后来,在网上找阿找,还是没找到满意的,索性自己来画控件算了,由于第一次画控件,所以花了我2天时间,才画好
渐变有三种：QLinearGradient、QConicalGradient 、 QRadialGradient 它们都有一个QGradient父类 QGradient父类的常用公共函数有： void QGradient::setSpread ( Spread method ); //设置填充梯度区域外的区域,参数有: // QGradient::PadSpread ：填充区域内最接近的停止颜色。这是默认的。 // QGradient::RepeatSpread : 在区域外继续重复填充 // QGrad
圆锥交叉（conical intersection, CI）简言之是指两个态的势能面交叉的地方，此时两个态的能量简并。在圆锥交叉区域，体系可以从激发态以无辐射形式回到基态。关于圆锥交叉的更深入的理论细节可参考Conical intersections: theory, computation and experiment一书。此外，点击文末“阅读原文”可打开一份非常不错的关于光化学计算的讲义。如果打开速度较慢，可在留言区的百度网盘链接获得。
寻找势能面交叉点是激发态的研究中经常遇到的问题。不同自旋多重度的势能面交叉点相关的介绍可以参考本公众号之前所发关于MECP系列文章。自旋多重度相同的势能面的交叉点常称为圆锥交叉（conical intersection, CI），我们也曾介绍过如何用CASSCF方法寻找CI点。然而CASSCF方法涉及活性空间的选择等问题，在使用上不是特别方便，对稍大一些的体系，其计算量往往也难以承受。TD-DFT是当前激发态计算中最常用的方法，不少程序支持使用TD-DFT来寻找CI点，如GAMESS、ORCA等。然而，对于S0和S1势能面的交叉点，则需要特别注意。虽然上述两个程序的TD-DFT都支持寻找S0/S1交叉点，而且碰巧的是，这两个程序官方给出的算例都是寻找S0/S1交叉点，但实际上TD-DFT在描述参考态（S0）与激发态的交叉点时是有缺陷的，原理上无法描述S0/Sn交叉点。这点在ORCA 5.0.2版的手册8.3.12节中已经指出，也有不少文献中提及此点，如J. Phys. Chem. A, 2009, 113, 12749.等文章。
作者：Zhihuai Chen,Yinan Li,Xiaoming Sun,Pei Yuan,Jialin Zhang
The Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) is a joint mission between NASA and the Japan Aerospace Exploration Agency (JAXA) designed to monitor and study tropical rainfall. The 34B2 product contains a gridded, TRMM-adjusted, merged infrared precipitation (mm/hr) and RMS precipitation-error estimate, with a 3-hour temporal resolution and a 0.25 degree spatial resolution.
demo/binary_classification下是一个根据对蘑菇特征对其是否有毒进行判别对一个demo。数据源来自https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Mushroom，数据中包括蘑菇对形状、颜色等特征，以及是否有毒的标签。原始数据存放在agaricus-lepiota.data里，内容如下所示。它有23列，其中第一列是标签列，p表示有毒，e表示没有毒。后面的22列是22个特征对应的特征值。
以环丁二烯的异构化为例，按照前线轨道理论，这一反应也是对称性禁阻的，原因是反应前后的HOMO对称性并不相同。
The Tower of Hanoi puzzle was invented by French mathematician Édouard Lucas in the second half of the 19th century. Here is its formulation.
omnidirectional camera 可以在同一时间看到相机四周所有方向的物体 360度 视野
开本系列，讨论一些有趣的 CSS 题目，抛开实用性而言，一些题目为了拓宽一下解决问题的思路，此外，涉及一些容易忽视的 CSS 细节。 解题不考虑兼容性，题目天马行空，想到什么说什么，如果解题中有你感觉
Catadioptric Omnidirectional Camera CVPR97
在我们的生活中，有很多类型的通信需求，例如长距离通信、短距离通信、卫星通信、微波通信、手机通信、点对点通信、点对面通信，等等。
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传送点：https://www.cnblogs.com/hhh5460/p/4273799.html
今年 ICCV收到有效投稿6236篇，1617篇被收录，接收率为25.9%，其中210篇论文为oral。就总数来看，相比ICCV 2019，接收数量增加了1800篇。
10 月 11 日 - 10 月 17 日，原定于加拿大蒙特利尔举办的计算机视觉领域三大顶会之一——ICCV 2021，正在线上举行。今天，大会全部奖项已经公布。
机器之心 & ArXiv Weekly Radiostation 参与：杜伟、楚航、罗若天 本周论文主要包括ICCV 2021获奖论文等研究。 目录： Revitalizing CNN Attentions via Transformers in Self-Supervised Visual Representation Learning Pixel-Perfect Structure-from-Motion with Featuremetric Refinement Deep Neural Netwo
【1】 Full-Body Visual Self-Modeling of Robot Morphologies 标题：机器人形态的全身视觉自建模 链接：https://arxiv.org/abs/2111.06389
【1】 A Survey of Visual Transformers 标题：视觉Transformer综述 链接：https://arxiv.org/abs/2111.06091
//=========================================================================== //============================= Thermal Settings ============================ //=========================================================================== // @section temperature
【1】 Poisoning Knowledge Graph Embeddings via Relation Inference Patterns 标题：通过关系推理模式毒化知识图嵌入 链接：https://arxiv.org/abs/2111.06345
题目描述 Description 农民John的农场里有很多牧区。有的路径连接一些特定的牧区。一片所有连通的牧区称为一个牧场。但是就目前而言，你能看到至少有两个牧区通过任何路径都不连通。这样，农民John就有多个牧场了。 John想在农场里添加一条路径(注意，恰好一条)。对这条路径有以下限制： 一个牧场的直径就是牧场中最远的两个牧区的距离(本题中所提到的所有距离指的都是最短的距离)。考虑如下的有5个牧区的牧场，牧区用“*”表示，路径用直线表示。每一个牧区都有自己的坐标： 15,15
在这写一下平时自己工作碰到或者别人叫我写的实用CSS干货 更新随缘 聊天气泡三角形 评价星星 优惠券样式 上下左右空心箭头 上下左右三角形&上下左右实心箭头 聊天气泡三角形 /*气泡*/ .bubble{width: 100px;height: 50px;position: relative;background-color: #1b6d85;margin: 30px auto;} .bubble:after{content:'';display:block;position: absolute;bo
Python 教程 欢迎来到Python的世界，本教程将带你遨游Python，领悟Python的魅力。本教程专注于帮助初学者，尤其是生物信息分析人员快速学会Python的常用功能和使用方式，因此只精选了部分Python的功能，请额外参考Python经典教程A byte of python和它的中文版 来更好的理解Python. 本文档的概念和文字描述参考了A byte of python(中文版)，特此感谢。 This work is licensed under a Creative Commons A
第 1 种 location = location 第 2 种 location = location.href 第 3 种 location = window.location 第 4 种 location = self.location 第 5 种 location = window.location.href 第 6 种 location = self.location.href 第 7 种 location = location['href'] 第 8 种 location = window['lo
jetcache-core/src/main/java/com/alicp/jetcache/CacheMonitor.java
用过spring cache的朋友应该会知道，Spring Cache默认是不支持在@Cacheable上添加过期时间的，虽然可以通过配置缓存容器时统一指定。形如
java.util.Calendar类是一个抽象类，是java日期处理的核心类之一。Calendar类为操作日历字段，及其与特定瞬间之间的转换提供了方法。日历字段包含YEAR、MONTH、DAY_OF_MONTH、HOUR等，它们都是Calendar类的静态常量。
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作业（二） 将 “作业（一）” 中的程序块用函数的方式重写，并调用执行 def func(para1,para2,…): func(para1,para2,…) 用到的知识点 2.备注： 每个提到提到的“用到的知识点”为相对于前面的题目新增的知识点，请综合考虑。此外，对于不同的思路并不是所有提到的知识点都会用着，而且也可能会用到未提到的知识点。但是所有知识点都在前面的讲义部分有介绍。 每个程序对于你身边会写的人来说都很简单，因此你一定要克制住，独立去把答案做出，多看错误提示，多比对程序输出结果和预期
3，查看容器监控确定是哪个容器产生了问题(因为我这个机器上就运行了 docker)
如果有更简洁更好更快的解题方案，请留言。 原题： 列表 list_1 = ['a','b','c' ] 需要放回抽样,取5次，求所有可能的排列，有序，无重复 import time n=[] list_1 = ['a','b','c'] for a in list_1: for b in list_1: for c in list_1: for d in list_1: for e in list_1:
作业（三） 使 “作业（二）” 中的程序都能接受命令行参数 import sys sys.argv import optparse 用到的知识点 2.备注 每个提到提到的“用到的知识点”为相对于前面的题目新增的知识点，请综合考虑。此外，对于不同的思路并不是所有提到的知识点都会用着，而且也可能会用到未提到的知识点。但是所有知识点都在前面的讲义部分有介绍。 每个程序对于你身边会写的人来说都很简单，因此你一定要克制住，独立去把答案做出，多看错误提示，多比对程序输出结果和预期结果的差异。 学习锻炼“读程序”，
/************************************* Copyright(C) 2004-2005 vision,math,NJU. File Name: guess_card.cpp Author: vision Version: 1.0 Data: 23-2-2004 Description: 给你9张牌,然后让你在心中记住那张牌,然后电脑分组让你猜你记住的牌在第几组,然后猜出你记住的那张牌. Other: 出自儿童时的一个小魔术 History:修改历史 ****
核心是借助Calendar类，可以针对每个时间单位（如：年、月、日 …….. 毫秒），进行操作（添加与制定），然后重新获得设置后的时间！
我们使用SpringCache框架 + Redis来实现项目中的缓存实现，它能实现自动对数据缓存，也可以自动清理过期的缓存。大多数情况下，它都运行非常好。
上篇文章介绍了@EnableCaching，用它来开启Spring对缓存注解的支持。本篇文章将继续分析Spring Cache，并且讲解的是我们最为关心的：缓存注解实操方面的原理支持和使用。
从3.1开始，Spring引入了对Cache的支持。其使用方法和原理都类似于Spring对事务管理的支持。Spring Cache是作用在方法上的，其核心思想是这样的：当我们在调用一个缓存方法时会把该方法参数和返回结果作为一个键值对存放在缓存中，等到下次利用同样的参数来调用该方法时将不再执行该方法，而是直接从缓存中获取结果进行返回。所以在使用Spring Cache的时候我们要保证我们缓存的方法对于相同的方法参数要有相同的返回结果。
canal-1.1.4/client-adapter/launcher/src/main/java/com/alibaba/otter/canal/adapter/launcher/loader/CanalAdapterService.java
对一个矢量图动画，开启位图缓存能大大提高运行效率。所谓开启位图缓存，其实要自己动手，先创建一个临时canvas，然后把矢量图绘制到这个canvas上，到了实际绘制时，直接把这个临时canvas拷贝到真正canvas上。而位图拷贝的速度是非常快的，比重新绘制矢量图要快很多。 三部曲： 1、建立临时canvas（位图缓存） p.cache = function(x, y, width, height, scale) { // draw to canvas. scale =
Pandas中有一种特殊的数据类型叫做category。它表示的是一个类别，一般用在统计分类中，比如性别，血型，分类，级别等等。有点像java中的enum。
jetcache-core/src/main/java/com/alicp/jetcache/ProxyCache.java
工厂模式用于实现逻辑的封装，并通过公共的忌口提供对象的实例化服务，在添加新类时只需要做少量的修改。
但是，这居然和答案不对！居然多统计了25000.。。。等等，25000不就是第一题统计多少读长的答案吗
这篇文章(主要翻译于官网,水平有限,见谅)讲解asp.net core 中的 Cache in-memory (内存缓存).
dddsample-core的Specification接口定义了isSatisfiedBy、and、or、not方法；AndSpecification、OrSpecification、NotSpecification继承了AbstractSpecification，实现了Specification接口。
activemq-artemis-2.11.0/artemis-core-client/src/main/java/org/apache/activemq/artemis/api/core/Message.java
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