【React】react学习笔记04-React组件对象的三大属性-属性值【props】
定义 用于接收上层组件传入的参数的对象！ DEMO 这里是一个简单的传值到组件内部的demo： <!DOCTYPE html><html>
<head>
<meta charset="utf-8" />
<title>React Tutorial</title>
</head>
<body>
<!--react基础库-->
<script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/react/0.1
Struts2中提交表单使用request和respone最常用的方式与简单数组、复杂数组还有Map赋值。
一、ServletActionContext()获取request和respone 最常用的方式，其他和Servlet中的用法一样，代码如下： 1 HttpServletRequest request = ServletActionContext.getRequest();
2 HttpServletResponse response = ServletActionContext.getResponse(); 注意：以上方法需要写在Action类中。 二、使用
P1058 立体图题解
小渊是个聪明的孩子，他经常会给周围的小朋友们将写自己认为有趣的内容。最近，他准备给小朋友们讲解立体图，请你帮他画出立体图。 小渊有一块面积为m \times nm×n的矩形区域，上面有m \times nm×n个边长为11的格子，每个格子上堆了一些同样大小的积木（积木的长宽高都是11），小渊想请你打印出这些格子的立体图。我们定义每个积木为如下格式，并且不会做任何翻转旋转，只会严格以这一种形式摆放： 每个顶点用11个加号’++’表示，长用33个”-−”表示，宽用11个”/”，高用两个”|”表示。
你应该使用Python3里的这些新特性
概述 由于Python2的官方维护期即将结束，越来越多的Python项目从Python2切换到了Python3。可是，在实际的工作中，我发现好多人都是在用Python2的思维去写Python3的代码，Python3给我们提供了很多新的、很方便的特性，可以帮助我们快速的编写代码。 f-strings (3.6+) 在Python里面，我们经常使用format函数来格式化字符串，例如： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 user = "Jane Doe" action = "buy" lo
selenium登录豆瓣网
登录流程： 实例化一个driver，然后driver.get()发送请求 最重要的：切换iframe子框架，因为豆瓣的网页中的登录那部分是一个ifrme，必须切换才能寻找到对应元素 利用selenium切换到账号密码登录 利用selenium输入账户和密码 利用selenium点击登录按钮 然后利用字典推导式保存了一下cookie 代码实现： 1 import time
2 from selenium import webdriver
3
4 # 实例化driver
5 d
SpringMVC_One
SpringMVC_One SpringMVC的优势 （面试） 清晰的角色划分： 前端控制器（DispatcherServlet） 请求到处理器映射器（HandlerMapping） 处理器适配器（HandlerAdapter） 视图解析器（ViewResolver） 处理器或页面控制器（Controller） 验证器（ Validator） 命令对象（Command 请求参数绑定到的对象就叫命令对象） 表单对象（Form Object 提供给表单展示和提交到的对象就叫表单对象）。 2、分工明
数位DP JZOJ 3316. 非回文数字
题目 Description 如果一个字符串从后往前读与从前往后读一致，我们则称之为回文字符串。当一个数字不包含长度大于1的子回文数字时称为非回文数字。例如，16276是非回文数字，但17276不是，因为它包含回文数字727。 你的任务是在一个给定的范围内计算非回文数字的总数。 Input 输入仅一行，包含两个整数a和b。 Output 输出仅一行，包含一个整数，表示a到b范围内（包括a和b）非回文数字的总数。 Sample Input 输入1：
123 321
输入2：
1234
java ajax返回 Json 的 几种方式
原文：https://blog.csdn.net/qq_26289533/article/details/78749057 方式 1. : 自写代码转 Json 需要 HttpHttpServletRequest request HttpServletResponse response 后台 ： @RequestMapping(value="/haha")
public string xxx { HttpHttpServletRequest request，HttpServletResp
虚拟机使用Linux安装Tomcat启动Java项目
1.准备工作 使用的是VMware创建新的虚拟机 觉得VMware使用不是很方便，这边下载了另外两个软件方便操作（xshell、Xftp） （选择家庭学校版本，除邮箱以外，其他任意填写） 安装好xshell访问VMware里添加的Linux · ·1.1安装完成点击xshell的文件---新建---填写名称（自定义）---端口号（虚拟Linux的IP地址） 2.下载配置JDK jdk https://download.oracle.com/otn/java/jdk/8u211-b12/478a
gauge自动化框架踩坑(五)：关于表格
官方文档使用表格的方式有两种：1.表格参数，2.动态参数，现针对不同的情况做一分析： 一. 表格参数 官方文档的解释是，表格参数被用来作为一个step，执行多条数据 以官网的模板项目为例，这里给了一个表格，作为一个step：Almost all words have vowels，Word列表示实参，指的是单词，Vowel Count表示期望结果，指的是该单词包含多少个元音字母 可以看到如何获取每一个值的，是通过定义了一个形参table，再去通过table.get_column_values_
Linux的crond和crontab
一、crond cron是一个linux下的定时执行工具（相当于windows下的scheduled task），可以在无需人工干预的情况下定时地运行任务task。 由于cron 是Linux的service（deamon），可以用以下的方法启动、关闭这个服务： /sbin/service crond start //启动服务
/sbin/service crond stop //关闭服务
/sbin/service crond restart //重启服务
/sbin/servi
The Unique MST(最小生成树的唯一性判断)
Given a connected undirected graph, tell if its minimum spanning tree is unique. Definition 1 (Spanning Tree): Consider a connected, undirected graph G = (V, E). A spanning tree of G is a subgraph of G, say T = (V', E'), with the following propertie
零基础使用Python读写处理Excel表格
转发： https://blog.csdn.net/Cloudox_/article/details/53812213 引 由于需要解决大批量Excel处理的事情，与其手工操作还不如写个简单的代码来处理，大致选了一下感觉还是Python最容易操作。 安装库 Python环境 首先当然是配环境，不过选Python的一个重要原因就是Mac内是自带Python环境的，不需要额外的配置环境，省下了一笔工作，如果你用的是Windows系统，那就还需要配置一下Python的环境了，我Mac的Python版
teamviewer14 去商用途提示
版权声明：原创作品，欢迎转发！转发附上链接 https://blog.csdn.net/qq_26369907/article/details/89476684 teamviewer是个非常好用的远程软件，唯一不足是会被误认为是商业用途（可能是用的次数多了），找到了一个通过重置ID暂时解决被误认为商业用途的办法。 破解原理：大家都知道Teamviewer远程达到一定次数后会提示商业用途，最后限制连接时间，本版本破解就是更改Teamviewer ID，一个新的ID可以无限制使用一段时间。通过无线
SRNN-切片循环神经网络
一、介绍 RNN 能够获取输入序列的顺序信息。两个最常用的循环单元是长短时记忆（LSTM）和门控循环单元（GRU），二者均能在隐状态存储之前的记忆，并使用门机制来决定有多少之前的记忆需要和当前输出结合。然而由于循环结构，RNN 不能并行计算。因此训练 RNN 需要花费大量时间，从而限制了 RNN 在科研和工业的发展。 一些学者通过改进循环单元来提升 RNN 的速度，也取得了较好的成果。但是这种方法虽然提升了 RNN 的速度，整体序列的循环结构并没有改变。我们依然需要等待前一步的输出，所以
DEEP COMPRESSION: COMPRESSING DEEP NEURAL NETWORKS WITH PRUNING, TRAINED QUANTIZATION AND HUFFMAN
版权声明：原创作品，欢迎转发！转发附上链接 https://blog.csdn.net/qq_26369907/article/details/89812227 深度压缩：采用修剪，量子化训练和霍夫曼编码来压缩深度神经网络 学习模型压缩知识，记录此论文(ICLR2016 的 best paper)学习过程。 论文链接： https://arxiv.org/abs/1510.00149 论文Pytorch实现GitHub链接： https://github.com/mightydeveloper
pytorch计算Parameter和FLOP
版权声明：原创作品，欢迎转发！转发附上链接 https://blog.csdn.net/qq_26369907/article/details/89857021 深度学习中，模型训练完后，查看模型的参数量和浮点计算量，在此记录下： 1 THOP 在pytorch中有现成的包thop用于计算参数数量和FLOP，首先安装thop： pip install thop
注意安装thop时可能出现如下错误： 解决方法： pip install --upgrade git+https://github.
quantization量化
版权声明：原创作品，欢迎转发！转发附上链接 https://blog.csdn.net/qq_26369907/article/details/90035538 模型压缩常用的方法有：剪枝，分解、蒸馏、量化、轻量级网络模型。记录学习量化时小结。 背景：当前神经网络通常使用浮点数格式存储权重、网络结构等，这是保持模型准确性的有效而且最简单的方法，GPU也可以较好的加速这些计算。但是随着模型加载次数的增加前向推导计算也成正比增加，Quentization能有效解决此问题，它比32位更紧凑的格式来存
PyCharm远程服务器（win10上编辑服务器代码）
版权声明：原创作品，欢迎转发！转发附上链接 https://blog.csdn.net/qq_26369907/article/details/90203635 工欲善其事必先利其器，这个说得很有道理，很多情况下都需要本地编写代码，服务器运行。借助PyCharm工具可以实现win10下编辑服务器代码，记录如下： 一. 工具： 专业版Pycharm Pycharm专业版才有远程服务器的功能，参考链接，下载并激活专业版的。 二.远程配置 1.创建远程配置 Tools–Deployment–Conf
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