## 目錄 - [前言](https://www.52interview.com/book/36/0) - (思維篇)人人都是產品經理 - 1.需求文件 - 1.1 [需求管理](https://www.52interview.com/book/36/342) - 1.2 [如何攥寫需求

# 每日CSS\_霓虹燈按鈕懸停效果 > 2020_12_20  原始碼連結 ## 1. 程式碼解析 ### 1.1 html

D題：小z與他的襪子 描述 小z每天會穿一雙新襪子。 開始他的衣櫃裡有n雙襪子，襪子會從1～n進行編號。每天早上他都會從衣櫃裡拿編號最小的襪子來穿。每天晚上他會把今天穿的襪子扔進籃子裡，如果籃子裡有n-1雙襪子了，懶惰的小z就得必須把他們洗掉，明天晚上他們會重新放進衣櫃裡。 小z想知道在第k天他應該穿哪雙

最近我們在客戶端的驅動程式中引入了一些變更，這些變更會影響傳入的請求在Apache Cassandra叢集內的分發方式。   新的預設負載均衡演算法即將隨驅動程式推出，這些演算法將有助於縮短長尾延遲，並提供更好的總體響應時間。     01 Cassandra中資料分

[toc] --- - Posted by [微博@Yangsc_o ](http://weibo.com/yangsanchao) - 原創文章，版權宣告：自由轉載-非商用-非衍生-保持署名 | [Creative Commons BY-NC-ND 3.0](http://creativecommons.

> 本文根據阿里天池學習賽《快來一起挖掘幸福感！》撰寫 ## 載入資料 載入的是完整版的資料 `happiness_train_complete.csv` 。 ```python import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pypl

# 1 簡介 　　`kepler.gl`作為開源地理空間資料視覺化神器，也一直處於活躍的迭代開發狀態下。而在前不久，`kepler.gl`正式釋出了其`2.4.0`版本，下面我們就來對其重要的新特性進行介紹： 圖1 # 2 kepler.gl 2.4.0重要新特性 ## 2.1 增量時間視窗 　　

Promise物件 一、什麼是Promise? Promise是一種非同步操作的解決方案，將寫法複雜的傳統的回撥函式和監聽事件的非同步操作，用同步程式碼的形式表達出來。 Promise避免了多級非同步操作的回撥函式巢狀。 Promise最早是一個函式庫，現在已經被ES6寫入標準用法。 Promise是一種建

這篇文章是Java併發程式設計思想系列的第一篇，主要從理解Java併發程式設計歷史的原因和Java併發演進過程兩部分，以極簡地回溯併發程式設計的歷史，幫助大家從歷史這個角度去了解一門語言一個特性的演進。對歷史理解的越多，思考的越多，未來的方向就會更加堅定。   我是誰?從哪來?到哪去？&mdash

# 一、前言 在使用`Cortex-M`核心的MCU進行開發時，有時候會因為對記憶體錯誤訪問等原因造成程式產生異常從而進入`HardFaultHandler`錯誤中斷。如果程式結構比較複雜，尤其是運行了RTOS時可能短時間內不易定位異常產生的原因。**Segger**提供了一種分析CortexM核心晶片Ha

DevUI是一支兼具設計視角和工程視角的團隊，服務於華為雲DevCloud平臺和華為內部數箇中後臺系統，服務於設計師和前端工程師。 官方網站：devui.design Ng元件庫：ng-devui（歡迎Star） 官方交流：新增DevUI小助手（devui-official） DevUIHelper外掛

這是道哥的第009篇原創 ## 一、前言 在嵌入式開發中，C/C\+\+語言是使用最普及的，在C\+\+11版本之前，它們的語法是比較相似的，只不過C++提供了面向物件的程式設計方式。 雖然C++語言是從C語言發展而來的，但是今天的C\+\+已經不是當年的C語言的擴充套件了，從2011版本開始，更像是一

# 背景 總所周知，程式碼量稍微大一點的C/C++專案的一些巨集定義都會比較複雜，有時候會巢狀多個`#if`/`#else`判斷分支和一堆`#ifdef`/`#undef`讓你單看程式碼的話很難判斷出巨集定義的具體內容。 如果有一種機制能夠幫助我們在構建期間打印出巨集的實際內容，就能幫我們更快地捋清楚程式碼邏

# IphoneX適配正確姿勢 ## 寫在前面 距離18年9月iphonex釋出以來已經快兩年了(所以對於iphonex機型的頭部劉海(sensor housing)和底部小黑條(Home Indicator)的內容本文不在做過多贅述了)，相信還有一些同學為iphonex系列機型如何完美適配在發愁，筆

主要內容有： 1. 單層感知器的迭代學習演算法(包含程式碼) 2. 兩層感知器解決異或問題 3. 解釋兩層感知器分類能力有限的問題 4. 解釋為什麼三層感知器能夠解決任意區域組合的分類問題 訪問我的部落格[符說八道(三層感知器能夠解決任意區域組合的分類問題)](https://blog.tyfuu.net/