN标准包括某些条在条形码的主体下进行扩展的规格，这些条就是防护条，或者可以叫为警戒栏，是用来充当扫描设备的参考点的。...其实这些防护条是可以调整的，下面小编就给大家介绍设置的方法。 首先打开条码标签打印软件，新建一个标签，标签的尺寸按照自己的需要进行设置即可。...点击“条码”按钮，在画布上绘制一个条形码，为了测试我们将条码类型选择为EAN-13，这是比较常见的条码类型。在编辑数据处将条码的数据输入。 01.png 条码制作完成后，可以看到默认是有防护条的。...点击软件右侧的底部切口线条长度的下来菜单，可以看到从0到100的选择。如果选择0，即为防护条和其他条长度一样。软件默认的值是50，您也可以根据自己的需要选择其他数值。...02.png 以上就是在条码软件中设置条码防护条的方法，当然并非所有的条码类型都有防护条。想要了解有关条码方面的信息，请持续关注我们。
前两天发了一条SQL慢的原因有哪些，在那篇文章我没有说到优化器之类的，我觉得如果配合一条SQL是如何执行的，会更好，所以特地找了一篇。...4) 优化器 优化器的作用就是它认为的最优的执行方案去执行（有时候可能也不是最优，这篇文章涉及对这部分知识的深入讲解），比如多个索引的时候该如何选择索引，多表查询的时候如何选择关联顺序等。...二 语句分析 2.1 查询语句 说了以上这么多，那么究竟一条 sql 语句是如何执行的呢？其实我们的 sql 可以分为两种，一种是查询，一种是更新（增加，更新，删除）。...进行权限校验，如果没有权限就会返回错误信息，如果有权限就会调用数据库引擎接口，返回引擎的执行结果。 2.2 更新语句 以上就是一条查询 sql 的执行流程，那么接下来我们看看一条更新语句如何执行的呢？...，就会丢失这一条数据，同时主从同步也会丢失这一条数据。
没想到今天恰巧有人问，在这里简单记录一下： 问题描述： 加载一个列表，当列表数据符合一定要求时去掉该item（无论是使用listview还是recyclerview加载列表道理等同） 刚开始遇到这个问题想到的第一种解决方案就是在...如果你是这样处理的你会发现就算gone掉，在原本应该显示该item的地方会出现一条空白，也就是说item的位置还在那里，只是content不显示而已，像这种情况这种解决方案解决不了问题。...原因就是你的数据源----暂且称为mList 包含着那条item数据，item的view的加载数量是有mlist.size()决定的，gone掉之后那条item已经加载出来会占有一个位置。
第二步，语法分析，主要就是判断你输入的sql是否正确，是否符合mysql的语法。 完成这2步之后，mysql就准备开始执行了，但是如何执行，怎么执行是最好的结果呢？这个时候就需要优化器上场了。...优化器 优化器的作用就是它认为的最优的执行方案去执行（虽然有时候也不是最优），比如多个索引的时候该如何选择索引，多表查询的时候如何选择关联顺序等。...二、语句分析 2.1 查询语句 说了以上这么多，那么究竟一条sql语句是如何执行的呢？其实我们的sql可以分为2中，一种是查询，一种是更新（增加，更新，删除）。...进行权限校验，如果没有权限就会返回错误信息，如果有权限就会调用数据库引擎接口，返回引擎的执行结果。 2.2 更新语句 以上就是一条查询sql的执行流程，那么接下来我们看看一条更新语句如何执行的呢？...，就会丢失这一条数据，同时主从同步也会丢失这一条数据。
如何获得KEGG中某一条通路的全部基因？比如说我们想看PI3K-Akt signaling pathway这条通路中包含哪些基因？...首先需要访问KEGG的官网，获取其hsa编号，如PI3K-Akt signaling pathway对应hsa04151.访问如下网址（更改对应物种、编号即可），这将返回该通路涉及的所有 人类基因（hsaXXXXX...KEGG hsa:XXXXX 这个编号通常是 NCBI Entrez Gene ID，即 NCBI 基因数据库 中的唯一基因编号。将网页内容复制到本地。...，为PI3K-Akt signaling pathway这条通路中所包含的全部基因。...hsa04350.txt" "hsa04380.txt" "hsa04390.txt"[11] "hsa04510.txt"library(dplyr)dir("hsa/")library(dplyr)# 获取目录中的所有文件
虽然有很多人在广播链中的一部分工作，但是他们不会接触颜色的相关技术概念，纯粹是为了运输，但事实是，如果不知道如何处理颜色，就不可能对信号进行任何技术验证，除了“看起来很好！”这样的主观判断。...色轮是议程的下一个项目，Ollie解释说，该色轮可以让大家谈论颜色的幅度——颜色与圆心的距离——以及定义颜色本身的角度。但是，尽管描述文档中的颜色非常重要，但更重要的是理解人类是如何看待颜色的。...由于CMOS传感器的每个像素仅记录其接收到的光子数量，因此它本质上是单色的。因此，为了显示颜色，需要在前面放置一个拜耳彩色滤光片阵列。本质上，这描述了这些像素之上的红色，蓝色和绿色滤镜的图案。...Ollie从直方图开始讲解，该直方图显示了照片有多少是具有某固定亮度的，从而有助于了解图片的整体曝光程度。对于直方图，水平轴显示亮度，左侧为黑色，右侧为白色。...然后，他谈论了周围环境如何影响您感知到的图片亮度，并在不同的周围环境中用大盒子展示它。Ollie将此作为演示文稿中幻灯片的一部分进行了非常有效的演示，并讨论了控制此问题的标准的必要性。
存储引擎会根据请求查询相应的索引结构。在student表中，存储引擎会找到满足age > 18条件的记录。...在stu_score表中，存储引擎会找到满足subject_id = 3 AND score > 80条件的记录。 一旦找到了满足条件的记录，存储引擎需要将这些记录所在的数据页从磁盘加载到内存中。...前面说过，根据存储引擎根据索引条件加载到内存的数据页有多数据，可能有不满足索引条件的数据，如果执行器不再次进行索引条件判断， 则无法判断哪些记录满足索引条件的，虽然在存储引擎判断过了，但是在执行器还是会有索引条件...通常，返回记录数较少的表会被选为驱动表。假设stu_score表中满足subject_id = 3 AND score > 80条件的记录数量较少，那么这张表可能被选为驱动表。...然后，WHERE子句会过滤连接后的结果集，只保留那些满足s.age > 18 and sc.subject = 'math' and sc.score > 80条件的行。
本页介绍如何调试 GPU 过度绘制问题以及如何分析 GPU 渲染问题。...分析 GPU 渲染速度 GPU 渲染模式分析工具以滚动直方图的形式直观地显示渲染界面窗口帧所花费的时间（以每帧 16 毫秒的速度作为对比基准）。...输入处理 表示应用执行输入事件回调中的代码所花的时间。如果此区段很大，表示应用花太多时间处理用户输入。不妨考虑将此类处理任务分流到其他线程。...Android 6.0 及更高版本中的竖条区段。 4.0（API 级别 14）和 5.0（API 级别 21）之间的 Android 版本具有蓝色、紫色、红色和橙色区段。...低于 4.0 的 Android 版本只有蓝色、红色和橙色区段。下表显示的是 Android 4.0 和 5.0 中的竖条区段。
点击关注"故里学Java" 右上角"设为星标"好文章不错过 前边的在《一条SQL查询在MySQL中是怎么执行的》中我们已经介绍了执行过程中涉及的处理模块，包括连接器、分析器、优化器、执行器、存储引擎等。...今天我们来一起看看一条更新语句又是怎么一个执行流程。 查询语句的一套执行流程，更新语句也会同样的走一步，下边我们在对照上次文章中的图来简单的看一下： ?...首先，在执行语句前要先连接数据库，这是第一步中连接器的工作，前面我们也说过，当一个表有更新的时候，跟这个表有关的查询缓存都会失效，所以我们一般不建议使用查询缓存。...接下来，分析器会经过语法分析和词法分析，知道了这是一条更新语句后，优化器决定要使用哪一个索引，然后执行器负责具体的执行，先找到这一行，然后做更新。...由于binlog没写完就crash，这时候binlog里面是没有这个语句的，因此之后备份日志的的时候，存起来的binlog日志也没有这一条语句。
原始问题 我正试图在 Google 地球引擎中为整个图像集合计算一个直方图。为了达到我想要的结果，我现在所做的是计算每个单独图像的直方图直方图1 并将它们相加，不知道是否正确。...简介 直方图基本上是一个配对值列表。因此，您可以用函数映射它，而无需 for/ 循环。以下代码片段包含了为整个图像集生成直方图的算法的重要部分。...创建一个聚类器，使用固定数量、固定宽度的分隔来计算输入的直方图。超出 [min, max] 范围的值将被忽略。输出是一个 Nx2 数组，包含桶下边缘和计数（或累计计数），适合按像素使用。...计算并绘制图像指定区域内色带值的直方图。 X 轴 直方图桶（带值）。 Y 轴 频率（带值在桶中的像素数量）。 Returns a chart....）是使用集合中第一张图像的 ui.Chart.image.histogram 获得的（您的 histo 图像对于获得整个集合的直方图没有用处，也无法添加到地图画布中）。
摘要：在这篇文章中，我们将回顾一些基础的跟踪方法。首先，我们将介绍几种视觉跟踪方法。然后，我们将解释如何对它们进行分类。我们还将讨论直接视觉跟踪的基本内容，特别关注基于区域的方法和基于梯度的方法。...图像直方图 例如，在下图中，我们可以注意到一名穿着蓝色制服的足球运动员沿着球场奔跑。用边界框表示的球员。 此边界框将定义直方图。通常，我们在灰度图像上使用直方图，但也可以使用彩色直方图。...在上图中，我们可以想象矩形边界框的颜色直方图。我们可以使用此直方图将目标球员与绿色背景区分开来。 现在，我们举个例子。例如，我们可以有一个直方图，其中 70% 的蓝色和 30% 的绿色。...这意味着当球员移动时，我们需要将边界框移动到该区域上，并找到蓝色百分比最高的地方。因此，基本上通过找到一个框，我们将始终与初始直方图完美匹配。这样，我们将能够跟踪玩家。...正如我们在文章前面解释的那样，我们将用以下transformation 矩阵将图像相乘： 这意味着这里我们有 8 个自由度，因为在矩阵中我们总共有 8 个参数和一个固定为 1 的数字。
颜色： 蓝色 - 'b' 绿色 - 'g' 红色 - 'r' 青色 - 'c' 品红 - 'm' 黄色 - 'y' 黑色 - 'k'（'b'代表蓝色，所以这里用黑色的最后一个字母） 白色 - 'w' 线...https://matplotlib.org/gallery/index.html 线性图 前面的例子中，线性图的横轴的点都是自动生成的，而我们很可能希望主动设置它。...饼状图通常用来表达集合中各个部分的百分比。...image.png 直方图 hist函数用来绘制直方图。直方图看起来是条形图有些类似。但它们的含义是不一样的，直方图描述了数据中某个范围内数据出现的频度。...同样的，我们指定了标签和图例。 在这幅图中，我们看到，三组数据在3000以下都有数据，并且频度是差不多的。但蓝色条只有3000以下的数据，橙色条只有4000以下的数据。这与我们的随机数组数据刚好吻合。
如上图所示，红点和蓝点与均值的欧几里得距离相同。但是，它们不属于同一区域或集群：红点更有可能与数据集相似。但是蓝色的被认为是异常值，因为它远离代表数据集中最大可变性方向的线（长轴回归）。...Mahalanobis 度量试图降低两个特征或属性之间的协方差，因为您可以将之前的图重新缩放到新轴。并且这些新轴代表特征向量，如前面所示的第一个特征向量。...⑪ 卡方距离 卡方距离通常用于计算机视觉中，同时进行纹理分析，以发现归一化直方图之间的（不同）相似性，称为“直方图匹配”。 直方图匹配。...例如，在新面孔的预测步骤中，模型根据新捕获的图像计算直方图，将其与保存的直方图（通常存储在 .yaml 文件中）进行比较，然后尝试为其找到最佳匹配。...杰卡德距离 Jaccard 距离与 Jaccard 系数互补，用于衡量数据集之间的差异，计算公式为： 下图说明了如何将此公式用于非二进制数据的Jaccard 索引示例。
在“单词袋”中，我们扫描整个文档，并保留文档中出现的每个单词的计数。然后，我们创建单词频率的直方图，并使用此直方图来描述文本文档。...最后我们为该图像创建直方图。 02. 字典的创建 ? 要创建字典，我们需要使用特征提取器（例如SIFT，BRISK等）。正如前面所描述的那样，这些技术检测图像中的关键点并为输入图像计算其值（描述符）。...检测视觉单词 现在我们将创建一个（N，K）的二维数组，我们将在接下来的几行中看到如何填充此数组。...创建直方图 BoVW方法适用于捕获多细节的大型显微镜图像。但是，这种方法存在的问题是。当视觉单词出现在图像数据库的很多图像或每幅图像中时，就会导致一些并没有实际意义的单词的统计值较大。...TF-IDF加权 该公式清楚的表达了图像中每个的单词的重要性是如何定义的。 ? 在经过加权之后的直方图中可以看出，蓝色单词的权重几乎为零。
-m MODEL, --model MODEL 已训练的Rasa模型的路径。如果目录指定，它将使用目录中的最新的模型。...(默认：errors.json) --histogram HISTOGRAM 置信直方图的输出路径。...f1-score图表、所有训练/测试集、训练模型、分类和错误报告将保存到名为nlu_comparison_results的文件夹中。 意图分类 评估命令将为你的模型生成报告，混淆矩阵和置信度直方图。...命令生成的直方图允许你可视化所有预测的置信度分布，其中正确和错误预测的大小分别由蓝色和红色条显示。提高训练数据的质量会使蓝色直方图条向右移动，红色直方图条移动到图的左侧。...然而，基于BILOU的方法将此标记为完全失败，因为它期望“Alexanderplatz”作为最后一个标记被标记为实体（L-LOC）而不是单个标记实体（U-LOC）。
RNN由于其结构特点，可以将之前的信息带到当前时刻t中，这对于处理自然语言序列问题十分重要，例如我们预测“今天 天气晴朗 ， 天空 是 蓝色”中的最后一个词“蓝色”，通过训练后的RNN可以较好做到这点，...此时要预测的内容只依赖于之前较少的几个词，也就是说当前要预测内容位置和提供该预测信息的内容位置距离较短，如果将相关内容信息的节点标识为蓝色，可以见下图： ?...那如何处理这种长期依赖问题呢？ 幸运的是，LSTM被提出来了。...黄色方框代表神经网络的层结构、粉红色的圆代表元素级的操作、单个箭头代表向量的传递、两条线合并为一代表向量的连接操作、一条线分叉为两条代表同样向量内容复制一份。...在LSTM中，有三种门来控制细胞状态的变化。 在下一章中，我们详细拆解LSTM中的细节内容。
我们可以在此代码中添加一个跟踪栏，以选择蓝色或绿色的范围。...作为练习，请尝试使用按钮实现相同的功能，以便有单独的按钮来跟踪蓝色和绿色。 对图像执行变换操作 在本节中，我们将学习如何使用 OpenCV 和 Python 3 对图像执行各种数学转换操作。...前提条件是输入图像在直方图中必须有两个峰。 这样的图像被称为双峰直方图图像。 我们将在本书的后面部分学习有关此概念的更多信息，并演示如何使用直方图和图像的直方图。...通过将此原理应用于网络摄像头捕获的图像对中的每个像素，我们可以计算两个图像之间的视差。 此视差信息可用于计算估计深度，从而模仿灵长类动物大脑的功能。...总结 在本章中，我们通常学习并演示了直方图的概念，并了解了如何从简单的一维数组创建简单的直方图。 然后，我们看到了如何可视化灰度和彩色图像的直方图。 我们还演示了如何使用图像轮廓。
我们是可以使用%-2d进行调整 因为我们格式化的时候，，不足位置的时候默认是右对齐的 那么我们加上-号就可以变成左对齐了 那么到这里我们就实现成功了 进度条实现 我们的Linux中的进度条通常是这样的...随着进步不断增加，我们括号中的#就会增加，右边的数字也是显示的进度 然后右边的斜杠就是我们的光标移动 我们这里声明在.h文件中，实现在.c文件中，然后我们在main.c中进行编译操作 我们将我们的Makefile...示例： 以下是一个简单的例子，展示如何使用 usleep 实现动态进度条： #include #include // 包含 usleep 函数 int main...22 } ~ 但是我们这个进度条的右侧的中扩号不是固定的...//即使我们的进度条不进行更新操作，我们依旧在进行下载的进度中，光标是一直 在旋转的 33
MySQL的小不是说使用MySQL存储的数据少，而是说其体积小，比较轻量。使用MySQL完全可以存储千亿级别的数据，这个我会在后面的文章中来给小伙伴们分享如何使用MySQL存储千亿级别以上的数据。...或者小伙伴们可以提前预定我的新书《MySQL技术大全：开发、优化与运维实战》。好了，说了这么多，今天给大家分享一篇有关MySQL的经典面试题：如何以最高的效率从MySQL中随机查询一条记录？...面试题目 如何从MySQL一个数据表中查询一条随机的记录，同时要保证效率最高。 从这个题目来看，其实包含了两个要求，第一个要求就是：从MySQL数据表中查询一条随机的记录。...亦即，你的记录有多少条，就必须首先对这些数据进行排序。 方法二 看来对于大数据量的随机数据抽取，性能的症结出在ORDER BY上，那么如何避免？方法二提供了一个方案。...我在最开始测试的时候，就是因为没有加上MIN(id)的判断，结果有一半的时间总是查询到表中的前面几行。
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