Avril 详细资料

NeRwa NeRwa 博客等级 墨衍会员 · AI 创作全网分发 墨衍智能分发 本文由作者通过墨衍一键同步至各平台 1分发平台 1.5k累计阅读 1.6k平均单平台 已同步平台 优快云 微信公众号 微博 知乎 掘金 百家号 博客园 抖音 小红书 你的文章也可以这样分发 墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网 我也要 码龄22年
关注
原创 最新推荐文章于 2026-04-26 16:13:57 发布 1.5k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
手把手教你学Simulink--巴特沃斯滤波器设计与实现仿真 巴特沃斯滤波器的设计目标是拥有尽可能平滑的通带响应，这意味着在通带内信号衰减最小且没有波动。这种类型的滤波器非常适合用于音频处理、生物医学信号处理以及其他需要高保真度的应用场景。根据应用需求的不同，可以选择低通、高通、带通或带阻滤波器。明确你的系统需求，如输入信号类型（正弦波、方波等）、滤波器类型（低通、高通、带通或带阻）、截止频率、滤波器阶数等。假设我们需要设计一个4阶低通巴特沃斯滤波器，其截止频率为1kHz，用来过滤掉高于1kHz的所有频率成分。 阅读详情
基本资料☆

中文名( Name ):艾微儿·拉维妮
英文名: Avril R. Lavigne
出生地:加拿大安大略省,纳帕尼镇
出生日( Birthday ):1984年9月27日
父母:Judy Lavigne; Dad: John Lavigne
兄弟姊妹:哥哥Matt,小妹Michelle
身高:5'1" (160.3 cm)
星座:???
绰号 : laven
头发颜色:褐色
眼睛颜色:蓝色

国籍:加拿大
爱好:滑板,唱歌,写歌,冰球
宠物:一只名叫"Sam"的迷拟小笨狗
纹身的地方:胳膊,腹部和耳朵
婚姻状况:单身
喜欢的工作:警察
最喜爱的食物:Pizza
最喜爱的电影:《Miss Congeniality》,《8 Mile》
喜爱的演员:Sandra Bullock,Tobey Maguire
最喜爱的歌手:Alanis Morissette
最喜爱的品牌:Dickies, Osiris
最喜爱购物的地方:Tillys, Pacsun, Hot Topic, or any skateshops
最爱的颜色:红色和黑色
最爱的运动:冰球,滑板
最喜欢的旅行的地方:New Zealand, Sardinia
音乐制作人:Sum 41, Beach Boys, Alanis Morissette, Goo Goo Dolls, Matchbox 20, System of a Down
最喜欢的歌曲(Let go): Losing Grip
最喜欢的音乐录影带(Let go): Sk8er Boi

酷料☆

原本AVRIL的首张专辑"let go"名为"anything but ordinary"

"complicated"只试唱了3次就灌录完成.

AVRIL是用右手带手表的.

其中部份的"my world"歌词是AVRIL在上数学代数(algebra)堂时作的.

AVRIL经常说"我不是要求反叛(punk)"

10岁时已经加入曲棍球队.

首次作个人演出: 14岁

开始学结他: 12岁 - 她爸爸的6弦管结他

AVRIL喜欢用本结他作曲但喜欢用电结他演出.

AVRIL就读中学"Napanee District Secondary School".

AVRIL不喜欢歌迷学她的衣著.

AVRIL喜欢拆礼物的时刻.

AVRIL希望有个龙的纹身在她的背或左手上.

AVRIL不单善於歌唱,还有 - 艺术.

AVRIL喜欢星星 - 就像她的官方网站的那些.

AVRIL有哮喘(asthma).

AVRIL曾创作一首打油诗"oops! i screwed my record producer again"
(改自歌曲"oops! i did it again")

AVRIL不喜欢(讨厌)钢琴.当她的家人叫她去学钢琴时.
她说"不是嘛! 钢琴太女人了!我想玩的是摇滚(rock)音乐…FxxK the piano."

AVRIL不太精於电脑,每次她上网的时候都要找evan帮手.
14岁首次在教堂作个人圣咏:"NEAR THE HEART OF GOD".

AVRIL小时候已经学签名,"因为我知道我一定会成名,我现在还能签得超快."

AVRIL害怕乘飞机.

AVRIL曾经在树上趺下所以脚曾经断了.

AVRIL在中学的时候不是万人迷.

AVRIL给一个男同学嘲说女孩不会捉鱼.後来给人发现她和一大郡女孩在湖边捉了78条鱼.

AVRIL不喜欢当潮流的"走屁狗",她著她喜欢的衣服和饰物.

AVRIL不是每刻也在闹事,她很会尊重别人,在台上也是.

Eminem,Justin Timberlake,Pink和Fred Durst都是AVRIL的歌迷.

AVRIL14岁的时候就教自己学溜冰.

AVRIL喜欢在车上唱歌就像在"sk8er boi"里一样.
"我小时候就已经这样做,而且每次事後都总会给人责备."

AVRIL喜欢穿著黑白条纹的短袜.

荣誉☆

专辑"Let Go"连续22周美国专辑榜Top 10销售

专辑"Let Go"连续17周超过10万张周销售

专辑"Let Go"全美5白金专辑(500万张)

专辑"Let Go"海外销售高达450万张

专辑"Let Go"8个国家认证为多白金专辑

专辑"Let Go"全球销售量超过1000万张

专辑"Let Go"2003年英国,澳洲专辑榜冠军

专辑"Let Go"2002年全年度全美唱片销售第三名

专辑"Let Go"加拿大4白金销量

专辑"Let Go"荣获2003年加拿大朱诺奖颁奖典礼「最佳流行专辑奖」

单曲"Complicated"连续5周高距单曲榜首

单曲"Complicated"2002年度全美电台播歌率第7

单曲"Complicated"22个国家播歌冠军

单曲"Complicated"荣获英国第48届Ivor Novello音乐奖年度国际最佳歌曲

单曲"Complicated"荣获2003年迪士尼无线音乐奖「最佳原创歌曲」

单曲"Complicated"令Avril荣获2002年MTV音乐奖「最佳新人」

单曲"Complicated"打入2003年MTV Asia Hitlist

单曲"Sk8er Boi"2003年星加坡播放榜冠军

单曲"Sk8er boi","I'm With You"荣获2003年Much Music音乐录影带典礼2项大奖「最佳音乐录影带」

单曲"Sk8er Boi"荣获2003年Much Music音乐录影带典礼「国际最佳音乐录影带(加拿大)」

单曲"Losing Grip"荣获2003年Much Music音乐录影带典礼特别增设的奖项

2003年VH1全球最佳影音女明星提名

第54届美国格林美Grammy颁奖典礼5项大奖提名

2003年MTV音乐录影带典礼3项提名

滚石杂志Rolling Stone选为2002年度风云人物

2002年MTV拉丁音乐奖「最佳国际新人」

2003年加拿大朱诺Junno颁奖典礼「最佳新人」「最佳流行专辑奖:Let Go」

2003年加拿大RMA音乐典礼多项大奖包括「最佳女歌手」「最佳新人女歌手」「最佳创作女歌手」

2003年MTV亚洲音乐奖「国际最受欢迎女歌手」「国际最具突破女歌手」「时尚风格大奖」

2003年Much Music音乐录影带典礼「最受欢迎加拿大艺人奖」

2003年迪士尼无线音乐奖「最佳原创歌曲:Complicated」「最佳女歌手」「最佳艺人奖」「最佳专辑」 2002年多次高距香港HMV销量榜top 5,至今仍未下榜(top 20)

2003年香港电台主办第14届国际流行音乐大奖「全年国际至尊金曲」「最受欢迎国际金曲」「最佳销量英文大碟」「最受欢迎女歌手」「最受欢迎女新人」等大奖
收录于
Avril Lavigne

当前文章被收录于：

Avril Lavigne
1 篇文章 0 人学习
订阅专栏 查看详情
标签
#音乐 #go #system #工作
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
[QMT量化交易小白入门]-七、可转债双低策略Python代码详解与实战 本专栏主要是介绍QMT的基础用法，常见函数，写策略的方法，也会分享一些量化交易的思路，大概会写100篇左右。QMT的相关资料较少，在使用过程中不断的摸索，遇到了一些问题，记录下来和大家一起沟通，共同进步，自己淋过雨了，希望大家都有一把伞。 阅读详情

相关推荐

IntelliJ IDEA 中git使用说明书

IntelliJ IDEA 中git使用说明书

junyang2012的博客 5389

Avril Lavigne: Complicated

[歌词大意]　　Complicated　　Chilloutwhatchayelling'for?闭嘴，你在嚷什么？　　Laybackit'sallbeendonebefore放松，以前我们就是这样的。　　Andifyoucouldonlyletitbe如果你放轻松，　　Youwillsee你会发现　　Ilikeyoutheway...

weixin_30344131的博客 230

无GPS室内飞行：基于PX4与MID360的FAST-LIO定点悬停实战解析

本文详细解析了基于PX4飞控与大疆MID360激光雷达的无GPS室内飞行技术，重点介绍了FAST-LIO算法在定点悬停中的应用。通过硬件配置、软件环境搭建、坐标系转换等实战经验，帮助开发者解决室内定位难题，实现精准悬停与稳定飞行。

weixin_29056781的博客 262

Goodbye，my own Avril

“我不是朋克，为净水壶什么你们这么说呢。我美的Uclean只是唱自己想唱的东西净水壶。”少不更事的Avr美的Uclean扭的表情对媒体说道。美的Uclean的表情对媒体说道。现在的V可能不会这样了，她可能脸上会挂着一幅灿烂的笑脸，对媒体说出语气委婉但大意相近的话。只是这样的V对我来说已变质了。 　　 　　 我怀念刚出道时的V，那时候的她外形上还不至于像现在这般臃肿，烟熏妆还没现在这么浓，没有现

Freelanlan的博客 171

20道SpringSecurity常见面试题汇总（超详细回答 ！！！）

本文中，我们将探讨一些与 Spring Security 相关的面试问题。Spring Security 是一款流行的 Java 应用程序安全框架，它提供了一套全面且易于使用的安全解决方案。

小斜同学的博客 3076

PyTorch复现PSMNet踩坑全记录：从环境配置到KITTI数据集训练

本文详细记录了使用PyTorch复现CVPR经典立体匹配模型PSMNet的全过程，从环境配置到KITTI数据集训练，特别针对2023年主流软硬件环境中的常见问题提供解决方案。文章重点介绍了PSMNet的金字塔池化模块和堆叠沙漏结构，帮助研究者和工程师快速实现工业级深度估计，节省大量试错时间。

weixin_30897233的博客 328

Avril lavigne - Girlfriend(mv)

转载于:https://www.cnblogs.com/erikfeng/archive/2007/04/17/716438.html

dianwo2466的博客 252

Dify Rerank 模型配置全流程解析：从报错定位到代码实现

Dify Rerank 模型配置全流程解析：从报错定位到代码实现

engchina的专栏 4470

Avril Lavigne : Everybody Hurts (Ver3)

http://www.guitartabsexplorer.com/ http://www.guitartabsexplorer.com/lavigne-avril-Tabs/everybody-hurts-(Ver3)-crd.php Em C G D 右手扫弦节奏是扫弦↑ ↑↑↓ | ↑↓↑ ↑↑↓ 一个和弦扫前面两个就是↑↑↑↓ ，然后下一个和弦就 ...

weixin_30247159的博客 132

OpenMontage：AI代理驱动的端到端视频生产系统实战指南

在当今内容创作领域，自动化视频生成技术正成为提升生产效率的关键。其核心原理在于通过智能体（Agent）架构，将复杂的视频制作流程拆解为可被AI理解和执行的标准化任务，从而实现从创意到成片的端到端自动化。这项技术的核心价值在于大幅降低了专业视频制作的门槛，使非专业用户也能快速产出具有一定专业度的内容。其典型应用场景包括社交媒体短片、产品演示、知识科普视频的批量生产。OpenMontage正是这一技术理念的杰出实践，它构建了一个完整的代理驱动视频生产系统，将AI编码助手转变为能自主规划并执行脚本撰写、素材检索、

weixin_35757191的博客 648

【日志】Prometheus/Loki+Alertmanager+Grafana监控告警

参考文章：匹配写法：https://blog.ossq.cn/2674.html。

CN_Eden 1320

When you're gone - Avril Lavigne

 

键盘上的舞者 1140

Python爬虫逆向案例:某云片滑块验证码分析-滑动验证码

今天我们看个滑块。

2201_76125393的博客 1034

Avril Lavigne

Avril Lavigne —— 艾薇儿 一、基本资料 中文名( Name ):艾微儿 拉维妮 英文名: Avril R. Lavigne 家乡地:加拿大安大略省,纳帕尼镇 出生日( Birthday ):1984年9月27日 (星期四) 父母:Judy Lavigne; Dad: John Lavigne 兄弟姊妹:哥哥Matt,小妹Michelle 身高:5'1" (1

陈善 1万+

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder

Avril Lavigne - Innocence

nice   (Avril Lavigne, Evan Taubenfeld) Published by Avril Lavigne Publishing Ltd./Almo Music Corp. (ASCAP), Big Evil Music Co./EMI April Music, Inc. (ASCAP) Waking up I see that everythin...

趋势创造者-一直在努力，拥抱大海，拥抱浩瀚的天空，探知未来的世界 祗偽妳動訫 Happiness keeps you Sweet 164

win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar

win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过，这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后，重新检测通过。

MATLAB处理多国语言日期字符串的实战：从‘8 avril 2013’到标准时间戳

本文详细介绍了如何使用MATLAB的`datetime`函数处理多国语言日期字符串，如法语'8 avril 2013'、德语'10. Mai 2023'和中文'2023年5月10日'。通过`Locale`和`InputFormat`参数的灵活运用，构建国际化数据处理管道，解决词形变化、特殊字符和词序差异等核心挑战，提升跨国数据分析效率。

weixin_30394669的博客 292

[导入]艾薇儿,Avril

文章来源:http://www.gins.cn/blog/post/207.html 转载于:https://www.cnblogs.com/ginseng/archive/2008/03/27/1125760.html

weixin_30448685的博客 97

ijk英语-Innocence-Avril Lavigne

为什么80%的码农都做不了架构师？>>> ...

weixin_34253539的博客 208

摇滚小魔女艾薇儿AVRIL LAVIGNE 最新单曲 HOT

&lt;embed src="http://player.youku.com/player.php/sid/XOTI0MTUyNA==/v.swf" quality="high" width="450" height="372" align="middle" allowScriptAccess="sameDomain" type="application/x-shockw

趋势创造者-一直在努力，拥抱大海，拥抱浩瀚的天空，探知未来的世界 祗偽妳動訫 Happiness keeps you Sweet 204

Innocence --Avril Lavigne (艾薇儿·拉维尼)

Waking up I see that everything is ok 睁开双眼 我发现 一切如期上演 The first time in my life and now it's so great 我的生活从未如此美好呈现 Slowing down I look around and I am so amazed 放慢脚步环顾四面 我感到惊艳 I think about the little

代码改变世界 1056

Innocence --Avril Lavigne (艾薇儿·拉维尼)

Waking up I see that everything is ok 睁开双眼 我发现 一切如期上演 The first time in my life and now it's so great 我的生活从未如此美好呈现 Slowing down I look around and I am so amazed 放慢脚步环顾四面 ...

weixin_34381687的博客 207

Complicated

AVRIL LAVIGNE LYRICS Complicated Uh huh, life's like thisUh huh, uh huh, that's the way it is'Cause life's like thisUh huh, uh huh that's the way it isChill out, what you yellin' for?Lay back, i...

weixin_34409357的博客 154

js 异步流程控制之 avQ(avril.queue)

废话前言 写了多年的js，遇到过最蛋疼的事情莫过于callback hell, 相信大家也感同身受。 业界许多大大也为此提出了很多不错的解决方案，我所了解的主要有： 朴灵 event proxy， 简单明了容易上手 老赵的 wind.js， 写起来最舒坦，最能表达程序顺序执行逻辑 Promise，个人感觉为解决一个坑引入另外一个坑，写出来的代码一大坨，代码可读性最差 ...

weixin_33728268的博客 307

修改linux文件权限命令：chmod 转载至 Avril 的随笔

Linux系统中的每个文件和目录都有访问许可权限，用它来确定谁可以通过何种方式对文件和目录进行访问和操作。　 　文件或目录的访问权限分为只读，只写和可执行三种。以文件为例，只读权限表示只允许读其内容，而禁止对其做任何的更改操作。可执行权限表示允许将该文件 作为一个程序执行。文件被创建时，文件所有者自动拥有对该文件的读、写和可执行权限，以便于对文件的阅读和修改。用户也可根据需要把访问权限设...

weixin_30333885的博客 73
下一篇： C语言中随机函数的应用
点赞 0
评论 0
书签 书签 0
NeRwa
NeRwa
博客等级 码龄22年 0粉丝 4原创
+ 关注 专栏目录 订阅专栏
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值