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    Javascript修改元素的class几种实践

    document.getElementById("MyElement").classList.contains('MyClass') ) document.getElementById("MyElement").classList.toggle...为元素添加额外一个class 要在不删除/影响现有值的情况下向元素添加类,请添加空格和新类名,如下所示: document.getElementById("MyElement").className...+= " MyClass"; 从元素中删除class 要将单个类移除到元素而不影响其他可能的类,需要使用正则表达式替换: document.getElementById("MyElement")....\S)/g , '' ) 检查元素是否存在某个class 上面用于删除类的相同正则表达式也可用于检查特定类是否存在: if ( document.getElementById("MyElement"...虽然有些人认为添加一个大约50 KB的框架来简单地改变一个类是不合适的,如果你正在做大量的JavaScript工作,或者任何可能有不寻常的跨浏览器行为的东西,那么插件还是非常值得一试的。

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    程序员使用位运算装逼指南

    按位或(|) 按位或运算法则可以概括成“同假才假,反之则真”,在0和1之间的运算,有以下形式: 1 | 1 = 1 1 | 0 = 1 0 | 0 = 0 同样还用数字5和数字6举例,利用上述相同方式在二者之间做按位或运算...return n > 0 and n & (n - 1) == 0 如果n是2的幂的话,则其二进制最高位上应该为1,其余位置都应该为0,比如8的二进制为1000;对于n-1的话,则应该是除了最高位为0,...其余都为1,比如7的二进制为0111,所以此时n&(n-1)=0。...翻转二进制 先以8位的二进制举例,比如输入的二进制为000100111,要求输出为11001000。...= 0 for i in range(8): count += n & 1 n >>= 1 return count & 1 但是这并不是位运算最NiuBi之处,下面这种方法才是真的强,

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    Redis脑裂为何会导致数据丢失?

    ② 排查客户端的操作日志,发现脑裂现象 发现主从切换后的一段时间,有个客户端仍在和原主库通信,并没有和升级的新主库交互。 相当于主从集群中同时有两个主库。据此,想到主从集群故障的脑裂。...脑裂主要是因为原主库发生了假故障,假故障的原因: 和主库部署在同一台服务器上的其他程序临时占用了大量资源(例如CPU资源),导致主库资源使用受限,短时间内无法响应心跳。...但这种临界点的情况还是有发生的可能性,因为 Redis 本身不保证主从同步的强一致。...等网络恢复后,主库降级为从库,新主库丢失了这期间写操作的数据。 脑裂本质是,Redis 主从集群内部没有通过共识算法,来维护多个节点数据的强一致性。...对于min-slaves-to-write,如果只有 1 个从库,当把 min-slaves-to-write 设置为 1 时,在运维时需要小心一些,当日常对从库做维护时,例如更换从库的实例,需要先添加新的从库

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    浅谈全自动扦样机存在的数据型“漏洞”是否有解,如何解?

    扦样是粮食质检不可或缺的环节,其扦取样品的检验结果直接决定整车粮食的等级、价格,因此取样是否均匀且具备代表性至关重要。随着工业革命带来的科技进化,扦样设备在一代代的升级更迭。...第一代到第二代,是从手工方式到代替扦样员登高作业的遥控固定式单臂扦样机的过程,但仍以人控制为主,取样效率低、随机性差、操控性强。...但这种扦样方式在“自动化”之下却衍生出新的漏洞,即司机发现将车型、取样点进行数字式固定编码的规律后,利用数据频频作弊,在电子化录入信息时,故意将大车选为小车,在扦不到的车箱区域掺杂使假,导致企业作业快了...“自动”不意味着“智能”,这仅仅是机械运行的方式,并不代表设备存在“思考”的能力,让自动化设备具有“思维”,为扦样机全新迭代,机器人技术的运用必不可少。...笔者搜索资料发现,市场上横空出世的“桁架智能扦样机器人”正是第四代扦样设备的代表,采用雷达方式识别进入区域内车辆,感知车速、停车位置,快速建立车辆3D坐标,依据判断的车型智能布点,随机采样,覆盖所有车型

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    测试思想-测试设计 测试用例设计之因果图方法

    2.因果图法产生的背景: 等价类划分法和边界值分析方法都是着重考虑输入条件,但没有考虑输入条件的各种组合、输入条件之间的相互制约关系。...前面两者①,②,考虑的是单个输入(原因)和输出(结果)之间的关系:也就是输入为真(假)时,输出的值为真还是假的对应关系,很自然的,我们很容易想到有两种情况:一种和输入同真同假,一种和输入相反。...B.输出条件约束类型 输出条件的约束只有M约束(强制):若结果a是1,则结果b强制为0。 5....技巧:如上,查找原因时将输入有效等价类和输入无效等价类看作是同一个原因的正反面取值,即查找有效等价类,然后加上问号 结果: e1.修改文件 e2.给出信息L e3.给出信息M 2) 其对应的因果图如下...注意,学习添加中间结果节点 3) 根据因果图建立判定表。 ? ? 表中,C1和C2是不可能同时为1的,即不可能同时出现,所以应排除这两种情况。

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    AI版“创造101”来了!出单曲拍电视剧,真人偶像失业危机?

    这类视频仿真度高、欺骗性强,肉眼一般难以识别真伪。 2017 年底,一位名为“Deepfake”的Reddit用户,将神奇女侠女主角的脸成功替换到其他电影上,这个“逼真”的视频轰动一时。...随后,Google AI 开源 Deepfake 视频检测数据集,希望能帮助研究者找到更好的鉴别假视频的方法。...美国加州随后也颁布相关条令,禁止发布、传播Deepfake类视频;禁止在大选期间,使用竞选者图像制造Deepfake类的假视频。...尽管各方动作不断,但事实上,由Deepfake制造的假视频仍在各平台屡禁不止,给人们带来困扰。与Deepfake的战斗,还一直在继续。...虚拟人物的时代还尚未完全到来。 结语:真与假界限模糊,虚拟和现实如何“和谐”相融 随着AI和VR/AR技术的不断提升,真与假之间界限已经逐渐模糊。

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    【小家java】为什么说Java中的泛型是“假”的?(通过反射绕过Java泛型)

    可以有: 泛型类型 泛型类 泛型接口 泛型方法 泛型的继承 extends/super 泛型通配符 为什么说Java的泛型是"假"的呢?...> list = new ArrayList(); list.add(1); //list.add("a"); // 这样直接添加肯定是不允许的 /.../下面通过java的反射,绕过泛型 来给添加字符串 Method add = list.getClass().getMethod("add", Object.class);...System.out.println(list.get(1)); //a } 这里面就证明了虽然List声明为只能装Integer类型,但是我却放进去了字符串类型,由此课件,泛型是“假”...但是get出来的时候会报错,因为强转失败 最后 虽然java中的泛型是“假”的,会有泛型擦除的操作,但是不可否则,泛型的引入对java语言影响还是挺大的,让它上升了一大步,所以本文借两个例子,希望能够加强读者对

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    C语言编程入门之--第四章C语言基本数据类型

    4.1 二进制、字节 计算机,电子信息专业类的大学课程,肯定会有讲解二进制与十进制转换的课程,本节为了篇幅小一点,只提供windows计算器中进制转换工具的使用方法,希望读者谅解。...那么,二进制就应该是满2进1咯,对的,举个简单例子:十进制的1,2,3在二进制为01,10,11。可以看到十进制的3在二进制的第一位为1,因为它满2就进1了。   ...来个复杂的,十进制的141表示为......打开计算器,可知二进制为“‭10001101‬”,它的十六进制为“0x8D”。...注意:十六进制一般会在数值前添加“0x”,用于区分十进制类似的数,比如十进制69和十六进制69就不相等,十六进制的69等于十进制的105,所以用“0x69”表示十六进制。  ...编程的时候会需要做程序判决功能,就会用到bool类型的数据,取值有真true和假false两种。

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    pre-mRNA中存在的修饰及其对剪接影响

    图1人类细胞核内已知的mRNA修饰酶及其所催化的核酸化学结构变化 此外,作者指出为了分析mRNA修饰在mRNA整个生命周期即mRNA代谢中的作用,需要对mRNA修饰酶进行亚细胞定位方面的分析。...对于假尿嘧啶合成酶(pseudouridine synthases, PUS),目前在人类细胞中发现能对mRNA进行假尿嘧啶修饰的仅有3种酶,即PUS1,PUS7和TRUB1。...又如细胞核内滞留的非编码RNA,如MALAT1在人类细胞中是被假尿嘧啶修饰的,这一结果表明假尿嘧啶合成酶在细胞核内是激活状态的并可以作用与pre-mRNA中。...作者以m6A调控剪接机制为例,具体说明了这三种可能存在分子机制(图3D)。 ? 图3 pre-mRNA修饰调控剪接的分子机制 文章的最后,作者认为当前关于pre-mRNA的修饰还知之甚少。...、可读性强、具有全球影响力的交叉学科期刊品牌。

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    如何使用Columbo识别受攻击数据库中的特定模式

    工具安装与配置 1、下载并安装Python 3.7或3.8(未测试3.9),确保你已经在安装过程中将python.exe添加到了PATH环境变量中。...它的输出要么是1(可疑的),要么是0(正常的),它会以一种建议的形式帮助网络安全与计算机取证人员进行决策分析。...我们使用了不同的测试用例来训练该模型,并以最大限度提升了输出数据的准确性,以及减少误报的出现。但是,工具输出的假阳性依然会存在,因此我们目前仍在定期更新模型。...假阳性 减少误报其实并不容易,尤其是涉及到机器学习的时候。机器学习模型产生的输出假阳性高或低,这取决于用于训练模型的数据的质量。...接下来,Columbo会使用分组和聚类机制,根据每个进程的上级进程对它们进行分组。此选项稍后会由异常检测下的进程跟踪选项使用。 进程树:使用Volatility 3提取进程的进程树。

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