• LaravelupdateOrCreate累加技巧分享
    LaravelupdateOrCreate累加技巧分享
    本文介绍了在Laravel项目中使用updateOrCreate方法实现购物车商品价格累加功能的技巧。当用户重复添加同一商品时,通过结合DB::raw和IFNULL函数,确保即使是新创建的购物车记录也能正确计算商品总价,避免出现价格为null的问题。
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  • JavaScript生成随机数的几种方法
    JavaScript生成随机数的几种方法
    <p>JavaScript中实现随机数生成的核心方法是使用Math.random()函数,它返回一个[0,1)区间内的伪随机浮点数。1.生成[0,1)范围内的浮点数:直接调用Math.random()即可;2.生成指定范围内的浮点数:使用公式Math.random()(max-min)+min;3.生成指定范围内的整数:通过Math.floor(Math.random()(max-min+1))+min实现[min,max]区间内包含边界的整数。需要注意的是,Math.random()生成的是
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  • CSSID选择器使用详解
    CSSID选择器使用详解
    使用ID选择器最合适的情况包括:1.唯一标识元素时,如导航栏、页脚等全局唯一区域;2.需要提升样式优先级时,因ID选择器权重高于类和元素选择器;3.布局结构中作为主要模块标识,有助于SEO和无障碍访问;4.谨慎使用以避免滥用导致维护困难。因其高优先级和唯一性,适用于JavaScript操作及特定样式锁定,但应避免过度依赖以保证样式的复用性和项目的可维护性。
    文章 · 前端   |  4天前  |   449浏览 收藏
  • 计数排序原理与适用场景详解
    计数排序原理与适用场景详解
    计数排序是一种非比较排序算法,其核心是通过统计每个数值的出现次数并利用前缀和实现稳定排序,时间复杂度为O(n+k),空间复杂度为O(n+k),其中n为元素个数,k为数据范围;它仅适用于非负整数且k较小的场景,不适用于浮点数、字符串或负数,否则需额外映射;其稳定性通过从原始数组末尾逆序遍历并结合前缀和数组实现,确保相同元素的相对位置不变;常见变体包括作为基数排序的子过程,用于按位排序大范围整数;当k远大于n时,该算法在时间和空间上开销巨大,因此虽在特定场景高效,但通用性差,是一种牺牲通用性换取效率的专有排序
    文章 · 前端   |  4天前  |   475浏览 收藏
  • Java多播通信实现方法详解
    Java多播通信实现方法详解
    多播是一种一对多的网络通信方式,通过D类IP地址实现,接收方需加入多播组接收数据。其适用于视频会议、在线直播等场景。Java中实现多播的关键步骤包括:1.创建MulticastSocket并指定端口;2.接收方调用joinGroup()加入多播组;3.使用DatagramPacket发送和接收数据;4.通信结束后leaveGroup并关闭socket。注意事项包括网络支持、防火墙设置、数据可靠性及TTL控制。实际应用中应选择合适地址范围,并在可控局域网中部署。
    文章 · java教程   |  4天前  |   387浏览 收藏
  • HTML表单故障转移与宕机应对方法
    HTML表单故障转移与宕机应对方法
    客户端可通过localStorage实时缓存表单数据并在页面加载时恢复,提交成功后清除缓存,以防止用户输入丢失,对于敏感数据应避免使用此方式或结合加密处理,此方法能有效提升用户体验并保障数据完整性。
    文章 · 前端   |  4天前  |   427浏览 收藏
  • Golang反射为何少用于业务代码?
    Golang反射为何少用于业务代码?
    反射不适合业务代码因可读性差、性能损耗大、维护成本高,合理使用在框架层。1.反射使代码逻辑模糊,字段操作冗长易错,拼写错误或类型不匹配导致运行时问题;2.反射为运行时机制,性能开销比直接访问低几十至上百倍,高频场景影响显著;3.适用场景如ORM框架、序列化解析器、依赖注入容器等通用组件,由专业开发者维护;4.替代方案优先用接口和Go1.18泛型,提升代码清晰度与编译期检查能力,减少反射依赖。
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  • BOM页面二维码扫描方法详解
    BOM页面二维码扫描方法详解
    1.使用mediaDevicesAPI获取视频流并显示在页面上;2.使用第三方库解析二维码;3.处理扫描结果。首先,通过navigator.mediaDevices.getUserMedia请求摄像头权限并获取视频流,将其赋值给video元素的srcObject属性以显示画面。接着,引入jsQR等第三方库,将视频帧绘制到Canvas上并提取图像数据进行二维码解析。最后,当解析成功时,将结果展示在页面或弹窗中,可选择跳转链接或执行其他操作,并注意安全检查。
    文章 · 前端   |  4天前  |   BOM 二维码扫描 视频流 mediaDevicesAPI jsQR 270浏览 收藏
  • PHP导入大数据时临时增加内存限制方法
    PHP导入大数据时临时增加内存限制方法
    使用ini_set()函数可在脚本运行时临时提高内存限制,如ini_set('memory_limit','512M')将限制设为512MB,并通过ini_get()验证是否生效;2.set_time_limit(0)可取消脚本执行时间限制,避免因超时中断导入,建议根据实际需求设置合理时间;3.优化大数据导入需采用分批处理、生成器按需读取、数据库批量导入、简化数据结构及及时释放内存等方法,示例中通过生成器每次读取1000行数据并处理后释放,结合unset和gc_collect_cycles降低内存占用,确
    文章 · php教程   |  4天前  |   php 内存限制 分批处理 ini_set() set_time_limit() 334浏览 收藏
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    豆包AI能识图吗?多模态使用教程
    豆包AI支持图片识别与多模态理解,不仅能OCR识字,还可分析图像内容。操作步骤为:打开APP或PC端、点击照片或相机按钮、上传图片并等待结果。其多模态功能可生成代码、识别动作情绪、进行推理。使用时应注意图片清晰度、给出具体指令,并尝试多种应用场景以提升效率。
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    使用piplist命令可以查看已安装的Python库列表,它会显示所有已安装包的名称和版本号;pipfreeze也可列出已安装的包,常用于生成requirements.txt文件以实现环境复现;若要筛选特定库,可结合grep(Linux/macOS)或findstr(Windows)命令实现,如piplist|grep"pandas";查看某库的详细信息可用pipshow<库名>,例如pipshowrequests可显示其依赖、作者、许可证等;为避免库版本冲突,推荐使用虚拟环境管理库,通过py
    文章 · python教程   |  4天前  |   虚拟环境 requirements.txt pipfreeze piplist pipshow 270浏览 收藏
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    Golang反射实现RPC参数解码器类型安全方案
    使用反射实现GolangRPC参数解码器的关键步骤如下:1.准备工作:明确输入为map[string]interface{},目标为具体结构体指针;2.核心逻辑:通过reflect.TypeOf和reflect.ValueOf获取结构体类型和可写值并遍历字段;3.类型匹配与转换策略:按字段类型做strconv转换处理字符串到数字等类型适配;4.错误处理和性能优化:缓存解析结果、生成专用解码函数、返回详细error信息。整个过程需注意字段导出性、tag名获取及嵌套类型的递归处理,最终确保数据正确映射并提升框
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  • VisionStory故事板设计全攻略
    VisionStory故事板设计全攻略
    VisionStory的创作核心是将抽象灵感通过故事板与分镜转化为具象视觉叙事,关键在于“预见”与“解构”。1.从情绪和核心冲突出发,用关键词、草图捕捉视觉碎片;2.构建情绪曲线与叙事骨架,标记开端、冲突、高潮、结局;3.提取关键帧,以简略画面+文字标注形成视觉大纲;4.在分镜阶段深化镜头语言,关注视角距离、镜头运动、景深焦点、光影色彩;5.通过简洁初稿、外部反馈、去除非必要炫技、把控节奏进行迭代优化,确保每个镜头服务于叙事,最终实现感染人心的视觉表达。
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  • Scrapy选择器陷阱与XPath提取技巧
    Scrapy选择器陷阱与XPath提取技巧
    本文深入探讨ScrapySelector在处理HTML数据时,循环迭代与元素提取的常见误区,特别是get()方法在多元素场景下的行为。文章通过实例详细分析了为何原始代码仅获取首个元素,并提供了两种核心解决方案:一是将循环目标精确至父级元素,结合相对XPath路径进行迭代;二是利用getall()方法一次性获取所有匹配数据。旨在帮助开发者掌握ScrapySelector的正确使用姿势,实现高效精准的数据抓取。
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  • Python解析XML:ElementTree入门教程
    Python解析XML:ElementTree入门教程
    Python处理XML数据首选ElementTree,其核心步骤为:1.解析XML;2.查找元素;3.访问数据;4.修改结构;5.写回文件。ElementTree无需额外安装,功能强大且直观高效,支持从字符串或文件解析,通过find()、findall()等方法查找元素,并能创建、修改和删除节点。处理大型XML时推荐使用iterparse()实现流式解析,避免内存问题。对于命名空间,需手动拼接QName或通过字典辅助构造完整标签名。此外,Python还有lxml(性能强、支持XPath/XSLT)、min
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