localstorage、 sessionstorage、 cookie|刘景照的博客

客户端常用的存储方式有三种: localstorage sessionstorage cookie localStorage和sessionStorage localStorage localStorage 没有时间限制的数据存储,也就是说, localStorage是永远不会过期的,除非主动删除数据。 数据可跨越多个窗口,无视当前会话,在同一个域中 被共同访问、使用。 localStorage.myName = 'liujingzhao'; localStorage['myName'] =
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Onenote中调用latex命令输入公式

Onenote中调用latex命令输入公式 现有的OneNote的公式输入法从某种程度上是为了方便更快的输入公式,对latex某些输入方式进行了简化【UnicodeMath编码格式】,最经典的是分式的输入方式如\(\frac{1}{2}\) ,在Onenote下的输入方式为1/2,在latex下的输入方式则为\frac{1}{2}。 Unicodemath 转化为 latex 的方法: 首先alt+=进入公式编辑状态; 设计->左上角->工具->右下角->数学符号自动更正; 按照下图输入(Un
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初探css modules

css modules需要使用webpack这种打包工具实现。其思想是,使js文件可以导入css模块,并且导入的是一个对象。然后js可以使用这个对象的里的属性作为html元素的类名,webpack的插件最终会将css里的选择器和js里的类名用一个唯一的字符串代替,这样css里的属性就只会被用于导入了这个css文件的js所生成的html。css modules要求使用js生成所有的html。下面是一个简单的使用css modules的例子: 1 2 3 4 5 6 import styles f
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20191002

题面 A. 以行和列为节点建二分图跑欧拉路径。注意判是否连通。 B. Sub1 暴力排序。 Sub2 开前缀和数组,把sort(a+1,a+n+1)改为nth_element(a+1,a+k,a+n+1)。 Sub3 只需考虑 \(l\in [1,100],r\in [n-100,n]\) 的区间。对这10000个区间排序。前缀和开不下,用主席树。 C. 注意期望不能相乘! 设 \[dp1[n]=\sum_{i=0}^n E(a_i^2)\] \[dp2[n]=\sum_{i=0}^{n-1}
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N字形变化 flag标签转换方向

题目: 将一个给定字符串根据给定的行数,以从上往下、从左到右进行 Z 字形排列。 比如输入字符串为 "LEETCODEISHIRING" 行数为 3 时,排列如下: L C I R E T O E S I I G E D H N 之后,你的输出需要从左往右逐行读取,产生出一个新的字符串,比如:"LCIRETOESIIGEDHN"。 请你实现这个将字符串进行指定行数变换的函数: string convert(string s, int numRows); 示例 1: 输入: s = "LEETC
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志勇的C语言I博客作业02

C语言I博客作业02 -1、~表格~- 这个作业属于哪个课程 这个作业要求在哪里| 我在这个课程的目的是 这个作业在那个具体方面帮助我实现目标 参考文献 C语言程序设计1 [https://edu.cnblogs.com/campus/zswxy/CST2019-1/homework/8654] 继续熟练markdown语法,学会如何提问和用记事本写c 通过阅读《提问的智慧》和用markdown语法完成这次博客随笔以及老师提供的帮助 CSDN和老师提供的网址 2、~作业~ 2.1~阅读作业~
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subscript

subscript 是 Swift 中特有的一个方法。该方法可以让我们更方便的实现的一些功能。例如数组中,array[index],这样的实现其实都是通过 subscript 来实现。 那么,我们可以用 subscript 来干嘛呢?比如可以自定义 String 的 subscript,来达到更方便的切割字符串的功能。 String Extension 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27
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NOIP2018 旅行 和 赛道修建

填很久以前的坑。 旅行 给一棵 n 个点的基环树,求字典序最小的DFS序。 n ≤ 5000 题解 O(n2) 做法非常显然,枚举断掉环上哪条边然后贪心即可。当然我去年的骚操作只能得88分。 O(n log n) 做法,推荐duoluoluo的博客。 环上要删的边是固定的,我们在环上走的时候,只有当其出边连向的点中,环上点编号最大,且比回溯到父亲后第一个走的点还大,这时候才回溯,其他时候就正常跑DFS。 #include<bits/stdc++.h> using namespace std;
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360前端星计划(一)

https://github.com/webzhao/fe-camp https://ppt.baomitu.com/usercenter?user_name=%E5%8D%81%E5%B9%B4%E8%B8%AA%E8%BF%B9 https://ppt.baomitu.com/d/0f4500f7#/1 https://ppt.baomitu.com/d/258e0812#/48 https://ppt.baomitu.com/d/a8a49a00#/ 今天是参加360前端星计划的第一天。
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「SNOI2019」通信 分治建图

根据题意 每个点可以直接与S,T相连 也可以和前面的哨站相连 暴力建边的话 有n2条边 要用分治优化建边: 类似于归并排序 先对每一层分为左半边与右半边 对每一半都拿出来先排序去重后 直接排成一条链建边 if (l == r) { return ; } int mid = (l + r) >> 1; solve(l, mid), solve(mid + 1, r); int cnt = 0
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2019年10月2日 property补充

  RT
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第三十四章 软件工艺的话题

征服复杂性 降低复杂度是软件开发的核心。 在架构层将系统划分为多个子系统,以便让思绪在某段时间内能专注于系统的一小部分; 仔细定义类接口,从而可以忽略类内部的工作机理; 保持类接口的抽象性,从而不必记住不必要的细节; 避免全局变量,因为他会大大增加总是需要兼顾的代码比例; 避免深层次的继承,因为这样会耗费很大精力; 避免深度嵌套的循环或条件判断,因为他们能用简单的控制结构取代,后者占用较少的大脑资源; 别用goto,因为它们引入了非顺序执行,多数人都不容易弄懂; 小心定义错误处理的方法,不要滥
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基于RGB颜色模型的图像提取与二值化

  现实中我们要处理的往往是RGB彩色图像。对其主要通过HSI转换、分量色差等技术来提出目标。 RGB分量灰度化:   RGB可以分为R、G、B三分量。当R=G=B即为灰度图像,很多时候为了方便,会直接利用某个分量来进行灰度化,如下图所示:     上图中R分量下红色部分明显比其他两幅更偏白;同样地G分量草地较淡,B分量天空较淡。其他部分如灰黑色马路则相差不多。实际中,我们可以根据   需求有选择地选择分量。 RGB分量差灰度化:   有时候我们的要求是从图像中提取某种颜色区域,那么最简单的方
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查询 ip占用导致ip不通的 问题 查IP对应的mac地址

IP冲突, 同一个IP配到了多余1台的机器上 ,导致IP 不通的情况,此时需要查询 都有哪台机器配置了这个IP,用 arping 命令, 具体命令 类似于 ping ,直接 arping + 目标地址, 如果是多网卡,需要执行 从哪个网卡出去 用 -I + 网卡名, 如 bond0 ,eth0 冲突情况下的输出如下: 然后通过交换机查询响应mac 对应的主机 ,或 通过 批量命令 连接同节点所有机器(一般都是配到同节点的机器) 查找相应的mac 地址。 注意查mac 地址时,机器上是 小写的,
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Spark RDD Action操作

reduce def reduce(f: (T, T) => T): T 通过func函数聚集RDD中的所有元素,这个功能必须是可交换且可并联的 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 scala> val rdd1 = sc.makeRDD(1 to 10,2) rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[85] at makeRDD at <console>:24 scala> rdd1.reduce(_+
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python 爬虫 user-agent 生成

有些网站做了反爬技术,如:比较初级的通过判断请求头部中的user-agent字段来检测是否通过浏览器访问的。 在爬这类网站时需要模拟user-agent import random import re from typing import Dict, List class UserAgent: ''' 代理 ''' __filepath = 'user-agent.txt' ''' 对象实例 '''
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bzoj3659Which Dreamed It

Solution \(BEST\) 定理,套用完成后,由于每一个路径都对应了 \(deg_1\) 这么多的不同起始方向的情况数,乘上去就可以了。 Code #include<bits/stdc++.h> using namespace std; inline void read (int&a) { a = 0; char k = getchar(); int f = 1; while (k > '9' || k < '0') { if (k == '0') f = -1;
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从40亿个整数中找到不存在的一个

前言 给定一个最多包含40亿个随机排列的32位的顺序整数的顺序文件,找出一个不在文件中的32位整数。(在文件中至少确实一个这样的数-为什么?)。在具有足够内存的情况下,如何解决该问题?如果有几个外部的“临时”文件可用,但是仅有几百字节的内存,又该如何解决该问题? 分析 这仍然是《编程珠玑》中的一个问题。前面我们曾经提到过《位图法》,我们使用位图法解决了这个问题。32位整型最多有4294967296个整数,而很显然40亿个数中必然会至少缺一个。我们同样也可以尝试使用位图法解决该问题,使用536
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在Spring Struts2 iBatis整合的工程中新增接口

1.修改 resources/ibatis/sqlmap-config-updsdb.xml //指定新增的ibatis的xml文件,也就是2 2.新增 resources/ibatis/TblPpdataAt.xml //新增的ibatis的xml文件 3.修改 resources/spring/db/updsdb.xml //实例化数据层DAO,也就是4 4.新增 cn.zhanghao90.nmg.service.dao.TblPpdataAtDao //新增的数据访问DAO 5.新增
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Codeforces Round #590 (Div. 3) A. Equalize Prices Again

链接: https://codeforces.com/contest/1234/problem/A 题意: You are both a shop keeper and a shop assistant at a small nearby shop. You have n goods, the i-th good costs ai coins. You got tired of remembering the price of each product when customers ask f
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