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4-9 css 文件的代码分割
简介 本节主要是介绍 MiniCssExtractPlugin 插件，该插件用于将 css 提取成单独的文件。 2. 打包 css 我们来看一下，webpack 是如何进行 css 文件的打包。 MiniCssExtractPlugin 我们可以利用 MiniCssExtractPlugin 插件将 css 内容打包到单独的文件进行输出。 image.png 可以看到下载下来的 html 文件，直接通过 link 引入了单独的 css 文件。 3. 小结 其实这一节内容很简单，主要就是 MiniCssExtractPlugin 的使用，更多的配置比如 HMR ，环境区分配置等可以直接看文档。 我所能想到的，第一是方便资源的管理和更新，css 和 js 放到线上以后可以单独更新。另外就是 css 较大，或者 js 逻辑较多时，不会互相阻塞。
76330发布于 2020-03-20 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 4-9 更多有关k近邻算法的思想
01 K近邻算法解决回归问题 kNN算法是解决分类问题的算法，而且他天然的可以解决多分类的问题，在前面介绍算法的时候提到，有些机器学习算法是只能解决二分类问题的，而有些算法是可以天然的解决多分类的问题的 对于我们需要预测的绿色节点，找到离他最近的k个节点，由于是监督学习，相应的都会有真实的值，比如图中3近邻问题，对应绿色点最近的3个点的值为100、120以及150,，那我们就可以预测绿色的节点，大概是离他最近的三个点的平均值 ； 考虑距离三个节点最近的距离，这些距离可以代表权值，由于值为100的节点距离预测的绿色节点更近，因此值为100的节点的权重就应该越高。 前面介绍了kNN算法的第一个缺点：效率低下； kNN算法的第二个缺点：kNN算法得到的最终结果是高度的数据相关，当然对于我们的机器学习算法来说，就是使用喂给机器学习算法的数据来进行预测，所以理论上所有的机器学习算法都是高度的数据相关的 在很多研究上，仅仅知道预测的结果是远远不够的，我们希望对于预测的结果有一定的解释性，进而能够通过这些解释推广或者发现新的理论来进行改进，这是kNN算法所解决不了的。
53500发布于 2019-11-13 尼康五年来首度营业亏损，下调全年光刻机销量
11月6日，日本相机及光刻机大厂尼康（Nikon）公布了2026财年上半年（2025年4-9月）财报。 从主营业务来看，今年4-9月期间精机业务（包含半导体光刻、FPD光刻设备）营收较去年同期减少14.3%至698.86亿日元、营业利润受益于结构改革效益而暴涨222.6%至30.44亿日元；图像业务（相机业务 从产品销量来看，4-9月期间，尼康半导体光刻机销量为9台，低于去年同期的10台；FPD光刻设备销量为15台，低于去年同期的16台；尼康单反相机全球销售量同比增长17%至48万台、更换用镜头销售量同比增长 不过，尼康将今年度半导体光刻机销售量目标由原先预估的34台下修至29台（上年度销售量为28台）、FPD用光刻设备销量目标也由之前的35台下修至33台（上年度为38台）。 在此前的10月31日，尼康就曾宣布，因为精机业务销售逊于预期，因此今年度合并营收目标由原先（8月时）预估的7,000亿日元下修至6,800亿日元（将同比下滑4.9%）、合并营业利润目标由210亿日元大幅削减至
24110编辑于 2026-03-19- 来自专栏深度学习和计算机视觉
【从零学习OpenCV 4】直方图匹配
直方图均衡化函数可以自动的改变图像直方图的分布形式，这种方式极大的简化了直方图均衡化过程中需要的操作步骤，但是该函数不能指定均衡化后的直方图分布形式。 在OpenCV 4中并没有提供直方图匹配的函数，需要自己根据算法实现图像直方图匹配。在代码清单4-9中给出了实现直方图匹配的示例程序。 程序中待匹配的原图是一个图像整体偏暗的图像，目标直方图分配形式来自于一张较为明亮的图像，经过图像直方图匹配操作之后，提高了图像的整体亮度，图像直方图分布也更加均匀，程序中所有的结果在图4-8、图4-9给出 代码清单4-9 myHistMatch.cpp图像直方图匹配 1. #include <opencv2\opencv.hpp> 2. #include <iostream> 3. 4. 图4-9 myHistMatch.cpp程序中给图像的直方图
2.9K30发布于 2019-12-24 - 来自专栏二猫の家
GEE代码实例教程详解：地表温度长时间序列分析
通过结合Landsat 4-9的数据，我们将探索1982年至2024年间地表温度的变化趋势。 背景知识 Landsat数据集 Landsat数据集提供了多时相、多光谱的地表观测数据，是遥感领域中应用最广泛的数据集之一。 定义研究区域 创建一个多边形区域roi，用于限定分析的地理范围，并设置地图中心。 2. 加载Landsat数据集 加载Landsat 4-9的数据集，并根据时间范围、地理范围和质量条件进行筛选。 结论 本教程展示了如何使用GEE对长时间序列的Landsat数据进行地表温度分析。通过此分析，可以监测地表温度的长期变化趋势，为气候变化研究提供支持。 在后续的教程中，我们将继续探索GEE在不同领域的应用。
89710编辑于 2024-07-09 - 来自专栏常用算法专栏
常用的排序算法之桶排序（Bucket Sort）
原理 桶排序（Bucket Sort）是计数排序的升级版。它利用了函数的映射关系，将待排序的数据分散到有限数量的桶子里。 是稳定的排序算法（当桶内排序使用稳定排序算法时）。 缺点： 当要排序的数据分布得非常不均匀，或者数据的范围非常大时，会造成空间浪费和效率不高。 当桶内元素较多时，桶内排序的时间复杂度可能较高。 确定桶的数量和范围：假设我们使用5个桶，每个桶的范围是0-1, 1-2, 2-3, 3-4, 4-9。 将数据放入对应的桶中： 桶0（0-1）: 无数据 桶1（1-2）: [1] 桶2（2-3）: [2, 2, 3, 3] 桶3（3-4）: [4] 桶4（4-9）: [8] 对每个桶内的数据进行排序： ，然后根据桶的大小确定桶的数量。
49610编辑于 2025-04-05 - 来自专栏碱基矿工
今天在看NAR的database专刊时无意发现“国家基因组科学数据中心”在这上面连续6年每年都发一篇介绍中心的文章，图片4-9分别对应2017-2022的文章主图。我服了，原来可以这样干！每年都更新一
今天在看NAR的database专刊时无意发现“国家基因组科学数据中心”在这上面连续6年每年都发一篇介绍中心的文章，图片4-9分别对应2017-2022的文章主图。我服了，原来可以这样干！ 每年都更新一下，要知道这期刊的影响因子可在16以上! 不过分散发表的缺点就是难出单篇高引用。
47020编辑于 2022-04-12 - 来自专栏python3
python 正则匹配手机号
import re phone = str(input('请输入手机号:')) # b = str(12345678912) t = re.compile(r'^1(3\d|4[4-9]|5[0-35-
3.6K10发布于 2020-01-17 - 来自专栏全栈程序员必看
正则表达式验证手机号码格式_正则表达式身份证校验
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 import re patt=r’(13[4-9]\d{8,})KaTeX parse error: Undefined control sequence: \d at position 12: |(15 ,})’ mobile=str(input(‘请输入手机号码:’)) match=re.match(patt,mobile) if match==None: print(mobile,“不是有效的中国移动手机号码 else: print(mobile,“是有效的中国移动手机号码。”) 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。 如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
82810编辑于 2022-09-30 - 来自专栏全栈程序员必看
java验证电话号码的正则_html注册验证正则表达式
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 PhoneFormatCheckUtils { public static boolean isMobile(String mobile) { String regex = "^((13[0-9])|(14[0,1,4- 如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
1.2K10编辑于 2022-09-30 - 来自专栏Golang语言社区
解决连通性问题的四种算法
问题示例 输入 不连通 连通 3-4 3-4 4-9 4-9 8-0 8-0 2-3 2-3 5-6 5-6 2-9 2-3-4-9 5-9 5-9 7-3 7-3 4-8 4 如完成 4-9 后， id[3] 和 id[4] 的值均为终点结点 9。此时判断 3 和 9 是否连通，直接判断 id[3] 和 id[9] 的值是否相等，相等则连通，不等则不存在连通关系。 这里的树是连通关系的抽象。 数据结构 使用数组作为树的实现： 结点数组 id[N]，id[i] 存放 i 的父结点 i 的根结点是 id[id[...id[i]...]] 区分小树、大树使用的是树的权值：子树含有结点的个数。 数据结构 树结点的存储依旧使用 id[i] ，但需要一个额外的数组 size[i]，记录结点 i 的子结点数。 如下： 优化 每次计算某个节点的根结点时，将沿路检查的结点也指向根结点。尽可能的展平树，在检查连通状态时将大大减少遍历的结点数目。
3.2K91发布于 2018-03-19 - 来自专栏啄木鸟软件测试
更正以前风险调整中的一个缺陷
以前在我写的书《软件测试技术实战——设计、工具及管理》中提及一个关于风险调整的策略是完全错误的，现在更正如下： 调整前 4.2.2 调整风险级别 案例4-3：风险级别的调整。 假设原先的风险级别见表4-8。 5 20 在线付款 4 6 24 目前级别发现的风险见表4-9。 表4-9 目前级别发现的缺陷 模块 高级 中级 低级 用户登录 2 5 16 用户注册 3 6 31 填写购物地址及支付信息 2 7 22 选择商品 1 5 13 放入购物车 1 0 3 结算 2 4 由于缺陷只体现出可能性，而对严重度的影响不存在，所以不考虑对影响度的调整。根据前面的公式，得到表4-11。
36000编辑于 2025-01-22 - 来自专栏测试开发干货
【基础理论-黑盒用例-边界值】边界值七条原则，打赌没人知道！
吃软件测试这碗饭的，如果基础理论都不懂，说不过去吧？ 欢迎点进来学习！助你月薪翻倍哦~ 前言 ❝边界值，是和等价类几乎齐名的初级技术，应用非常广泛。 ❞ 边界值概念 对输入的位于编辑的值和稍低稍高的值进行测试。分为离点，内点，上点和特殊点。 比如输入要求为4-9 的边界值用例为： 特殊点：0，1 离点：3，10 上点：4，9内点：7 原则 没听错，每个用例设计方法都有自己的原则。 原则1：输入条件规定范围，则取刚到达这个方位的边界的值和刚超越这个范围边界的值。 原则2：规定个数，则用最大个数，最小个额数，最大+1，最小-1。 原则6：如果使用了内部数据，则应该用内部数据的边界上的值作为测试数据。 原则7：分析规格说明，找出隐藏的边界条件。
1.1K10编辑于 2022-05-20 - 来自专栏二猫の家
GEE代码实例教程详解：长时间序列NDVI分析
背景知识 Landsat数据集 Landsat是美国地质调查局和美国航天局联合发射的一系列卫星，提供地表的长时间序列、中等分辨率的遥感数据。 , 'SR_B4']).rename('ndvi'); return ndvi.copyProperties(img, img.propertyNames()); } // 筛选Landsat 4- 筛选和处理Landsat数据集 分别筛选Landsat 4-9的数据集，应用相应的NDVI计算函数，并处理SLC偏移问题。 6. 导出数据 将2010年的NDVI图像导出到Google Drive。 结论 本教程展示了如何使用GEE对长时间序列的Landsat数据进行NDVI分析。 通过此分析，可以监测植被覆盖度的变化，为生态研究和环境监测提供支持。 进一步探索 GEE提供了多种工具和方法来进行时间序列分析和环境监测。在后续的教程中，我们将继续探索GEE在不同领域的应用。
1.8K11编辑于 2024-07-09 - 来自专栏华章科技
手把手教你用ECharts画柱状图
导读：柱状图主要用于表示离散数据的频数，也是一种基础可视化图。 label: { show: true, position: 'top' }, }] }; 可视化结果如图4- ▲图4-9 简单的柱状图加入label 02 聚合柱状图 除了简单的柱状图，在实际场景中也会经常用到聚合柱状图，以更直观地比较各维度信息。 结合图4-10，我们可以非常直观地比较不同商场的不同产品的销售情况。 ? ▲图4-10 聚合柱状图 有时也会用到水平聚合柱状图，具体要如何实现呢？ 这里的堆叠效果主要是通过stack参数决定的，当我们删除A商场的stack参数，并将B商场和C商场的stack参数改为“总量1”之后，其可视化结果如图4-13所示。
4K20发布于 2021-02-05 - 来自专栏bit哲学院
Python编程学习——运用python编写简单的计算器程序
参考链接： 用Python编写自己的len() 简单计算器的程序实现 一、功能要求： 实现用户输入算式，其中包含加减乘除，括号以及空格的算式，并且优先计算最里的括号的算式，例如1+ 22*3 2-2 2*(2 3 1+34*33/4+55*(1 2-5 *8+7/ 9)+(20+(39/13+8)+8*4-9)+7 8/9-10*76+(8 6*9)) 二、要求与知识点： 1、要求不能使用 eval () 的方法 2、字符串的处理 3、正则表达式的使用，re模块 4、递归函数的使用 三、程序的大概思路： 避免毫无头绪的编写，先从最简单的不包含括号的加减、乘除简单逻辑开始编写，每种编写一个函数 同时通过网上相关资料的查询，并通过自己的理解，实现了部分的改良，以此得到小的进步。 (main_func()) print(eval("1+22*32-22*(231+34*33/4+55*(12-5*8+7/9)+(20+(39/13+8)+8*4-9)+78/9-10*76
1.1K00发布于 2020-12-31 - 来自专栏Ms08067安全实验室
最新SQL注入漏洞原理及与MySQL相关的知识点
本文选自《web安全攻防渗透测试实战指南（第2版）》 SQL注入漏洞简介 SQL注入是指Web应用程序对用户输入数据的合法性没有判断，前端传入后端的参数是攻击者可控的，并且参数被带入数据库查询，攻击者可以通过构造不同的 一般情况下，开发人员可以使用动态SQL语句创建通用、灵活的应用。动态SQL语句是在执行过程中构造的，它根据不同的条件产生不同的SQL语句。 图4-8 COLUMNS表存储该用户创建的所有数据库的库名、表名和字段名，如图4-9所示。 需要记住该表中记录数据库库名、表名和字段名的字段名分别为TABLE_ SCHEMA、TABLE_NAME和COLUMN_NAME。 图4-9 常用的MySQL查询语句和语法如下。 已知条件的字段名='已知条件的值' 在有两条已知条件时，语句如下： SELECT 要查询的字段名 FROM 库名.表名 WHERE 已知条件1的字段名='已知条件1的值' AND 已知条件2的字段名=
70660编辑于 2023-09-11 - 来自专栏愿天堂没有BUG（公众号同名）
SpringCloudRPC调用核心原理：RxJava响应式编程框架，聚合操作符
使用count操作符对数据流序列进行计数，具体的执行流程如图4-9所示。 图4-9 使用count操作符对数据流序列进行计数 下面是一个使用count操作符的简单例子，代码如下： package com.crazymaker.demo.rxJava.basic;//省略import 源流转换成一个弹射单个值的Observable输出流，输出流的唯一数据项的值为原始Observable流所弹射的数据项数量。 ，一直等待直到内部的源Observable弹射了自己想要的数据。 图4-10 reduce操作符对1~5的数据流序列的归约流程 使用reduce操作符实现对1~5的数据流序列的归约，参考如下的实现代码： package com.crazymaker.demo.rxJava.basic
57340编辑于 2022-10-28 - 来自专栏kali blog
一款高效的zip密码恢复工具
在前面的文章红，我们也曾提到过对zip rar等压缩包密码的破解。本文给大家再次推荐一款工具AZPR,同样也是一款不错的工具。 AZPR 全称 advanced zip password recovery，如果经常忘记压缩包密码的，应该对这款工具不陌生。 首先加载你的加密文件，攻击类型中选择暴力攻击，然后在范围中我们选择数字。 然后点击长度选项卡，自定义最短和最长密码。 可以看到，在4-9位的纯数字密码中，9位数的密码只用了17s。 当然，这个破解性能和你的电脑性能有着直接的关系。 3位字母+8位数字测试 我们接着模拟平时人们的加密习惯，用姓名的首字母+生日组合 总结 无论何种密码破解工具，都有一定的局限性。 因此在平时生活和工作中，请勿设置简单的密码并养成良好的备份密码习惯。
91910编辑于 2025-07-28 - 来自专栏人力资源数据分析
对于岗位人数少的职级，应该如何分析薪酬结构
我们在做薪酬数据分析的时候，都会按照薪酬结构的各个职级，对岗位进行薪酬曲线的绘制和数据分析。最进行分析的时候，我们会去计算各个职级的中位值数据，这些都是一个标准的薪酬分析的流程。 ? 但是对有些企业来说，他们的岗位结构比较简单，岗位的职级就几个层级，岗位的人员也就3-4个人，对于这样的简单的数据，我们几乎不能去绘制岗位的薪酬曲线，对于这样的企业我们要如何去做数据分析呢，今天我们通过案例来分析下 这组数据大家发现经理级别的只有3个，职级的话只有4-9，有些职级还只有一个数据，相对来说这个数据比较的简单，针对各个职级去算中位值其实意义也不大，因为数据只有2-3个。 但是我们考虑到岗位的本省数据比较少，在进行薪酬曲线绘制的时候数据的偶然性比较的大，所以除了我们可以做这样的薪酬曲线外，我们还可以做岗位的薪酬分布图，把每个岗位的薪酬数据在该岗位对应的市场分位置上用散点图做分布 在这个分析图上，X轴是经理岗位的市场分位置，经理岗位的3位员工的薪资分布分别对应在市场的分位置的范围上，通过这个图，就可以判断3个人的薪酬分布，薪酬是否具备竞争力。
1.6K10发布于 2020-03-12
腾讯云开发者
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