问题描述: 移动端需要一个长按功能,但总是复制选中div中字体 解决方案: 直接在CSS 文件中添加下面的代码,就可以实现了在手机端禁止粘贴复制的功能: *{ -webkit-touch-callout:none; /*系统默认菜单被禁用*/ -webkit-user-select:none; /*webkit浏览器*/ -khtml-user-select:none;
matplotlib 这是一篇快速画图的简单用法,另一个稍微详细一点的教程,可以见:https://www.cnblogs.com/wztshine/p/15101086.html 简单使用: import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt x = np.arange(-50, 51) y = x ** 2 # plt.plot(x, y) 可以根据 x,y 值来绘制图表
bool ylFlag = Convert.ToBoolean(System.Configuration.ConfigurationManager.AppSettings.Get("connectionStringYL"));//获取 webconfig 里面的属性。 if (ylFlag) { //SS_type.Visible = false;
html部分: <div class="web"> <div class="goodsBox"> <img src="./small.jpg" alt="" /> <div class="mask"></div> </div> <div class="zoomBox&qu
问题 如题所示 答案 相关源码: blockquote, q { quotes: none; } blockquote 和 q 标签 css样式 这个样式是为了去掉双引号。
LeetCode99 恢复二叉搜索树 Morris中序遍历 + 记录逆序对 Morris遍历 # Definition for a binary tree node. # class TreeNode: # def __init__(self, val=0, left=None, right=None): # self.val = val # self.left = left # self.right = right cl
problems/0206.翻转链表.md · programmercarl/leetcode-master(代码随想录出品) - Gitee.com 比较简单,但是很久没做第一次用的算法也比较粗糙: 不算太好的解法,时间复杂度N^2(先遍历到最后一个节点用指针p标记,同时标记其为头结点,循环:再用另一个指针q标记指向它的指针,p指向q,q置空,p
绘制基本的图形 直线line() 矩形rectangle() 圆circle() 椭圆ellipse() 多边形polylines() 填充的多边形fillPoly() 文本putText() 示例:动态绘制一个矩形框(通过键盘选择矩形、圆),要求实时性,基本不延迟 import cv2 import numpy as np bg = cv2.imread('./images/bg.jpg') print(
<template> <div class="form"> <div class="inputForm"> <input :value="value" @input="handleInput" required="required"> <label>{{ label }
在App.vue的style中写上 /* 解决小程序和app滚动条的问题 */ /* #ifdef MP-NEIXIN 11 APP-PLUS */ ::-webkit-scrollbar { display: none; width: 0 !important; height: 0 !important; -webkit-appearance: none; background: transparent; color: transparent; } /* #e
pytorch 和tensorflow 中最重要的概念就是tensor了,tensorflow 这个框架的名字中很直白,就是tensor的流动,所以学习深度学习的第一课就是得搞懂tensor到底是个什么东西了,今天就来学习下,OK,起飞 1.tensor到底是啥 tensor 即“张量”(翻译的真难理解,破概念)。实际上跟numpy数组、向量、矩
列表(可变,有序、容器类型) 列表索引结果数据类型 该元素是什么数据类型,得到的结果就是什么类型 添加 append 得到的返回值是None 添加一个元素 extend 添加多个元素,列表合并 insert 在指定的索引位置插入 删除 r
最近在读yolov5 的源码,发现了一些小地方以前没有注意过,特此记录 其中有一行: save_dir = increment_path(Path(project) / name, exist_ok=exist_ok) 这个是一个存储地址,但是是用了 / 直接拼接的,刚开始读的时候非常疑惑,然后发现原来作者用的并不是os.path,而是pathlib模块,该模块支
在引入蓝图概念之前,先分析app注册路由的原理 app注册路由的基本原理 ## demo.py from flask import Flask app = Flask(__name__) @app.route("/") # 调用app.route方法 def index(): return 'pass' if __name__ == '__main__': app.run(debug=True) ## scaffo
情景: 推荐召回模型训练,开始的几个epoch损失正常下降,在到某个epoch下loss突然为nan,但模型仍在继续training,最终在模型预测时,结果都为零。 查阅相关资料,可能的原因如下: 1)训练集中可能出现为NAN的特征; 2)自定义loss函数中,会存在分母为零的异常,可以加入微小的长度以保持其稳定性; 3)超参
控制div的显示与隐藏的语法如下: $("#id").show()表示display:block, $("#id").hide()表示display:none; $("#id").toggle()切换元素的可见状态。如果元素是可见的,切换为隐藏的;如果元素是隐藏的,切换为可见的 $("#id").css('display','none'); $("#id"
1 前言 在嵌入式MCU软件开发过程中,程序任务调度架构的搭建尤为重要,直接关系到该程序能支持多少功能(随着功能越多系统响应能力越弱,好的任务调度架构能够在保持相同的系统响应能力前提下支持更多的功能),下面介绍三种常用的程序任务调度框架设计方案: 前后台顺序执行法 时间片论法 操
class Matrix: @staticmethod def spiral_matrix(matrix: list) -> list: """ 顺时针螺旋遍历矩阵 :param matrix: 矩阵,二维列表 :return: 遍历结果,一维列表 """ if not matrix: return
思路: 1) 先判断 0<m<=n <= size,不满足直接返回原来的 头节点 2) 先找到 m的前一个节点 m_pre 和 n的后一个节点 n_pos. 把反转的部分反转之后。连接m_pre 和 n_pos. 3) 如果m_pre为null,说明反转的部分包含 头结点,则返回新的头结点,也就是 n. 如果m_pre不为null,则返回旧的头结点。
生成Token,验证Token代码如下: from itsdangerous import TimedJSONWebSignatureSerializer as Serializer, SignatureExpired, BadSignature from config import BaseConfig from flask import request, jsonify from functools import wraps from db_connect import db_select
HBuilderX打包后app安装启动会自动申请读写手机存储需访问系统相册,申请获取设备信息权限,这2种都是敏感权限,容易导致上架应用商店审核被拒,如图: 注意 :图片是用的网上的 针对上面的这两个提示框的解决方法,应该分为两种1. 首先是云打包(就是用 HBuilderX打包):之前在处理这个问题的
针对不同浏览器去掉滚动条,但是保留滚动效果 webkit内核(chrome和safari浏览器): .oh::-webkit-scrollbar { display: none; } IE浏览器 .oh { -ms-overflow-style: none; } FireFox浏览器 .oh { scrollbar-width: none; }
1、mysqlslap 2、(root@172.16.16.2)[(none)] 12:57:49> show variables like 'thread%'; 3、thread_handling参数(秒杀场景) 4、
redis-py提供两个类Redis和StrictRedis用于实现Redis的命令,StrictRedis用于实现大部分官方的命令,并使用官方的语法和命令(比如,SET命令对应与StrictRedis.set方法)。Redis是StrictRedis的子类,用于向后兼容旧版本的redis-py。 简单说,官方推荐使用StrictRedis方法。 不推荐Redi
https://zhuanlan.zhihu.com/p/288300334 import torch import torch.nn as nn import numpy as np a = torch.tensor([[[1.0,2.0,3.0], [4.0,5.0,6.0]], [[1.0,2.0,3.0], [4.0,5.0,6.0]]]) print(a) print(a.shap