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结构伪类选择器（即给元素增加一些限制条件） 1.1选中某一元素下的第一个X元素 eg：ul li：first-child{XXX}即选中ul下的第一个li元素 1.2选中某一元素下的最后一个X元素 eg：ul li：last-child{XXX}即选中ul下的最后一个li元素 1.3通过定位父级元素来选中某一元素
ICommand 的处理，所以通过 使用行为 将数据和事件转换为 Command 的调用是实现 MVVM 必不可少的技能。 6. 最后# 写这篇文章的过程简直成了大型考古，很开心有机会重温这些当年帮了我很多的文档。可喜的是十年前的文章对 XAML 开发居然还有用，可悲的是十年前的文章对 XAML
--字体颜色 btn:setTitleColor(cc.c3b(255, 255, 255)) --按钮的回调函数 btn:addTouchEventListener(function(sender, eventType)
评估DOM的子集 相比在整个DOM中查找唯一定位器，经常会用到查找的是定位另一个元素。在上面例子中，两个元素的类名都为"tomatoes"，要找到第二个的引用有点挑战性。 一种解决方案是查找具有唯一属性的元素，该元素是所需元素的祖先，而不是不需要的元素的祖先，然后在该对象上调用find
向队列拉成一个环。我们知道，在单向队列中，当tail==n,表示队列已满，就需要进行数据的迁移。而如果是循环队列的话，则不需要进行数据的迁移。 循环队列说明 如下图所示，将一个长度为7的链表，链表中已有a,b,c三个元素，head=4， tail=6，n=7。 循环队列定义
FIRST（） 定义： 我的理解：对于一个X，求X的FIRST集合，就是在X 能够推导出来的 式子中的第一个终结符的集合。特殊情况：若X只能推出ε，那么就将ε加入FIRST集合 举例说明： 思路：FIRST集合可以按照 从下往上 的方法依次求出。 &nbs
# 可以指定开始查找的位置print('第二个i的下标：', p)p2 = s1.find('o', index + 1, len(s1) - 4) # 也可以指定结束查找的位置print('查找o的位置：', p2)'''rfind()
FK）是用来实现数据库表的参照完整性的。它是指表中某个字段的值依赖于另一张表中某个字段的值，而被依赖的字段必须且有主键约束或者唯一约束。被依赖的表通常称之为父表或者主表，设置外键约束的表称为子表或从表。 相关概念 主键：可以唯一标识一条记录的列 外键：从表中与主表的主键对应的字段 主表：外键所指向的表
#0 作者说的是直接在这个cmp指令这里下断点，因此我也直接Hook这一行指令，看到偏移是 0x13F90，而它与上的指令只相隔2个字节，因此还需要 +1，所以内存中的真正偏移是 0x13F91。 思路就是根据so的基址 + 偏移来进行Hook，然后打印出相应寄存器的值(R7)即可。
比较当前元素与最小栈栈顶的元素，将两者中较小的元素压入最小栈。 Pop 操作: 同时弹出数据栈和最小栈的栈顶元素。 Top 操作: 返回数据栈的栈顶元素。 Min 操作: 返回最小栈的栈顶元素。 通过这种方式，minStack 的栈顶元素始终是当前数据栈中的最小值，从而保证
varchar（可边长字符串）。 索引作用 索引的作用 （1）加快查询速度 （2）降低磁盘IO成本 （3）加快表与表之间的连接 （4）减少分组排序的时间 索引的使用 对于经常更新的数据字段，不要使用索引； 表特别小的时候，不需要使用索引-->全表扫描（select语句）比使用索引查询快时，不创建索引
和准确率的方法，可以应用到任何无监督嵌入方法的节点分类问题。随着顶会的论文提交量的增长，我们可以预计，2020 年图机器学习领域将会涌现许多有趣的成果。我们已经目睹这一领域的转变，从图的深度学习的启发式应用，到更合理的方法和关于图波形范围的基本问题。图神经网络找到了它的位置，作为
1、负责智能推荐策略的研发，根据用户的业务行为建立用户画像，预测用户消费，精准呈现针对性的推荐信息，满足用户个性化需求； 2、根据数据分析持续优化模型和特征集，不断改进效果，优化体验； 3、研究业界智能运营的技术趋势，牵引运营系统智能化演进； 4、负责推荐算法训练平台的需求设计。 岗位要求
通过这次学习，我学习到了很多，不仅学到了很多知识，还拓宽了我的视野，再以后我一定会努力学习，多多接触网络方面的知识，俗话说学无止境，活到老，学到老，学海无涯苦作舟，只有奋斗的青春，作为新时代的生社会，未来的栋梁，我一定好好学习，学校，国家和社会的栽培，未来贡献自己的一份力。
团队开发，基于Google 2011年开发的深度学习基础架构DistBelief构建起来的。由于Google在深度学习领域的巨大影响力和强大的推广能力，TensorFlow一经推出就获得了极大的关注，并迅速成为如今用户最多的深度学习框架。TensorFlow是一个非常基础的系统，因此也可以应用于众
通过这次的学习，我非常有收获，所以非常多，以后都接触华为的企业实践，在平常也要多多学习，多接触网络方面的知识, 让我明白了了学无止境的道理 ,我们要多多向旁边优秀的人学习 ，怎么又活到老学到老，要为党，国家，社会付出，我们会好好学习，我们是祖国的栋梁，我们不会辜负祖国对我的希望
第一周 2020.08.22 天气：今日是立秋之后的处暑 没那么热了课程是与尚硅谷合作的，这位老师感觉，1是抽烟的 2去讲个相声或评书，应该也会很不错以下都是CommonJS的规范，一个为Node.js设计的美好愿景，要从浏览器里的js那里再出发啦1.文件就是模块2.require引入模块
轨迹模拟工具路径可视化标记可视化 节能机器人文献 作者：iivanoo 最近对机器人软件能源效率的现有研究进行了回顾。 有兴趣进一步为机器人软件的能效领域做出贡献的研究人员有兴趣通过采用我们所审查的一些方法来提高机器人的能源效率的从业者 将在与自动化软件工程会议（ASE）共同举办的SUSTAIN-SE-2020研讨会上进行介绍。
换句话说，它们不具有先前输入的“记忆” 例如，考虑翻译语料库的情况。 你需要考虑 “context” 来猜测下一个出现的单词 RNN 适合处理顺序格式的数据，因为它们具有 循环 结构 换句话说，他们保留序列中早期输入的记忆 但是，为了减少参数数量，不同时间步长的每一层需要共享相同的参数
什么是人工智能？人工智能是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。人工智能最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。什么是机器学习？机器学习为人工智能提供基础，机器学习就是一种使用数据来训练软件模型的技术。机器学习的两大分类：1. 监督学习：从给定的训练数据集（历史数据）中学习出一个函
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