这是一个技术性的问题,百度说的JSON.stringify(arr)是不能转换关联数组的,甚至索引数组也是有很多缺点
var res=await app.wx_tb_request(app.domain+’/api/index/cat_qsy’,’post’);
在Eclipse环境下，有时我们会遇到Maven项目出现红色感叹号的情形，而一旦项目出现感叹号，Eclipse便无法帮我们进行自动编译等工作，尽管有时候不会影响运行，但每次只能手动启动Maven重新编译，非常不便，另外眼前总是闪烁着大红色的惊叹号，看着也是非常的不舒服。
最近在写PHP通信接口，涉及到数据库CRUD操作时，觉得PHP原生方法每次都要写SQL语句，效率不高，于是尝试使用Propel orm框架，此文记录PHP配置Propel步骤，以作备份。
同样，用户更新购物车信息，需要判断商品是否存在，如果用户未登录，将商品数据保存在 cookie 中；如果用户已登录，将获取的更新数据保存在 redis 中。
PickleDB 是一个用 Rust 编写的轻量级且简单的键值存储，很大程度上受到 Python PickleDB 的启发。PickleDB 有趣且易于使用
摘要: 原创出处:www.bysocket.com 泥瓦匠BYSocket 希望转载，保留摘要，谢谢！
读书笔记: 博弈论导论 - 12 - 不完整信息的静态博弈 贝叶斯博弈 贝叶斯博弈(Bayesian Games) 本文是Game Theory An Introduction (by Steven Tadelis) 的学习笔记。 不完整信息的静态博弈(Incomplete information static games) 不完整信息博弈意味着玩家之间缺乏共识(common knowledge)，具体指的是其它对手的行动集、结果集和收益函数等信息。 对不完整信息博弈的处理方法来自于Harsanyi。
读书笔记: 博弈论导论 - 17 - 不完整信息的动态博弈 建立信誉 建立信誉(Building a Reputation) 本文是Game Theory An Introduction (by Steven Tadelis) 的学习笔记。 为什么我们要建立良好的信誉？为什么我们更愿意和有信誉的人交往？ 本章从囚徒困境这个问题，证明了即使在2阶段的囚徒困境中，如果一方有可能选择合作（也就是沉默），另一个方在第一阶段也有可能选择合作。 让我们回忆一下囚徒困境。 囚徒困境的均衡是双方都告密。 在有限多阶
读书笔记: 博弈论导论 - 总结 总结 本文是Game Theory An Introduction (by Steven Tadelis) 的学习笔记的总结。 博弈论 博弈论是关于智能理性决策者的协作和冲突的数学模型的研究。 博弈论的目的可以说是研究寻找博弈均衡的方法。 博弈论的直接目标不是找到一个玩家的最佳策略，而是找到所有玩家的最理性策略组合。 我们称最理性策略组合为均衡。 博弈论（也叫逆向博弈论）的另外一个作用是机制设计，根据期望的结果，设计一个博弈体系。 博弈论的分类 这本书中将博弈论的只是分
最美好的生活方式，不是躺在床上睡到自然醒，也不是坐在家里的无所事事。而是和一群志同道合充满正能量的人，一起奔跑在理想的路上，回头有一路的故事，低头有坚定的脚步，抬头有清晰的远方。 我们是不是遇到过这样的问题，发现百度快照的内容不完整？使用抓取诊断时，被抓取的内容也不完整？出现该问题后，会不会对网站流量有影响？该如何解决这种问题呢？ 对于这个问题，我们可以先拆分出几个小问题，来进行解说，也许你这样会更容易理解，后面我在说下我的解决办法，亲测，绝对可行。 百度对网页内容的大小是否真的有限制？ 对内容文字的
在 TCP 这种字节流协议上做应用层分包是网络编程的基本需求。分包指的是在发生一个消息(message)或一帧(frame)数据时，通过一定的处理，让接收方能从字节流中识别并截取(还原)出一个个消息。因此，“粘包问题”是个伪命题
选自GitHub 机器之心编译 参与：刘晓坤、思源 大多数图像补完和生成模型需要完全被观察的样本来训练。但是，在 AmbientGAN 里，阐述了获取高分辨率样本对于一些应用来说是可能非常昂贵的或者是不切实际的。该 GitHub 项目结合了两篇论文 AmbientGAN 和 GLCIC 的思想，实现了用不完整图像样本训练的补全不完整图像的网络。 GitHub 地址：https://github.com/shinseung428/ImageCompletion_IncompleteData 这个 GitHub
2022年9月16日，南开大学Liu Jian和卫金茂团队在Bioinformatics上发表论文《Drug-Protein Interaction Prediction by Correcting the Effect of Incomplete Information in Heterogeneous Information》。论文中，借助双向随机游走算法，作者提出了用完整信息的相似度矩阵修正基于不完整信息的预测结果的BRWCP模型，用于预测药物-蛋白相互作用，得到了较好的结果，并进行了深入的分析和案例研究。
TRTC Electron SDK 从 10.6.403 版本开始，支持构建 X64 和 ARM64 双架构包
就是我们有两个服务，A服务，B服务，然后我们在A里注入了B，然后在B里注入了A，这就是循环依赖了，这种情况如果我们不解决的话，那就会出现一个相互依赖注入的死循环。
读书笔记: 博弈论导论 - 15 - 不完整信息的动态博弈 序贯理性 在不完整信息中的序贯理性(Sequential Rationality with Incomplete Information) 本文是Game Theory An Introduction (by Steven Tadelis) 的学习笔记。 子博弈精炼(subgame perfection) 序贯理性就是要求玩家总是选择最佳反应。 子博弈精炼是要求玩家在每个信息集上总是选择最佳反应。 在均衡路径上(on the equilibriu
读书笔记: 博弈论导论 - 18 - 不完整信息的动态博弈 信息传递和廉价谈判 信息传递和廉价谈判(Information Transmission and Cheap Talk) 本文是Game Theory An Introduction (by Steven Tadelis) 的学习笔记。 这里讨论的问题是：玩家1是信息提供者，玩家2是决策者。 玩家1和玩家2的收益函数有一个偏差。着导致玩家1并不一定会提供真实的信息。 而玩家2则需要根据玩家1的类型来做出决策。 三个结论： 不存在完全诚实的均
用json模块完全可以解决以上问题: import json json.dumps(username):把字符串username转换为python程序可识别的二进制数据 json.loads(username):把python中username二进制数据转为json字符串格式 下面是例子：
php对json字符串解码使用json_decode()函数,第一个参数传字符串，第二个参数若为true，返回array；若为false，返回object。如果返回NULL,说明报错，输出json_last_error()，得到的整数值对应错误提示。如图：
读书笔记: 博弈论导论 - 16 - 不完整信息的动态博弈 信号传递博弈 信号传递博弈(Signaling Games) 本文是Game Theory An Introduction (by Steven Tadelis) 的学习笔记。 信号传递博弈的核心在于玩家2如何判断玩家1的类型。 可以想象玩家2是一个面试官，试图挑选一个有经验的Java工程师。而玩家1是被面试者。 玩家1有两种类型：类型1是有三年Java工作经验的，类型2是有三年JavaScript工作经验的。 信号传递博弈的两种类别 混同均衡
柔性数组，这个名词对我来说算是比较新颖的，在学习跳跃表的实现时看到的。这么好听的名字，的背后到底是如何的优雅。
在上周日我们举办了V咖分享会第二十三期的分享，这是分享是这次由大咖策风小k-k神给大家分享的“大数据下的数据清洗质量保证”，传授他在多年测试职业生涯过程中实践经验的。现在就由芒果为大家整理这次分享会的知识，本次整理内容包含我们的V咖k神的分享内容，部分提问及回复。想要提问或者观看完整问题解答的小伙伴，请积极参与到我们分享会中来，我们的分享会每两周就有一次哟~
声明：本文仅代表原作者观点，仅用于SAP软件的应用与学习，不代表SAP公司。注：文中所示截图来源SAP软件，相应著作权归SAP所有。
前一眼还是金色长发的歪果仁姑娘，在这张图上随意勾勒个帽子形状，下一秒就变成了真实效果，还看不出人为增补痕迹。
今天有一个 ReactNative 的面试。 时间紧迫，临时写了几个问题，初级面试问题。 都是关键字
在Chrome中完全正常的https页面，在微信（WebView）中表现有一定概率无法打开页面，无论是IOS还是Android，要么就是一片白，要么就是直接无法打开，要么提示证书不正确。
一般来说，当我们从网上下载的apk程序版本比当前设备的版本高，就会在安装程序时出现“解析包出现错误”的警告。
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这几天公司有个获取到支付宝的登录用户信息的需求，以前知道的第三方登录，没有做过支付宝登录，在网上查找资料并不是很多且不全面，促使我自己不得不写一篇完整的流程； 第一步：1.去支付宝开发者平台的开发者中
题目：你总共有 n 枚硬币，并计划将它们按阶梯状排列。对于一个由 k 行组成的阶梯，其第 i 行必须正好有 i 枚硬币。 阶梯的最后一行 可能 是不完整的。
最近尝试逐步体系化自己的知识管理系统，发现了 Confluence 这个强大的 Wiki 系统，它还提供了移动端 App 进行访问自己的 Confluence，但 App 使用时在填写网站之后遇到了这个错误：
Apache IoTDB v0.13.1 已经发布，此版本是 0.13.0 的 bug-fix 版，主要修复了对齐序列的相关读写异常，memtable 刷盘异常、重启异常等。同时进行了一些改进，如支持对结果集空值的过滤，通过 Session 根据模板创建时间序列等，支持 select 表达式中填写常量，C++ 写入接口避免排序的优化等。
什么是完整类型(complete type)？ 要明白这个概念不如先从不完整类型(incomplete type)开始. 简单说，如果在编译期编译器能计算出一个类型的size，那么它就是一个完整类型，否则就是不完整类型。
所以为了正常获取数据可以使用selenium来获取页面源代码之后在使用以前的bs4来处理数据。
最近有很多兄弟萌跟我反应“无法安装此app,因为无法验证其完整性 ”，看来这个问题无法避免了，今天统一回复下，出现提示主要有以下几种可能
记得刚找工作那会，几种数据类型是必问题，当时的答案一般都是七种——字符串（String）、数字(Number)、布尔(Boolean)、数组(Array)、对象(Object)、空（Null）、未定义（Undefined），时至今日，某些网络教程上还是这样的分类：
使用图模型解决问题时，面对实际环境中来源多样、形式复杂的数据，怎样将多种信息进行合理融合是一个值得关注的问题。本文将介绍两篇发表于KDD 2020的与图模型信息融合相关的工作。
随着深度强化学习的快速发展，AI 已经在围棋等信息完整的游戏中战胜了人类专业玩家。然而，「星际争霸」等信息不完整游戏的研究还没有取得同样的进展。这类研究的一大问题是，它们很少从理论和量化的角度考虑对其训练和结果进行评估，因此效果难以保证。
点云补全是指根据部分点云恢复完整的点云形状。现有方法需要完整的点云或同一对象的多个部分点云来进行训练。与以前的方法形成对比，本论文提出的Partial2Complete (P2C)第一个仅需要每个对象的单个不完整点云就可以进行自监督学习的框架。具体而言，我们的框架将不完整点云分组为局部点云块作为输入，预测被遮挡的点云块，通过观察不同的局部对象学习先验信息。我们还提出了区域敏感Chamfer距离以正则化形状误匹配，不限制补全能力，并设计了法线一致性约束，鼓励恢复的形状表面连续完整。这样，P2C不再需要完整形状作为监督，而是从类别特定数据集中学习结构线索，补全部分点云。我们在人工ShapeNet数据和真实ScanNet数据上证明了我们方法的有效性，结果显示P2C产生了与完整形状训练方法可媲美的结果，并优于多视角训练的方法。
算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选 ！
如果我们调用不完全项目日志，系统检查outbound delivery中的数据是否完全，从生成的清单，我们可以直接跳转到维护不完全fields的屏幕。
浏览器 <----HTTP连接----> web服务器mongoose <----本地TCP连接---->cgi进程
基于计算机的人脸识别已经成为一种成熟且可靠的机制，实际上已被应用于许多访问控制场景，不过目前面部识别或认证，主要使用全正脸面部图像的“完美”数据来执行。但实际上，有许多情况下比如闭路电视摄像机往往只能拍到脸的一侧，或者如果被拍摄者戴了帽子、口罩等遮挡物，就无法获得完整的正脸。因此，使用不完整面部数据的面部识别是一个亟待开发的研究领域。
https://www.google.com.ph/search?q=%E5%9B%BE%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93%E6%AF%94%E8%BE%83&oq=%E5%9B%
第三方的工具去对文件解析拆分，去将我们的文件内容给提取出来，并将我们的文档内容去拆分成一个小的chunk。常见的PDF word mark down, JSON、HTML。都可以有很好的一些模块去把这些文件去进行一个东西去提取。
目前，点云补全任务只要存在以下两个挑战：利用不完整的点云中生成真实的全局形状，并生成高精度的局部结构。当前的方法要么仅使用3D坐标系，要么导入额外的标注好相机内部参数的图像，来指导模型补全缺失部分的几何。然而，这些方法并不总是完全利用可用于准确高质量点云补全的跨模态自结构信息。
设备可以支持不完整关键字输入，即在当前视图下，当输入的字符能够匹配唯一的关键字时，可以不必输入完整的关键字。
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