navigator.sendBeacon()
方法可用于通过 HTTP POST
将少量数据异步传输到 Web 服务器。
这个方法主要用于满足统计和诊断代码的需要,这些代码通常尝试在卸载(unload)文档之前向 Web 服务器发送数据。过早的发送数据可能导致错过收集数据的机会。然而,对于开发者来说保证在文档卸载期间发送。
它主要用于将统计数据发送到 Web 服务器,同时避免了用传统技术(如:XMLHttpRequest
)发送分析数据的一些问题。
navigator.sendBeacon(url);
navigator.sendBeacon(url, data);
url
url
参数表明 data
将要被发送到的网络地址。
data
可选
data
参数是将要发送的 ArrayBuffer
、ArrayBufferView
、Blob
、DOMString
、FormData
或 URLSearchParams
类型的数据。
当用户代理成功把数据加入传输队列时,sendBeacon()
方法将会返回 true
,否则返回 false
。
示例代码使用 visibilitychange
事件来调用 sendBeacon()
以发送统计数据。
document.addEventListener('visibilitychange', function logData() {
if (document.visibilityState === 'hidden') {
navigator.sendBeacon('/log', analyticsData);
}
});
基本匹配规则一、[],方括号。用于查找某个范围内的字符例如:[abc]查找方括号之间的任何字符。[^abc]查找任何不在方括号之间的字符。[0-9]查找任何从0至9的数字。[a-z]查找任何从小写a到小写z的字符。[A-Z]查找任何从大写A到大写Z的字符。[A-z]查找任何从大写A到小写z的字符。匹配指定范围内的任意字符。例如,'[a-z]'可以匹配'a'到'z'范围内的任意小写字母字符。字符集合。匹配所包含的任意一个字符。例如,'[abc]'可以匹配"plain"中的'a'。二、{},大括号(一般不会单独使用)匹配的次数。{n}n是一个非负整数。例如,'o{2}'不能匹配"Bob"中的'o',但是能匹配"food"中的两个o。例子:\{([a-zA-Z_]{3,})\}解析,(1)先看括号内([a-zA-Z_]{3,})[a-zA-Z_]意思是匹配a-z、A-Z和下划线字符{3,}意思是
题目给定一个由整数组成的非空数组所表示的非负整数,在该数的基础上加一。 最高位数字存放在数组的首位,数组中每个元素只存储单个数字。 你可以假设除了整数0之外,这个整数不会以零开头。 难易程度:easy 示例1: 输入:[1,2,3] 输出:[1,2,4] 解释:输入数组表示数字123。示例2: 输入:[4,3,2,1] 输出:[4,3,2,2] 解释:输入数组表示数字4321。题解解法一分析此题可以理解为模拟加法。因此本题需要考虑的一点是进位问题,尤其是要考虑最高位进位。 看完题目,最近直接想方法是十进制加法,从最低位位开始加一,设数组digits长度为n,则从digits[n-1]开始加1,当gigits[n-1]+1>10,则产出进位1,逆序遍历数组digits每个元素加上上一个元素执行加法操作之后的进位c。至此,大家可能已经发现最初的被加数1,其实可以看作c=1。直接上代码。 时间复杂度:O(N) 空间复杂度:O(1)代码classSolution{ public: vector<int>plusOne(vector<int>&digits)
本节课会对多用例模块进行最后的优化等,内容不多。本教程基本都是最浅显和基础的一期产品,后续能优化到什么程度,全看各位的造诣了。一般提到优化,很多人都可以说n种角度。但是我个人觉得,针对我们这种内部使用量不高的接口测试平台来说,很多方面/角度的重要程度都需要转变思想,比如我们现在这个半成品级别的测试平台,你觉得当前最紧急的优化是哪方面?是易用性,容错性,还是超多并发的负载均衡?如果让我来说,这三点的重要和紧迫程度是这样:容错性>易用性>性能效率毕竟在想大规模使用的前提下,这个东西得先能用,好用,获得最开始的用户的认可,才能继续推广。当然以上三点只是我举例说明,实际可优化的点很多,而且重要紧迫程度每个用户/每个开发者/每个公司/每个领导都会有不同的看法。我这里只列举一些对内部测试平台的优化点,大家有空就想想办法具体优化。容错性-主要是尽可能的避免服务器出现报错易排查-出了错误之后,使用者和开发者可以很好的排查错误原因易学性-使用一个平台最大的障碍其实是额外的学习成本易操作-根据不同实际情况要调整改进常用功能的便利程度易迭代-代码注释分层逻辑这些要尽可能清晰以便快速迭代新功能稳定
机器之心报道编辑:小舟真实视频让我们看到尘土飞扬的火星,听到了火星的风声。四天前,毅力号着陆火星的消息吸引了全球的关注,蓝色星球对星辰大海的探秘是如此令人着迷。不过,遗憾的是,一直以来我们都只能通过模拟动画了解火星车着陆的过程,无法看到真实视频。今日,NASA满足了我们,毅力号着陆的高分辨率全彩真实视频公开!http://mpvideo.qpic.cn/0b78miaa4aaa4aahtsbuufqfaywdbzraadqa.f10002.mp4?dis_k=5a8e9d6217da108fc610695b1976564d&dis_t=1615789688&spec_id=MzA3MzI4MjgzMw%3D%3D1615789688&vid=wxv_1752530063230582788&format_id=100023分钟左右的视频显示了毅力号最终下降的全过程:从21.5米宽的降落伞视角,到毅力号向火星降落时的橙色风景,直至火星车6个车轮降落在布满岩石的平坦表面,尘土飞扬。看!火星,听!风声「这是我们第一次能够借助航天器,看到「自己」降落在另一个行星的
大家好,欢迎来到专栏《AutoML》,在这个专栏中我们会讲述AutoML技术在深度学习中的应用。这一期讲述在激活函数设计中的应用。作者&编辑|言有三激活机制是一个网络非线性表达能力的来源,早期研究人员已经设计出了不少的激活函数,从sigmoid到relu系列,关于详细解读可以查看往期文章。随着AutoML技术的发展,现在研究人员开始使用搜索技术来进行设计,本文简介相关技术发展。1从Relu到SwishGoogleBrain是AutoML的先驱,从自动设计网络的NAS到自动数据增强的AutoAugment,因此很自然也最早做自动搜索最优的激活函数工作。文[1]就在一系列一元函数和二元函数组成的搜索空间中,进行了比较细致的组合搜索实验。结论是好用的激活函数都比较简单,不会超过两个基本函数的乘的组合。搜到了一些比Relu表现更好的函数,最好的是一个这样的函数:x·σ(βx),被称为Swish,它在某个特定的参数下也和ReLU及其变种类似,看看图就知道了。该方法做实验时的一元函数和二元函数的搜索空间已经覆盖我们能想到的一些简单的函数了。后来研究者们[2]验证了Swish甚至在很多的NL
自动机学习是一种用于从查询中自动构建自动机模型的流行技术。许多研究致力于为不同类型的自动机设计算法的特别适应性。CALF项目试图使用范畴理论来统一这些,以便简化正确性证明和指导新算法的设计。在这篇论文中,我们将CALF扩展到学习可能没有代数表示的代数结构。此外,我们提供了CALF缺少的流行L*算法抽象版本的详细算法说明。我们将抽象理论实例化为一大类集合函子,首次从抽象框架中恢复了实用的树自动机学习算法,同时得到了学习商多项式函子代数的新算法。原文题目:ACategoricalFrameworkforLearningGeneralisedTreeAutomata原文:Automatalearningisapopulartechniqueusedtoautomaticallyconstructanautomatonmodelfromqueries.Muchresearchwentintodevisingadhocadaptationsofalgorithmsfordifferenttypesofautomata.TheCALFprojectseekstounifytheseusingcat
Semaphore(value=1)Semaphore对象内部管理一个计数器,该计数器由每个acquire()调用递减,并由每个release()调用递增。计数器永远不会低于零,当acquire()发现计数器为零时,线程阻塞,等待其他线程调用release()。 Semaphore对象支持上下文管理协议。 方法: acquire(blocking=True,timeout=None) 获取信号。 当blocking=True时:如果调用时计数器大于零,则将其减1并立即返回。如果在调用时计数器为零,则阻塞并等待,直到其他线程调用release()使其大于零。这是通过适当的互锁来完成的,因此如果多个acquire()被阻塞,release()将只唤醒其中一个,这个过程会随机选择一个,因此不应该依赖阻塞线程的被唤醒顺序。 返回值为True。 当blocking=False时,不会阻塞。如果调用acquire()时计数器为零,则会立即返回False. 如果设置了timeout参数,它将阻塞最多timeout秒。如果在该时间段内没有获取锁,则返回False,否则返回True。release()
寄存器寄存器能存一个数字,这个数字有多少位,叫"位宽",早期电脑用8位寄存器,然后是16位,32位,如今许多计算机都有64位宽的寄存器。写入寄存器前,要先启用里面所有锁存器,我们可以用一根线连接所有"允许输入线",把它设为1,然后用8条数据线发数据,然后将"允许写入线"设回0,现在8位的值就存起来了。如果只有很少的位(bits),把锁存器并排放置,也勉强够用了。64位寄存器要64根数据线,64根连到输出端,幸运的是,我们只要1根线启用所有锁存器但加起来也有129条线了,如果存256位要513条线!解决方法是矩阵!在矩阵中,我们不并列排放锁存器,而是做成网格,存256位,我们用16x16网格的锁存器,有16行16列。要启用某个锁存器,就打开相应的行线和列线,放大看看怎么做的,我们只想打开交叉处锁存器的"允许写入线",所有其他锁存器,保持关闭,我们可以用AND门!只有行线和列线均为1,AND门才输出1,所以可以用选择单个锁存器。这种行/列排列法,用一根"允许写入线"连所有锁存器,为了让锁存器
栗子晓查发自凹非寺 量子位报道|公众号QbitAI一块小小的CPU里有多少个晶体管?几十亿个。 单枪匹马造出一个CPU乃至完整的电脑需要多长时间?有位大牛在《我的世界》游戏里用实际行动回答了这个问题:可能要花费一年多。这篇造计算机的教程一经转载就在知乎上火了。这并不是一篇游戏攻略,而是来自复旦大学的季文瀚,写的一篇课程论文。他在大二时就有了大胆的设想,经过一年的精心营造,建起了一个计算机雏形,取名Alpha21016。虽然它不能与现实中的计算机相比,只能实现一些简单的功能,但这台计算机体积惊人,光看它复杂的结构就已经能感受工程量的巨大。有网友感叹,发课程论文可惜了,简直可以发学术论文啊。这台计算机能做什么季文瀚计算机使用的是哈佛结构,而非更常见的冯·诺依曼结构。程序储存器和数据储存器分开放置。程序储存器1kb,数据储存器0.5kb。它可以实现各种函数运算:加减乘除、三角函数还有矩阵运算。它包含一个16bit的CPU和一个32bit的浮点运算单元(FPU)。从硬件上看,它是个超大规模集成电路,逻辑门总数大概在5万-10万门之间。光是存储器堆叠起来就有8层。要造出这样一台计算机,数字电路、
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版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 MyBtais入门Mybatis和hibernate的区别 hibernate是一个全表映射的框架,开发人员只需要定义好持久化对象及相对应的映射文件,并且通过hibernate官方提供的方法就可以完成持久化操作,这过程中可以不需要掌握sql语句的书写,就开发效率而言会高于mybatis缺点: 对sql语句查询的支持比较差更新数据时,需要发送所以的字段,不支持存储过程不可通过优化sql来提升性能mybatis是一个半自动映射的框架,需要手工提供POJO、SQL和映射关系相对较hibernate,mybatis需要手写MyBatis的sql语句,工作量较大; 但可以配置动态SQL,并且优化SQL;支持存储过程,就大中型的项目而言,更推荐MyBatis的使用2.MyBatis的入门程序 2.1在项目中引入jar包: 2.2创建数据库 --创建数据库,名称为mybatis_studycreatedatabasemybatis_study;--选中名称为mybatis_study的数据库usemybatis_study
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功能描述对象存储二维码识别功能可识别图片中有效二维码的位置及内容,输出图像中二维码包含的文本信息(每个二维码对应的URL或文本),并可对识别出的二维码添加马赛克。 APIExplorer提供了在线调用、签名验证、SDK代码生成和快速检索接口等能力。您可查看每次调用的请求内容和返回结果以及自动生成SDK调用示例。 请求一:上传时识别图片上传时识别二维码的请求包与COS简单上传文件接口一致,只需在请求包头部增加图片处理参数Pic-Operations,并将请求Host更改为对象存储域名即可。 请求示例PUT/<ObjectKey>HTTP/1.1 Host:<BucketName-APPID>.cos.<Region>.myqcloud.com Date:GMTDate Authorization:AuthString Pic-Operations:<PicOperations>复制 说明: COS简单上传文件接口,详细请参见PUTObject文档。 Authorization:AuthString(详细请
转自贴吧:http://tieba.baidu.com/p/3458400116 鉴于本吧多新人,新人又需要多交流才能进步,今天就给新人们讲讲git和maven的必要性,因为,他们的重要性,远远超过很多没用过的人的想象。很多人应该用过svncvs之类的代码版本管理工具,git也是其中之一。svn和git最大的几个区别要点,svn必须要有服务端,网络能连上服务端才能提交和更新,git不需要,每一台装了git的电脑都是服务端,各台电脑之间可以相互同步和推送,而提交不需要网络就可以提交到本地的git库里。对于吧友们来说,这样的好处就是,如果要分享代码,不需要打个压缩包传来传去,也不需要找个服务器搭个svn来共享,现在oschina,csdn等网站都提供了免费的git服务器,大家注册个帐号,提交下去,把地址发给别人就可以了,而免费的svn服务器,几乎是不存在的。而且svn因为服务端是单一的,一旦服务器坏了,整个版本库的历史记录就没有了,也没法再回滚,git每台电脑都是服务端,只要两台电脑做过同步,任何一台坏了,另一台还保有着所有的历史记录,仍然可以提交更新回滚,不怕代码历史丢失。此外,git还
1.执行start-cluster.sh脚本时要特别注意: a.当是zookeeper高可用集群时,在任何一个flink节点执行该脚本时,jobmanager会根据masters文件中的配置依次在masters文件配置节点上启动 b.当非zookeeper高可用集群时,在任何一个flink节点执行该脚本时,jobmanager会在该节点启动,无论该节点是否为规划的jobmanager节点 2.flink-conf.yml中jobmanager.rpc.address的配置也要特别注意,当jobmanager节点配置成localhost时,通过netstat查看6123端口,发现监听ip是0.0.0.0,此时也能正常跟其他节点taskmanager建立连接,但是打开jobmanager的日志,你会发现它将连接信息丢弃了,导致别的节点taskmanager即便配置的是正确jobmanager.rpc.address(非localhost),也无法正常与该jobmanager节点通信; jobmanager节点配置(实际
前言 前几天和一个朋友聊天的时候,聊到说他们公司的移动端业务需要在用户上传图片是由前端压缩图片大小,再上传到服务器,这样可以减少移动端上行流量,减少用户上传等待时长,优化用户体验 然后想了想好像我们公司的图片上传接口并没有做大小限制,那岂不是我们产品的上传头像等地方就会存在这个问题,上传大一点的图片等时候处于持续等待,基此去了解一下前端压缩是怎么搞的,后续加入到我们自己的项目里面去 关系与转化 JavaScript操作压缩图片原理不难,已有成熟API,然而在实际输出压缩后结果却总有意外,有些图片竟会越压缩越大,加之终端(手机)类型众多,有些手机压缩图片甚至变黑 在实际应用中有可能使用的情境基本也就如下两种 直接读取用户上传的File对象,读写到画布(canvas)上,利用Canvas的API进行压缩,完成压缩之后再转成File(Blob)对象,上传到远程图片服务器 将一个base64字符串压缩之后再变为base64字符串传入到远程数据库或者再转成File(Blob)对象 所以只需要弄清Image对象、dataURL、Canvas和File(Bl
L2-002链表去重(25分) 给定一个带整数键值的链表 L,你需要把其中绝对值重复的键值结点删掉。即对每个键值 K,只有第一个绝对值等于 K 的结点被保留。同时,所有被删除的结点须被保存在另一个链表上。例如给定 L 为21→-15→-15→-7→15,你需要输出去重后的链表21→-15→-7,还有被删除的链表-15→15。 输入格式: 输入在第一行给出L的第一个结点的地址和一个正整数 N(≤,为结点总数)。一个结点的地址是非负的5位整数,空地址NULL用 − 来表示。 随后 N 行,每行按以下格式描述一个结点: 地址键值下一个结点复制 其中地址是该结点的地址,键值是绝对值不超过1的整数,下一个结点是下个结点的地址。 输出格式: 首先输出去重后的链表,然后输出被删除的链表。每个结点占一行,按输入的格式输出。 输入样例: 001005 99999-787654 23854-1500000 8765415-1 00000-1599999
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