AWSNeptune：javascript中的自定义顶点ID

本文记录了在vue cli 3.x中移除console的一些采坑经验，通过使用uglifyjs-webpack-plugin插件，在vue.config.js中进行相关配置，包括设置minimizer、UglifyJsPlugin和compress等参数，最终成功移除了console。同时，还包括了一些可能出现的报错情况和解决方法。 ... [详细]

本文介绍了在wepy中运用小顺序页面受权的计划，包含了用户点击作废后的从新受权计划。 ... [详细]

本文讨论了在手机移动端如何使用HTML5和JavaScript实现视频上传并压缩视频质量，或者降低手机摄像头拍摄质量的问题。作者指出HTML5和JavaScript无法直接压缩视频，只能通过将视频传送到服务器端由后端进行压缩。对于控制相机拍摄质量，只有使用JAVA编写Android客户端才能实现压缩。此外，作者还解释了在交作业时使用zip格式压缩包导致CSS文件和图片音乐丢失的原因，并提供了解决方法。最后，作者还介绍了一个用于处理图片的类，可以实现图片剪裁处理和生成缩略图的功能。 ... [详细]

本文介绍了闭包的定义和运转机制，重点解释了闭包如何能够接触外部函数的作用域中的变量。通过词法作用域的查找规则，闭包可以访问外部函数的作用域。同时还提到了闭包的作用和影响。 ... [详细]

本文介绍了如何使用Express App提供静态文件，同时提到了一些不需要使用的文件，如package.json和/.ssh/known_hosts，并解释了为什么app.get('*')无法捕获所有请求以及为什么app.use(express.static(__dirname))可能会提供不需要的文件。 ... [详细]

本文介绍了Spring常用注解和注入bean的注解，包括@Bean、@Autowired、@Inject等，同时提供了一个Java知识点PDF大全的资源链接。其中详细介绍了ColorFactoryBean的使用，以及@Autowired和@Inject的区别和用法。此外，还提到了@Required属性的配置和使用。 ... [详细]

生成式对抗网络模型综述摘要生成式对抗网络模型(GAN)是基于深度学习的一种强大的生成模型，可以应用于计算机视觉、自然语言处理、半监督学习等重要领域。生成式对抗网络 ... [详细]

本文介绍了C#中生成随机数的三种方法，并分析了其中存在的问题。首先介绍了使用Random类生成随机数的默认方法，但在高并发情况下可能会出现重复的情况。接着通过循环生成了一系列随机数，进一步突显了这个问题。文章指出，随机数生成在任何编程语言中都是必备的功能，但Random类生成的随机数并不可靠。最后，提出了需要寻找其他可靠的随机数生成方法的建议。 ... [详细]

在说Hibernate映射前，我们先来了解下对象关系映射ORM。ORM的实现思想就是将关系数据库中表的数据映射成对象，以对象的形式展现。这样开发人员就可以把对数据库的操作转化为对 ... [详细]

本文讨论了一个关于cuowu类的问题，作者在使用cuowu类时遇到了错误提示和使用AdjustmentListener的问题。文章提供了16个解决方案，并给出了两个可能导致错误的原因。 ... [详细]

本文介绍了一款名为Voicewo的在线语音识别转换jQuery插件，该插件具有快速、架构、风格、扩展和兼容等特点，适合在互联网应用中使用。同时还提供了一个快速示例供开发人员参考。 ... [详细]

1背景随着公司业务发展及内部业务流程诉求的增长,目前信息化系统不能够很好满足期望,主要体现如下：目前OA流程引擎无法满足企业特定业务流程需求，且移动端体 ... [详细]

本文介绍了Java学习笔记中的面向对象编程（OOP）内容，包括OOP的三大特性（封装、继承、多态）和五大原则（单一职责原则、开放封闭原则、里式替换原则、依赖倒置原则）。通过学习OOP，可以提高代码复用性、拓展性和安全性。 ... [详细]

本文讨论了clone的fork与pthread_create创建线程的不同之处。进程是一个指令执行流及其执行环境，其执行环境是一个系统资源的集合。在调用系统调用fork创建一个进程时，子进程只是完全复制父进程的资源，这样得到的子进程独立于父进程，具有良好的并发性。但是二者之间的通讯需要通过专门的通讯机制，另外通过fork创建子进程系统开销很大。因此，在某些情况下，使用clone或pthread_create创建线程可能更加高效。 ... [详细]

本文介绍了在浏览器中进行异常检测的算法，包括统计学方法和机器学习方法，并探讨了异常检测在深度学习中的应用。异常检测在金融领域的信用卡欺诈、企业安全领域的非法入侵、IT运维中的设备维护时间点预测等方面具有广泛的应用。通过使用TensorFlow.js进行异常检测，可以实现对单变量和多变量异常的检测。统计学方法通过估计数据的分布概率来计算数据点的异常概率，而机器学习方法则通过训练数据来建立异常检测模型。 ... [详细]