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【不理解】学习前端开发的路上,你是自己绊倒了自己吗?

为什么说是半双向呢? 因为我主要是通过网络视频和同学们沟通,都是我先讲,然后有什么不懂的同学们随时在群里提问。这种方式依然有一个时效上的延迟,毕竟它不是真实的线下的面对面,所以我说它是半双向的沟通。...这里我要提到this指向的就是xx这个dom节点。 然后在讲这个this为什么是指向xx这个dom节点的时候,我突然就词穷了。...然后我就说,咱们暂时简单粗暴的理解,“这个this,从console输出结果来看,它就是指向xx的”,然后继续往下讲,往下做。 等下课之后,我仔细复盘今天的讲课内容时,我就感觉许多同学在学习前端的时候,很可能就有人掉进了钻牛角尖的陷阱中,“许多情况下,有一些知识点,其实并不需要当下就把它完全搞懂”, 一是没有必要...; 二是你可能基于当下的知识点、结构,你就是搞不懂它。

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    Intellij静态代码扫描插件SpotBugs

    最近要做Java静态扫描的部分工作,之前是在Jenkins上使用findbugs插件完成的,但是由于现在Jenkins权限收回和Java代码权限的放开(我也搞不懂这两者的关联性),目前打算在本地完成静态代码扫描工作...但是这两个插件面临同样的问题:没有跟进Intellij的更新,支持的版本上限比较旧了,这里我查到的FindBugs-IDEA的官方信息最后一次更新是在2016年10月17日,显然,这个不能用了,这也是为什么我在...由此我又找到了SpotBugs,以下是官方的资料截取: ★IntelliJ SpotBugs插件提供静态字节代码分析,以从IntelliJ IDEA中查找Java代码中的错误。...SpotBugs是Java的缺陷检测工具,它使用静态分析来查找400多种错误模式,例如空指针取消引用,无限递归循环,对Java库的错误使用和死锁。

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    Rust 是最难的编程语言吗

    说白了,它不用垃圾回收(GC)机制,而是通过一套严格的规则,在编译阶段就把所有内存问题都扼杀在摇篮里。 举个例子,就像在玩一款没有存档点的魂系游戏。玩家走的每一步,做的每一个决定,都得小心翼翼。...报错信息堪比教程:它不光告诉你错了,还会详细解释为什么错,甚至经常会直接给出修改建议。很多时候你只要复制粘贴它的建议,代码就能跑通。...社区氛围一级棒:遇到搞不懂的问题,社区里的大佬们都非常乐意帮助新人。 一旦上手,体验起飞:当你终于理解并接受了它的规则后,写代码的体验会变得前所未有的顺滑和安心。...所以,为什么现在 Firefox、Amazon、Cloudflare 这些大厂都在用它,甚至连 Linux 内核都把它纳为第二官方语言?

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    关于线程可见性一个“诡异”的问题

    我在之前的文章中提到过一个关于线程可见性例子: static boolean keepRunning=true; public static void main(String[] args)...,不会陷入死循环,至于为什么,这个先不着急,我们接着再看下面的一段代码: private static boolean flag=true; // main thread will call flag...在java里面,我们都知道synchronized关键字拥有volatile关键字所有的功能,那么他们有一样的影响,接着我们分析上一个例子,因为jit的优化,上面的循环语句: while (flag){...void println(String x) { synchronized (this) { print(x); newLine(); } } 所以就不难理解为什么都可以正常停止...总结: 本文通过两个诡异的案例,给大家展示了可能会遇到的一个奇怪的case,通过分析类比我们知道真正的原因是由于happen-before的关系,尽管从理论分析的通,但实际上它不是正确的使用方式,这一点大家一定要记住

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    飞算JavaAI:手动写代码 VS 飞算JavaAI辅助开发:效率差距竟如此夸张?

    一、前言:为什么我需要飞算JavaAI? 作为一名编程小白,我曾经面对Java开发充满了恐惧和无力感。写不出代码、搞不懂语法、调试半天也找不到错误原因……这些都让我怀疑自己是否真的适合编程这条路。...它真的能让我从“写不出代码”变成“轻松开发”吗?为了验证这一点,我决定进行一次系统性测评,并附上真实测试代码、使用感受、效率对比表格,让大家看得更清楚、更直观!...二、飞算JavaAI 简介 飞算JavaAI 是由飞算科技推出的一款面向Java开发者的AI辅助开发平台,它不仅可以生成代码、补全代码、自动纠错,还支持项目级智能辅助开发。...使用飞算JavaAI后,我最大的感受是: “它让我从‘写不出代码’变成了‘看得懂、改得了、写得快’。”...它不是取代开发者,而是帮助开发者快速入门、快速上手。

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    python调用win32api 拉起wps问题排查解决方案

    系列文章 【毕业设计】基于mqtt+vue+Thinkphp实现校园云打印小程序 (暂未完成更新) 前言 因为这篇文章【毕业设计】基于mqtt+vue+Thinkphp实现校园云打印小程序,我想通过mqtt...唤醒客户端调用打印机,但是在实现过程中其他生产环境没办法使用,不是出现报错就是未知错误,期间找了很多方案,最后整合一下我的处理结果,建议大家配合文章查看,不然就搞不懂我在说啥 问题排查 第一个问题,pywintypes.com_error...: (-2147221005, ‘无效的类字符串’, None, None) 通过编译后的tk软件在其他电脑上能运行但是不会处理,猜想应该是代码错误导致停止运行了 我的验证方法是,在其他电脑上运行源代码...,发现出现错误 pywintypes.com_error: (-2147221005, '无效的类字符串', None, None) 解决办法 报错的代码是这一段,大概就是调用wps出错,因为我的

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    技术专栏|假如把JAVA发展史写成一部网络小说......

    后面的老爹多指他或者”sun公司“ 我出生了 记得在1991年4月份,我诞生了,老爹给我起了一个乳名叫“Oak”; 后来在我4周岁的时候 1995年5月23日,老爹嫌弃我的名字太low了,于是给我改了名字...; 家里添了新成员 在1999年4月27日,老爹又给我带来了一个弟弟,叫“HotSpot”,为什么说是带来呢,因为他不是亲弟弟,他是一个叫“Longview Technokogies”的孩子,不过后来被我老爹买来了...、泛型、动态注解、枚举、可变长参数、遍历循环等技能;当我打到这个段位时,老爹为了让我的段位名称更加简洁,于是直接更换成了“JDK5”。..."Jrockit",我估计它是怕我孤单,于是又从老爹(SUN)那里把弟弟“Hotspot”买来了,搞不懂,为啥它自己不生呢?...另外,这个月我刚好满30,祝我生日快乐吧!!!

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    其实你就学不会 Python

    "DEPT") dept_num = group.size() print(dept_num) 这个结果就正常了: 不过,这个结果不再是二维的 DataFrame 了,而是个一维的 Series,它不能再继续应用...估计到这里不少人已经晕了,完全搞不清我都在胡说八道些什么。嗯,这就对了,这才是职场人员的正常状态。...结果,编程基本靠搜,即使跑对了也还是搞不懂记不住,下次还得搜。 再进一步,将各部门员工按照入职时间从早到晚进行排序。...dept_list.append(group) employee_new = pd.concat(dept_list,ignore_index=True) print(employee_new) 看起来有点啰嗦,要写个 for 循环一点点做...嗯,其实 Python 也有不用 for 循环的写法: import pandas as pd employee = pd.read_csv("Employee.csv") employee['HIREDATE

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    KWIC-CC++实现

    描述 KWICKWIC 索引系统接受一些行,每行有若干字,每个字由若干字符组成;每行都可以循环移位,亦即重复地把第一个字删除,然后接到行末;KWICKWIC 把所有行的各种移位情况按照字母表顺序输出。...为什么那么多软件设计课程要把他定为课堂讲义的经典呢?这些都不得而知了,为了让自己更好的理解,我找到了一个比较好的图解。 ?...看到这里的样例,我想应该很容易理解了,首先按照行来读取,每行由若干单词组成,然后将所有行所有的可能移位结果放在一起进行排序,最后输出即可。...需求很简单,不过这里的排序我并没有搞清楚具体什么排序规则……于是我就简操作,略微偷个懒,直接按照所有移位结果的单词的字典序进行比较,不考虑空格,考虑大小写的区别。...代码很简单,区区一百行足矣,实在是搞不懂网上的那些大佬们为毛子要用二三百行来实现…… 代码 #include #include #include <vector

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    干货 | 不能更通俗易懂的机器学习名词解释

    这里我给你们来个非常形象的类比!别眨眼! 训练集 → 题解大全 验证集 → 模拟考试 测试集 → 高考! 是不是非常形象易懂呢?(得意脸) 呃?搞不懂为什么是这样的对应关系?别急我还没说完呢。...欠拟合的模型就是个不听课还懒惰的学渣,连习题册上的题目都搞不懂,别说模拟考试了。高考?呵呵呵。 accuracy? precision? recall?...为什么说多做多错少做少错的理由很明显了吧? 如果模型预测为阳性的样本越少,那么它犯错的可能性也就越小,也就是说精确率越高了。 思考题:一个精确率超级高的模型有什么问题?...理由当然是防止恐怖分子混入美利坚大地啦,你们这些国家的人素质太差动不动搞恐怖袭击,我实在没精力去一个个查,所以你们通通别来了,我乐得轻松。...recall 的公式里并没有假阳项,这说明它不关心自己冤枉了多少人,只要假阴的数量越少越好,恐怖分子一定不能漏了。 思考题:召回率与精确率是如何互相掣肘的?

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    入门必读的机器学习名词解释,你都懂了吗?

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