DBeaver连接MongoDB
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MongoDB的用户，角色操作
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MongoDB整体数据迁移到Docker版MongoDB
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git单独只提交某个文件夹的简便操作方法
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接：https://blog.csdn.net/qq_23035335/article/details/100215316 现象： 当一个git仓库下有多个项目时，多个项目可能分别都做了修改，但是不想一次性全部提交，只想对某个项目提交时，或某个项目底下的某个文件夹里修改的提交时，如果使用桌面图形工具会出现下图，无论你在哪个文件夹下进入的commit界面都会把受git管理的所有可以提交
Docker容器启动Redis，MongoDB，MySQL，Nginx
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Spring Boot + Spring Cache/Redis 缓存使用与整合
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使用idea的Docker插件，远程build Dockerfile和自动运行容器
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mpvue惨案-mpvue不支持复杂运算，也不支持v-if="对象.属性"，v-if只能跟简单类型
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接：https://blog.csdn.net/qq_23035335/article/details/100751831 惨案1、动态更换图片 原计划：代码如下。因为这个template是json对象weekly的展示，这两个点击事件就是更新weekly对象中的指定字段的值，从而达到图片的切换。实际看到的效果就是，第一次触发两个点击事件中的一个，是会自动更换图片的，但是第二次再触发
Jmeter4.0压测实战
一、并发数 1.新建线程组，Number of threads:30 Ramp-up period:1 Loop Count :勾选forever 表示：平均每秒有30个用户登录，不勾选forever表示只执行一次。 2.新建Http请求-登录脚本 http协议、接口路径、入参、请求头、Http默认值、断言 3.添加监听器，如：查看结果树、聚合报告、资源监控等等。 4.测试结果分析 (1)资源方面的瓶颈，内存使用率达90%以上 (2)接口响应时间超过10s,2-5-10原则 (3)系统在峰值支
Div3 C good number easy version
good numbers easy version #include <iostream>
#include <cmath>
using namespace std;
int main()
{
int q, n;
while(cin >> q){
while(q--){
cin >> n;
int m = n;
int i = 0;//i用来计数，计算n需要加多少个1才能变成good number
while(1){
boo
探索clickout指令实现
实现一个可复用的点击区域之外方法 随着3大框架的风靡，我们从以前的layer等UI库迁移到了更加强大的UI库，比如vue的好伙伴element,组件库的作用是封装一些常用的功能，将HTML、CSS、JS作为一个功能单元封装为一个整体，向外界暴露合理的接口，它极大地提升了我们的开发效率，最近遇到一个要自己写一个select(选择器)场景，以下的场景一下子让我懵了 比如上图的选择器，我们除了点击输入框时，会切换列表展开状态，点击列表项会收起列表，同时，我们需要在点击其他区域时，也要关闭列表，本文基
spring总结-内容
1. Spring是一个轻量级的开源框架，用于简化java应用的开发。它的核心是IoC和AOP，另外它支持声明式事务，测试方便，集成各种主流框架方便。 2. 核心概念 IoC : 控制反转。对象的创建权由程序反转给spring AOP ：面向切面编程。在不修改目标对象源代码的情况下，增强Bean方法的功能。 DI ： 在spring容器创建Bean时，动态地将依赖对象注入到Bean中。 Spring容器：即IoC容器。 3. <bean>属性： * id：给对象在容器中提供一个
webpack4 css文件处理
1.安装style-loader和css-loader npm i css-loader style-loader -D
2创建index.html <html>
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>index</title>
</head>
<body>
</body>
</html>
3.创建index.css body {
background-color: blue;
}
4.在index.js
【零基础】神经网络优化之mini-batch
一、前言 回顾一下前面讲过的两种解决过拟合的方法： 1）L0、L1、L2：在向前传播、反向传播后面加个小尾巴 2）dropout：训练时随机“删除”一部分神经元 本篇要介绍的优化方法叫mini-batch，它主要解决的问题是：实际应用时的训练数据往往都太大了，一次加载到电脑里可能内存不够，其次运行速度也很慢。那自然就想到说，不如把训练数据分割成好几份，一次学习一份不就行了吗？前辈们试了试发现不仅解决了内存不足的问题，而且网络“收敛”的速度更快了。由于mini-batch这么棒棒
算法问题实战策略 DICTIONARY
地址 https://algospot.com/judge/problem/read/DICTIONARY 解法 构造一个26字母的有向图 判断无回路后 就可以输出判断出来的字符序了 比较各个字母的先后次序不必用一个单词分别同其他单词比较 只需要将临近的两个单词一一比较即可 证明如下 算法1 中判断有无回路 采取的是DFS方法 代码 1 #include <iostream>
2 #include <string>
3 #include <vector>
4 #inclu
图论篇5——关键路径
引入 AOE网和AOV网 上一篇的拓扑排序中提到了AOV网（Activity On Vertex Network），与之相对应的是AOE网（Activity on edge network），即边表示活动的网。 AOV用顶点表示活动的网，描述活动之间的制约关系。 AOE是带权值的有向图，以顶点表示事件，以边表示活动，边上的权值表示活动的开销（如项目工期）。AOE 是建立在子过程之间的制约关系没有矛盾的基础之上，再来分析整个过程需要的开销。所以如果给定AOV网中各顶点活动所需要的时间
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