《网站》专题

具有Skeleton（骨架）和bones（骨骼）的网格，可用于给几何体上的顶点添加动画。// iOS iframe auto-resize workaround if ( /(iPad|iPhone|iPod)/g.test( navigator.userAgent ) ) { const scene = document.getElementById( 'scene' ); scene.styl

Swoole提供了底层的网络socket服务器实现。普通用户只需要实现协议或基于现有的协议进行二次开发。 底层Driver BlockTCP 阻塞的tcp/udp server, 请求按顺序执行，必须处理完一个请求才能继续处理新的请求。 SelectTCP 使用select做IO复用的异步非阻塞 server，可以同时维持多个TCP连接。select最大只能维持1024个连接，并且性能会随着连接数

弹性公网IP（Elastic IP）是一种NAT IP，通过与虚拟机绑定，将弹性公网IP与虚拟机的私有地址进行NAT映射，实现虚拟机与公网之间的通信。 弹性公网IP（Elastic IP）是一种NAT IP，通过与虚拟机绑定，将弹性公网IP与虚拟机的私有地址进行NAT映射，实现虚拟机与公网之间的通信。一个弹性公网IP只能绑定一个虚拟机。 入口：在云管平台单击左上角导航菜单，在弹出的左侧菜单栏中单击

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request 指的是小程序中的网络请求，在 mpvue 框架中可以通过小程序提供的原生 API wx.request 来进行相关的处理。但是在这里推荐一个第三方的网络请求库 fly。之所以推荐这个第三方库，是因为可以在多个端上实现代码的复用，目前已支持的有 Node.js 、微信小程序 、Weex 、React Native 、Quick App。 在 mpvue 中如何使用 安装 npm in

这一小节我们介绍Powershell中的Socket编程，网络编程是所有语言中绕不开的核心点，下面我们通过对代码的分析来让大家对PS中的Socket有一个初步的了解。 Scoket-Tcp编程 开始之前我们先想想为什么要学习socket编程，那么最直观的是端口扫描，那么还有可能是反弹shell之类的应用。进行Socket编程只需要调用.Net框架即可，这里先使用TCP来示例: 这里是去打开一个TC

       在网络数据菜单下设置了一个连接服务器的功能，通过这个功能，可以直接通过网络地址连接到远程的服务器，从而实现一份数据，多客户端共享。 创建一个服务器连接        只需要输入服务器的ip地址，端口号，账号和密码就可以快速建立一个连接，并保存。 删除已有连接        对于不想出现在服务器连接列表里的连接，可以选中后直接删除。 连接已有服务器        选中一个连接，直接点击

       在网络数据菜单下设置了一个连接服务器的功能，通过这个功能，可以直接通过网络地址连接到远程的服务器，从而实现一份数据，多客户端共享。 创建一个服务器连接        只需要输入服务器的ip地址，端口号，账号和密码就可以快速建立一个连接，并保存。 删除已有连接        对于不想出现在服务器连接列表里的连接，可以选中后直接删除。 连接已有服务器        选中一个连接，直接点击

Components and options for laying out your LCUI project, including wrapping containers, a simple grid system. Containers Containers are the most basic layout element LCUI and are required when using o

网关中间件 Gateway middlewares works almost same as route middlewares. Middleware is a function, which is called before gateway message subscriber. Gateways middleware functions have access to native socke

Kubernetes中的网络可以说对初次接触Kubernetes或者没有网络方面经验的人来说可能是其中最难的部分。Kubernetes本身并不提供网络功能，只是把网络接口开放出来，通过插件的形式实现。 网络要解决的问题 既然Kubernetes中将容器的联网通过插件的方式来实现，那么该如何解决容器的联网问题呢？ 如果您在本地单台机器上运行docker容器的话会注意到所有容器都会处在docker0网

让我们先思考一个问题：对神经网络模型添加新的层，充分训练后的模型是否只可能更有效地降低训练误差？理论上，原模型解的空间只是新模型解的空间的子空间。也就是说，如果我们能将新添加的层训练成恒等映射$f(x) = x$，新模型和原模型将同样有效。由于新模型可能得出更优的解来拟合训练数据集，因此添加层似乎更容易降低训练误差。然而在实践中，添加过多的层后训练误差往往不降反升。即使利用批量归一化带来的数值稳定

当页面需要适应各种尺寸的设备时，就应该使用弹性网格，让整个布局结构根据用户行为，以及设备环境进行响应式调整。 弹性网格是一个网格系统，它参考流式布局中网格系统的设计，将每个格子设置为百分比宽度，以便网格的宽度会随时根据浏览器窗口大小做出相应的调整。 那如何将固定宽度的网格系统，转换成弹性网格系统对应的百分比宽度呢？响应式设计之父 Ethan Marcotte 提供了一个简单易行的公式： 目标元素宽

image元素 alt属性，src属性 complete属性 height属性，width属性 naturalWidth属性，naturalHeight属性 audio元素，video元素 image元素 alt属性，src属性 alt属性返回image元素的HTML标签的alt属性值，src属性返回image元素的HTML标签的src属性值。 // 方法一：HTML5构造函数Image var

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