解决403跨域问题之——————JSONP

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为什么80%的码农都做不了架构师?>>> JSONP 原理其实是利用利用<script>标签没有跨域限制的“漏洞”(历史遗迹啊)来达到与第三方通讯的目的。当需要通讯时,本站脚本创建一个<script>元素,地址指向第三方的API网址,形如: <script src="http://www.example.net/api?param1=1&pa…

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Ubuntu指令汇总

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查看显卡型号: 查看集成显卡: lspci |grep -i vga 查看NVIDIA显卡: lspci |grep -i nvidia 查看系统硬件信息: CPU: # 查看 cpu 的统计信息 $ lscpu Architecture: x86_64 CPU op-mode(s): 32-bit, 64-bit Byte Order: Little Endian CPU(s): 64 On-l…

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UML-类图学习

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原文地址: http://www.cnblogs.com/silent2012/archive/2011/09/07/2169946.html 1、什么是类图 类图(Class diagram)主要用于描述系统的结构化设计。类图也是最常用的UML图,用类图可以显示出类、接口以及它们之间的静态结构和关系 2、类图的元素 在类图中一共包含了以下几种模型元素,分别是:类(Class)、接口(Interf…

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useEffect使用的介绍

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如果你熟悉 React class 的生命周期函数,你可以把 useEffect Hook 看做 componentDidMount,componentDidUpdate 和 componentWillUnmount 这三个函数的组合。 使用一个 componentDidMount 的功能 function Demo () {   useEffect(() => {     console.…

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ResNet

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重要意义:引入shortcut connection,让网络信息有效传播,梯度反传顺畅,使得数千层卷积神经网络都可以收敛 残差结构: Identity与F(x)结合形式探讨: .A-全零填充:维度增加的部分采用零来填充 B-网络层映射:当维度发生变化时,通过网络层映射(例如:1+1卷积)特征图至相同维度 C-所有Shortcut均通过网络层映射(例如:1*1卷积) 有点:1有利于梯度传播 2.提供…

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Java-Write Once,Run Anywhere

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Java-Write Once,Run Anywhere 编译 将Java代码翻译成Java字节码。 Java编译器 将Java源文件(.java)翻译成Java字节码文件(.class )。 javac Welcome.java //将Java源代码翻译成Java字节码,并且生成.class文件 java Welcome //运行字节码 JVM java虚拟机 解释Java字节符的程序。不是物理…

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Linux下Maven运行时内存的设置方法

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windows下的设置方法网上一陀,这里不多说。 其实Linux下的设置方法也很多介绍的,但是很多都比较淫贱,说都说了,就是不给你说的明白点。糊弄人! 记录一下,仅供新手参考: 找到 $MAVEN_HOME /bin/mvn,找个编辑器打开,在其中加入下面这句: 写道 MAVEN_OPTS="$MAVEN_OPTS -Xms256m -Xmx512m -XX:MaxPermSize=128m -X…

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小程序实现弹幕功能-无限循环,不会重叠

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以下是支付宝小程序代码,先上效果图 以下是axml代码: <view class="view"> <block a:for="{{bulletChatData}}" a:key="id"> <text class="item" style="animation: first 8s linear forwards;top:{{item.top}}%;color:{{it…

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12864 1602 乱码,显示错位等问题

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这个问题我以前没有遇到,这次试用stm8 io乱序控制,可能是读写转换问题,导致不能很好地处理lcd1602的忙标志,现象是,显示字符混乱,丢失,数据错位,违法控制。 找到问题后去掉判忙程序,直接使用演示代替,演示小于1ms不能正常工作,仍然是乱序,演示改为2ms正常。 转载于:https://www.cnblogs.com/polar-lights/p/8784516.html

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Python–随机森林模型

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机器学习 概念 Bagging算法 Boosting算法 随机森林模型的基本原理 随机森林模型的代码实现 大数据分析与机器学习 概念 集成学习模型 :将多个模型组合在一起,从而产生更强大的模型 随机森林模型 :非常 典型 的集成学习模型 集成模型简介 : 集成学习模型使用一系列 弱学习器 (也称为基础模型或基模型)进行学习,并将各个弱学习器的结果进行整合,从而获得比单个学习器更好的学习效果。 集成…

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