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4-2 Development 和 Production 模式的区分打包
简介 接上节4-1 Tree Shaking 概念详解末尾，我们可以看到，在 mode 进行切换时，webpack.config.js 的配置也是不一样的。 但我们总不会每次切换环境的时候，还要手动去更改配置吧。最简单就是保存两份配置，对应不同的环境。 2. 合并配置 上面提取公共配置以后，dev 和 prod 的配置只剩很小一部分了，那么如何将公共配置与单独的环境配置合并到一起呢？需要使用 webpack-merge 库。 可以理解为一系列配置的合集就是 mode。 ? image.png 7. 移动配置文件 现在的配置文件很分散，我们将他们挪到同一个目录 build 下： ? 我们修改源码后，重新打包，发现 build/dist 的页面更新，但是 dist 下没有更新。这说明，代码输出的地址发生了改变，并且清除旧的打包代码插件的作用地址也发生了改变。
80840发布于 2020-02-24 - 来自专栏Hank’s Blog
4-2 R语言函数 apply
#apply函数，沿着数组的某一维度处理数据 #例如将函数用于矩阵的行或列 #与for/while循环的效率相似，但只用一句话可以完成 #apply(参数)：apply(数组,维度,函数/函数名) ，x有两个维度，行和列，第二个维度就是沿着x的列求平均 [1] 2.5 6.5 10.5 14.5 > apply(x,2,sum) #沿着x的第二维度求和 [1] 10 26 42 58 > > rowMeans(x) #行的平均值 [1] 7 8 9 10 > colSums(x) #列的总和 [1] 10 26 42 58 > colMeans(x) #列的平均值 [1] *3*4分别对应行*列*组（相对应的维度即为1*2*3 #apply(x,c(1,2),mean)中1,2对应的维度为行*列，不需要考虑组，所以对每组相同位置的所有元素相加后求平均，因此输出的结果为2行 3列的矩阵 #同理，apply(x,c(1,3),mean)中1,3对应的维度为行*组，所以分别对每组中的行求平均，因此输出的结果为2行4列的矩阵(x中有4个组，每组中有2行) #同理，(2,3)就代表列
62610发布于 2020-09-16 - 来自专栏Java
试题 算法训练 4-2找公倍数
试题 算法训练 4-2找公倍数 资源限制 内存限制：256.0MB C/C++时间限制：1.0s Java时间限制：3.0s Python时间限制：5.0s 问题描述 这里写问题描述。 打印出1-1000所有11和17的公倍数。 样例输入 一个满足题目要求的输入范例。 例： 无 样例输出 与上面的样例输入对应的输出。
17910编辑于 2025-01-21 - 来自专栏趣学算法
数据结构 第4-2讲 双向链表
数据结构第4-2讲双向链表 链表是线性表的链式存储方式，逻辑上相邻的数据在计算机内的存储位置不一定相邻，那么怎么表示逻辑上的相邻关系呢？ 可以给每个元素附加一个指针域，指向下一个元素的存储位置。 因为一旦修改了L结点的next指针域，那么原来L的后继结点就找不到了，要最后修改L->next指针。 注意：修改指针顺序的原则：先修改没有指针标记的那一端。 ? p->prior->next=p->next；含义是将p的后继结点的地址赋值给p的前驱结点的next指针域。即p的前驱结点的next指针指向p的后继结点。 在这些有关指针的赋值语句中，很多同学不理解，容易混淆，在此说明一下，等号的右侧是结点的地址，等号的左侧是结点的指针域。 p->next->prior =p->prior；含义是将p的前驱结点的地址赋值给p的后继结点的prior指针域。即p的后继结点的prior指针指向p的前驱结点。 这样，就把p结点跳过去了。
86040发布于 2018-09-13 - 来自专栏sringboot
x86汇编加载用户程序-4-2
引言 简单介绍本次实践，需要用的知识点。 屏幕光标控制 索引寄存器的端口号是 0x3d4，可以向它写入一个值，用来指定内部的某个寄存器。 resb指令 伪指令 resb（REServe Byte）的意思是从当前位置开始，保留指定数量的字节，但不初始化它们的值。在源程序编译时，编译器会保留一段内存区域，用来存放编译后的内容。 当它看到这条伪指令时，它仅仅是跳过指定数量的字节，而不管里面的原始内容是什么。内存是反复使用的，谁也无法知道以前的使用者在这里留下了什么。也就是说，跳过的这段空间，每个字节的值是不确定的。 所以必须明确汇编在运行的时候没有遇到转移指令，call和ret或retf的时候都是一步一步向下执行的。 分别写入到虚拟机的vhd的0号位，和100号位。
84930编辑于 2021-12-06 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装
我们将大量的学习资料喂给机器学习算法，这个机器学习算法就会相应的训练出一个模型，之后来了一个新的输入样例之后，将这个输入样例送给这个模型，这个模型就能预测出这个新的输入样例的预测结果。 ? 在监督机器学习中输入的大量学习资料就是训练样本以及对应的标签； 机器学习算法得到训练模型过程我们称之为拟合，英文为fit； 输入样例输入模型，模型输出结果的过程叫做预测，英文为predict。 ，在训练数据集上找到离输入样例最近的K个点，然后选出来投票数最高的哪一个标签就是预测的结果。 因此对于k近邻算法来说： k近邻算法是非常特殊的，可以被认为是没有模型的算法； 为了和其他算法统一，可以认为训练数据集就是模型本身，在sklearn中实现kNN就是使用的这种设计方式，就是为了和其他算法进行统一 重新整理kNN的代码 前面实现了使用sklearn实现kNN算法的流程，下面重新整理我们的kNN代码，将他封装成使用sklearn实现kNN算法一样的模式。
1.1K00发布于 2019-11-13 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
笔记 | GWAS 操作流程4-2：LM模型+数值协变量
上一篇，我们介绍了数量性状进行GWAS的一般线性模型分析的方法（笔记 | GWAS 操作流程4：LM模型assoc），这里我们考虑一下数字协变量，然后用R语言进行对比。 1. 在这里插入图片描述 这里的结果包括协变量的检验，我们不需要输出协变量结果，可以加上参数：--hide-covar ? 4.
1.4K20发布于 2020-05-26 - 来自专栏cwl_Java
C++编程之美-数学之趣(代码清单4-2)
代码清单4-2 struct point { double x, y; }; double Product(point A, point B, point C) { return - A.y) - (C.x - A.x) * (B.y - A.y); } // A，B，C 在逆时针方向 // 如果D在ABC之外，返回false，否则返回true // 注：此处依赖于A、B、C的位置关系
25130编辑于 2022-11-30 - 来自专栏Android点滴积累
IOS Widget（4-2）：创建可配置小组件（动态修改配置数据）
引言 上一篇文章，讲解了如果通过配置修改小组件行为，只不过配置数据是写死的，本文将继续探索配置数据的高级用法，配置数据在小组件中动态创建的 大纲 在项目中添加”Intents Extension“ 就是CUSTOM INTENTS中的名字后面加个Intent ? 在项目导航器中，选择之前添加的自定义 intent definition 文件。 Xcode在编辑器的“TYPES”中添加了一个新类型。 将类型的名称更改为 "DynamicTimeType" ? 接下来我们要修改DynamicTimer这个Target中的IntentHandler.swift中的代码。 // 这个文件名怎么来的？
4K11发布于 2021-05-10 - 来自专栏历史专栏
【愚公系列】2021年12月 攻防世界-进阶题-MISC-072(4-2)
文章目录 一、4-2 二、答题步骤 1.词频分析 总结 一、4-2 题目链接：https://adworld.xctf.org.cn/task/task_list?
56020编辑于 2021-12-09 - 来自专栏以终为始
顺序表应用4-2：元素位置互换之逆置算法(数据改进）（SDUT 3663）
Problem 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) ，设计一个时间复杂度为O(N)、空间复杂度为O(1)的算法，改变原来的顺序表，把顺序表中原来在前的m个元素放到表的后段，后len-m个元素放到表的前段。 注意：交换操作会有多次，每次交换都是在上次交换完成后的顺序表中进行。 Input 第一行输入整数len(1<=len<=1000000)，表示顺序表元素的总数； 第二行输入len个整数，作为表里依次存放的数据元素； 第三行输入整数t(1<=t<=30)，表示之后要完成t次交换 ，每次均是在上次交换完成后的顺序表基础上实现新的交换； 之后t行，每行输入一个整数m(1<=m<=len)，代表本次交换要以上次交换完成后的顺序表为基础，实现前m个元素与后len-m个元素的交换； Output
37810编辑于 2023-03-09 - 来自专栏IT技术圈（CSDN）
浙大版《C语言程序设计（第3版）》题目集 习题4-2 求幂级数展开的部分和
习题4-2 求幂级数展开的部分和 已知函数ex 可以展开为幂级数1+x+x2/2!+x3/3!+⋯+xk/k!+⋯。 现给定一个实数x，要求利用此幂级数部分和求ex的近似值，求和一直继续到最后一项的绝对值小于0.00001。 输入格式: 输入在一行中给出一个实数x∈[0,5]。 输出格式: 在一行中输出满足条件的幂级数部分和，保留小数点后四位。
3K40发布于 2020-09-15 - 来自专栏Y5neKO博客
Writeup-2020安洵杯-Misc题：一封情书
谁以后要是给我这样的情书我特么打死谁，虽说不太可能收到。。。 题目描述：6岁的小明给6岁的姐姐写了一封情书 附件下载 打开压缩包得到一个文本 经统计有9409个字符，开方得到97，可以看出97×97的规律，将1视为黑块，0视为白块转为图片可以得到二维码 至于转二维码我看网上基本都是 python代码，这里给一个用js实现的（PS：因为算法的原因有一列色块位置生成错误，我也就懒得改了，可以通过打开浏览器开发者工具把那一列挤过去），代码： <html> <head> -3 3-2 4-2 1-5 3-2 4-2 3-2 3-2 3-2 4-2 97-3 3-2 1-5 1-5 3-2 1-3 4-2 4-2 1-2 3-2 1-3 4-2 4-2 4-2 3-2 94 -1 1-3 1-3 1-3 3-2 3-2 1-3 94-1 1-3 94-1 4-2 3-2 1-2 97-3 97-3 1-3 通过上面的坐标提取二维码上的色块值为： 1110001111010110000110010000001011010010100001111001111001111
48510编辑于 2022-01-13 - 来自专栏博客专享
(4-2)：悲观锁底层原理与性能优化实战
而悲观锁作为Java并发中最「简单粗暴」的解决方案，从JDK1.0时代的重量级锁⛓️，到如今JVM层级的锁升级优化⚡，其底层实现堪称一部高性能并发的发展史。 **（偏向锁/轻量级锁的取舍智慧） ** 高并发场景下如何规避锁的性能陷阱？ 指向拥有者的指针(Owner Pointer):记录当前拥有锁的线程ID。在加锁的过程中，将对象头部的指针指向锁记录，以便快速定位拥有锁的线程。 标记位(Displacement):记录了对象头部的偏移量，用于在解锁的过程中恢复对象头部的标记字段。 锁状态(Lock State):记录了当前线程锁的状态，包括偏向锁、轻量级锁、重量级锁等。 在竞争情况下，多个线程会通过锁记录进行协调，实现了对轻量级锁的竞争和重量化的升级。当多个线程竞争同一把锁时，会通过锁记录中的信息协调竞争关系，避免无谓的自旋和竞争。 4.6.
15100编辑于 2025-05-20 - 来自专栏TechBlog
线性电路特性的研究与multisim仿真（附工程文件）
线性电路叠加定理的研究 （1）按照电路图4-2，搭建电路图。 图4-2 叠加定理研究实验电路 1）电路中任一支路中电压（或电流）与电源之间是否符合叠加定理？ 线性电路齐次性的研究 按图4-2实验电路，使US1=0V（将US1电源去掉，用短接线联接R1、R2两端）。按表4-2测量数据，填入表中。 线性电路互易定理的研究： （1）按图4-3(a)原电路连接电路（将图4-2中的US2换成电流表，US1保持5V不变即可），测出IR3电流值，将数据记入表4-3。 （2）互易US电源与IR3电流表（将图4-2中的US1换成电流表，US2保持10V不变即可），如图4-3(b)。测量IR1电流值，将数据记入表4-3。
2.3K51编辑于 2022-07-20 - 来自专栏C语言入门到精通
C语言 | 打印菱形
解题思路：今天这道题目的逻辑的很简单，本质来说还是循环的嵌套，然后就是一些简单的数学逻辑，有了上个题目心形表白的学习，读者看这道题应该很容易看懂。 今天的C语言实现菱形一共分为两部分，菱形的上下部分。 +) { printf(" "); } for(k=0;k<=4-2*i;k++) { printf("*"); } printf { for(j=0;j<=i;j++)//假设每行*号前面的空格，每行都是i个 { printf(" ");//打印空格 } for(k=0;k<=4- 2*i;k++)//循环打出4-2*i个*号 { printf("*");//打印*号 } printf("\n");//打完一行后换行 } return
2.5K2828发布于 2020-11-28 - 来自专栏用户3412318的专栏
Savitsky-Golay 平滑算法
名称 Savitsky-Golay平滑算法 作用 信号平滑处理可以除去高频噪音对数据信号的干扰，是消除噪音最常用的一种方法 算法原理 通过多项式对移动窗口内的数据进行多项式最小二乘拟合，算出窗口内中心点关于其周围点的加权平均和 计算公式： [（3-1）] 式（3-1）中的 [ftbnnprf3j.png] 和 [var4oqd2cg.png] 为平滑前、后的数据， [0833kgg2u6.png] 是移动窗口平滑中的权重因子 窗口移动多项式拟合的基本思想是：利用多项式对窗口内 N = 2r + 1 的波谱点进行多项式最小二乘拟合，将窗口内等距离的数据拟合成 k 次多项式： [2gjr1tpi9i.png], [s1p0d932sk.png 达到最小，所以分别对 [buyyyxyrwt.png] 进行求导 [kokqqz6832.png]，得： [（4-1）] 由于等间隔，所以 [e805ub6t0f.png]，式（4-1）可化为 [（4- 2）] 注意式（4-2）下标的改变 而 [（4-3）] 由式（4-2）和式（4-3）即可求得： [（4-4）] 对于中心点，也即所求的平滑点，其值为： [s41jzs28eb.png]，[lbl6xpcrh9
2.5K00发布于 2018-12-26 java 多线程异常处理
否则就像清单4-1中异常消息显示的那样，一条包含了线程名称和错误栈的消息就被打印到标准错误流中，线程名称返回子该线程的getname()方法，错误栈出自Throwable栈的printStackTrace 清单4-2演示了Thread的setUncaughtExceptionHandler()和setDefaultcaughtExceptionHandler()方法。 清单4-2 未捕获异常处理器示例 代码解读复制代码public class ExceptinoThread { public static void main(String[] args) { } }; thd.setDefaultUncaughtExceptionHandler(uceh); thd.start(); }} 编译清单4- -0,5,main] 因为默认的处理器并未调用，你看不到它的输出。
27810编辑于 2025-05-06- 来自专栏李蔚蓬的专栏
计算机视觉 OpenCV Android | 图像操作（待续）
在解释与说明卷积之前，首先假设有时间序列I、行下有三个星号对应的是另外一个短的时间序列，当它从I上面滑过的时候就会通过简单的算术计算产生一个新的时间序列J，如图4-1所示。 两个采样间隔与采样率必须相同，这个就是信号学中关于卷积的一个最简单的定义描述。 从数学角度来说，上述示例是一个最简单的一维离散卷积的例子，它的数学表达如下： 而常见的图像大多数都是二维的平面图像，所以对图像来说，完成卷积就需要卷积算子在图像的X方向与Y方向上滑动，下面计算每个滑动覆盖下的输出 ，如图4-2所示。 图4-2 其中，图4-2a称为卷积核/卷积操作数（F），图4-2b是F在图像数据（I）上从左向右、从上向下，在XY方向上滑动经过每个像素点，图4-2c是完成整个移动之后的输出。
47610发布于 2019-03-05 - 来自专栏java达人
Spring Cloud第一篇 Eureka简介及原理
本文讲解的Spring Cloud Camden SR1所使用的Eureka版本是1.4.11，还是比较新的。同时有了Eureka 1.x的基础，未来上手Eureka 2.x也会比较容易。 因此，在分析Eureka原理之前，我们先来了解一下region、zone、Eureka集群三者的关系，如图4-2。 ? 图4-2 region、zone、Eureka集群之间的关系 region和zone（或者Availability Zone）均是AWS的概念。 这样图4-2就很好理解了——一个Eureka集群被部署在了zone1机房和zone2机房中。 图中包含的组件非常多，可能比较难以理解，我们用通俗易懂的语言解释一下： Application Service 相当于本书中的服务提供者，Application Client相当于本书中的服务消费者；
1.8K60发布于 2018-01-31
腾讯云开发者
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