制作根据实时获取的数据动态改变的列表，UGUI 的 Scroll View 已经封装好了基本的参数，总结一些值得注意的地方和动态生成列表的方法。 在 Canvas 创建 Scroll View 后，基本结构如下。 一. 注意两点： 1. Content 下放自定义的列表内容，如这个 item 是名为“张三”的 Button 预制件。（制作为 Button 因为我的项目里需要点击列表项产生交互结果） 2. 如果是顶部固定，往下依次延伸的列表，Content 和里边自己的 item 中心锚点要一致，如下设置 Anchors 的参数，锚点在Content 和 item 的顶部正中 二. 动态生

爬虫（Web Crawler）是一种自动化程序，用于从互联网上收集信息。其主要功能是访问网页、提取数据并存储，以便后续分析或展示。爬虫通常由搜索引擎、数据挖掘工具、监测系统等应用于网络数据抓取的场景。 爬虫的工作流程包括以下几个关键步骤： URL收集： 爬虫从一个或多个初始URL开始，递归或迭代地发现新的URL，构建一个URL队列。这些URL可以通过链接分析、站点地图、搜索引擎等方式获取。 请求网页： 爬虫使用HTTP或其他协议向目标URL发起请求，获取网页的HTML内容。这通常通过HTTP请求库实现，如Python中的Requests库。 解析内容： 爬虫对获取的HTML进行解析，提取有用的信息。常用的解析工具有正则表达式、XPath、Beautiful Soup等。这些工具帮助爬虫定位和提取目标数据，如文本、图片、链接等。 数据存储： 爬虫将提取的数据存储到数据库、文件或其他存储介质中，以备后续分析或展示。常用的存储形式包括关系型数据库、NoSQL数据库、JSON文件等。 遵守规则： 为避免对网站造成过大负担或触发反爬虫机制，爬虫需要遵守网站的robots.txt协议，限制访问频率和深度，并模拟人类访问行为，如设置User-Agent。 反爬虫应对： 由于爬虫的存在，一些网站采取了反爬虫措施，如验证码、IP封锁等。爬虫工程师需要设计相应的策略来应对这些挑战。 爬虫在各个领域都有广泛的应用，包括搜索引擎索引、数据挖掘、价格监测、新闻聚合等。然而，使用爬虫需要遵守法律和伦理规范，尊重网站的使用政策，并确保对被访问网站的服务器负责。

基于模块化 SRAM 的 2D 分层搜索 二进制内容可寻址存储器 (BCAM) Ameer MS Abdelhadi 和 Guy GF Lemieux 不列颠哥伦比亚大学 (UBC) 2014 { ameer.abdelhadi; Guy.lemieux } @ gmail.com 建议的基于模块化 SRAM 的 2D 分层搜索二进制内容可寻址存储器 (BCAM) 的完全参数化和通用 Verilog 实现以及其他方法作为开源硬件提供。 还提供了批量运行流程管理器，用于使用 Altera 的 ModelSim 和 Quartus 批量仿真和综合具有各种参数的各种设计。 许可证： BSD 3-Clause（“BSD New”或“BSD Simplified”）许可证。 请参阅全文以获取更多信息： AMS Abdelhadi 和 GGF Lemieux，“使用基于 FPGA 的 BRAM

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介绍：前台使用vue开发的单页面，后台使用ant design pro单页面，实现手机端和后台聊天功能。 效果如图(PC+移动)： 一、申请融云账号（token、appKey） 建议先看教程：sdk使用介绍 过一遍教程，接下来开始写 二、引入融云IM 如图： 位置：public/index.html,引入 [removed][removed] 三、可以正常使用RongIMLib其自带方法了 app.vue 不是全代码（因为只是连接） created () { //

我想实现读取一个本地的xlsx文件(task_list.xlsx)然后显示在网页上, 一开始选择的方法是建个express server, 通过发送axios请求来实现, 但是觉得只是读取一个本地文件还要搞个server太复杂了, 最终还是通过”xlsx”模块 + axios实现了读取本地文件, 无需后端, 步骤如下: 1.通过vue-cli新建项目: 2.编写分析excel workbook的脚本 /src/scripts/read_xlsx.js const XLSX = require('xlsx') //将行,列转换 function transformSheets(sheet

An adequate presentation of any science cannot consist of detailed information alone, however extensive. It must also provide a proper view of the essential nature of the science as a whole. The purpose of the present chapter is to give a general picture of the essential nature of mathematics. For this purpose there is no great need to introduce any of the details of recent mathematical theories, since elementary mathematics and the history of the science already provide a sufficient foundation for general conclusions.

这是一个 实现 ContentProvider 示例程序，query、insert、update、delete、getType 方法都实现了

matlab贪婪算法代码使用强化学习进行内容缓存 众所周知，无线移动终端网络中的最佳数据分配问题即使对于少量的文件和终端（NP-Hard）也是难以解决的。 该存储库包含在 IEEE Xplore: Distributed Caching based on Decentralized Learning Automata 中发表的工作代码。 问题 简单地说，文件放置问题或“缓存问题”出现在我们想要在每个位置最多 C 个对象的 H 位置中找到 F 个对象的最佳放置时。 最优指的是最小化某种成本函数的分配，在这种情况下是网络中的延迟。 尝试所有可能的对象组合和排列（“蛮力”或“穷举搜索”方法）对于少量对象很快变得不可行。 解决方案 有很多方法可以解决缓存问题的次优解决方案。 我们提出了一个受到独立玩家游戏（学习自动机）的启发，他们采取行动并感知彼此的选择，以了解他们的策略是否好。 由于不需要对玩家的选择进行评分的中心化实体，因此这种方法具有高度的可扩展性。 在模拟的嘈杂环境下，我们的算法接近贪婪策略的性能，其中每个玩家都最小化他们的成本函数。 我们提出了一种离散广义追踪算法（DGPA 贡献 基

主要是学习android的ContentProvider机制时写的测试代码，包括一个自定义内容提供者，还有一个其对应的读取示例。