Google推出Design库已经一年了，国内也出过一些文章关于CoordinateLayout，但是都是教你怎么使用，或者简单的自定义一些Behavior,并没有一篇文章深入去了解它的原理。
大家好，昨天出了一个QOS的技术贴，主要介绍的是基础部分，那么今天给大家带来的还是QOS部分的内容，教大家如何使用流策略实现流行为控制。
通过例子可以发现，自定义组件的扩展其实就是提供了修改自定义组件定义段的能力，上述例子就是修改了自定义组件中的 data 定义段里的内容。
behaviors 是用于组件间代码共享的特性，类似于一些编程语言中的 “mixins” 或 “traits”。
akka 2.6.x正式发布以来已经有好一段时间了。核心变化是typed-actor的正式启用，当然persistence,cluster等模块也有较大变化。一开始从名称估摸就是把传统any类型的消息改成强类型消息，所以想拖一段时间看看到底能对我们现有基于akka-classic的应用软件有什么深层次的影响。不过最近考虑的一些系统架构逼的我不得不立即开始akka-typed的调研，也就是说akka-classic已经无法或者很困难去实现新的系统架构，且听我道来：最近在考虑一个微服务中台。作为后台数据服务调用的唯一入口，平台应该是个分布式软件，那么采用akka-cluster目前是唯一的选择，毕竟前期搞过很多基于akka-cluster的应用软件。但是，akka-cluster-sharding只能支持一种entity actor。毕竟，由于akka-classic的消息是没有类型的，只能在收到消息后再通过类型模式匹配的方式确定应该运行的代码。所以，这个actor必须包括所有的业务逻辑处理运算。也就是说对于一个大型应用来说这就是一块巨型代码。还有，如果涉及到维护actor状态的话，比如persistenceActor，或者综合类型业务运算，那么又需要多少种类的数据结构，又怎样去维护、管理这些结构呢？对我来说这基本上是mission-impossible。实际上logom应该正符合这个中台的要求：cluster-sharding, CQRS... 抱着一种好奇的心态了解了一下lagom源码，忽然恍然大悟：这个东西是基于akka-typed的！想想看也是：如果我们可以把actor和消息类型绑在一起，那么我们就可以通过消息类型对应到某种actor。也就是说基于akka-typed，我们可以把综合性的业务划分成多个actor模块，然后我们可以指定那种actor做那些事情。当然，经过了功能细分，actor的设计也简单了许多。现在这个新的中台可以实现前台应用直接调用对应的actor处理业务了。不用多想了，这注定就是akka应用的将来，还等什么呢？
随着电商平台数据量的不断积累，通过数据分析，挖掘消费者的潜在需求、消费偏好成为平台运营过程中的重要环节。
现在我们已经可以做到了两个组件之间的数据传递，那么如何在多个组件间传递数据呢？
本文实例讲述了YII2.0框架行为（Behavior）。分享给大家供大家参考，具体如下：
本文实例为大家分享了使用CoordinatorLayout实现底部弹出菜单的具体代码，供大家参考，具体内容如下
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在游戏开发中，以状态切换来驱动其执行流程的系统，引入行为树可以大大简化编码和配置。
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接触目标view时才会回调：onStartNestedScroll 加了layout_behavior的View是child
hook的配置文件在tp的应用目录的tags.php文件; 在框架初始化过程会引入该文件中的配置;
我现在有一个thinkphp文件夹，我需要将文件夹下面所有的.class.php修改为.php
akka-typed的actor从创建、启用、状态转换、停用、监视等生命周期管理方式和akka-classic还是有一定的不同之处。这篇我们就介绍一下akka-typed的actor生命周期管理。
本文实例讲述了thinkphp5.1 框架钩子和行为用法。分享给大家供大家参考，具体如下：
CoordinatorLayout继承自FrameLayout，并且实现了NestedScrollingParent2接口用于接收嵌套滑动的事件。并且内部定义了一套Behavior机制，以供所有的子View可以通过Behavior的方式来达到共同参与嵌套滑动的目的。
MD风格的底部弹窗，比自定义dialog或popupwindow使用更简单，功能也更强大。
上一篇，我们大体理解了 Behavior简单理解 具体代码可以见 https://github.com/2954722256/use_little_demo 对应 coordinator 的 Module
摘要：我们推出的 BEHAVIOR-1K 是以人为中心的机器人技术综合模拟基准。BEHAVIOR-1K 包括两个部分，由 "您希望机器人为您做什么？"的广泛调查结果指导和推动。第一部分是对 1000 种日常活动的定义，以 50 个场景（房屋、花园、餐厅、办公室等）为基础，其中有 9000 多个标注了丰富物理和语义属性的物体。其次是 OMNIGIBSON，这是一个新颖的模拟环境，通过对刚体、可变形体和液体进行逼真的物理模拟和渲染来支持这些活动。我们的实验表明，BEHAVIOR-1K 中的活动是长视距的，并且依赖于复杂的操作技能，这两点对于最先进的机器人学习解决方案来说仍然是一个挑战。为了校准 BEHAVIOR-1K 的模拟与现实之间的差距，我们进行了一项初步研究，将在模拟公寓中使用移动机械手学习到的解决方案转移到现实世界中。我们希望，BEHAVIOR-1K 以人为本的特性、多样性和现实性，能使其在具身人工智能和机器人学习研究中发挥重要作用。
ilverlight 3 创建一个简单的Behavior 最近一直在研究Silverlight 3，并同时用3的新特性来做一些演练，期间学到了不少新东西该倒了总结一下的时候了。 在开发一个demo的过程中我采用了MVVM的开发模式，这个模式能很方便的直接使用blend来做数据的绑定，但是对一些Event、事件的触发来实现相对应的动画效果就比较复杂，刚开始一直想用数据绑定的方式来绑定Event，最终发现绑定按钮的点击事件比较方便，但是绑定别的比如MouseEnter、MouseMove等的事件就相对复杂麻烦
父组件还可以通过 this.selectComponent() 获取子组件实例对象 这样就可以直接访问子组件的任意
随着人工智能技术的不断发展，智能监控系统在城市管理和安全领域扮演着愈发重要的角色。其中，行人交通违法行为的监测与处理成为了一项备受关注的技术挑战。本文将探讨如何利用人工智能技术构建智能监控下的行人交通违法行为自动罚款系统，并提供相应的代码实例。
新建两个组件，一个叫 c-test，一个为 c-demo，两个组件的内容大致就是有一个 counter 变量，每一个组件中有两个按钮，一个按钮点击对 counter 进行增加，一个对 counter 进行减少，然后我们可以将这种冗余的代码进行使用 behavior 进行封装复用，我这里就没有用案例去引出 behavior 的方式进行讲解了，我只是体现这一下 behavior 这个知识点的运用。
这一切是不是看起来好像很完美？ 但是lilei虽然是男生，但是他却喜欢蹲着尿尿(或者都喜欢女生行为)，这时候lilei的行为就与自己的性别产生了耦合，其实性别与行为分别负责不同的职责
最近产品提了个新需求，需要实现点击App内的某个按钮跳转到个人详情页并且滑动到顶部，个人详情页的页面交互稍微复杂，技术角度上包含了状态栏颜色变换，view滑动联动等问题，技术实现上采用了Google出的CoordinatorLayout那套组件，由于App的个人详情页跟微博的相似，这里就拿微博为例来描述。微博默认的效果以及手动滑动到顶部的效果图如下。
除了看过两周 Flink 外，其他的框架都没有接触过，只是简单的拿来用一下，也并不是很了解，所以本篇教程如果有什么错误，欢迎指出。
配置802.1p优先级到本地优先级映射表，将802.1p优先级3、4、5对应的本地优先级配置为2、6、4。保证访问服务器的优先级为研发部门（6）>管理部门（4）>市场部门（2）。
上次简单的说了一下CoordinatorLayout的基本用法(android特性之CoordinatorLayout用法探析实例)。其中CoordinatorLayout给我们提供了一种新的事件的处理方式，Behavior。还记得那一串字符串吗？
import tensorflow as tf from tensorflow import keras from utils import * import numpy as np EPOCH = 10 BATCH_SIZE = 32 VEC_DIM = 10 DROPOUT_RATE = 0.5 HEAD_NUM = 4 HIDE_SIZE = 128 LAYER_NUM = 3 DNN_LAYERS = [200, 80] data, max_user_id, max_item_id = load_
同步复位就是在时钟边沿来临的时候，复位信号才有作用。而异步复位则是复位信号一旦有效触发器就立即复位，而不是等待时钟边沿的来临。
一直以来，笔主想写关于设计模式的系列文章与大家进行交流，但碍于自己经验上尚浅，无法将此讲解透彻，闹了笑话。但千里之行，始于足下，我决定将我自己的工作中我用到的设计模式与大家分享交流，有不妥还望大家指出。
项目对京东电商运营数据集进行指标分析以了解用户购物行为特征，为运营决策提供支持建议。本文采用了MySQL和Python两种代码进行指标计算以适应不同的数据分析开发环境。
曾在网上找了一些关于CoordinatorLayout的教程，大部分文章都是把CoordinatorLayout、AppbarLayout、CollapsingToolbarLayout 以及Toolbar等一起使用来介绍，这让我不知不觉在心中认为把这几个布局要一起使用，而且只是用于那种场景中。其实CoordinatorLayout的功能并不是局限于与AppBarLayout一起使用，它的功能强大着呢，本文主要对CoordinatorLayout的使用进行介绍，后面再写一篇文章将AppBarLayout和C
之前说要自己维护一个spark deep learning的分支，加快SDL的进度，这次终于提供了一些组件和实践，可以很大简化数据的预处理。
使用 CoordinateLayout 可以协调它的子布局，实现滑动效果的联动，它的滑动效果由 Behavior 实现。以前用过小米日历，对它滑动平滑切换日月视图的效果印象深刻。本文尝试用自定义 Behavior 实现一个带有这种效果的日历。
本数据报告以淘宝app平台为数据集，通过行业的指标对淘宝用户行为进行分析，从而探索淘宝用户的行为模式，具体指标包括：日PV和日UV分析，付费率分析，复购行为分析，漏斗流失分析和用户价值RFM分析。
kafka_broker_list ：逗号分隔的brokers地址 (localhost:9092). kafka_topic_list ：Kafka 主题列表，多个主题用逗号分隔. kafka_group_name ：消费者组. kafka_format – Message format. 比如JSONEachRow、JSON、CSV等等
让大多数接触星际2编辑器的人歇菜的原因, 就是这个数据编辑器(Data Editor). 不管你是个新手, 还是使用魔兽3的编辑器做过一些东西, 当你怀着满腔的热情准备做一张星际2的地图时, 数据编辑器就像挡在前面的一座大山, 让人恨不得撞死算了. 这种情况同样发生在我身上. 我自信用魔兽3的对象编辑器用得炉火纯青了, 但是当我打开数据编辑器时, 连怎么做个Unit都不知道. 现在, 我总算能凑合着用数据编辑器了, 但也不是太好, 谁让爆血把这玩艺弄得这么高深来着. 这个教程里我只说一些基础, 不会做一些实际的东西. 想学那些的, 看后面的教程去. 入门 让我们以数据编辑器的截图开始:
如果 Mac 设置了触控板如下所示，在浏览器中浏览页面的时候，双指不仅可以控制左右滚动，而且可以控制前进后退
本篇文章引用github上一个仿今日头条项目，项目地址： https://github.com/iMeiji/Toutiao ，主要实现的功能是底部菜单栏随用户手势滑动而变化可见状态
服务通过 ServiceHost 进行寄宿。可以添加终结以暴露可被调用寻址和调用的资源。
本博文专门讲解和CoordinatorLayout相关的知识点，这也是Design Support Library中最重要与最难的部分。
CoordinatorLayout出来很久了，时间关系，一直没有怎么弄过 看见简友的描述 r17171709 的 http://www.jianshu.com/p/b8828afded8a 文章 自己抽出时间，简单看看
（Clob的写入和读取-java）更新数据库报错：SQL Error: 1461, SQLState: 72000 ORA-01461: 仅能绑定要插入 LONG 列的 LONG 值
import tensorflow as tf from tensorflow import keras from utils import * EPOCH = 10 BATCH_SIZE = 32 VEC_DIM = 10 DROPOUT_RATE = 0.5 HEAD_NUM = 4 HIDE_SIZE = 128 LAYER_NUM = 3 DNN_LAYERS = [200, 80] data, max_user_id, max_item_id = load_data() # 行为特征个数 BEH
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