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RenderFlex在底部溢出了99397像素

RenderFlex是Flutter中的一个widget，用于在屏幕上渲染灵活的布局。当RenderFlex在底部溢出了99397像素时，意味着布局中的内容超出了屏幕的可见范围。

解决这个问题的方法有以下几种：

调整布局：可以尝试调整布局，使内容适应屏幕大小。可以使用Expanded、Flexible等widget来控制子widget的大小和位置。
使用滚动视图：如果内容超出屏幕范围，可以将布局放在一个滚动视图中，例如ListView、GridView或SingleChildScrollView。这样用户可以通过滚动来查看超出屏幕的内容。
缩小内容：如果内容过多导致溢出，可以考虑减少内容的数量或缩小内容的尺寸，以适应屏幕大小。
使用适当的约束：在布局中使用适当的约束条件，例如使用ConstrainedBox、AspectRatio等widget来限制子widget的大小，以防止溢出。

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描述：变量在参与运算的过程中，运算结果超出了变量类型所能表示的范围，导致实际存储的计算结果出错核心问题：非预期的整数溢出将导致智能合约运行出错，影响合约的可靠性和安全性基础知识整数溢出的分类整数上溢...整数下溢整数的分类有符号数（int）无符号数（uint） Solidity中的整数类型 int8/int16/int24/…/int256（int8表示-127~127） uint8/uint16...return c; } } 漏洞点：由于这里a、b的数值类型为uint256，a、b的最大值为2^256-1,当超过这个最大值即回到起点0从新开始，所以输出c值存在整数溢出 BTCR下溢增持漏洞分析...函数中调用onlyOwner管理员向指定的用户列表地址进行批量打款，这里就存在一个减法下溢漏洞，当balances[owner]小于2000 * 10**8的时候，这个时候balances[owner]...就为负数，但是在uint数的表示范围之内，balances[owner]值就是一个超级大的数，管理员可以通过这个漏洞对自己的balances进行增持。

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量化、数据类型、上溢和下溢

这篇文章的初始目的就是为了阐明为何某些理论上大于0的数在实际计算中会变为0（下溢），后来顺便将很多人讨论过数据类型转换、运算精度也写进去了。...上溢和下溢上溢（Arithmetic overflow），即运算结果超出了寄存器或存储空间所能存储或表示的范围。...相对而言，“下溢”就隐蔽很多了，下溢（Arithmetic underflow）很难发现，也很不好处理。...这里的underflow不是指数据小于所能表示的最小值，这种情况，譬如-129不再int8的表示范围，应该被归类到overflow，即“运算结果超出了寄存器或存储空间所能存储或表示的范围”。...上面这段代码中下溢很明显，但是在很多迭代算法中，却很难判断下溢的产生，此时我们需要根据情况采用不同的处理方式防止下溢导致的错误，这不再本文的讨论范围内。

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垃圾满溢检测系统

垃圾满溢检测系统通过python+yolov5网络模型技术，垃圾满溢检测系统对控画面中小区内的垃圾桶进行7*24小时不间断监控，发现垃圾桶溢满周围有堆积物立即触发预警推送给相关人员处理。...YOLOv5中在训练模型阶段仍然使用了Mosaic数据增强方法，该算法是在CutMix数据增强方法的基础上改进而来的。...图片YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。...主要的改进思路如下所示：输入端：在模型训练阶段，提出了一些改进思路，主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放；基准网络：融合其它检测算法中的一些新思路，主要包括：Focus结构与CSP...在网络训练阶段，YOLOv5使用Mosaic数据增强操作提升模型的训练速度和网络的精度；并提出了一种自适应锚框计算与自适应图片缩放方法。

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Hadoop 面试，来看这篇就够了

这个从内存往磁盘写数据的过程被称为 Spill，中文可译为溢写。这个溢写是由另外单独线程来完成，不影响往缓冲区写 map 结果的线程。整个缓冲区有个溢写的比例 spill.percent。...这个比例默认是 0.8， Combiner 将有相同 key 的 key/value 对加起来，减少溢写 spill 到磁盘的数据量。...Merge map 很大时，每次溢写会产生一个 spill_file，这样会有多个 spill_file，而最终的输出只有一个文件，在最终输出之前会对多个中间过程多次产生的溢写文件 spill_file...与 map 端类似，这也是溢写的过程，这个过程中如果你设置有 Combiner，也是会启用的，然后在磁盘中生成了众多的溢写文件。...大型的 Hadoop 集群显现出了由单个 JobTracker 导致的可伸缩性瓶颈。此外，较小和较大的 Hadoop 集群都从未最高效地使用他们的计算资源。

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