PHRefreshTriggerView

最新推荐文章于 2025-08-15 16:20:39 发布
最新推荐文章于 2025-08-15 16:20:39 发布
阅读量56 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： python
原文链接：https://my.oschina.net/u/868244/blog/105972
本文介绍了一个名为 PHRefreshTriggerView 的下拉刷新列表组件，该组件为 iOS 开发者提供了一种实现下拉刷新功能的方法。文章通过转载的形式提供了组件的相关链接。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

《探错笔记》之redis集群出现单节点宕机应用无法正常连接
御前提笔小书童
06-29 1850
项目中 redis集群出现单节点宕机，造成master迁移，但是发现应用无法正常连接redis 问题场景 Redis集群出现单节点异常造成master迁移时，底层基于Lettuce实现的应用程序无法正常连接Redis 分析 分析了代码，发现默认Lettuce是不会刷新拓扑io.lettuce.core.cluster.models.partitions.Partitions#slotCache，最终造成槽点查找节点依旧找到老的节点，自然访问不了了 解决方案 直接上代码，通过配置ClusterTopolo.
IOS应用源码——从上往下拉动态加载.zip
10-14
- "pothibo-PHRefreshTriggerView-d4c3828.zip"是另一个子压缩包，可能包含了一个名为PHRefreshTriggerView的第三方库。这个库可能是为了实现更复杂或更具有交互性的下拉刷新效果而创建的。开发者通常会通过GitHub...
华为：SpringBoot集成Lettuce
zzhongcy的专栏
05-26 880
推荐使用连接池方式。//使用Jackson2JsonRedisSerializer替换默认的JdkSerializationRedisSerializer来序列化和反序列化redis的value值。//使用Jackson2JsonRedisSerializer替换默认的JdkSerializationRedisSerializer来序列化和反序列化redis的value值。// hash的key也采用String的序列化方式。// hash的key也采用String的序列化方式。
uniapp自定义下拉刷新,refresher-triggered设置
u012147066的博客
03-24 1670
但这个refresher-triggered还有点麻烦,试了很多回答也无效,最终还是试出来了。很多回答说要在onLoad里设定时器,还有操作this._freshing,但我删了也不影响。需要通过refresher-triggered来识别。scroll-view的下拉刷新一直处于加载中。
Spring Data Redis配合Lettuce客户端构建RedisClusterClient之自适应拓扑刷新（Adaptive updates）与定时拓扑刷新（Periodic updates）
热门推荐
SuperWei的博客
07-09 1万+
敲黑板！划重点！：自适应拓扑刷新（Adaptive updates）与定时拓扑刷新（Periodic updates）坑爹的拓扑刷新查找原因移植代码 坑爹的拓扑刷新 之前使用公司封装好的Redis组件（内部使用了老版本的Jedis）。后来公司不再维护组件了，各项目自行通过开源Redis组件连接。 我这边直接选择了使用Spring Data Redis+Lettuce来搭建Redis客户端。上依赖关...
工作收藏夹整理
linysheart的专栏
03-03 741
工作中 Chrome & Firefox 浏览器收藏夹整理
数据分析—双十一
2301_82191992的博客
08-12 1287
首先识别数据中各列的数据类型，并计算统计量，包括标准差、最小值、最大值、四分位数等，为后续分析提供基础数据支持。检测到数据中共有86条重复记录，将其删除后重置行索引，数据量从27598条减少至27512条，确保数据的唯一性。发现“销售数量”和“评论数量”两列存在缺失值。经过分析后，决定用零填充这些空值，以保证数据的完整性。
《manim中文教程》
m0_71002812的博客
08-12 978
这篇教程介绍了manim动画库(0.19+版本)的基础使用方法，适合初学者学习。内容涵盖文件执行参数、显示操作、坐标系统、文本/图形类、动画控制等核心功能。教程详细讲解了如何创建和操作2D/3D图形、文本、LaTeX公式，以及如何控制动画播放、位置移动、颜色设置等。还包含坐标系、群组、相机参数等高级功能，并附有常见常数的参考。本教程基于国外开发者Theorem of Beethoven的视频和代码整理而成，采用中文编写，适合想要入门数学动画制作的开发者学习参考。
关于Win系统使用venv创建和管理虚拟环境
qq_43449643的博客
08-15 178
venv配置虚拟环境
Scrapy 基础框架搭建教程：从环境配置到爬虫实现（附实例）
weixin_43883508的博客
08-14 845
本文详细介绍了Scrapy爬虫框架的搭建流程，从环境配置到完整爬虫实现。主要内容包括：1）Python环境准备与Scrapy安装；2）项目结构创建与核心文件功能解析；3）通过图书爬虫实例演示数据提取与页面跳转；4）数据模型定义与JSON存储管道实现；5）关键配置参数与调试技巧。文章提供完整代码示例，帮助开发者30分钟内搭建可扩展的爬虫框架，并给出反爬处理、性能优化等实用建议，适合Python开发者快速上手网页数据采集。
Pandas数据处理与分析实战：Pandas数据处理入门-环境搭建与基础配置
WSSWWWSSW的博客
08-12 492
摘要 本课程介绍了Pandas数据处理库的环境设置方法，包括Pandas安装和Jupyter Notebook配置。主要内容有：1）通过pip安装Pandas库并验证安装；2）使用pip安装Jupyter Notebook及基础配置；3）在Jupyter中安装特定版本Pandas的方法。课程适用于Windows、macOS和Linux系统，帮助学员为后续数据处理学习搭建必要的开发环境，推荐使用Python 3.6及以上版本。
yolo安装
最新发布
a1111111111ss的博客
08-15 215
我在cmd一直更新不了pip 一直说错误。我扭头去anaconda成功。
【Python】文本相似度计算方法全解析：从理论到实践
采菊东篱下，Python满乾坤！
08-12 1872
在自然语言处理、信息检索和数据清洗等领域，计算文本相似度是一个基础而重要的任务。无论是检测重复文档、拼写纠错，还是推荐系统，都需要准确地衡量两个文本之间的相似程度。本文将深入解析多种文本相似度计算方法，帮助您选择最适合的算法。文本相似度是指两个文本在内容、结构或语义上的相近程度。通常用0到1之间的数值表示，0表示完全不同，1表示完全相同。文本长度: 短文本适合 Dice 系数，长文本适合余弦相似度计算性能: 汉明距离最快，Levenshtein 较慢但精确应用场景。
python3.12 flashinfer-python安装报错 Cannot import ‘custom_backend‘
zhangjipinggom的博客
08-12 259
改成python3.11。
博客系统测试报告
mmy123yl的博客
08-13 927
1.该项目前端由4个页面构成：登录页，列表页，详情页以及编辑页，模拟简单的个人博客。在后端实现：登录，编辑博客，注销，删除博客等功能2.该项目没有设计用户注册功能，只能提前在数据库中存储用户信息，并检验是否能登录，并且前端将头像设置成静态，无法在页面上进行修改。3.个人博客系统可以实现简单的个人博客记录，如时间，标题，内容以及发布作者等可以进行查看。
【python】类型注解
qq_61814350的博客
08-14 132
Python类型注解正成为项目标配，其主要优势包括：1) 提升代码可读性和维护性，通过显式声明变量类型（如List[str]、Dict[str,float]）；2) 支持IDE智能提示（PyCharm可用Alt+Enter快速生成）；3) 使用Literal限定特定值范围（如性别字段）；4) 通过__future__导入解决前向引用问题。类型注解虽不强制类型检查，但能显著改善开发体验，尤其在复杂项目协作中。示例展示了类属性、方法参数和返回值的完整注解方案，包括基本类型、容器类型和自定义类的标注方式。
Java 中 get 和 set 方法详解（更新版）
Toroto5的博客
08-14 771
get 方法（访问器）和 set 方法（修改器）是面向对象编程中实现封装的关键技术。它们提供了一种标准化的方式来访问和修改类的私有成员变量。在 Java 等面向对象语言中，为了实现良好的封装性，通常会将类的成员变量声明为 private，然后通过 public 的 get 和 set 方法来操作这些变量。示例：一个完整的 User 类实现。
python bokeh
wuxiaobingandbob的专栏
08-14 194
BokehBokeh documentation — Bokeh 3.7.3 Documentation
python_计算滚动营收
m0_37967652的博客
08-14 277
本文介绍了利润表中季度数据的计算方法，并提供了Python代码实现。季度数据Q1-Q4分别表示1-3月、1-6月、1-9月和1-12月的累计营收。为进行合理分析，需要将数据转换为滚动四个季度数据：首先计算单个季度数据（如【Q2】=Q2-Q1），然后将当前季度与前三个季度相加。文中以贵州茅台1998-2025年的营收数据为例，展示了如何通过pandas实现这一计算过程，包括数据排序、差分计算和滚动求和等步骤。
Pandas concat功能的性能问题测试
weixin_42052836的博客
08-12 327
摘要：测试发现pandas的concat操作中copy=True比copy=False更快，这与预期相反。原因是测试数据是原DataFrame的视图（内存不连续），copy=False需要额外处理非连续内存，而copy=True直接复制连续内存块。优化建议：先手动复制数据或使用np.ascontiguousarray确保内存连续性。结论：实际性能取决于数据内存布局，实测比理论更重要。
评论
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