paip.Adblock屏蔽onlinedown华军软件园的4秒下载广告总结..

博主Attilax使用360浏览器6.5版本,遇到onlinedown华军软件园的4秒下载广告未被Adblock屏蔽的情况。通过寻找DIV元素、设置JS事件断点及屏蔽特定JS地址的方法,成功手动屏蔽了广告。本文详细记录了解决过程。
 paip.Adblock屏蔽onlinedown华军软件园的4秒下载广告总结..
  
 
作者Attilax ,  EMAIL:1466519819@qq.com 
来源:attilax的专栏
地址:http://blog.youkuaiyun.com/attilax




我用的360浏览器6.5
 
 默认Adblock没有屏蔽onlinedown华军软件园的4秒下载广告...只好手动屏蔽兰..
 
 先是用寻找DIV元素的方式,三..那屋的内个广告4S走跑兰.拉不到个DIV上...高明阿..
 
 只好另外想办法..360浏览可以设置JS的事件断点了..走dev tool >source > event listener breakpoint ,>>timer ...
 
 果然.道理时间,停止哈兰..本来要查看DIV了,还是隐藏的深的了.不好查看...
 
 不个JS屏蔽孪酸懒....点开个左的后三脚脚...>>copy  link addresss ...
 http://www.onlinedown.net/js/sort_pic_13_13_13.js


不个这个地址加的个Adblock黑头.走ok兰..
**高校专业实习管理平台设计与实现** 本设计项目旨在构建一个服务于高等院校专业实习环节的综合性管理平台。该系统采用当前主流的Web开发架构,基于Python编程语言,结合Django后端框架与Vue.js前端框架进行开发,实现了前后端逻辑的分离。数据存储层选用广泛应用的MySQL关系型数据库,确保了系统的稳定性和数据处理的效率。 平台设计了多角色协同工作的管理模型,具体包括系统管理员、院系负责人、指导教师、实习单位对接人以及参与实习的学生。各角色依据权限访问不同的功能模块,共同构成完整的实习管理流程。核心功能模块涵盖:基础信息管理(如院系、专业、人员信息)、实习过程管理(包括实习公告发布、实习内容规划、实习申请与安排)、双向反馈机制(单位评价与学生反馈)、实习支持与保障、以及贯穿始终的成绩评定与综合成绩管理。 在技术实现层面,后端服务依托Django框架的高效与安全性构建业务逻辑;前端界面则利用Vue.js的组件化特性与LayUI的样式库,致力于提供清晰、友好的用户交互体验。数据库设计充分考虑了实习管理业务的实体关系与数据一致性要求,并保留了未来功能扩展的灵活性。 整个系统遵循规范的软件开发流程,从需求分析、系统设计、编码实现到测试验证,均进行了多轮迭代与优化,力求在功能完备性、系统性能及用户使用体验方面达到较高标准。 **核心术语**:实习管理平台;Django框架;MySQL数据库;Vue.js前端;Python语言。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
在电磁散射与雷达技术的研究中,涉及粗糙表面电磁特性模拟的核心概念包括统计参数化建模方法、不同电场矢量方向的极化模式、特定方向的能量反射现象、理想化波前模型以及具有随机起伏特征的界面。以下是对这些要点的系统阐述: 统计参数化建模是一种基于表面统计特征描述其不规则性的电磁散射计算方法,尤其适用于均方根高度较小的粗糙界面在微波至毫米波频段的散射特性分析。 水平极化与垂直极化分别指电场矢量平行于地面和垂直于地面的振动状态。在雷达探测中,采用不同的极化模式有助于提升目标辨识度并抑制环境干扰。 当电磁波与物体相互作用时,部分能量沿接近入射方向返回,这种现象称为反向散射。其在雷达系统的探测灵敏度与目标特征分析中具有关键作用。 平面波是在均匀介质中传播的理想波型,其电场与磁场分布保持一致的相位关系,常作为理论简化模型用于电磁问题的解析与数值计算。 粗糙界面指具有随机起伏特征的表面,其不规则程度可通过均方根高度进行量化。这种结构特性会改变电磁波的传播路径与能量分布,进而影响信号的接收与处理。 相关压缩文件可能包含了实现上述建模方法的程序代码,通常采用数值计算语言编写,用于模拟不同极化状态下粗糙表面对平面波的反向散射响应。通过此类仿真,能够预测各类场景下的散射参数,为雷达系统设计与遥感数据解译提供理论依据。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
03-12
### PAIP编程珠玑中的示例代码解释 PAIP(Paradigms of Artificial Intelligence Programming)是一本深入探讨人工智能编程范式的书籍,其中包含了大量 Lisp 编写的程序实例。这些例子不仅展示了如何实现特定的人工智能算法,还提供了关于良好软件工程实践的重要见解。 #### 示例:通用求解器框架 书中介绍了一个名为 `defun` 的宏来定义函数,在构建通用问题解决器时非常有用[^1]: ```lisp (defun solve (problem) "Find a solution to the given problem." (let ((solution nil)) ;; Attempt to find a solution using backtracking. (labels ((try-next-option () (when (not solution) (if (no-more-options-p ()) (return-from try-next-option nil) (let* ((option (next-option))) (cond ((goal-reached-p option) (setf solution option)) (t (push-state option) (solve problem) (pop-state)))))))) (try-next-option) solution))) ``` 这段代码实现了回溯法解决问题的一般模式。通过递归调用自身并尝试不同的选项直到找到解决方案为止。如果当前路径无法通向目标,则会恢复之前的状态继续探索其他可能性。 此方法能够有效地处理许多复杂的组合优化类问题,并且由于其灵活性可以很容易地适应各种具体应用场景下的需求变化。 #### 示例:自然语言理解模块 另一个重要的部分涉及到了自然语言处理技术的应用案例——基于语法分析树结构来进行语义解析: ```lisp (defun parse-sentence (sentence) "Parse SENTENCE into its constituent parts and build an interpretation tree." (multiple-value-bind (subject verb-object) (split sentence 'verb) `(sentence :subject ,(parse-noun-phrase subject) :action ,verb-object))) (defun parse-noun-phrase (np-string) "Interpret NP-STRING as either a simple noun or compound phrase." ...) ``` 上述片段演示了如何将输入字符串分割成主谓宾成分,并进一步解析名词短语的具体含义。这种层次化的表示方式有助于后续更高级别的推理操作以及对话管理等功能的设计与实现。 #### 示例:专家系统规则引擎 最后值得一提的是书中对于专家系统的讨论,特别是有关于事实库管理和匹配机制的部分: ```lisp (defstruct fact id pattern bindings) (defun match-patterns (pattern facts) "Return all FACTS that unify with PATTERN, along with their BINDINGS." ...) (defun add-fact (kb new-fact) "Add NEW-FACT to knowledge base KB after checking consistency against existing rules." ...) ``` 这里展示了一种简单而有效的知识表达形式及其相应的查询接口设计思路。通过对模式进行统一化计算从而快速定位符合条件的事实条目;而在更新数据库前则需确保新加入的信息不会引起逻辑矛盾等问题的发生。 以上仅是从《Programming Pearls》一书摘取的一些精彩片段,实际上该著作涵盖了更为广泛的内容领域和技术细节等待读者去发掘学习。
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