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- HTML中标签的使用与技巧
- wbr标签用于在HTML中指定长字符串的换行点，仅在需要时生效且不显示连字符。它适用于超长URL、无空格技术标识符及特定语言复合词等场景，在逻辑断点插入<wbr>可提升可读性与布局适应性；不同于CSS的word-break或overflow-wrap，wbr提供语义化的精细控制，不影响屏幕阅读器朗读，兼容性良好；其使用应限于必要情况，如处理无法用CSS解决的特定长文本换行问题，避免常规文本中冗余添加。
- 文章 · 前端 | 1个月前 | 476浏览 收藏
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- GolangTCP长连接优化，Nagle与写缓冲调优详解
- 优化TCP长连接吞吐量需关注Nagle算法与写缓冲设置。1.Nagle算法合并小包减少流量碎片，但会增加延迟，实时通信场景应关闭：tcpConn.SetNoDelay(true)；2.写缓冲区默认值可能成瓶颈，可调用tcpConn.SetWriteBuffer或修改系统参数net.ipv4.tcp_wmem提升性能；3.优化策略应根据业务需求选择，低延迟关Nagle并增大缓冲，节省带宽则保留Nagle并控制写入频率，批量发送可启用Nagle减少小包，短连接考虑复用机制；此外，结合Go的bufio.Writ
- Golang · Go教程 | 1个月前 | 476浏览 收藏
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- JavaScript动态操作表格行技巧
- 动态添加或删除HTML表格行的核心在于DOM操作。1.添加行：通过document.getElementById()获取表格元素，使用insertRow()在指定位置（如末尾或特定索引）插入新行，再用insertCell()依次创建单元格并填充内容；若表格无tbody需先创建。2.删除行：通过按钮点击事件定位到对应行元素，利用confirm提升用户体验后调用removeChild()移除该行。3.插入位置控制：insertRow()接受index参数，0表示最前，省略或超过行数则插入末尾。4.事件监听优化
- 文章 · 前端 | 1个月前 | 476浏览 收藏
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- GolangCSV读写与特殊字符处理技巧
- Golang的encoding/csv库通过提供读写器支持CSV文件的解析与生成，可处理特殊字符、空值及大文件。1.读取CSV文件需打开文件并创建csv.Reader，调用reader.ReadAll()一次性读取或reader.Read()逐行读取；2.写入CSV文件需创建csv.Writer，使用writer.Write()或writer.WriteAll()写入数据，并务必调用writer.Flush()确保数据写入；3.对于特殊字符，默认自动使用双引号包围含逗号字段，双引号内部转义为两个双引号，可
- Golang · Go教程 | 1个月前 | golang 特殊字符 csv文件 读写 encoding/csv 476浏览 收藏
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- GolangHTTP错误处理与net/http包解析
- 在Golang中处理HTTP请求错误，需先判断底层错误再检查响应状态码。1.底层错误如DNS解析失败、连接超时等由http.Get()或http.Do()返回的error体现，必须通过iferr!=nil处理；2.服务器返回非2xx状态码如404、500需手动检查resp.StatusCode；3.读取响应体错误如连接中断需在io.ReadAll时处理；4.客户端配置错误如非法Header也应通过error处理。此外，应始终关闭resp.Body，推荐使用deferresp.Body.Close()，并可
- Golang · Go教程 | 1个月前 | 476浏览 收藏
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- JupyterNotebook配置Go内核教程
- 要在JupyterNotebook中使用Go语言，核心是安装并配置gophernotes内核。1.安装Go环境并验证GOPATH；2.通过goget和goinstall获取并安装gophernotes；3.执行gophernotesinstall注册内核到Jupyter；4.启动JupyterNotebook并创建GoNotebook。Go虽非传统数据科学语言，但其并发模型、高性能和静态类型优势明显，适合构建数据处理后端或API服务。尽管Go在可视化方面不如Python丰富，但在数据清洗、特征工程等计算密
- Golang · Go教程 | 1个月前 | 476浏览 收藏
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- JS对象属性变化监听方法全解析
- 监听JavaScript对象属性变化的核心方法是Proxy和Object.defineProperty；2.Proxy是现代首选方案，能拦截属性的读取、设置、删除及数组方法等几乎所有操作；3.Object.defineProperty仅能监听已存在的属性，无法监听新增属性或数组变异方法，适用于属性固定的简单场景；4.Proxy通过get和set拦截实现深度监听时需递归代理嵌套对象，但存在性能开销、循环引用、对象身份变化、序列化等问题；5.数组监听在Proxy中天然支持push、pop等方法，因其内部操作会
- 文章 · 前端 | 1个月前 | 476浏览 收藏
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- Web组件详解：自定义元素与影子DOM应用
- WebComponent的核心作用是实现组件化，让开发者创建可复用的自定义HTML元素。1.它依赖三大技术：CustomElements用于定义新标签，ShadowDOM提供样式和结构的封装，HTMLTemplates声明可复用的模板内容。2.使用步骤包括：定义继承自HTMLElement的类以设定行为，通过customElements.define()注册自定义标签，最后在HTML中像原生标签一样使用。3.属性通过observedAttributes和attributeChangedCallback监听
- 文章 · 前端 | 1个月前 | 组件化 自定义元素 ShadowDOM WebComponent HTMLTemplates 476浏览 收藏
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- Linux多用户资源管理：cgroups限制技巧
- 核心答案是利用Linux的控制组（cgroups）机制有效管理和限制资源。1.通过cgroups将进程组织成组并设置资源限制；2.使用cpu和cpuacct子系统限制和统计CPU使用，如设置周期和配额控制CPU时间；3.利用memory子系统限制内存及交换空间，需同时配置物理内存与交换内存；4.生产环境中推荐结合systemd简化管理，逐步实施监控并优化资源分配；5.cgroups还支持blkio限制磁盘I/O、net_cls/net_prio管理网络流量、pids控制进程数量、freezer暂停进程等资
- 文章 · linux | 1个月前 | 476浏览 收藏
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- JS数组转字符串的实用方法
- JavaScript中，toLocaleString方法不能直接本地化纯字符串数组，它仅对数组中的数字、日期等支持本地化格式化的数据类型生效，而对普通字符串无效；1.当数组包含数字或日期时，toLocaleString会调用各元素自身的toLocaleString方法，按指定语言环境格式化并用本地化分隔符连接；2.对于纯字符串数组，由于String.prototype.toLocaleString与toString行为一致，结果仅为逗号分隔的字符串，无实际本地化效果；3.若字符串表示数字或日期，需先通过p
- 文章 · 前端 | 1个月前 | 476浏览 收藏
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- JPA级联删除前如何检查子记录
- 本文探讨在数据库不支持外键约束时，如何通过JPA在应用层高效实现父子记录的引用完整性检查。核心策略是利用自定义实体监听器（@EntityListeners）结合SpringDataJPA的findFirstBy或findTop1By方法，在删除父实体前快速判断是否存在关联子记录，从而避免加载全部子记录的性能开销，确保数据一致性。
- 文章 · java教程 | 1个月前 | 476浏览 收藏
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- PHP文字冒险游戏开发指南
- 构建PHP文字冒险游戏引擎的核心在于状态管理、用户输入解析和场景切换逻辑；2.使用GameState类管理玩家位置、背包和事件标志，通过多维数组定义世界结构，包含房间、物品和出口；3.输入解析器利用explode()和switch处理玩家命令，或将同义词映射为标准化动作以提升理解能力；4.游戏循环持续显示场景、读取输入、解析指令并更新状态，在Web环境中借助Session保存GameState实现状态持久化；5.采用面向对象和数据驱动设计，将房间、物品等抽象为类，并从JSON等外部文件加载游戏数据以提高可
- 文章 · php教程 | 1个月前 | php 游戏引擎 状态管理 文字冒险游戏 用户输入解析 476浏览 收藏
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- Python分位数滚动计算方法
- 移动分位数可通过Pandas的rolling和quantile方法实现，用于分析时间序列趋势并减少噪声。1.使用rolling定义滑动窗口大小（如window=5），2.通过quantile指定分位数（如q=0.75），3.注意窗口大小不能超过数据长度，且q在0到1之间，4.可用min_periods参数处理缺失值，5.移动分位数可用于识别异常值及分析数据分布变化。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 476浏览 收藏
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- Python源码解析观影推荐引擎
- Python源码在构建视频推荐引擎中通过深入分析用户行为模式、特征工程、推荐算法实现、模型训练与评估、实时部署等关键步骤，助力精准个性化推荐；1.数据采集与预处理：利用re、pandas高效清洗日志与行为数据；2.特征工程：结合scikit-learn、nltk进行特征提取与文本向量化；3.推荐算法：协同过滤、矩阵分解、深度学习模型（如NCF、Transformer）通过numpy、tensorflow、pytorch实现；4.模型训练与评估：用交叉验证与可视化工具优化模型性能；5.实时推荐与部署：借助F
- 文章 · python教程 | 1个月前 | Python 推荐算法 视频推荐引擎 用户观影偏好 性能与扩展性 476浏览 收藏
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