google挂了，居然被我碰到了

最新推荐文章于 2024-04-19 01:35:12 发布
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#Google

本文分享了一次关于LiveContacts的搜索经历,尽管内容简洁,但反映了用户对于特定软件或服务的好奇心及初步接触的感受。
[img]http://dl.iteye.com/upload/attachment/173986/f543b778-4f1b-36f6-a79c-16cf07e79dfa.jpg[/img]

我没做啥啊，只不过搜索了下 LiveContacts.... :x
iteye_11993
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安装goole浏览器报错
kerry2018的博客
10-18 1万+
1.下载一个谷歌的rpm包，配置repo源 [root@physical ~]# cat /etc/yum.repos.d/google-chrome.repo [google-chrome] name=google-chrome baseurl=http://dl.google.com/linux/chrome/rpm/stable/x86_64 enabled=1 gpgcheck=1 gp...
2023非常全的selenium面试题及答案，测试工程师没有碰到算我输
伤心的辣条
06-09 8208
Selenium，是一个开源的框架，主要用于做HTML页面的UI自动化测试。不过，selenium IDE在去年官方已宣告放弃维护了。官网上放着一句话，selenium IDE is Dead。Selenium IDE是火狐浏览器的一个插件，是Selenium的一个可视化编辑界面，支持直接录制脚本，然后转成其它的语言的脚本执行。不过，录制的脚本，里面有很多的废代码，一般我都不用录制的，都是直接写脚本的，所以对我的影响，并不大。1 什么是Selenium？Selenium就是一套专门用于自动化Web浏览器的工
前端项目中碰到的难题bug
weixin_44903107的博客
06-24 4770
1.this.parent或者是this.parent或者是 this.parent或者是this.children 这种方式获取与传递数据十分不妥, 因为没有明确数据来源与使用者, 这样就会导致除了问题很难排查, 这种"父与子"的关系很脆弱,很容易突然’父组件’变成爷爷组件了, bug也就随之而来, 所以不是不得已的情况下或是高度封装的环境下, 不推荐使用. 2: antv: 折线图倒叙 bug现象: 之前使用公司二次封装的echarts开发, 这个版本使用了antv来开发图表, 但是怪异的事情出现了,
【学员作品】我的电商类App 3.2.1居然被拒了，怎么破？（酷课堂iOS交流群问答整理201812期）
互动教程网[www.hdjc8.com]
01-11 1470
酷课堂iOS移动开发交流群问答精华整理（201812期） 以下内容由@客服妹子爬楼整理，限于篇幅，无法就所有问题做详细说明，感兴趣的小伙伴，可以添加小课QQ：3068527144，申请加入交流小群。希望大家碰到的这些问题，对你有帮助/启发。     我们是一个什么样的组织：很干、很佛系... 酷课堂iOS移动开发交流群,聚集了一群热爱技术、有趣、有料，平均Q龄在10年以上的“老司机”，他...
收到谷歌实习邀请 “比被清华录取还激动”
壹加贰等叁
03-14 6101
Google实习 “比被清华录取还激动”     收到谷歌实习邀请时，就读于清华大学计算机系的90后李巍说“比自己拿到清华大学的录取通知书还要激动”。     李巍的学妹，就读于清华大学计算机科学实验班的刘佳倩也将谷歌的分量和母校放在同一水平位置上，“Google是个大公司，就像清华在我心目中是个很牛的学校一样。”      连续4年被《财富》杂志选为最适合工作的公司，6月
大二上半学期还挂科两门，大三上半学期就找到了外企实习工作，半年时间，我是怎么逆袭的？
2301_82244509的博客
04-19 1059
卡壳的时候，就重复之前的动作，直到代码的完整逻辑全部都吸收到了脑子里。当然了，编程是看不会的，也听不会的，只能练，我不仅照抄李老师的代码，自己还把谷歌拼音输入法给卸载了，切换成了智能 ABC。能独立完成任务后，整个人的精气神就完全不一样了，学习的欲望和动力就有了，整个人经常能进入一种沉浸的状态，疯狂地吸收，人也越来越自信，之前的那种颓丧的感觉终于一扫而光了。我在实习的时候，有主动去看 C++ 的书，就是那本《C++ Primer》，第四版的，现在那本书以及习题册还在家里摆着，算是陪伴了快十年的时间了吧。
面经手册 · 第12篇《面试官，ThreadLocal 你要这么问，我就挂了！》
bugstack虫洞栈
09-24 2721
作者：小傅哥 博客：https://bugstack.cn 沉淀、分享、成长，让自己和他人都能有所收获！???? 一、前言 说到底，你真的会造火箭吗？ 常说面试造火箭，入职拧螺丝。但你真的有造火箭的本事吗，大部分都是不敢承认自己的知识盲区和技术瓶颈以及经验不足的自嘲。 面试时： 我希望你懂数据结构，因为这样的你在使用HashMap、ArrayList、LinkedList，更加得心应手。 我希望你懂散列算法，因为这样的你在设计路由时，会有很多选择；除法散列法、平方散列法、斐波那契（Fibonacci）
linux系统wifi被禁用的问题
xinwenfei的专栏
11-21 6657
这是无意间发现的一个解决办法，真的是很少有人用到，重置BIOS解决无线网卡问题，可能是因为设备比较旧的原因。
【电力系统潮流】5节点系统潮流计算-牛拉法和PQ分解法（Matlab代代码实现）
11-26
【电力系统潮流】5节点系统潮流计算-牛拉法和PQ分解法（Matlab代代码实现）内容概要：本文介绍了基于Matlab实现的5节点电力系统潮流计算，重点采用牛顿-拉夫逊法（牛拉法）和PQ分解法两种经典算法进行求解。文档详细阐述了两种方法的数学模型、迭代过程及收敛特性，并通过Matlab代码实现对同一测试系统进行仿真分析，对比了两种算法在计算精度、收敛速度和编程复杂度方面的差异。文中包含完整的代码结构、关键函数说明以及运行结果展示，有助于理解电力系统潮流计算的基本原理与数值方法的应用。; 适合人群：电力系统相关专业的本科生、研究生及从事电力系统分析与仿真的科研人员和技术工程师。; 使用场景及目标：①掌握牛顿-拉夫逊法和PQ分解法在电力系统潮流计算中的具体实现过程；②通过Matlab编程加深对潮流算法迭代机制、雅可比矩阵构建与节点分类的理解；③用于教学演示、课程设计或科研项目中作为基础算法参考。; 阅读建议：建议读者结合电力系统分析基础知识，先理解算法原理再逐步调试代码，重点关注节点导纳矩阵的形成、功率偏差计算与修正方程求解环节，同时可通过修改系统参数验证算法稳定性与适用范围。
基于51单片机的直流电机调速测速正反转控制
11-26
基于51单片机，实现对直流电机的调速、测速以及正反转控制。项目包含完整的仿真文件、源程序、原理图和PCB设计文件，适合学习和实践51单片机在电机控制方面的应用。 功能特点 调速控制：通过按键调整PWM占空比，实现电机的速度调节。 测速功能：采用霍尔传感器非接触式测速，实时显示电机转速。 正反转控制：通过按键切换电机的正转和反转状态。 LCD显示：使用LCD1602液晶显示屏，显示当前的转速和PWM占空比。 硬件组成 主控制器：STC89C51/52单片机（与AT89S51/52、AT89C51/52通用）。 测速传感器：霍尔传感器，用于非接触式测速。 显示模块：LCD1602液晶显示屏，显示转速和占空比。 电机驱动：采用双H桥电路，控制电机的正反转和调速。 软件设计 编程语言：C语言。 开发环境：Keil uVision。 仿真工具：Proteus。 使用说明 液晶屏显示： 第一行显示电机转速（单位：转/分）。 第二行显示PWM占空比（0~100%）。 按键功能： 1键：加速键，短按占空比加1，长按连续加。 2键：减速键，短按占空比减1，长按连续减。 3键：反转切换键，按下后电机反转。 4键：正转切换键，按下后电机正转。 5键：开始暂停键，按一下开始，再按一下暂停。 注意事项 磁铁和霍尔元件的距离应保持在2mm左右，过近可能会在电机转动时碰到霍尔元件，过远则可能导致霍尔元件无法检测到磁铁。 资源文件 仿真文件：Proteus仿真文件，用于模拟电机控制系统的运行。 源程序：Keil uVision项目文件，包含完整的C语言源代码。 原理图：电路设计原理图，详细展示了各模块的连接方式。 PCB设计：PCB布局文件，可用于实际电路板的制作。
基于OPPO竞赛的本科毕业论文开源实现方案
11-26
本资源包所含程序代码均已完成全面质量检测，各项功能模块运行状态稳定可靠。针对技术实现层面的疑问或系统架构讨论，用户可通过站内通信渠道提交问题，项目维护团队将在24小时内予以专业解答。 该资源包主要面向计算机学科教育应用场景，特别适用于高等院校的毕业设计项目开发、课程实践任务等教学需求。在人工智能、计算机科学与技术等专业方向的教学实践中，该资源包提供的算法实现案例和工程框架具有显著参考价值。 使用者获取资源后，建议优先查阅项目文档中的README技术说明文件（若存在），其中详细记载了环境配置要求、依赖组件清单及部署流程等关键技术参数。需要特别声明的是，本资源包所有内容仅限于技术交流与学术研究范畴，严格禁止任何形式的商业性应用或二次销售行为。所有源代码及文档资料的知识产权均受相关法律法规保护。 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！
2025 AI赋能能源系统：解锁可持续AI 助力韧性能源转型研究报告.pdf
11-26
2025 AI赋能能源系统：解锁可持续AI 助力韧性能源转型研究报告
C# winform yolov11-onnx实例分割模型部署源码.zip
11-26
【测试环境】 vs2019 net framework4.7.2 opencvsharp4.8.0 onnxruntime1.16.3 视频演示：https://www.bilibili.com/video/BV1yu1qYaE5K/ 博文地址：https://blog.youkuaiyun.com/FL1623863129/article/details/142727953
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机：建模与控制研究（Matlab代码、Simulink仿真实现）
11-26
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机：建模与控制研究（Matlab代码、Simulink仿真实现）内容概要：本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开研究，重点进行了系统建模与控制策略的设计与仿真验证。通过引入螺旋桨倾斜机构，该无人机能够实现全向力矢量控制，从而具备更强的姿态调节能力和六自由度全驱动特性，克服传统四旋翼欠驱动限制。研究内容涵盖动力学建模、控制系统设计（如PID、MPC等）、Matlab/Simulink环境下的仿真验证，并可能涉及轨迹跟踪、抗干扰能力及稳定性分析，旨在提升无人机在复杂环境下的机动性与控制精度。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真能力的研究生、科研人员及从事无人机系统开发的工程师，尤其适合研究先进无人机控制算法的技术人员。; 使用场景及目标：①深入理解全驱动四旋翼无人机的动力学建模方法；②掌握基于Matlab/Simulink的无人机控制系统设计与仿真流程；③复现硕士论文级别的研究成果，为科研项目或学术论文提供技术支持与参考。; 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码与Simulink模型进行实践操作，重点关注建模推导过程与控制器参数调优，同时可扩展研究不同控制算法的性能对比，以深化对全驱动系统控制机制的理解。
基于知识图谱的《红楼梦》人物关系可视化与问答系统实现：LTP命名实体识别与关系抽取应用
11-26
app.py作为系统的主要启动文件，承担程序运行的初始化功能。templates目录包含所有用户界面文件，其中index.html实现系统欢迎页面的展示，search.html提供人物关系检索功能，all_relation.html呈现完整的人物关系网络，KGQA.html则用于处理基于知识图谱的问答交互。static资源目录集中管理前端样式文件与交互脚本，包含CSS样式表和JavaScript功能代码。 数据处理模块raw_data负责存储经过预处理的结构化三元组数据。知识图谱构建模块neo_db包含多个功能组件：config.py统一管理系统配置参数，create_graph.py实现图数据库的初始化构建，query_graph.py提供图谱数据查询服务。KGQA问答模块整合了自然语言处理功能，ltp.py专门负责文本分词、词性标注与命名实体识别等语言分析任务。 网络爬虫模块spider包含多个数据采集组件，其中get_*.py系列文件专门用于获取人物相关信息，并已完成图像数据的采集工作。各模块之间通过标准化接口进行数据交互，形成完整的知识图谱构建与查询体系。系统采用分层架构设计，前后端分离的开发模式确保了功能模块的可维护性和扩展性。数据流经过严格规范化处理，从原始数据采集到最终可视化展示形成完整闭环。 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！
基于QTableView与SQLite数据库实现高效数据分页展示与管理的桌面应用程序-支持数据条目分页显示与页数跳转功能-采用model-delegate代理模式自定义表格样式与字.zip
11-26
基于QTableView与SQLite数据库实现高效数据分页展示与管理的桌面应用程序_支持数据条目分页显示与页数跳转功能_采用model-delegate代理模式自定义表格样式与字.zip上传一个【汇编语言】VIP资源
MATLAB实现M序列生成器及本原多项式自动求解系统
最新发布
11-27
MATLAB实现M序列生成器及本原多项式自动求解系统
图像增强局部对比度增强的CLAHE算法直方图增强研究（Matlab代码实现）
11-26
【图像增强】局部对比度增强的CLAHE算法直方图增强研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕图像增强技术中的CLAHE（对比度受限的自适应直方图均衡化）算法展开研究，重点探讨其在局部对比度增强方面的原理与实现方法，并结合Matlab代码实现具体应用。文章详细介绍了CLAHE算法如何通过对图像分块处理并限制直方图的峰值来有效提升图像细节，避免传统直方图均衡化带来的噪声过度放大问题。同时，文档还展示了该算法在实际图像处理中的操作流程与效果分析，帮助读者深入理解其工作机制与优势。; 适合人群：具备一定图像处理基础，熟悉Matlab编程，从事计算机视觉、医学影像或遥感图像等相关领域研究的科研人员及研究生。; 使用场景及目标：①用于低光照、低对比度图像的预处理以增强视觉效果；②作为图像分割、识别等后续任务的前置增强手段，提升算法性能；③学习并掌握CLAHE算法的核心思想与Matlab实现技巧，服务于科研项目或工程应用。; 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码进行实践操作，通过调试参数如分块大小、对比度限制阈值等观察处理效果变化，加深对算法行为的理解，同时可拓展至其他图像增强方法的比较研究。
谷歌Google经典logo设计灵感大全
标题和描述提到的内容主要涉及谷歌Google网站logo的历史与设计。在信息技术领域，logo的设计不仅关乎品牌形象的塑造，也影响着用户对品牌的认知和记忆。对于从事logo设计的专业人士而言，研究谷歌这样大型且知名公司...
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