长度窗口实现原理图 说明: 上图长度窗口为5,事件W1至W5进入引擎后属于NewEvents队列,事件W6进入引擎后,W2至W6就属于NewEvents队列,而事件W1就属于OldEvents队列了.NewEvents为先进先出队列,队列长度为EPL语句中制定的长度窗口大小,OldEvent队列为过期数据的存放队列. EPL长度窗口示例 1  ; 5      } 6      7      public static String UpdataText(String str){ 8     …

<script type="text/javascript">         window.onload = function () {             var NumArray = [];             while (NumArray.length < 6) {                 var NumRand = parseInt(Math.random() * 15) + 10;                 var IsCun = …

写在前面 感觉到很惭愧呀,因为居然在Selenium+Java系列中没有写过多窗口处理及句柄切换的文章,不过也无妨,不管什么语言,其思路是一样的,下面我们来演示,使用python语言来实现窗口句柄的切换. 什么是窗口句柄 可能有的同学会问了,到底啥是窗口,什么又是多窗口,句柄到底是啥玩楞? 那么,他到底长啥样?如下图所示: 怎么处理多窗口句柄 如何获取窗口句柄 语法: driver.current_window_handle 1.模拟场景 打开搜狗首页,输入淘宝进入久曲健 博客园,并输出页面标题…

最近时间又有了新的想法,当我用新的眼光在整理一些很老的知识库时,发现很多东西都已经过时,或者是很基础很零碎的知识点.如果分享出去大家不看倒好,更担心的是会误人子弟,但为了保证此系列的完整,还是选择分享出去,毕竟也是自己的成长过程,各取所好吧! 在分享知识库节点时,我会写清楚此知识库节点的入手级别,请大家根据需要下载,免得不必要的吐嘈.但我确定总有子节点对你有用,并且相信接下来的分享会更精彩,不了解前文请请移步:[知识库分享系列] 一.开篇 此篇文章是个提醒,文章内容本身没有什么技术含量,发到园子…

sed系列文章: sed修炼系列(一):花拳绣腿之入门篇sed修炼系列(二):武功心法(info sed翻译+注解)sed修炼系列(三):sed高级应用之实现窗口滑动技术sed修炼系列(四):sed中的疑难杂症 本文中提到GNU扩展时,表示该功能是GNU为sed提供的(即GNU版本的sed才有该功能),一般此时都会说明:如果要写具有可移植性的脚本,应尽量避免在脚本中使用该选项. 本文中的正则表达式几乎和grep中支持的一样.但还是有少数几个是sed自身才能解析的表达式.因此本译文中只对这些sed…

项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4990947?contributionType=1 欢迎fork欢迎三连!文章篇幅有限,部分程序出图不一一展示,详情进入项目链接即可 图机器学习(GML)&图神经网络(GNN)原理和代码实现(PGL)[前置学习系列二] 上一个项目对图相关基础知识进行了详细讲述,下面进图GML networkx :NetworkX 是一个 Python 包,用于创建.操作和研究复杂网络的结构.动力学和功…

摘自http://blog.csdn.net/howeverpf/article/details/40743705 Wireshark入门与进阶系列(二) “君子生非异也,善假于物也”---荀子 本文由CSDN-蚍蜉撼青松 [主页:http://blog.csdn.net/howeverpf]原创,转载请注明出处!        上一篇文章我们讲了使用Wireshark进行数据包捕获与保存的最基本流程,更通常的情况下,我们对于要捕获的数据包及其展示.存储可能有一定要求,例如: 我们希望捕获的数据…

原文:VSTO之旅系列(二):创建Excel解决方案 本专题概要 引言 创建VSTO项目 Excel对象模型 创建Excel外接程序 创建Excel文档级自定义项 小结 一.引言 也许很多朋友都没有听说过VSTO这个东西的,本人之前也同样也不知道的,但是由于工作的原因接触了这方面,由于VSTO方面国内的资料比较少,本人刚开始学习的时候都是参考MSDN的,但是上面很多资料都是英文的,可能学习起来会比较慢点,所以本人把最近一段时间学习的内容记录下来,一来是作为一个巩固的学习笔记,二来希望这些博客可以…

tensorflow笔记(五)之MNIST手写识别系列二 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7455233.html 前言 这篇博客将用tensorflow实现CNN卷积神经网络去训练MNIST数据集,并测试一下MNIST的测试集,算出精确度. 由于这一篇博客需要要有一定的基础,基础部分请看前面的tensorflow笔记,起码MNIST手写识别系列一和CNN初探要看一下,对于已经讲过的东西,不会再仔细复述,可能会…

Storm系列二: Storm拓扑设计 在本篇中,我们就来根据一个案例,看看如何去设计一个拓扑, 如何分解问题以适应Storm架构,同时对Storm拓扑内部的并行机制会有一个基本的了解. 本章代码都在: git@github.com:zyzdisciple/storm_study.git 项目下的 user_behavior包下. 问题案例 有这样一种场景,在前端存在会话,我们会不断收到来自前端的消息,消息包含消息的发送时间,消息内容,结束标识, 消息的发送者, SessionId等其他信息,…