什么是跨域？ 说明:浏览器解析Ajax时要求浏览器的网址,与Ajax请求的网址,必须满足三要素. 要素: 1.协议相同 2.域名相同 3.端口号相同如果上述的三要素都满足,则叫同域访问,如果三要素有一项不满足,则称为跨域访问 协议不同： 域名不同： h…

Linux用户及权限管理当我们用ls -al查看一个文件的详细信息的时候会显示出一个有七个字段的文件详细信息，现在我们来了解下这七个字段各自代表的意义drwxr-xr-x 18 root root 4096 12月 16 15:25 .config我们先来说明这七段分别表示什么每个字段我们用 | 隔开drwxr-…

（1）快速排序： 快速排序（英语：Quicksort），又称划分交换排序（partition-exchange sort），通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分…

以下内容总结自极客时间王争大佬的《数据结构与算法之美》课程，本文章仅供个人学习总结。 为什么需要复杂度分析？ 普通的测试一个算法运行的时间会收到很多因素的影响，比如一个i7处理器，一个i3处理器跑相同的代码，肯定…

鉴于上次很多小伙伴的反馈，所以本次代码教程打算从0开始讲，每节内容不会多到让我们赶紧到累或无法消化。 在开始之前，请确保你的电脑本地环境已经成功下载了python3和django。 万丈高楼平地起，创建一个新的django项目&#xff0…

java-HttpServletRequest对象 HttpServletRequest对象作用是用于获取请求数据。 1)tomcat服务器接收到浏览器发送的请求数据，然后封装到HttpServetRequest对象 2）tomcat服务器调用doGet方法，然后把request对象传入到servlet中。 注意&#…

Python 中学到的函数：type()：可以返回变量类型，括号里面写变量名；id()：获取变量的内存地址；input()：输入函数，nameinput(“请输入你的名字：”)，name收到的值是…

背景我们知道在微服务架构风格中，一个大应用被拆分成为了多个小的服务系统提供出来，这些小的系统他们可以自成体系，也就是说这些小系统可以拥有自己的数据库，框架甚至语言等，这些小系统通常以提供 Rest Api 风格的接口…

大班科学教案：认识电子计算器【活动目标】1、了解电子计算器的基本部件，并初步学习操作电子计算器。2、知道电子计算器的基本功用及优越性。3、扩大幼儿眼界，增加学科学、用科学的兴趣。【活动准备】多媒体教室，幼儿自带电子计算器…

Leetcode162. 寻找峰值 峰值元素是指其值严格大于左右相邻值的元素。 给你一个整数数组 nums，找到峰值元素并返回其索引。数组可能包含多个峰值，在这种情况下，返回 任何一个峰值 所在位置即可。 你可以假设 nums[-1] nums[n] -∞ 。 输…

早上提问了这个问题，回答的朋友回答得很好。但是在Silverlight中是无法引用System.Drawing;命名空间的。我主要是想由颜色值得到ARGB值。就在其他C#项目中写了个函数。大气象 usingSystem;usingSystem.Collections.Generic;usingSystem.Linq;usingSystem.Web;usingS…

3419. 双向排序 - AcWing 规定pre_q为升序区间的第一个数，整个区间左半侧为降序区间，右半侧为升序区间 当处理操作时，如果令1~q降序，则利用pre_q判断1~q是否已经降序，升序同理 区间修改时只需要传入需要修改的位置个…

yum -y install supervisord --enablerepoepel

创建完cocos2d-x的lua项目后，打开项目的Resources文件夹，找到hello.lua，cocos2d-x的lua项目的测试例子主要就是由这个脚本文件执行的。 require "AudioEngine" --引入声音引擎文件-- for CCLuaEngine traceback function __G__TRAC…

注：集群中的每个节点都需要安装 将相关tar包和rpm包拷贝至/usr/R3.2/ cd /usr/R3.2 tar zxvf R-3.2.0.tar.gz Rpm包更新 rpm -Uvh libgcc-4.4.7-17.el6.x86_64.rpm rpm -Uvh libgomp-4.4.7-17.el6.x86_64.rpm rpm -Uvh mpfr-2.4.1-6.el6.x86_64.rpm rpm -U…

_train_labels [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] _train_labels np.array(_train_labels) train_labels np.zeros((_train_labels.shape[0],no_of_different_labels)) train_labels[np.arange(_train_labels.shape[0]),_train_labels-1] 1