better-scroll 的介绍

  配置项中的 probeType 属性,是number,当值为 0 ,不会实时监听 scroll 事件,设置为 2 - 3 ,可以实时监听 scroll 事件   pullUpload 选项,设置为 false ,不会开启上拉加载的功能,threshold:50 ,上拉多少像素   当dom 结构发生变化的时候, bs.refresh() 实例的对象的方法   为什么要用 refresh() ?   在 new better-scroll 的时候,实例会计算 content 的高度,减去 w
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Lucac求组合数( 组合 FZU - 2020)

Lucas定理是用来求 C(n,m) mod p,p为素数的值。(注意:p一定是素数) 给出组合数C(n,m), 表示从n个元素中选出m个元素的方案数。例如C(5,2) = 10, C(4,2) = 6.可是当n,m比较大的时候,C(n,m)很大!于是xiaobo希望你输出 C(n,m) mod p的值! Input 输入数据第一行是一个正整数T,表示数据组数 (T <= 100) 接下来是T组数据,每组数据有3个正整数 n, m, p (1 <= m <= n <= 10^9, m <= 1
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武江区那个事业单位考试报考流程挺合理的

报考的武江区事业单位考试那个,流程挺合理方便的,是免费考试,先不用检查什么资料,就可以去考试,等到进入了面试资格,才再面试前去提交一些相关资料,这样子的话就方便多了,如果有些人笔试不过,那就啥都不用交了,轻松了事。
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Visual Studio中的“build”、“rebuild”、“clean”的区别

区别 rebuild基本相当于clean+build build只针对修改过的文件进行编译,rebuild会对所有文件编译(无论是否修改)。 clean 删除中间和输出文件 solotion和project build solution ---编译解决方案,和build “项目名”的不同之处很明显:一个解决方案可以包含多个项目,编译解决方案就是编译这个解决方案中的所有项目,而build “项目名”就只是编译当前的项目 这是官方的解释:Build and clean projects and s
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边缘计算基本概念

边缘计算基础 一、边缘计算的基本概念 在万物互联的时代,万物互联不仅包括物联网环境下包括物与物之间互联,还包括具有语境感知功能、更强的计算能力和感知能力的人与物的互联。万物互联以物理网络为基础、融合网络智能、万物之间的协同能力以及可视化的功能。 传感器、智能手机、可穿戴设备以及智能家电等设备将成为万物互联的一部分,并产生海量数据,而现在云计算模式的网络带宽和计算资源还不能高效处理这些数据。 云计算利用大量云端计算资源来处理数据,但万物互联环境下,传统云计算模型不会有效满足万物互联应用的需求,其
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Miller-Rabin素性测试算法

Miller_rabin算法,优势可以单独判断一个大数是否素数。缺点他是一个不保证正确的算法,我们只能通过多次执行算法让这个错误的概率很小,不过幸运的是通常来看它的错误概率可以小到忽略不计。 Miller_rabin算法描述 首先要知道费马定理只是n是素数的必要条件。即费马定理不成立,n一定是合数;费马定理成立,n可能是素数。接下来请看Miller-Rabin算法的分析过程。 1 #include <iostream> 2 #include <time.h> 3 #include <
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三.基础部分+asp网站搭建

渗透测试流程:更全面地找出服务器的问题,更倾向保护 明确目标-->信息收集-->漏洞探测-->漏洞验证-->信息分析-->获取所需-->信息整理-->形成报告。 明确目标: 确定范围 确定规则 确定需求 信息收集 基础信息 系统信息 应用信息 版本信息 服务信息-->版本信息,搜索漏洞 人员信息-->社工,爆破密码 防护信息 漏洞探测 系统漏洞 Webserver漏洞 Web应用漏洞 其他端口服务漏洞 通信安全 漏洞验证 自动化验证 手工验证 试验验证 登陆验证 业务漏洞验证 公开资源的利用
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【Rollo的Python之路】Python enumerate()函数

Python enumerate()函数 enumerate() 函数用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列,同时列出数据和数据下标,一般用在 for 循环当中。 用法: enumerate(sequence, [start=0]) sequence -- 一个序列、迭代器或其他支持迭代对象。 start -- 下标起始位置。 实例: seq = ["A","B","C","D"] for i seq enumerate(seq,start=2) # i
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Calabash and Landlord

Problem Description Calabash is the servant of a landlord. The landlord owns a piece of land, which can be regarded as an infinite 2D plane. One day the landlord set up two orthogonal rectangular-shaped fences on his land. He asked Calabash a simple
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Node.js中的自定义模块化

打造步骤: 1. 创建模块 【 Function / Object / String 2. 导出模块 - module.exports = 模块名称 导出一个 - module.exports = {} // 导出多个 3. 导入模块 - var/let/const 变量名 = require( 相对【 网络 】路径 ) - var/let/const { 变量名 } = require( 相对路径 ) // 引入多个 案例: 1. 创建模块 const name = { firstName:
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2002年的决战坦克,重新玩一遍。

2002、2003年,开始接触计算机,玩的第一个上瘾的游戏就是决战坦克,在win98上玩的很嗨,后来在win2000上玩,每到周末就和同学一起玩半夜。 去年,在家带孩子玩游戏,找到两个游戏手柄,遇到一些问题,都已经顺利解决,两个幼儿园的孩子,一人一个手柄,玩得很嗨。 本篇介绍3个内容:1、修改了游戏功能,2、解决了win10无法全屏问题,3、配置游戏手柄 首先,上图,没玩过的,想回忆的,都可以看看。 1、修改记录: a、共有113关 b、所有关卡的老巢精钢无敌,打不坏,随便冲锋,不用担心老巢的
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物流运输trans「ZJOI2006」

【题目描述】 物流公司要把一批货物从码头\(A\)运到码头\(B\)。由于货物量比较大,需要\(n\)天才能运完。货物运输过程中一般要转停好几个码头。物流公司通常会设计一条固定的运输路线,以便对整个运输过程实施严格的管理和跟踪。由于各种因素的存在,有的时候某个码头会无法装卸货物。这时候就必须修改运输路线,让货物能够按时到达目的地。但是修改路线是一件十分麻烦的事情,会带来额外的成本。因此物流公司希望能够订一个\(n\)天的运输计划,使得总成本尽可能地小。 【输入格式】 第一行是四个整数\(n(1
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数论之扩展欧几里德相关模板

拓展欧几里得公式: typedef long long LL; LL exgcd(LL a,LL b,LL &x,LL &y){ if(a==0&&b==0) return -1; if(b==0) { x=1;y=0; return a; } LL d=exgcd(b,a%b,y,x); y-=a/b*x; return d; } 解ax+by=c的解集: typedef long long LL; LL x0,y0,kx,
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设计模式课程 设计模式精讲 8-1 单例模式讲解

1    课堂概述 1.1  定义 1.2  适用场景 1.3  优点 1.4  缺点 1    课堂概述 1.1  定义 定义:保证一个类仅有一个实例,并提供一个全局访问点 类型:创建型 1.2  使用场景 a  ◆想确保任何情况下都绝对只有一个实例 b  当一个对象需要频繁的被创建销毁的时候,并且创建或者销毁的性能无法优化 例如: 单服务情况下网站的计数器可以使用单例模式; 线程池情况下使用单例模式; 数据库连接池也会使用单例模式; 1.3  优点 a  在内存只有一个实例,减少了内存开销
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字符串操作、数据类型转换

字符串主要操作方法: st = 'hello kitty' print(st.count('l'))      #统计元素出现次数 print(st.center(50,'#'))    # 居中 print(st.startswith('he'))   # 判断是否以某个字符串开头 print(st.find('t'))       #返回索引值 print(st.format(name='alex',age=37))      # 格式化输出的另一种方式 print('My tLtle'.
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Java 面向对象(四)继承

继承
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ZJOI2011 营救皮卡丘

题目 题目链接 思路 首先,看数据范围比较小,想到网络流。 对于最短路的那部分,在走到\(j\)的时候,不能经过\(>j\)的点,所以在\(Floyd\)的时候我们加一层限制\(K<=j\)处理出最短路。 然后考虑网络流建边。会发现有这么几个限制: 从小的点走向大的点 每个点都必须走到 不得超过\(K\)条路径 因为每一条路径一定都是从较小的点走向较大的点的,所以其实这是一个\(DAG\)。 然后考虑如何在建图中体现这些性质: 这个貌似叫作最小路径覆盖问题。 把每个点拆成入点和出点。 将\(S
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[LeetCode] 179. 最大数

题目链接: https://leetcode-cn.com/problems/largest-number/ 题目描述: 给定一组非负整数,重新排列它们的顺序使之组成一个最大的整数。 示例: 示例 1: 输入: [10,2] 输出: 210 示例 2: 输入: [3,30,34,5,9] 输出: 9534330 说明: 输出结果可能非常大,所以你需要返回一个字符串而不是整数。 思路: 自定义排序规则 使用cmp_to_key 类的魔法方法 详细可以看我写的关于 Python排序总结 n为数组长
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购物车(注册、登录、购物、购物车、结帐)

shopping_car_dict=dict() money=[0] def input_username_pwd(): username=input('username:') pwd=input('pwd:') return username,pwd def goods_get(): with open('goods.txt','r',encoding='utf8')as fr: fr1=fr.read() fr2=eval(fr1) return fr2 fr2=goods_get() d
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arcgis python 标注

import arcpy mxd = arcpy.mapping.MapDocument("current") lyr = arcpy.mapping.ListLayers(mxd)[0] lyr.showLabels = True lyr.labelClasses[0].expression ="[Name]" arcpy.RefreshActiveView() arcpy.RefreshTOC()
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