请求权限后,ActivityCompat.OnRequestPermissionsResultCallback有时包含多个GrantResult,只检查第一个是否安全? 培训文档检查参数如下所示: 但不清楚也没找到任何文件。
我用两个容器运行docker的环境。我注意到Overly2文件夹太大了。当docker关闭(docker compose down)时,Overly2文件夹的大小为2.3GB。当容器运行时,Overly2文件夹将增加到4.0GB,并且随着时间的推移而增加。这正常吗? 命令停止容器: 命令,容器运行: 编辑 命令
我有一个应用程序,它使用大量的内存来区分两个潜在的巨大(100k)目录的内容。对我来说,这样的操作会占用大量内存是有道理的,但是一旦我的 diff'ing 操作完成,堆的大小就会保持不变。 我基本上有实例化类的代码,用于存储源和目标上每个文件的文件名、文件大小、路径和修改日期。我将添加、删除和更新保存在其他数组中。然后,我我的源数组和目标数组(现在可能每个都是100k),只剩下相对较小的添加、删除
除了这个问题:更改超文本标记语言电子邮件正文字体类型和大小在VBA,我想知道如何才能改变字体大小 当我从代码中删除字体大小时,它确实改变了字体系列。 谢谢你的协助,
攒人品 网上信息好少… 度小满 理财业务方向 产品经理 base北京 1.重点聊了一下创业项目(自己做的一个app,深挖了一下这块,为什么做怎么做取得了怎么样的结果,未来怎么商业化 2.对金融业务怎么看 3.简单聊一下对金融app的理解(问题很open,面试官说聊啥都行 4. 觉得自己的产品能力还有哪些需要提升 5.秋招offer情况 6. 反问 总结:我语速太快了!! 下次要注意! 整体难度不高
boss上投的,上海司睿杰建科,回复后第二天直接约面了,很爽快 腾讯会议30分钟,没开视频,都是常规八股 自我介绍,专门问了一下学校(吉尔大学🤣) 介绍一下你比较熟悉的数据结构:我提了一嘴跳表:对比哈希表什么情况下用跳表效果更好? 介绍项目,提问技术难点 go map的底层实现 go slice的底层实现 介绍一下innodb?你是怎么学习的? 通常情况下你会怎么去设计数据库?
全程好像都在聊天 面试官人很好 就问了个epoll,其他八股没怎么问 问了一下校园经历 问了大学规划和毕业的计划安排 #小鹅网络校招##IOS#
Do not store up for yourselves treasures on earth, where moth and rust consume and where thieves break in and steal; but store up for yourselves treasures in heaven, where neither moth nor rust consum
如何学习? 0)单元测试 1)最小化问题 2)带着疑问学习 3)反复区分状态,语境 4)培养成就感 想想本文是如何带你这样玩的?
操作步骤: 菜单栏: Edit —> Toggle Case 快捷键: Mac: Shift + Command + U Windows/Linux: Ctrl + Shift + U
为了记录在一个实际的会话期或多个会话期内运行的用户脚本,可以加下面的代码到每个你想追踪记录的脚本里. 这会记录下连续的脚本名记录和调用的次数. 1 # 添加(>>)下面几行到你想追踪记录的脚本末尾处. 2 3 whoami>> $SAVE_FILE # 记录调用脚本的用户. 4 echo $0>> $SAVE_FILE # 记录脚本名. 5 date>> $
本文试图描述在rax体系下,减少js bundle size的常规与非常规手段。阅读本文你可能会了解到一下知识点: 1. 为什么要减少bundle size? 2. 减少bundle size的常规手段有哪些? 3. 如何做到模块更新与页面发布的分离? 4. 有没有终极大招? 也许你也有新的思路,欢迎提供,同时也欢迎致力于为服务『中小业务』开发者,提升开发效率与体验,探索新技术及解决方案落地的同仁
workerman可以作为微信小程序wss后端,参考 创建wss服务一节。
在讲述有关list的时候,提到做游戏的事情,后来这个事情一直没有接续。不是忘记了,是在想在哪个阶段做最合适。经过一段时间学习,看官已经不是纯粹小白了,已经属于python初级者了。现在就是开始做那个游戏的时候了。 游戏内容:猜数字游戏 太简单了吧。是的,游戏难度不大,不过这个游戏中蕴含的东西可是值得玩味的。 游戏过程描述 程序运行起来,随机在某个范围内选择一个整数。 提示用户输入数字,也就是猜程序
线性回归小结 线性回归的目的是要得到输出向量Y和输入特征X之间的线性关系,求出线性回归系数θ,也就是 Y=Xθ。其中Y的维度为mx1,X的维度为mxn,而θ的维度为nx1。m代表样本个数,n代表样本特征的维度。 为了得到线性回归系数θ,我们需要定义一个损失函数,一个极小化损失函数的优化方法,以及一个验证算法的方法。损失函数的不同,损失函数的优化方法的不同,验证方法的不同,就形成了不同的线性回归算法