《性能》专题

回头看看上一节显示的动画，它们是如何从一个空白的画布或白班变成一个复杂、漂亮的动画的？这些动画是怎么产生的？在变化过程中改变的特殊属性是什么？在回忆中摇晃你的手来表明一些物体应该移动或拉伸是不够的：如果你想要动画脱离你的手进入界面，你需要仔细思考在每一步中会发生什么以及哪些值被操作了。 如果你看一下上一节展示的动画GIF图，以及像CAPPTIVATE.co和其他网站展示的多种动画，并且你对发生了什

ScalingEntry SPI 名称 详细说明 ScalingEntry 弹性伸缩入口 已知实现类 详细说明 MySQLScalingEntry 基于 MySQL 的弹性伸缩入口 PostgreSQLScalingEntry 基于 PostgreSQL 的弹性伸缩入口

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背景 Apache ShardingSphere 提供了数据分片的能力，可以将数据分散到不同的数据库节点上，提升整体处理能力。 但对于使用单数据库运行的系统来说，如何安全简单地将数据迁移至水平分片的数据库上，一直以来都是一个迫切的需求； 同时，对于已经使用了 Apache ShardingSphere 的用户来说，随着业务规模的快速变化，也可能需要对现有的分片集群进行弹性扩容或缩容。 简介 Sha

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基本语法 支持 Vue 的基本模版语法，包括 v-for、v-if 等。 <!-- v-if & v-for --> <div v-for="(item, i) in list"> <div v-if="isEven(i)">{{ i }} - {{ item }}</div> </div> <!-- style & class --> <div :class="classObject"><

王军霞跑得快，能得奥运会冠军，人家跑步是有技术的。动不动就一万几千米地跑你就要学会前紧后松，要是一上来就百米冲刺般跑出去，前面倒是能领先好一阵，可好景不长，最后不要说拿第一名，连名次都没有就可惜了，毕竟你还为了这事还花去了好大体力。 但牛人也例外，记得绝影还是年大学的时候，有一次体育考一千米跑，几个人跑下来累得像猪一样，却发现旁边有个不认识的猛男一直保持着冲刺的速度。一干女生无不羡慕地说：“你看人

7.3.3 多态性 在 7.3.1 中定义的类 Student 和 Teacher 中，有一个同名的方法 getNum。虽然同名，但这 个方法在两个类中的行为是完全不同的：在 Student 中返回的是学号，而在 Teacher 中返回的 是学生人数。因此，当我们向一个对象 obj 发送 getNum 消息时，所得结果取决于 obj 的类型。 在 OOP 中，多个不同类的对象都支持相同的消息，但各

ruby version 1.7是开发版。将来可能会删除下列中的部分内容，也可能因为兼容性问题而对其进行修改。 1.7.3 -> 1.8.0 preview1 (2002-12-24) 2002-12-20 profiler.rb [lib] [new] 新增。作为profile.rb的实体将其分离出来。 rb_define_alloc_func() [api] [new] rb_undef_al

ruby version 1.6是稳定版。在该版本中，主要修改了一些bug。 stable-snapshot是稳定版的源代码，且每日更新。 1.6.8 (2002-12-24) -> stable-snapshot 2003-01-22: errno 在EAGAIN与EWOULDBLOCK同值的系统中，EWOULDBLOCK消失不见了。现在，这种系统中的EWOULDBLOCK被定义为EAGAIN。

HTML属性包含了元素的额外信息，它总是出现在HTML开始标签中，并且，通常以名/值对的形式出现（空属性除外，它可以只有属性没有值）。属性的名称和值是大小写无关的，推荐使用小写。 HTML属性的值有以下四种表现形式： 1）空值：只有属性名称，隐含的意思是属性的值为布尔类型。在HTML5中，一切化繁为简，对于布尔型的属性，可以不提供属性的值。如果一定要提供一个值，值就是属性名本身。如： <inpu

线性回归是最简单的回归方法，它的目标是使用超平面拟合数据集，即学习一个线性模型以尽可能准确的预测实值输出标记。 单变量模型 模型 $$f(x)=w^Tx+b$$ 在线性回归问题中，一般使用最小二乘参数估计（$$L_2$$损失），定义目标函数为 $$J={\arg min}{(w,b)}\sum{i=1}^{m}(y_i-wx_i-b)^2$$ 均方误差（MSE） $$MSE = \frac{1}{

线性回归输出是一个连续值，因此适用于回归问题。回归问题在实际中很常见，如预测房屋价格、气温、销售额等连续值的问题。与回归问题不同，分类问题中模型的最终输出是一个离散值。我们所说的图像分类、垃圾邮件识别、疾病检测等输出为离散值的问题都属于分类问题的范畴。softmax回归则适用于分类问题。 由于线性回归和softmax回归都是单层神经网络，它们涉及的概念和技术同样适用于大多数的深度学习模型。我们首先

Nuxt.js 使用 Vue.js 的<transition>组件来实现路由切换时的过渡动效。 类型： String 或 Object 或 Function 如果想给某个页面自定义过渡特效的话，只要在该页面组件中配置 transition 字段即可： export default { // 可以是字符 transition: '' // 或对象 transition: {} /