其实用动态跟随键盘输入的监听方式就可以了 private TextWatcher textWatcher = new TextWatcher() { @Override...int count) { etS.setSelection(s.toString().length()); } 当手动设置EditText的文本时...，光标会恢复到最前面，可以再监听中设置光标到末尾处,这样就好了，大家有什么问题可以在下方留言。
PHP中使用if的时候为什么建议将常量放在前面？...在某些框架或者高手写的代码中，我们会发现有不少人喜欢在进行条件判断的时候将常量写在前面，比如： if(1 == $a){ echo 111; } 这样做有什么好处呢？...划重点：这样的写法php是不会报错的，这也是有可能造成BUG的情况。 那么反过来呢？...常量是不能被赋值修改的，不管是数字、字符串还是系统或者我们自己已经定义了的常量。 其次，这种情况下你要是还发现不了这里有问题的话也没关系，运行起来也会报错的，代码是无法继续向下运行的。...当然，这只是一个小技巧，而且最主要的目的是为了应对精心带来的问题。所以并不是强制的规范，有些公司可能会在代码审计或者规范文档中强调这样写法，当然，最好的还是我们要杜绝这种粗心带来的错误。
1、点击[桌面] 2、点击[个性化] 3、点击[主题] 4、点击[桌面图标设置] 5、点击[计算机] 6、点击[确定]
这种问题是需要重新去计算 listview的条数，不管你是一次性加载，很多可以分页加载 这里只贴上关键的代码： /**...* 重新测量listview的高度 解决把listview放在ScrollView只显示一行的问题 * @param listView */ protected void setListViewHeightBasedOnChildren...View listItem = listAdapter.getView(i, null, listView); // 计算子项View 的宽高...// listView.getDividerHeight()获取子项间分隔符占用的高度 // params.height最后得到整个ListView完整显示需要的高度...); cListAdapter.BindData(cList); replyList.setAdapter(cListAdapter); //接下来需要重新计算listview的宽高，因为当前的listView
CVPR 2023：把人放在他们的位置，把人自然地插到图像里 1....虽然这个方向激发了视觉和心理学研究的许多努力，但是对可供性感知的全面计算模型仍然难以捉摸。这样的计算模型的价值对未来的视觉和机器人研究是不可否认的。...例如，预测一把椅子是否可以用来站立可能相对简单，但是预测一把椅子是否可以用来到达高架子、避开障碍物或单腿平衡可能更加困难。...为了训练模型，作者生成了一个包含240万个人在场景中移动的视频剪辑的数据集，使用了HiC的预处理流程，并使用Keypoint R-CNN和OpenPose进行人物检测和关键点检测。...我们希望这项工作能激励其他研究人员追求这个新的研究方向 AI模型部署实战 | 利用CV-CUDA加速视觉模型部署流程 实践教程｜旋转目标检测模型-TensorRT 部署(C++) 往年 | 大疆雷达算法校招笔试题目解析
CVPR 2023：把人放在他们的位置，把人自然地插到图像里 1....虽然这个方向激发了视觉和心理学研究的许多努力，但是对可供性感知的全面计算模型仍然难以捉摸。这样的计算模型的价值对未来的视觉和机器人研究是不可否认的。...可供性：Affordance，指一个物理对象与人之间的关系。无论是动物还是人类，甚至是机器和机器人，他们之间发生的任何交互作用。可供性的体现，由物品的品质，和与之交互的主体的能力共同决定。...例如，预测一把椅子是否可以用来站立可能相对简单，但是预测一把椅子是否可以用来到达高架子、避开障碍物或单腿平衡可能更加困难。...为了训练模型，作者生成了一个包含240万个人在场景中移动的视频剪辑的数据集，使用了HiC的预处理流程，并使用Keypoint R-CNN和OpenPose进行人物检测和关键点检测。
/articles/10031.html 怎样把 DataGrid 存放在 ViewState 中的无用数据(有时候确实如此)卡掉，大家知道，一般而言DataGrid在ViewState中会存放表格中的所有数据...如果只是简单的将DataGrid的EnableViewState设置为false，那么许多事件，如排序、换页等都不会触发，那么岂不是得不偿失？...时，发现它的第一个子控件就是上述的Class(当然这是我在看到这片E文后才知道的，嘿嘿)。...大家可以在SaveViewState中将生成的object的Type全部看看，再加上DataGrid.ViewState中的所有值，都不会发现DataGrid在ViewState中所保存的数据，那么是什么导致...答案就在DataGrid的这个子控件(这个暗黑人物的存在还真让人的感情受不了)。
有回答说是因为最后放入的元素会被再次操作的机会很大，所以放在头部，提高再次获取的效率，这个解释不能让人信服。...其实，仔细想想如果不放在头部，放在尾部或其它位置，是不是需要遍历，找到指定位置，如果链表的长度很长，性能会很低，反而不如放在链表的头部高效。...我个人觉得也不尽然，存放一个尾部地址也是分分钟钟的事，实现起来也不复杂，我还是比较倾向于第一种考虑，开发作者就是有这样的认知或统计:插入的数据被马上访问的概率也就越大。有没有其他的解释？
我们分享过单细胞转录组下游的降维聚类分群的很多例子，比如：人人都能学会的单细胞聚类分群注释 ，就是使用了SingleR对细胞亚群进行生物学命名！...HumanPrimaryCellAtlasData() hpca.se 也就是说，SingleR 这个包本身并不会自带数据库啦，而是专门的把数据库文件丢给了celldex包。...注释方面的包(第二类是一系列的基因组注释包，主要是各种ID的转换，kegg或者GO这样的功能注释，还有其它基因信息注释，转录本，外显子起始终止等等) 实验数据的包(每一个实验数据包都是一篇优秀的生物信息学分析文章...，分析方法，思路都是值得学习的！)...不过，bioconductor除了罗列这3种包，还给了一些其它资源，比如： S4对象的讲解(这个是综合性质的讲解，因为bioconductor系列的包的基础就是一系列对象及函数，需要细致的讲解) 分析流程的讲解
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...python读取Excel表格文件，例如获取这个文件的数据 python读取Excel表格文件，需要如下步骤： 1、安装Excel读取数据的库—–xlrd 直接pip install xlrd安装xlrd...库 #引入Excel库的xlrd import xlrd 2、获取Excel文件的位置并且读取进来 #导入需要读取Excel表格的路径 data = xlrd.open_workbook(r'C:\Users...\NHT\Desktop\Data\\test1.xlsx') table = data.sheets()[0] 3、读取指定的行和列的内容，并将内容存储在列表中（将第三列的时间格式转换） #创建一个空列表...import_excel(table) #验证Excel文件存储到列表中的数据 for i in tables: print(i) 5、最终的运行效果如下： 6、完整的程序代码
然而发展到现在，国内外的科技巨头，都把目光放在了我国的贵州，比如阿里巴巴、华为、腾讯，以及国外的苹果、惠普等，为什么他们都争抢着把服务器放在贵州呢？究竟有什么好处？ 你是否真正了解服务器是什么？...我们使用的电脑、手机就相当于是发出请求的客户端，而服务器则接受服务请求，将其传递到服务端的中转站和处理该项服务的处理器，需要具备一定的承担服务和保障服务的能力。...其实在服务器的内部硬件和我们使用的电脑非常相似，都有CPU、主板、硬盘以及内存，所以我们也可以把服务器当做是更高级的电脑。 科技巨头为什么都把服务器放在贵州？...所以选来选去他们最终把地点定在了中国的贵州，那么这里到底有什么神奇之处呢？竟然让国内外的科技巨头毅然决然地纷至沓来。...其实最明显的就是人才的吸引，有了这么多企业的落户投资，贵州每年都能引进非常多的科技人才，要知道，大数据本身是一个高科技产业，它的发展离不开人才，从这一点来看，贵州的目光是长远的。
如果你关注过上周发布的iPad Pro，想必已经能猜到，ARKit 3.5是就是为它的激光雷达准备的。 ?...能够在5米范围内精准测量物体的长宽高，感知到物体每个平面的方向，甚至还能发现物体之间的遮挡关系，让嵌入在视频的中数字内容与场景更好地融合在一起。 ? 这让iOS自带的测距仪App体验有了质的飞跃。...之前的iPad和iPhone都是通过摄像头的景深来感知物体的远近，实际上测距仪的照片中并不包含真正的3D信息。...用过测距仪的用户都知道，比如我们在测量桌子长度的时候，测距仪的起点和终点很难精准地放置在桌子边缘上。这使得我们的测量准确度大打折扣。 ?...iPad Pro上测距仪App因为有了激光雷达的存在，与其他苹果设备有很大的不同。 而配备了激光雷达的iPad Pro当它到达要测量的桌子等物体的末端时，能够自动识别边缘。 ?
为什么需要用户画像 Cooper最初建立Persona的目的是让团队成员将产品设计的焦点放在目标用户的动机和行为上，从而避免产品设计人员草率地代表用户。...下面介绍构建用户画像的整体流程和一些常用的标签体系。 1. 整体流程 对构建用户画像的方法进行总结归纳，发现用户画像的构建一般可以分为目标分析、标签体系构建、画像构建三步，下面详细介绍每一步的工作。...，如GPS轨迹标签需要做到实时更新，而常住地标签一般可以几个月不用更新，所用的挖掘方法和前面两类也大有不同，如图10-6所示。...在这种情况下，一般会用填写了信息的用户作为样本，把用户的行为数据作为特征训练模型，对无标签的用户进行人口属性的预测。...▲图10-7 训练流程 对于人口属性标签，只要有一定的样本标签数据，并找到能够区分标签类别的用户行为特征，就可以构建标签扩散模型。
之前，我们说到了用 Postman 来完成接口测试，但随着你的接口测试项目逐渐增加，你会发现越来越难以管理它的脚本，虽然测试工具导出的测试脚本也可以存放到代码仓库，但 是，如果只是通过代码来查看是很难看懂的...，你必须用原来的测试工具打开，才能更容易看懂原来的脚本做了什么样的操作。...这样，你就完成了一个无参数的、GET 访问的验证工作。...我相信现在你已经掌握了测试框架的形成过程，就如下图所示，测试框架的形成是在撰写大量测试脚本的过程中不断抽象封装出来的，然后，再用这个不断完善的框架，改写原有的测试脚本。...最后我想和你强调的是，测试框架的封装和抽象过程并不是一蹴而就的，它是靠一点一点的积累得来的，因此，你要通过自己的实践，慢慢积累和完善你的测试框架，而不要妄想一次就能有一个完善的测试框架。
导读：用户画像将产品设计的焦点放在目标用户的动机和行为上，从而避免产品设计人员草率地代表用户。产品设计人员经常不自觉的把自己当作用户代表，根据自己的需求设计产品，导致无法抓住实际用户的需求。...▲图10-1 用户标签集合 02 用户画像流程 1. 整体流程 我们对构建用户画像的方法进行总结归纳，发现用户画像的构建一般可以分为目标分析、体系构建、画像建立三步。...，如GPS轨迹标签需要做到实时更新，而常住地标签一般可以几个月不用更新，挖掘的方法和前面两类也大有不同，如图10-6所示。...于是我们尝试对关键词进行聚类，把一类关键词当成一个标签，或者把一个分类下的新闻进行拆分，生成像“足球”这种粒度介于关键词和分类之间的主题标签。我们可以使用文本主题聚类完成主题标签的构建。...由于初始的标注数据集的分布和全量用户分布相比可能有一定偏差，故后一种方法的数据更可信。准确率一般是对每个标签分别评估，多个标签放在一起评估准确率是没有意义的。
学习目标 本节我们还在上一篇文章上的基础来用一个虚构的游戏来讲解窗口看门狗的知识点，在此先给出上篇文章的链接：尝试把独立看门狗当成一款游戏来理解 个人浅显的理解，窗口看门狗相当于我们独立看门狗的加强版...； 如果使用窗口看门狗，程序员可以根据程序正常执行的时间设置刷新看门狗的一个时间窗口，保证不会提前刷新看门狗也不会滞后刷新看门狗，这样可以检测出程序没有按照正常的路径运行非正常地跳过了某些程序段的情况...如果在递减计数器达到窗口寄存器值之前刷新控制寄存器中的 7 位递减计数器值，也会产生 MCU 复位。这意味着必须在限定的时间窗口内刷新计数器。...工作过程 这个就是窗口看门狗的工作过程，窗口的上限由我们自己设置，而下限就是0x3F 的时候，也就是第六位由1变0。...寄存器 还是同之前一样，寄存器部分我们不做详细介绍，感兴趣的同学可以去看手册，比较好理解，我们重点介绍一下流程。
在学术界，研究生需要辛苦的科研——大量的编写代码，撰写说明以及论文创作。新的工程项目经常需要全新的代码库，而且通常很难把过去应用过的代码直接延伸到这些新项目当中去。...另外，作者还明确说明：这个工作流程仅适用于实验方面的研究，理论研究则需要遵循另外的流程，尽管这两者也有一些共同点。机器之心对该工作流程进行了编译介绍，你有什么想法呢？不妨在评论中与我们分享。...我经常努力把项目列表写得更加简明：子内容通过一些链接进行展开。 然后，根据接下来要做的工作来对 idea 清单进行分类。这通常会给我的后续研究指明方向。...有些人喜欢在主要实验完成后一次写出完整论文，但我更喜欢把论文作为目前想法的记录，并且让它和想法本身一样，随着实验的进展不断推进。 etc/是其他与前面的目录无关的内容。...在编写代码时，我一直遵循 PEP8（我特别喜欢 pep8 软件包：https://pypi.python.org/pypi/pep8），随后尝试从脚本共享的类和函数定义中分离每个脚本；前者被放在 codebase
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 导读：用户画像将产品设计的焦点放在目标用户的动机和行为上，从而避免产品设计人员草率地代表用户。...▲图10-1 用户标签集合 02 用户画像流程 1. 整体流程 我们对构建用户画像的方法进行总结归纳，发现用户画像的构建一般可以分为目标分析、体系构建、画像建立三步。...，如GPS轨迹标签需要做到实时更新，而常住地标签一般可以几个月不用更新，挖掘的方法和前面两类也大有不同，如图10-6所示。...于是我们尝试对关键词进行聚类，把一类关键词当成一个标签，或者把一个分类下的新闻进行拆分，生成像“足球”这种粒度介于关键词和分类之间的主题标签。我们可以使用文本主题聚类完成主题标签的构建。...由于初始的标注数据集的分布和全量用户分布相比可能有一定偏差，故后一种方法的数据更可信。准确率一般是对每个标签分别评估，多个标签放在一起评估准确率是没有意义的。
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