编写高质量代码:Web 前端开发修炼之道/曹刘阳著. —北京:机械工业出版社,2010.5 第一版 涉及到的知识点: 1. CSS Sprites 在国内很多人叫css精灵,是一种网页图片应用处理方式.它允许你将一个页面涉及到的所有零星图片都包含到一张大图中去,这样一来,当访问该页面时,载入的图片就不会像以前那样一幅一幅地慢慢显示出来了.对于当前网络流行的速度而言,不高于200KB的单张图片的所需载入时间基本是差不多的,所以无需顾忌这个问题. 2. border-collapse 属性设置表格的…

一.概述 在本篇博文中,试图通过代码了解hadoop job执行的整个流程.即用户提交的mapreduce的jar文件.输入提交到hadoop的集群,并在集群中运行.重点在代码的角度描述整个流程,有些细节描述的并不那么详细. 汇总的代码流程图附件: hadoop_mapreduce_jobsubmit 二.主要流程 Jobclient通过RPC方式调用到jobtracker的submitJob方法提交作业,包括作业的jar.分片和作业描述. JobTracker的submitJob方法吧job加…

DW网页代码笔记 1.样式.       class  插入类样式  标签技术(html)解决页面的内容样式技术(css)解决页面的外观脚本技术       解决页面动态交互问题<form><input type="text" placeholder="请输入文字" class="kuang2"/><input type="submit" value="搜索" class=&q…

LoadRunner中的Web 函数列表 web test LoadRunner fuction_list D:\Program Files (x86)\Mercury Interactive\Mercury LoadRunner\bin>ls -l *.chm -rw-rw-rw-   1 user     group       25893 May 20  2004 FuncRef.chm -rw-rw-rw-   1 user     group       29443 May 20  2…

一.概要描述 shuffle是MapReduce的一个核心过程,因此没有在前面的MapReduce作业提交的过程中描述,而是单独拿出来比较详细的描述. 根据官方的流程图示如下: 本篇文章中只是想尝试从代码分析来说明在map端是如何将map的输出保存下来等待reduce来取. 在执行每个map task时,无论map方法中执行什么逻辑,最终都是要把输出写到磁盘上.如果没有reduce阶段,则直接输出到hdfs上,如果有有reduce作业,则每个map方法的输出在写磁盘前线在内存中缓存.每个map…

整理09年时候做的Hadoop的代码笔记. 开始. [Hadoop代码笔记]Hadoop作业提交之客户端作业提交 [Hadoop代码笔记]通过JobClient对Jobtracker的调用看详细了解Hadoop RPC 待续..…

如下是<Python Text Processing with NLTK 2.0 Cookbook>一书部分章节的代码笔记. Tokenizing text into sentences >>> para = "Hello World. It's good to see you. Thanks for buying this book." >>> from nltk.tokenize import sent_tokenize >&g…

Web Session 列表 位置: Web Session 列表 位于Fiddler界面的左侧 ,是Fiddler所抓取到的所有Session会话的列表集合. Web Session 列表 栏名词解释: #  : Session  ID Result   :响应结果状态码 Protocol  : 通信协议( HTTP / HTTPS /FTP) Host  :接收请求的服务器 主机 和 端口号 URL : 请求URL的路径  .文件 和 查询字符串 Body  : 响应中包含的字节数 Cach…

Kernel-based Virtual Machine KVM虚拟化学习笔记系列文章列表----------------------------------------kvm虚拟化学习笔记(一)之kvm虚拟化环境安装http://koumm.blog.51cto.com/703525/1288795kvm虚拟化学习笔记(二)之linuxkvm虚拟机安装http://koumm.blog.51cto.com/703525/1289627kvm虚拟化学习笔记(三)之windowskvm虚拟机安装h…

SSD代码笔记 + EifficientNet backbone 练习 ssd代码完全ok了,然后用最近性能和速度都非常牛的Eifficient Net做backbone设计了自己的TinySSD网络,没有去调参,所以网络并没有很好的收敛,之后我会调一调,实际去应用. torch.clamp torch.clamp(input, min, max, out=None) → Tensor 就是clip的功能 eg: >>> a = torch.randn(4) >>> a…