1.案例 1.1spring配置文件 1.2 测试类
比如粉碎、射击手机或是直接扔进水里，但取证专家仍然可以找到手机里的证据。 如何获取损坏了的手机中的数据呢？ ?...他们还输入了具有多个中间名和格式奇奇怪怪的地址与联系人，以此查看在检索数据时是否会遗漏或丢失部分数据。此外，他们还开着手机GPS，开着车在城里转来转去，获取GPS数据。...要知道，在过去，专家们通常是将芯片轻轻地从板上拔下来并将它们放入芯片读取器中来实现数据获取的，但是金属引脚很细。一旦损坏它们，则获取数据就会变得非常困难甚至失败。 ?...图2：数字取证专家通常可以使用JTAG方法从损坏的手机中提取数据 数据提取 几年前，专家发现，与其将芯片直接从电路板上拉下来，不如像从导线上剥去绝缘层一样，将它们放在车床上，磨掉板的另一面，直到引脚暴露出来...比较结果表明，JTAG和Chip-off均提取了数据而没有对其进行更改，但是某些软件工具比其他工具更擅长理解数据，尤其是那些来自社交媒体应用程序中的数据。
问题描述： 在Vue3项目中，父组件向子组件传递数据 ，子组件中的onMounted函数中进行打印输出，结果为null 原因： 要知道具体的原因，需要先知道父子组件的生命周期执行顺序 挂载阶段： 父beforeCreate...beforeUpdated->子beforeUpdate->子updated->父updated 根据上面的生命周期函数了解到，子mounted在父mounted之前，所以要想在子mounted中得到数据的话...如果不能确定数据得到的时间，则会出现props为null的情况。...在Vue 3的Composition API中，watchEffect方法是一个强大的工具，用于观察和响应Vue组件中的响应式数据的变化。...watchEffect方法的核心原理是基于Vue 3的响应式系统。当我们在watchEffect的回调函数中使用响应式数据时，Vue会自动收集这些数据的依赖关系。
下图是一棵高度为3的4路B+树示例。 ? 与普通B树相比，B+树的非叶子节点只有索引，所有数据都位于叶子节点，并且叶子节点上的数据会形成有序链表。...数据会先写入内存中的C0树，当它的大小达到一定阈值之后，C0树中的全部或部分数据就会刷入磁盘中的C1树，如下图所示。 ? 由于内存的读写速率都比外存要快非常多，因此数据写入C0树的效率很高。...并且数据从内存刷入磁盘时是预排序的，也就是说，LSM树将原本的随机写操作转化成了顺序写操作，写性能大幅提升。...另外，如果有多级树的话，低级的树在达到大小阈值后也会在磁盘中进行合并，如下图所示。 ? ? 下面以HBase为例来简要讲解LSM树是如何发挥其作用的。...从逻辑上来讲，它是一棵满的3层B+树，从上到下的3层索引分别是Root index block、Intermediate index block和Leaf index block，对应到下面的Data
下图是一棵高度为3的4路B+树示例。 与普通B树相比，B+树的非叶子节点只有索引，所有数据都位于叶子节点，并且叶子节点上的数据会形成有序链表。...数据会先写入内存中的C0树，当它的大小达到一定阈值之后，C0树中的全部或部分数据就会刷入磁盘中的C1树，如下图所示。 由于内存的读写速率都比外存要快非常多，因此数据写入C0树的效率很高。...并且数据从内存刷入磁盘时是预排序的，也就是说，LSM树将原本的随机写操作转化成了顺序写操作，写性能大幅提升。...另外，如果有多级树的话，低级的树在达到大小阈值后也会在磁盘中进行合并，如下图所示。 下面以HBase为例来简要讲解LSM树是如何发挥其作用的。...从逻辑上来讲，它是一棵满的3层B+树，从上到下的3层索引分别是Root index block、Intermediate index block和Leaf index block，对应到下面的Data
点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 ConcurrentHashMap是JDK从Java 1.5版本开始提供的适用于多线程高并发环境下的线程安全的Map集合类，随着JDK的不断迭代，ConcurrentHashMap...在使用链表存储数据时，会从链表的头部向后遍历数据，如果要查找的数据恰好在链表的尾部，则每次获取数据都要遍历整个链表。如果链表长度过长，那么会极大地影响获取数据的效率。...为此，在Java 8及之后版本的JDK中，ConcurrentHashMap会在一定条件下将内部的链表自动转化为红黑树，如下所示。...可以看出，当ConcurrentHashMap中的数组长度大于或等于64、table数组中任意一个链表的长度大于或等于8时，会将长度大于或等于8的链表转化为红黑树，数组中其他位置的链表保持不变。...，为你的面试和职业生涯保驾护航。
美国国家历史标志、国防部所在地“五角大楼”，从空中俯瞰，这座建筑成正五边形。 那么五边形如何绘制？小编用Mathematica来将其展现给大家....许多有趣的东西都可以通过mathematica来实现奥.
typedef struct CSNode { int val; CSNode *firstchild, *nextsibling; } CSNode,...
WorldContextObject, TSubclassOf ActorClass, TArray & OutActors ) //需要include的头文件
起因是这样的,c++程序开发后 功能号和指令,校验需要人工去看对照二进制代码,量大还费力, 于是打算利用python 去调用 c++程序去校验指令, 首先要做的就是用python 获取c++程序的...printf() 或cout 的输出; 环境linux python 3.8.x 以下代码实现,获取子程序输出 command='....linux shell指令,如果要用shell 指令如ls 要将false 变成true, 通过指定stderr=subprocess.STDOUT，将子程序的标准错误输出重定向到了标准输出，以使我们可以直接从标准输出中同时获取标准输出和标准错误的信息...p.poll() 返回子进程的返回值,如果为None 表示 c++子进程还未结束. p.stdout.readline() 从 c++的标准输出里获取一行....参考文章1 python中的subprocess.Popen（）使用 参考文章 2 python 从subprocess运行的子进程中实时获取输出
Regis.this.setResult(0,intent); finish(); } }); } 此时是获取不到编辑框中的值...，当把红色部分放置在按钮的监听函数中就可以获取到。
SELECT SUBSTR(detail, LOCATE('"email"',detail)+LENGTH('"email":"'), LO...
从Bitmap中我们能获取到的是RGB颜色分量，当需要获取YUV数据的时候，则需要先提取R，G，B分量的值，然后将RGB转化为YUV（根据具体的YUV的排列格式做相应的Y，U，V分量的排列） 所以这篇文章的真正题目叫...“从Bitmap中获取RGB数据的两种方式” ?...，下面我们以从Bitmap中获取NV21数据为例进行说明 从Bitmap中获取RGB数据，Android SDK提供了两种方式供我们使用 第一种是getPixels接口： public void getPixels...接口从Bitmap中获取NV21数据的完整代码 public static byte[] fetchNV21(@NonNull Bitmap bitmap) { ByteBuffer...比如我测试的一张图片，Bitmap宽高为1200，获取到的byte数组长度为5760007，就多了7个字节，2个像素 fetchBitmapToNv21: w = 1200, h = 1200, array.length
研究的第二部分的结果表明，在CN和ASD中，大脑区域集体共同波动的峰值振幅的大小(估计为边时间序列的平方根(RSS)是相似的。然而，相对于CN, ASD中RSS信号的波谷到波谷持续时间更长。...越来越多的研究使用FC将脑网络组织的个体间变异与认知、发育和疾病联系起来。在大多数应用中，FC是使用整个扫描会话的数据来估计的，从而得到一个单一的连接矩阵，其权重表示成对大脑区域之间的平均连接强度。...然后，我们对完整的时变边权值集进行向量化，并通过线性插值重新采样以确保ETS和sw-tvFC估计包含相同数量的时间点，然后我们通过时间矩阵对整个边进行向量化，并计算方法之间的相似性(图2(a))。...这一操作将产生一个长度为T的向量，其元素编码分区i和j的时刻共同涨落幅度。...更具体地说，向量中的正值反映了分区i和j的活动性同时增加或减少，而负值则反映了其活动性大小的相反方向(一个增加，另一个减少，反之亦然)。
在推荐系统中，推荐系统的核心在于为用户提供个性化的建议。当系统需要推荐用户可能感兴趣的新项目时，它会在向量嵌入空间中寻找与用户过去喜好最相似的项目。...这种相似性度量基于项目之间的向量表示，帮助系统做出精准推荐。 在分类任务中，向量嵌入同样发挥着关键作用。面对一个新的、未标记的数据点，分类模型会根据其向量表示，找到最相似的已知类别对象。...在这个例子中，考虑的是灰度图像，它由一个表示像素强度的矩阵组成，其数值范围从0（黑色）到255（白色）。下图表示灰度图像与其矩阵表示之间的关系。...原始图像的每个像素点都对应矩阵中的一个元素，矩阵的排列方式是像素值从左上角开始，按行序递增。这种表示方法能够很好地保持图像中像素邻域的语义信息，但它对图像变换（如平移、缩放、裁剪等）非常敏感。...使用向量嵌入 向量嵌入通过将对象表示为包含丰富语义信息的密集向量，在多种机器学习应用中发挥着关键作用。 相似性搜索是向量嵌入的一个广泛应用领域。
思路： 递归遍历到叶子结点判断此时路径值的和是否等于目标值 需要注意的点： 1.递归时候传入当前路径数组不能用原数组，不然该数组对象将是所有递归方法共有对象 2.同一getAllPath()方法内在判断左节点递归时候我们在...currentSum上和currList上加的数据要去掉，避免对右节点判断时候传入的值造成影响 public ArrayList> FindPath(TreeNode...root.right, target, currentSum, new ArrayList(currList), pathList); } 不知道为什么这里没用排序也通过了测试用户，按照题目说的我们要根据字典序打印所有路径...，其实这里就是要根据数组长度由大到小去打印路径的，所以建议大家再return pathList前加一句Collections.sort(pathList,(list1,list2)->list2.size
在未上线的项目中,尤其前端开发过程中,挺频繁使用超链接,但是超链接点击之后会跳转当前的首页!(很烦心)....我在开发过程一般获取a的没有指定的href值的超链接进行提示项目展示,未跳转至具体链接等温馨提示! 下面附上js代码!...上述代码,简单的获取当前点击的超链接的href值,如果href值不存在,则使用console进行提示测试人员! 项目开发完成可以随时删除此代码,代码压缩精简!
https://docs.oracle.com/en/database/oracle/oracle-database/index.html 如图，以上从 7.3.4 到 20c 的官方文档均可在线查看...Release 7.3.4 11G 官方文档：https://docs.oracle.com/cd/E11882_01/server.112/e40402/toc.htm 这里以 11g R2 官方文档为例...： 今天来说说怎么快速的从官方文档中得到自己需要的知识。...在线官方文档地址： http://tahiti.oracle.com/ 几乎囊括了 oracle各种产品的文档 离线下载地址： www.oracle.com 这个不多说了 以11g官方网文档为例： Getting...具体还没深入了解，但是感觉还是比较先进好用的，当 plsql没有办法完成任务的时候，可以使用 java存储过程来解决，比如说想要获取主机目录下的文件列表。
0； 2、在 onResume中 handler.post 中获取控件的宽高为什么是0； 3、在 onResume中的 view.post 中为什么能获取控件宽高； 4、在 onResume 中handler.post...在 View.post 后面为什么执行反而在前面； 针对以上4个疑问进行解答 1、setContentView后获取控件的宽高为什么为0； 这个很好理解， setContentView只是解析了 xml...文件并创建了对应的控件，并没有进行控件的测量等工作； 2、在 onResume中 handler.post 中获取控件的宽高为什么是0； ActivityThread.java类中handleResumeActivity...view.post 中为什么能获取控件宽高； View.java 中的 post() public boolean post(Runnable action) { //mAttachInfo 是在...ViewRootImpl 的构造函数中初始化的 //而 ViewRootmpl 的初始化是在 addView() 中调用 //所以此处的 mAttachInfo 为空，所以不会执行该 if 语句 final
在 Activity 的 onCreate() 方法中为什么获取 View 的宽和高为0 ？...()方法中我们尝试获取控件的宽和高，却获取得是0，这是因为 View 绘制和 Activity 的生命周期方法并不同步，即使 Activity 回调了 onCreate()、onStart()、onResume...方法中获取 View 的尺寸。...例如：当 View 树的状态或者 View 树内部的 View 的可见性发生改变时，ViewTreeObserver.OnGlobalLayoutListener 接口的 onGlobalLayout(...---- 最后想说的是，本系列文章为博主对Android知识进行再次梳理，查缺补漏的学习过程，一方面是对自己遗忘的东西加以复习重新掌握，另一方面相信在重新学习的过程中定会有巨大的新收获，如果你也有跟我同样的想法
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