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libp2p升级到v0.22版本
93
2025-05-17
《区块链开发》
libp2p升级到v0.22版本 libp2p升级到v0.22版本 今天把libp2p升级到最新的v0.22版本。 原来的很多github引用模块,都迁移到了libp2p的子模块。 另外,启动节点时候,默认将节点运行模式设置为server模式,这样其既是服务器也是客户端(默认是客户端)。
开发Node模块
91
2025-05-02
《Atom飞行手册翻译》
开发Node模块 Atom中的一些包是Node模块,而不是Atom的包。如果你想要修改这些Node模块,例如atom-keymap ,你需要把它们链接到不同于普通Atom包的开发环境中。 把Node模块链接到你的Aton开发环境 下面是运行node模块的本地版本的步骤,而不是Atom中的apm。我们使用atom-keymap 作为一...
13.9 单选钮
91
2025-05-18
《Thinking in Java (Java 编程思想)》
13.9 单选钮 13.9 单选钮 单选钮在GUI程序设计中的概念来自于老式的电子管汽车收音机的机械按钮:当我们按下一个按钮时,其它的按钮就会弹起。因此它允许我们强制从众多选择中作出单一选择。 AWT没有单独的描述单选钮的类;取而代之的是复用复选框。然而将复选框放在单选钮组中(并且修改它的外形使它看起来不同于一般的复选框)我们必须使用一个特殊的构造器...
终端 Cmd K
91
2025-06-03
《Cursor中文文档》
终端 Cmd K 终端 Cmd K 在 Cursor 终端中使用 Cmd K 通过提示栏界面生成和运行命令 在内置的 Cursor 终端中,您可以按下 打开终端底部的提示栏。 此提示栏允许您在终端中描述所需的作,终端 Cmd K 将生成一个命令。 您可以通过点击来接受命令,也可以使用 立即运行命令。Ctrl/⌘ K``esc``Ctrl/⌘ + En...
2.1 用引用操纵对象
90
2025-05-18
《Thinking in Java (Java 编程思想)》
2.1 用引用操纵对象 2.1 用引用操纵对象 每种编程语言都有自己的数据处理方式。有些时候,程序员必须时刻留意准备处理的是什么类型。您曾利用一些特殊语法直接操作过对象,或处理过一些间接表示的对象吗(C或C++里的指针)? 所有这些在Java里都得到了简化,任何东西都可看作对象。因此,我们可采用一种统一的语法,任何地方均可照搬不误。但要注意,尽管将一...
同步复制
89
2025-05-18
《HBase™ 中文参考指南 3.0》
同步复制 93. 背景 94. 设计 95. 运行和维护 同步复制 93. 背景 HBase中当前的复制 是异步的。因此,如果主集群崩溃,则从集群可能没有最新数据。如果用户想要强一致性,那么他们就无法切换到从属集群。 94. 设计 请参阅 HBASE-19064 上的设计文档 95. 运行和维护 Case.1 设置两个同步复制集群 ...
命令行工具
87
2025-05-15
《MeterSphere v3.6 用户手册》
在线部署使用命令 在线部署使用命令 使用 docker 命令进行控制 docker ps 查看服务运行状态 docker stop containerID 停止服务 docker rm containerID 删除服务 docker restart containerID 重启服务 离线包部署使用命令 默认内置了命令行运维...
14.7 练习
87
2025-05-18
《Thinking in Java (Java 编程思想)》
14.7 练习 14.7 练习 (1) 从Thread 继承一个类,并(重载)覆盖run() 方法。在run() 内,打印出一条消息,然后调用sleep() 。重复三遍这些操作,然后从run() 返回。在构造器中放置一条启动消息,并覆盖finalize() ,打印一条关闭消息。创建一个独立的线程类,使它在run() 内调用System.gc() 和Sy...
13.10 下拉列表
85
2025-05-18
《Thinking in Java (Java 编程思想)》
13.10 下拉列表 13.10 下拉列表 下拉列表像一个单选钮组,它是强制用户从一组可实现的选择中选择一个对象的方法。而且,它是一个实现这点的相当简洁的方法,也最易改变选择而不至使用户感到吃力(我们可以动态地改变单选钮,但那种方法显然不方便)。Java的选择框不像Windows中的组合框可以让我从列表中选择或输入自己的选择。在一个选择框中你只能从列表...
TensorFlow: 静态图
85
2025-05-18
《PyTorch 中文教程 0.3》
TensorFlow: 静态图 TensorFlow: 静态图 译者:@yongjay13 、@speedmancs 校对者:@bringtree 本例中的全连接神经网络有一个隐藏层, 后接ReLU激活层, 并且不带偏置参数. 训练时通过最小化欧式距离的平方, 来学习从x到y的映射. 在实现中, 我们会用基本的TensorFlow操作...
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