张士玉小黑屋

  很高兴我们能够通过不同空间，不同时间，通过这篇博客相识，那一定是一种缘分，一种你和狗哥的缘分。今天我希望通过这篇博客对我所熟知的前端世界里的日期时间做一个汇总，不止是代码上的汇总哦！目录一、时区1.时区产生的原因 2.本初子午线3.日不落帝国二、不同时区电脑上的时间显示1.相同的时间戳2.不同时区的时差造成的问题 三、JS中常用的日期时间方法1.年月日时分秒 2.展示中文星期 3.今年是平年还是闰年4.时间格式的兼容性 四、前端项目常用的日期时间处理库1.moment库2.其他时间转换库 五、前端时间日期组件库1.EXTJS2.easyui3. elementui4.其他六、做为开发对于时间的思考一

目录1、认识HashMap和HashSet2、哈希表2.1什么是哈希表2.2哈希冲突2.2.1概念2.2.2设计合理哈希函数-避免冲突2.2.3调节负载因子-避免冲突2.2.4 Java中解决哈希冲突-开散列/哈希桶3、HashMap的部分源码解读3.1HashMap的构造方法3.2HashMap 是如何插入元素的？3.3哈希表下的链表，何时会树化？4、相关面试题4.1链表转换成红黑树如何比较？4.2hashCode和equals的区别4.3以下代码分配的内存是多少？5、性能分析1、认识HashMap和HashSet在上期中，学习到TreeMap和TreeSet，因为他们实现了Sort

Ⅰ、前言「懒加载」是网页中非常常见的；为了减少系统的压力，对于一些电商系统出场频率非常高；那么大家一般用什么方式去实现「懒加载」呢？①通过scroll的形式：通过滚动「scroll」事件，然后去判断距离，当距离到达一定范围，判断是否要加载资源；②通过IntersectionObserver的形式：通过元素与设备视窗或者其他指定元素发生交集的时候=>「最底部的元素滚动到视口时」，判断是否要加载资源；优势：「IntersectionObserver」不像「scroll」事件触发那么频繁，对系统压力更小；不用计算距离，使用起来更加简单；Ⅱ、概念与用法IntersectionObserver构造函数需要传入一个回调函数；

一、Linux驱动调试方法        Linux驱动调试主要有以下几种方法：                1、利用printk。                2、查看OOP消息。                3、利用strace。                4、利用内核内置的hacking选项。                5、利用ioctl方法。                6、利用/proc文件系统。                7、使用kgdb。1.1、printk        这是驱动开发中最朴实无华，同时也是最常用和有效的手段。scull驱动的main.c第338行如下，就是使用printk进行调试的例子，这样的例子相信大家在阅读驱动源码

有一个m×n的矩形岛屿，与太平洋和大西洋相邻。“太平洋”处于大陆的左边界和上边界，而“大西洋”处于大陆的右边界和下边界。这个岛被分割成一个由若干方形单元格组成的网格。给定一个mxn的整数矩阵heights，heights[r][c]表示坐标(r,c)上单元格高于海平面的高度。岛上雨水较多，如果相邻单元格的高度小于或等于当前单元格的高度，雨水可以直接向北、南、东、西流向相邻单元格。水可以从海洋附近的任何单元格流入海洋。返回网格坐标result的2D列表，其中result[i]=[ri,ci]表示雨水从单元格(ri,ci)流动既可流向太平洋也可流向大西洋。示例1：输入:heights=[[1

        以下内容除红色字体部分之外，其他均来源于ChatGPT自动撰写。        ChatGPT是基于GPT模型的对话生成模型，旨在通过对话模拟实现自然语言交互。它是为了改善人机对话体验而设计的，主要应用于聊天机器人、智能客服等场景。        与GPT模型相比，ChatGPT在训练过程中引入了特殊的微调和优化方法，以提高在特定领域的对话生成质量和连贯性。ChatGPT在生成对话时更加注重上下文的连贯性和个性化的表达，以实现更加自然的对话体验。        ChatGPT的训练数据通常来自于实际的对话记录，例如聊天记录、社交媒体评论等。它可以通过大规模无监督学习来学习自然语言的规律和语义信息，并能够自动从数据中学习到对话的流畅性、逻辑性和语境敏感性等特征。在生成对话

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Ⅰ.边缘检测算法0x01.Canny边缘检测Canny边缘检测算法是由4步构成，分别介绍如下：第一步：噪声去除由于边缘检测很容易受到噪声的影响，所以首先使用高斯滤波器去除噪声，在图像平滑那一章节中已经介绍过。第二步：计算图像梯度对平滑后的图像使用Sobel算子计算水平方向和竖直方向的一阶导数（  和   ）。根据得到的这两幅梯度图（  和   ）找到边界的梯度和方向，公式如下:如果某个像素点是边缘，则其梯度方向总是垂直与边缘垂直。梯度方向被归为四类：垂直，水平，和两个对角线方向。第三步：非极大值抑制在获得梯度的方向和大小之后，对整幅图像进行扫描，去除那些非边界上的点。对每一个像素进行检查，看这个点的梯度是不是周围具有相同梯度方向的点中最大的。如下图所示：A

前言?最近很多订阅了?《PyTorch深度学习项目实战100例》?的用户私信咨询有些数据集下载不了以及一些文章中没有给出数据集链接，为了解决这个问题，专门开设了本篇文章，提供数据集下载链接，打包100例的所有数据集。?本专栏适用人群：???深度学习初学者，刚刚接触PyTorch的用户群体，专栏将具体讲解如何快速搭建深度学习模型用自己的数据集实现深度学习小项目，快速让新手小白能够对基于深度学习方法有个基本的框架认识。?本专栏整理了《PyTorch深度学习项目实战100例》，内包含了各种不同的深度学习项目，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。?『精品学习专栏导航帖』?【Pandas数据处理100例目录】Python数据分析玩转Exc

文章目录前言烟花效果展示使用教程查看源码HTML代码CSS代码JavaScript新年祝福前言大家过年好！新春佳节，在这个充满喜悦的日子里，愿新年的钟声带给你一份希望和期待，我相信，时空的距离不能阻隔你我，我的祝福永远在你身边。祝愿朋友，财源滚滚，吉祥高照，鸿运当头，幸福环绕，万事顺心，笑口常开。在这喜庆的日子里，我给大家分享一个烟花代码，代码下载在使用教程部分，希望大家都能开开心心过大年！烟花效果展示烟花样式可以自定义选择，背景音乐选择十分真实的仿烟花声。当你把代码打包发给朋友打开时，新年的氛围在此刻达到了顶峰。也许你在这一年里背井离乡忙于工作，学习，也许你在这一年里过得风生水起，做着喜欢的工作，又或是这一年里，你过的不尽人意，新年到来之时，忘记所有烦恼，在家多陪陪父母