上下文

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> ContextMenu简介 在Windows中，我们已经习惯了在文件上单击右键来执行“打开”、“重名名”、“剪切”、“删除”等操作，这个右键弹出的菜单就是上下文菜单。你可能 会笑道：“哈哈，你不会连快捷键都不会用吧？”。咳咳，这个。。。举个例子嘛。没错，windows中快捷键能帮助我们提高操作的效率，但是android中这招可不管用喽，注意：android的上下文菜单项是 不能用快捷键 的。因为手机的操作方式与使用鼠标的PC操作方式不同，android是通过长按某个视图元素来弹出上下文菜单的（PS： 现在大多数智能机是全触屏的，没有物理键盘，更没有使用快捷键的需要了，这项革新要归功于乔布斯在07发布的革命手机iPhone，老乔退休了，向他致敬！ ）。除此之外，甚至连图标和子菜单都无法用在Android的上下文菜单项中。那么，Android的上下文菜单到底如何使用？ 上下文菜单继承了 android.view.Menu ，因此我们可以像操作Options Menu那样给上下文菜单增加菜单项。上下文菜单与Options Menu最大的不同在于， Options Menu的拥有者是Activity，而上下文菜单的拥有者是Activity中的View 。 每个Activity有且只有一个Options Menu

转至https://www.cnblogs.com/wj0816/p/8474743.html 脏读 ：脏读就是指当一个事务正在访问数据，并且对数据进行了修改，而这种修改还没有提交到数据库中，这时，另外一个事务也访问这个数据，然后使用了这个数据。 不可重复读 ：是指在一个事务内，多次读同一数据。在这个事务还没有结束时，另外一个事务也访问该同一数据。那么，在第一个事务中的两 次读数据之间，由于第二个事务的修改，那么第一个事务两次读到的的数据可能是不一样的。这样就发生了在一个事务内两次读到的数据是不一样的，因此称为是不 可重复读。例如，一个编辑人员两次读取同一文档，但在两次读取之间，作者重写了该文档。当编辑人员第二次读取文档时，文档已更改。原始读取不可重复。如果 只有在作者全部完成编写后编辑人员才可以读取文档，则可以避免该问题。spacer.gif …数据库事务和Spring事务是一般面试都会被提到，很多朋友写惯了代码，很少花时间去整理归纳这些东西，结果本来会的东西，居然吞吞吐吐答不上来。 下面是我收集到一些关于Spring事务的问题，希望能帮助大家过关。 幻读 : 是指当事务不是独立执行时发生的一种现象，例如第一个事务对一个表中的数据进行了修改，这种修改涉及到表中的全部数据行。 同时，第二个事务也修改这个表中的数据，这种修改是向表中插入一行新数据。那么

1.什么是BFC BFC 全称为 块格式化上下文 (Block Formatting Context) 。 2.BFC有啥作用 1.使 BFC 内部浮动元素只在内部发挥作用，不会不会影响到外部 2.解决边距重叠问题（同时能清除浮动） 3.BFC的原理（BFC的渲染规则） 1.BFC元素垂直方向的边距会发生重叠 2.BFC的区域不会与浮动元素的box重叠，可以包含浮动元素（用来清除浮动） 3.BFC在页面上是一个独立的元素，里面与外面的元素相互不影响 4.计算BFC的高度，浮动元素也会参与计算 4.如何创建BFC 1.float不为null 2.position不为static/relative 3.display的值为table-cell,table-caption,or inline-block中的任何一个 4.overflow值不为visible 5.代码上手 <!-- BFC垂直方向边距重叠 --> < section id = " margin " > < style > #margin { background : pink ; overflow : hidden ; } #margin>p { margin : 5px auto 25px ; background : red ; } </ style > < p > 1 </ p > < div style ="

& 论文概述 获取地址： http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Zhang_Object_Detection_With_Location-Aware_Deformable_Convolution_and_Backward_Attention_Filtering_CVPR_2019_paper.pdf & 总结与个人观点 本文提出了 location-aware deformable convolution 以及 backward attention filtering 模块以提高自动驾驶中多类别多尺度目标检测的性能。其中location-aware deformable convolution能够 自适应提取不均匀分布的上下文特征 ，与标准卷积特征结合以搭建为复杂场景中检测目标的健壮的、更具表征力的特征。Backward attention filtering模型利用深层卷积层中的高级语义特征以 增强有信息的高分辨率特征同时抑制分散特征 ，提高了性能同时减少了需要的RoIs。通过在前向-后向网络中结合两个方法，在KITTI以及PASCAL VOC数据集中速度和性能均达到顶尖水准。 本文主要关注两个方面：上下文信息以及空间信息的精炼。分别使用位置感知的可变形卷积以及注意力机制，均是增强特征方面的操作

第6章 中断和中断处理程序 6.1 中断 1）物理学角度，中断是一种电信号，由硬件生产，并直接送入中断控制器的输入引脚上，然后再由中断控制器向处理器发送相应的信号。处理器检测到此信号，便中断当前工作转而处理中断。此后，处理器通知操作系统已经产生中断，操作系统对这个中断进行适当的处理。 2）中断使得硬件得以与处理器通信 3）不同设备对应的中断不同，每个中断都有一个唯一的数字标识 4）异常：它在产生时必须考虑与处理器时钟同步，称为同步中断 6.2 中断处理程序 1）响应中断时，内核会执行一个函数，该函数叫做中断处理函数 2）它是驱动程序的一部分 3）和其他内核函数的区别：中断处理程序是被内核调用来响应中断的，运行与中断上下文。 4）上半部和下半部：中断处理程序就是上半部，做有严格实现的工作 6.3 注册中断处理程序 1）int request_irq(unsigned int irq, //要分配的中断号 irqreturn_t (*handler)(int, void *, struct pt_regs *), //指向处理这个中断的实际中断处理程序 unsigned long irflags, //SA_INTERRUPT，SA_SAMPLE_RANDOM，SA_SHIRQ const char *devname, //与中断相关的设备的ASCII文本表示法 void *dev

appium API 之上下文操作 其实上下文的操作主要针对于混合应用。啥是混合应用，简单来说就是APP用里面嵌入网页。Android上的浏览器就属于混合应用。 1、获取当前上下文 方法： getContext() 获取当前所有的可用的上下文。该方法不需要入参。 java String ct = driver.getContext(); System.out.println(ct); -----------计算器应用的打印结果----------------------- NATIVE_APP 2、当前所有上下文句柄 方法： getContextHandles() 获取当前所有可用的上下文。该方法不需要入参。 3、切换上下文 context() 切换到特定的上下文中。需要指定上下文的名称。 java driver.context(‘NATIVE_APP’) driver.context(‘WEBVIEW_1’) 来源： CSDN 作者： CC ♛ 链接： https://blog.csdn.net/weixin_42499868/article/details/103493381

前线导读： Facebook 开发了一款名为 Getafix 的工具，可以自动查找出 bug 的修复方案，并提供给工程师审批，这极大提高了工程师的工作效率和整体代码质量。 Getafix 不仅能够利用强大的聚类算法，分析问题代码的上下文找到更合适的修复方案，而且给出的方案对于人类工程师来说很容易理解。Getafix 是第一款被大规模部署到 Facebook 生产环境中的自动修复工具，它进一步提升了 Facebook 拥有数十亿用户的应用程序的稳定性和性能。 现代的生产环境代码库非常复杂，并且一直持续不断地更新。为了创建一个可以自动查找 bug 修复方案的系统——在没有工程师帮助的情况下——我们构建了一个工具，可以从工程师之前对代码库的更改中学习如何修复 bug。它找到了一些隐藏的模式，并用这些模式来识别最有可能修复新 bug 的补救措施。 这个工具叫作 Getafix，已经被部署到 Facebook 的生产环境中，进一步提升数十亿人使用的应用程序的稳定性。Getafix 一般与 Facebook 其他两个工具结合使用，不过这项技术也可以用于其他地方。它目前能够为 Infer 发现的 bug 提供修复建议，Infer 是我们的静态分析工具，可识别 Android 和 Java 代码中的 null 指针异常等问题。它还通过 SapFix 提供修复建议——针对我们的智能自动化测试系统

@RequestMapping("/alls") public String allsinfo(HttpSession session, HttpServletRequest request,Model model){ session.setAttribute("username","小张session"); request.setAttribute("userpwd","666req"); request.getServletContext().setAttribute("usersex","男ctx"); String paths = request.getServletContext().getContextPath(); model.addAttribute("paths",paths); return "allsinfo"; } <!DOCTYPE html> <html lang="en" xmlns:th="http://www.thymeleaf.org"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Title</title> </head> <body> <div>请求上下文内容</div> <div th:text="${#httpServletRequest.getAttribute('userpwd')}"></div>

前提条件：android 华为荣耀手机 测试app：混合应用（webview：腾讯x5内核） selenium.common.exceptions.WebDriverException: Message: An unknown server-side error occurred while processing the command. Original error: Failed to start Chromedriver session: An unknown server-side error occurred while processing the command. Original error: unknown error: unable to discover open pages contexts = self.driver.contextsprint('context=', contexts) context= ['NATIVE_APP', 'WEBVIEW_com.XXXX.XXXX', 'WEBVIEW_com.XXXX.XXXX:xg_service_v4', 'WEBVIEW_com.tencent.mm'] self.driver.switch_to.context('WEBVIEW_com.XXXX.XXXX')切换一直无法发现打开的页，求解决方案

文章目录 什么是语义表示 静态词向量 动态词向量（上下文词向量） 位置编码 ERNIE的原理介绍 神经网络上的改造 辅助任务 学习过程 ERNIE的应用案例 性能不敏感的场景：直接使用 ERNIE 的模型蒸馏案例：搜索问答Query识别和QP匹配 离线推荐 无监督文本的深度神经网络的出现，nlp领域又火了起来，深度神经网络大大提升了nlp任务的效果。虽然早期的网络也是基于上下文进行的向量建模，但是由于单向信息流的弊端，效果上始终难以大幅度提升。Transformer中的多层self-attention的出现，推进了深度网络的发展。Google提出的BERT模型，通过掩盖的term，利用多层的self-attention的双向建模能力，横扫了NLP比赛的各大排行榜。 前文介绍了bert,想详细了解Bert请参见 一步步理解bert 什么是语义表示 ERNIE是一个语言理解模型，最大的优点就是特别好的理解人类的语言。文字其实是概念背后的符号，更重要的其实是概念的本身。词语是具有语义的，怎么正确表示语义呢？语义的特点是什么？语义上比较近的词语真正的距离也是比较接近的，怎么对这部分进行表达，就是词向量，词向量每个词背后对应的是一个高维的向量，所以他们之间的距离是可以度量的。 静态词向量 如图中所示:将文本信息映射到数字空间，变成数字表示的向量，在这种表示上，保留了词语间的距离信息