Mac Shift切换输入法 - shift切换中英文 - Karabiner-Elements
转载自 https://www.jianshu.com/p/677ae7d9beda
相关文章：
Mac Shift切换输入法 - shift切换中英文 - Karabiner-Elements
转载自 https://www.jianshu.com/p/677ae7d9beda...
智慧港口：山海鲸可视化引领未来
随着疫情的结束，全球贸易迎来新的春天，港口作为物流枢纽的地位日益凸显。然而，传统港口的运营和管理方式已无法满足现代物流的需求。为了提高港口运营效率，降低成本，智慧港口的概念应运而生。作为山海鲸可视化的开发者…...
Linux 网络编程 + 笔记
协议：一组规则 分层模型结构： OSI七层模型：物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层、应用层TCP/IP 4层模型：链路层/网络接口层、网络层、传输层、应用层 应用层：http、ftp、nfs、ssh、telnet、传输层&am…...
顺序表应用3：元素位置互换之移位算法
顺序表应用3：元素位置互换之移位算法 Description 一个长度为len(1<len<1000000)的顺序表，数据元素的类型为整型，将该表分成两半，前一半有m个元素，后一半有len-m个元素（1<m<len)，借…...
Luogu P6066 [USACO05JAN] Watchcow S 题解 欧拉回路
题目链接：Luogu P6066 [USACO05JAN] Watchcow S 欧拉回路 题目描述： 给定一张无向图，输出任意一条从一号结点出发的欧拉回路（欧拉回路指每条无向边来回经过且只经过一次），给定的图保证这样的欧拉回路存在。…...
计算机网络_1.6.3 计算机网络体系结构分层思想举例
1.6.3 计算机网络体系结构分层思想举例 1、实例引入（用户在主机中使用浏览器访问web服务器）2、从五层原理体系结构的角度研究该实例3、练习题 笔记来源： B站 《深入浅出计算机网络》课程 本节通过一个常见的网络应用实例，来介绍计…...
图论练习1
内容：，拆点，分层，传递，带限制的最小生成树 [HNOI2015]菜肴制作 题目链接 题目大意 有个限制，号菜肴在号前完成在满足限制的条件下，按照出菜( 是为了满足的限制 ) 解题思路 由限制…...
canvas设置图形各种混合模式，类似photoshop效果
查看专栏目录 canvas实例应用100专栏，提供canvas的基础知识，高级动画，相关应用扩展等信息。canvas作为html的一部分，是图像图标地图可视化的一个重要的基础，学好了canvas，在其他的一些应用上将会起到非常重…...
谷粒商城-P19
项目结构创建&提交到码云 数据库初始化 保持docker数据库一直打开 docker update redis --restartalways 连不上了，发现配置文件错了 换了一个配置文件。 快速开发 使用开源的脚手架 人人开源 (gitee.com) 使用renren-fast作为后台开发，使用…...
Vue3入门到实战笔记02
9. watch 作用：监视数据的变化（和Vue2中的watch作用一致）特点：Vue3中的watch只能监视以下四种数据： ref定义的数据。reactive定义的数据。函数返回一个值（getter函数）。一个包含上述内容的数组…...
CDN高防IP：技术解析与相关问题解答
在使用CDN高防IP技术的过程中，可能会遇到一些问题。下面是一些常见问题和相应的解答，希望能帮助读者更好地了解和使用CDN高防IP技术。 问题一：什么是CDN高防IP技术？ 解答：CDN高防IP技术是一种通过将网站流量分散到多…...
【React】react组件传参
【React】react组件传参 一、props：父组件向子组件传参1、将普通的参数作为props传递2、将jsx作为props传递（组件插槽）（1）基础功能示例（2）进阶示例 二、自定义事件：子父组件向父组件…...
Vue/html中点击复制到剪贴板
1.使用JQ实现复制功能 html <div class"tran_one tran_yi"><div class"form-group"><textarea>文本</textarea></div><div class"form-group tran_group"><div class"tran_flex tran_left tran_co…...
MtfLive直播导航PHP源码,附带系统搭建教程
将自动采集斗鱼、虎牙、触手、YY、章鱼、电视直播按分类/关键词聚合，用户选择分类，可以观看到全网该关键词下正在直播的内容。 特点 PC站和H5移动站自适应 自动缓存，避免频繁抓取数据 自定义抓取采集规则，同时支持HTML和JSON …...
day19 初始HTML
什么是HTML HTML（Hyper Text Markup Language）超文本标记语言 超文本包括：文字、图片、音频、视频、动画等 HTML5，提供了一些新的元素和一些有趣的新特性，同时也建立了一些新的规则。这些元素、特性和规则的建立&…...
从编程中理解：退一步海阔天空
编程中，“退一步海阔天空”的理念指的是在面对问题时，有时过于纠结于细节或局部优化，反而会陷入困境。这时，如果能暂时放下手中的具体工作，从更高的层面或者换个角度来审视整个系统的设计和架构，可能会发现…...
【前沿技术杂谈：开源软件】引领技术创新与商业模式的革命
【前沿技术杂谈：开源软件】引领技术创新与商业模式的革命 开源软件如何推动技术创新开源软件的开放性和协作精神促进知识共享和技术迭代推动关键技术的发展开源软件与新技术的融合 开源软件的商业模式开源软件的商业模式将开源软件与商业软件相结合 开源软件的安全风…...
c# datatable 通过反射转成泛型list
在C#中，可以使用反射来将DataTable转换为泛型列表。下面是一个示例代码，展示了如何使用反射来实现这个转换过程： using System; using System.Collections.Generic; using System.Data;public class DataConverter {public List<T> Co…...
如何保证MySQL数据一致性
在当今大数据时代，数据库系统扮演着至关重要的角色，而MySQL作为一种流行的关系型数据库管理系统，在数据一致性方面拥有着丰富的机制和技术。下面简单的探讨MySQL是如何保证数据一致性的。 事务与ACID特性 要了解MySQL如何保证数据一致性&am…...
Android学习之路(27) ProGuard，混淆，R8优化
前言 使用java编写的源代码编译后生成了对于的class文件，但是class文件是一个非常标准的文件，市面上很多软件都可以对class文件进行反编译，为了我们app的安全性，就需要使用到Android代码混淆这一功能。 针对 Java 的混淆&#x…...
Vim 调用外部命令学习笔记
Vim 外部命令集成完全指南 文章目录 Vim 外部命令集成完全指南核心概念理解命令语法解析语法对比 常用外部命令详解文本排序与去重文本筛选与搜索高级 grep 搜索技巧文本替换与编辑字符处理高级文本处理编程语言处理其他实用命令 范围操作示例指定行范围处理复合命令示例 实用技…...
C++_核心编程_多态案例二-制作饮品
#include <iostream> #include <string> using namespace std;/*制作饮品的大致流程为：煮水 - 冲泡 - 倒入杯中 - 加入辅料 利用多态技术实现本案例，提供抽象制作饮品基类，提供子类制作咖啡和茶叶*//*基类*/ class AbstractDr…...
python打卡day49
知识点回顾： 通道注意力模块复习空间注意力模块CBAM的定义 作业：尝试对今天的模型检查参数数目，并用tensorboard查看训练过程 import torch import torch.nn as nn# 定义通道注意力 class ChannelAttention(nn.Module):def __init__(self,…...
（二）TensorRT-LLM | 模型导出（v0.20.0rc3）
0. 概述 上一节 对安装和使用有个基本介绍。根据这个 issue 的描述，后续 TensorRT-LLM 团队可能更专注于更新和维护 pytorch backend。但 tensorrt backend 作为先前一直开发的工作，其中包含了大量可以学习的地方。本文主要看看它导出模型的部分&#x…...
蓝牙 BLE 扫描面试题大全(2)：进阶面试题与实战演练
前文覆盖了 BLE 扫描的基础概念与经典问题蓝牙 BLE 扫描面试题大全(1)：从基础到实战的深度解析-CSDN博客，但实际面试中，企业更关注候选人对复杂场景的应对能力（如多设备并发扫描、低功耗与高发现率的平衡）和前沿技术的…...
ETLCloud可能遇到的问题有哪些？常见坑位解析
数据集成平台ETLCloud，主要用于支持数据的抽取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load）过程。提供了一个简洁直观的界面，以便用户可以在不同的数据源之间轻松地进行数据迁移和转换。…...
【论文阅读28】-CNN-BiLSTM-Attention-（2024）
本文把滑坡位移序列拆开、筛优质因子，再用 CNN-BiLSTM-Attention 来动态预测每个子序列，最后重构出总位移，预测效果超越传统模型。 文章目录 1 引言2 方法2.1 位移时间序列加性模型2.2 变分模态分解 (VMD) 具体步骤2.3.1 样本熵（S…...
深度学习习题2
1.如果增加神经网络的宽度，精确度会增加到一个特定阈值后，便开始降低。造成这一现象的可能原因是什么？ A、即使增加卷积核的数量，只有少部分的核会被用作预测 B、当卷积核数量增加时，神经网络的预测能力会降低 C、当卷…...
视觉slam十四讲实践部分记录——ch2、ch3
ch2 一、使用g++编译.cpp为可执行文件并运行(P30) g++ helloSLAM.cpp ./a.out运行 二、使用cmake编译 mkdir build cd build cmake .. makeCMakeCache.txt 文件仍然指向旧的目录。这表明在源代码目录中可能还存在旧的 CMakeCache.txt 文件，或者在构建过程中仍然引用了旧的路…...
AI+无人机如何守护濒危物种？YOLOv8实现95%精准识别
【导读】 野生动物监测在理解和保护生态系统中发挥着至关重要的作用。然而，传统的野生动物观察方法往往耗时耗力、成本高昂且范围有限。无人机的出现为野生动物监测提供了有前景的替代方案，能够实现大范围覆盖并远程采集数据。尽管具备这些优势…...