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}//window('链接','窗体名','其它参数') 关键是窗体名,加了窗体名就不会打开两次.至于改变的值可以通过链接参数来实现
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熵编码(五)-CABAC(一) 基础篇
前两篇算术编码文章介绍了算术编码原理和步骤。本篇文章介绍CABAC，基于上下文自适应的二进制算术编码。本文对CABAC的基本原理进行了详细的介绍和分析，下篇文章将会对H264编码中的CABAC熵编码的实际应用进行介绍。
前端：防止重复请求的方案
如果在error中有更多的逻辑处理，会导致整个程序的异常；若两个请求来自同一个页面（一个页面里面的两个组件都需要调用同一个接口时），后调的接口的组件无法拿到正确的数据。延续方案二的思路，对于相同的请求我们先给它挂起，等到最先发出的请求拿回结果后，把成功或失败的结果共享到后面到来的相同的请求。通过使用 axios拦截器，在请求拦截器中开启全屏Loading，然后再响应拦截器中关闭。缺点：全屏Loading不适合所有请求，不美观。1.判断什么样的请求属于相同的请求？2、对于挂起的请求，一定要。
迅投miniQMT量化交易之【网格交易】的实现（25）——写在最后
和大家一起分享如何使用miniQMT实现我们自己的网格交易系统。如果您对量化交易感兴趣，欢迎一起交流。
项目总结之防止连续点击打开两个重复页面的技巧
概述： 最近正在对公司的项目进行一些总结，将遇到的问题以及如何解决的记录下来，以便于下次遇到这样的问题还在冥思苦想上次是怎么解决的？这样能节约很多时间。 主题: 我们在开发APP的时候难免会遇到在某些低端机和很卡的机器上面出现多次点击某个按钮或者页面，这样导致等手机响应后会弹出好几个界面，最近发现Android端的微信的搜索页面是没有做处理的，连续点击两次搜索，会弹出两次搜索
高通开发系列 - Linux/Ubuntu移植到QCS8xxx平台
QCS8250和QRB5165平台属于体系架构相同的芯片，前置是带cellular而后者不带，即前置有移动网络而后者没有。 BSP部分的软件内容有差异需要修改外，同一套代码编译出来的执行程序是可以运行的，不会存在体系架构、指令集不匹配的问题。 QCS8250平台没有Linux/Ubuntu的软件SDK，只有Android的SDK，但是它对应j兼容的QRB5165平台有LE(Linux)和Ubun(Ubuntu)SDK。所以我们需要做的就是用QRB5165 Linux/Ubuntu移植到QCS8250平台上来
人工智能数据治理——解读AI时代数据治理白皮书 2025【附全文阅读】
摘要：该白皮书面向企业数字化负责人及AI项目推进人员，探讨AI时代数据治理的战略升级。提出"好数据+好数据知识"双基石理念，强调数据需满足"三高"标准（高精度、一致性、时效性）并构建语义知识库。构建四层治理框架，包括数据采集处理、合规安全、知识库建设及质量改进，并介绍AI赋能治理的新范式，如智能ETL和治理Agent体系。同时分析"软件+AI+好数据"的应用模式，为企业实现智能数据治理提供实践指导。（149字）
js 浏览器窗口只能开启一个，多开则关闭新开的窗口
vue2项目，业务需求不能多开浏览器窗口，多开会导致数据统计异常，要求多开时跳转指定静态界面。
LangGraph 中 Human-in-the-loop
摘要：本文探讨了在自主AI Agent系统中实现"人工介入关键节点"(HIL)的技术方案，主要基于LangGraph框架构建。针对Agent可能执行高风险操作(如删除数据库)的问题，提出通过断点机制在关键节点暂停流程，实现人工审批后再继续执行。具体实现包括：(1)使用checkpointer组件持久化状态；(2)通过interrupt_before/after参数设置断点；(3)支持三种交互模式：批准、编辑和输入。文章还提供了代码示例，展示如何在不同场景(如工具调用)中动态触发人工审核机
单个浏览器限制网站打开指定的个数
单个浏览器限制网站打开指定的个数，在同源、同浏览器的情况下限制一个网页打开指定的个数之后不能再打开新的页面，或者打开之后关闭
专转本-信息通信技术-笔记
专转本-信息通信技术-笔记
2023 数字IC设计秋招复盘——数十家公司笔试题、面试实录
由于是本人的亲身经历，所以想通过付费专栏获得一些收益。扣除平台的抽成后，我会将最终收益的一半捐献给贫困山区助学基金。专栏内容： 1. 几十场笔试真题的原题纯净版与个人解答版。 2. 几十场面试实录，包含提问、解答与个人复盘建议。 3. 个人整理的知识点总结。 4. 求职准备、简历制作方面的建议。
解决同一个页面渲染两次同一个组件只显示一次的问题
bug场景：在项目同一个页面有两个打开甘特图的按钮，点击任意一个按钮都能正常渲染，点击其中一个按钮后点击另一个无法渲染。（呈空白状态没有数据）尝试网上绑定key的解决方法不生效。
从 SM30 到 Fiori：在 SAP BTP ABAP Environment 里创建 Business Configuration 配置维护对象的完整路径
摘要 在SAP BTP的ABAP环境中，传统SAP GUI和SM30配置方式被Business Configuration (BC)替代。BC通过Fiori应用维护配置，支持传输和权限控制。配置表需满足可维护性条件，如允许数据维护、包含技术字段等。通过ADT生成Maintenance Object和Transport Object，实现配置发布与治理。权限管理需创建IAM App和Business Catalog，确保配置可维护。BC在云端延续了可控、可追溯、可发布的治理原则。 （字数：150）
同一个页面，两次请求保证查询条件不变(题目不太相符，我比较渣，问题都不知道怎么表述!--)...
需求描述：进入页面，select下拉框可以选择条件填充项(动态获取)，同时页面下方会有全部的信息列表，select下拉框选一个条件后查询，页面下方会展示符合条件的信息列表并且覆盖原来的全部信息列表，并且select下拉框还是能够获得原来的条件填充项。 解决思路：进入页面时把select下拉框的填充项在后台带过来(用map最好)，选择完条件查询条件，点击查询的时候，后台会传过来两个东西(比如说一个...
android 蓝牙通讯demo
android 下蓝牙通讯demo，实现了发现蓝牙，使能蓝牙，通过蓝牙发送消息。
jdk-8u144-linux-x64.tar.gz.
该资源为搭建Linux系统Java环境用，资源的后缀为tar.gz格式的压缩包
使用同一个链接，实现pc端打开是web页面，移动端打开是h5页面
，用于向服务器声明客户端的软硬件环境信息。在HTTP请求中，浏览器及前端框架发起的请求。（简称UA）是HTTP协议中客户端（如浏览器、爬虫、应用程序）在发送请求时附加的。中添加JavaScript代码来检测设备类型，并根据检测结果重定向到相应的页面。的一部分，用于告知缓存服务器（如 CDN、反向代理）。1. Node.js (Express) 示例。返回不同内容时，必须设置。2. Nginx 配置示例。3. 创建H5页面 (
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');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
Chrome谷歌浏览器如何打开不安全页面的禁止权限？
Chrome谷歌浏览器如何打开不安全页面的禁止权限？
数学建模模型总结
这是本人在两年内准备参加数学建模竞赛搜集到的模型资料，已经经过了本人的筛选和整理，希望能够对准备参加数学建模竞赛的学弟学妹们提供一些帮助！
同一个路由携带不同参数打开多个页面，多个页面的数据都一样（子组件实时监听父组件的属性变化，路由的传参未响应）
子组件根据路由变化，实时监听父组件的属性变化一. 问题背景二. 问题分析三. 总结 一. 问题背景 啊，又是满满的一天！话不多说，回到正题，这几天在做英语学习后台管理系统的时候，出现了一个问题，就是点击试卷详情（以下界面） 进入试卷详情页查看该套试卷的用户学习记录（下图） 在这里，我分别点开了三个不同试卷的学习记录，发现这三个记录都是相同的（一个吊样），这就让我懵逼了，咋回事？ 仔细看了一下地址栏，路由地址也不同撒。莫非是我的子组件接受父组件传过来的paperId的时候出问题了？这是我的第一个猜测。于是
Edge不覆盖原页面打开新网页
Edge不覆盖原页面打开新网页的几种方法
同一个页面，为什么第二次打开就不卡了？
测试弱网环境下页面加载时，需区分缓存、连接复用等多重因素。首次打开慢，可能因无缓存或需验证；二次流畅未必是“热启动”，可能是缓存命中或连接复用所致。应明确记录进程状态、缓存与连接复用情况，拆解标题、图片等元素的来源与出现时间。使用工具如“弱网管家”固定网络条件，配合抓包与日志，确保数据可追溯。验收不应仅关注“第二次快”，更要保障首次打开体验，真正解决用户首次等待问题。
Vue同一个页面不关闭，再次进入页面数据不刷新问题
Vue同一个页面不关闭，再次进入页面数据不刷新问题 目录Vue同一个页面不关闭，再次进入页面数据不刷新问题一、问题描述二、问题分析三、问题解决3.1 方法一：watch监听$route的变化3.2 方法二：activated和deactivated四、漂亮的Ending 一、问题描述 从A列表页面跳转到B详情页面，第一次跳转，B详情页面的数据显示正常 从A列表页面选择了另一条数据，第二次跳转到B页面，B页面的数据不变，不更新 关闭B详情页面，再从A列表页面打开B，则数据显示正常 二、问题分析 数据刷新
startActivity打开页面,但是不显示的问题
最近需要在项目中接入友盟的小米华为推送通道，是为了实现app离线的状况下，可以收到友盟推送的消息，然后点击推送的消息，打开目标页面。 但是，领导提出的需求是，点击消息之后，启动app，并打开目标的activity（大部分app都是这么做的）。 我个人的做法是，收到消息后，通过点击推送消息触发打开SplashActivity，然后就和平时启动app一样，一直进入到Homeactivity，接着...
vue页面加载两次问题
在页面写监听器的时候，发现监听器被加载了两次，写了console.log()发现页面的确被加载了两次。redirect写后就会立即就加载vue一次，在页面正式打开后，就又会加载一次。排查原因发现是vue-router，重定向导致的。怎么逆天bug，也不知道怎么处理。
android-webview解决不受控制的重复打开同一个html页面
继承WebViewClient重写shouldOverrideUrlLoading(WebView webview, String url)。 返回false表示让系统使用webview来加载url。 返回true表示人为操作，如果里面没有逻辑且返回true，就什么都不会执行 我的代码（注意：只适合android控制页面跳转，不适合web控制页面跳转） @Override public b...
如何判断页面是通过链接打开还是通过后退按钮返回打开的？
首先我想提一句MDN上的错误：“The persisted read-only property indicates if a webpage is loading from a cache.”，这是MDN上的原话。意思是说可以通过 persisted属性来判断当前页面是否从浏览器缓冲区加载的。而且还给出了一张浏览器的兼容统计： 于是我按照此思路写了两个html页面来模拟点击链接跳转，...
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