我通过完全事故弄清楚了！我正在测试另一个滑块，并注意到它可以适用于一个，而不是另一个，所以我注意到唯一不同的是包装纸。
我将包装器的宽度设置为比滑块更宽（940px是我的滑块，所以我将包装器设置为1480）。我还设置了父容器上的溢出。在我为移动设备设置它之前，它仅在桌面上创建一个带有额外空间的滚动栏，因此我将桌面上的桌面修改为940px包装器，iPad将iPad和iPad仅用于移动设备，仅为1480-删除了滚动不良和额外的空间，同时非常适合移动。 yayyyyy！
letter_rank = {letter:rank for rank, letter in enumerate(string.ascii_lowercase, 1)}
def rank(name):
return sum(letter_rank.get(c, 0) for c in name.lower())
来自WP Admin＆gt;模板
您可以管理所有Elementor模板，还可以使用可以按名称搜索的Finder搜索栏。
而且没有其他方法可以过滤Elementor模板。
使用 numpy.select.select 与：
df=pd.DataFrame({"Column1": [0, 1000, 1023, 1024, 65535, 65536]})
m1 = df.Column1.between(0, 1023)
m2 = df.Column1.between(1024, 49151)
m3 = df.Column1.between(49152, 65535)
df['new'] = np.select([m1, m2, m3], [0,1,2], default=None)
或代码> 使用 include_lowest = true 参数：
df['new1']=pd.cut(df.Column1,bins=[0,1023,49151,65535],labels=[0,1,2], include_lowest=True)
print (df)
Column1 new new1
0 0 0 0
1 1000 0 0
2 1023 0 0
3 1024 1 1
4 65535 2 2
5 65536 None NaN
我已经看到此代码是错误的 - 您不会更改 num ，因此此循环将永远运行。但是使用 您将在不递归的情况下创建正常功能。在递归中，您宁愿仅需要，如果/elif/else 。
在递归中，您必须使用 retun sum_factor（num/base，base）才能返回到先前执行的 sum_factor（），该将其返回到先前执行的 sum_factor （）等。
类似的东西：
def sum_factor(num, base):
if num == base:
return "Yes"
if num < base:
return "Nope"
#if num > base:
# return sum_factor(num/base, base)
return sum_factor(num/base, base)
# --- main ---
print(12, 2, sum_factor(12, 2))
print(16, 2, sum_factor(16, 2))
print(9, 2, sum_factor(9, 2))
let productionState = false
const checkbox = document.getElementById("flexCheckDefault");
checkbox.addEventListener("change", (event) => {
productionState = checkbox.checked;
});
打开C：\ Windows \ System32 \ drivers \ etc \ etc \ hosts in Notepad作为管理员，进行输入：
10.27.233.121 OnePlan.dev.ad.ad.trw.com
进入命令窗口（WindowsKey+r tor WindowsKey+r tor Ophan Run Box并输入CMD ）和键入ipconfig /flushdns
恭喜，您刚刚覆盖了该域地址的DNS，并且您的计算机专门将始终指向您在主机文件中定义的新IP。请记住，一旦您的域完成了一旦繁殖（您的DNS Guy都应该在处理服务器的DNS中记录记录），请清除它。
window.fetch = new Proxy(window.fetch, {
apply(fetch, that, args) {
let fetchApi = [
fetch(args.shift())
];
let fetchToken = [
fetch("https://idaas.provider/get/new/token", {
method: "POST",
body: new URLSearchParams({
grant_type: "refresh_token",
refresh_token: getRefreshToken(),
client_id: client_id_str,
})
}).then(token => send_new_token_to_service_worker(token)),
];
return Promise.allSettled(fetchApi).then(results => {
let rejected = results
.map(result => result.status)
.includes("rejected");
if (rejected) {
return Promise.all([...fetchToken, ...fetchApi]).then(results => results.at(1));
} else {
return results.at(0).value;
}
});
},
});
用法fetch（“ https：// your-api”）。
使用 何时（）
这里的方法是 定义
public function when($value, callable $callback = null, callable $default = null)
我对您的代码进行了一些重构的
$items = DB::table('transactions_tbl')->select([fields_array])
->leftJoin('tbl_1 as table1', 'table1.id', '=', 'transactions_tbl.tbl1_f_key')
->leftJoin('tbl_2 as table2', 'table2.id', '=', 'transactions_tbl.tbl2_f_key')
->when(filled($input1), function ($query) use ($input1) {
$query->where('transactions_tbl.input1', $input1);
})->when($request->isNotFilled('process'), function ($query) use ($process) {
$query->whereIn('transactions_tbl.process', $process);
}, function ($query) use ($process) {
$query->where('transactions_tbl.process', $process);
})->paginate($request->input('per_page'), 20);
只需杠杆 ors ::
{m,g}awk 1 ORS=' AABBCCDD\n'
01_AA_00 11 AABBCCDD
02_BB_00 11 AABBCCDD
03_CC_01 22 AABBCCDD
04_BB_01 22 AABBCCDD
05_CC_02 33 AABBCCDD
06_CC_02 33 AABBCCDD
另一种方法就是使用 ofs 而不是::
{m,g}awk ++NF FS='^
OFS=' AABBCCDD'
IPERF是一个纯粹的散装转移操作。就像netperf tcp_stream一样。虽然它似乎是在应用程序层向您“流”的，但在“流式传输”数据时，POCO软件可能并没有进行连续的请求/响应对。
从理论上讲，您可以在数据包捕获中看到这一点。当您查看IPERF测试的数据包捕获时，您将看到大量的TCP数据段从发送者到接收器，并且只有从接收器到发件人的TCP确认。如果HTTP“流”有一些请求/响应，您将至少看到一些数据段（HTTP请求）从接收器回到发件人。根据该软件一次出色的要求，您可能会看到与IPER相比的性能截然不同。
启动对控制平面API的代理：
kubectl proxy
在单独的外壳中运行请求（set namepace ，并根据需要限制值）：
curl -s http://localhost:8001/apis/batch/v1/namespaces/{{namespace}}/jobs?limit=3 \
| jq '.items | length'
使用JQ，以便您可以轻松地计算返回的作业数量。
苹果公司的Foodtruck示例应用程序有一个示例，说明了如何在导航截止日期中处理绑定。看看
.navigationDestination(for: Donut.ID.self) { donutID in
DonutEditor(donut: model.donutBinding(id: donutID))
}
他们使用甜甜圈模型ID进行导航。 To pass on the binding, they 在Foodtruck模型上添加了一个Getter/Setter ，其中包含甜甜圈列表，以生成Donut.ID的绑定。
public func donutBinding(id: Donut.ID) -> Binding<Donut> {
Binding<Donut> {
self.donuts[id]
} set: { newValue in
self.donuts[id] = newValue
}
}
让我们定义两个函数，然后用 dis 进行检查：
from dis import dis
from pandas import Series
x = Series([1,2,3,4,5], index=["A","B","C","D","E"])
def a():
a, b, c, d, e = x.tolist()
def b():
a, b, c, d, e = x
dis(a)
dis(b)
执行上述功能将产生：
# dis(a)
7 0 LOAD_GLOBAL 0 (x)
2 LOAD_METHOD 1 (tolist)
4 CALL_METHOD 0
6 UNPACK_SEQUENCE 5
8 STORE_FAST 0 (a)
10 STORE_FAST 1 (b)
12 STORE_FAST 2 (c)
14 STORE_FAST 3 (d)
16 STORE_FAST 4 (e)
18 LOAD_CONST 0 (None)
20 RETURN_VALUE
# dis(b)
10 0 LOAD_GLOBAL 0 (x)
2 UNPACK_SEQUENCE 5
4 STORE_FAST 0 (a)
6 STORE_FAST 1 (b)
8 STORE_FAST 2 (c)
10 STORE_FAST 3 (d)
12 STORE_FAST 4 (e)
14 LOAD_CONST 0 (None)
16 RETURN_VALUE
从上面看来，（如果有的话）功能（a）具有更多的说明。那为什么更快呢？
如此答案，查看 unpack_sequence ，人们可以看到有一些特别案例，例如左侧侧面变量的数量是什么时候等于右侧对象的长度。
因此， x.tolist（）在hood下使用 numpy 方法从数组数据创建列表，该列表允许使用此特殊情况的优化（您可以通过更改左侧的参数数量来检查性能的恶化，例如 a， *b = range（3）将起作用，但比 a，b要慢。 ，C =范围（3））。
当右侧对象不是python元组或列表时，则在对象的内容上进行python迭代，这似乎不太效率。
出于实际原因，如果您确实想要最佳性能（使用模块的当前版本），则可以与 x.tolist（）与 x._values.tolist（） 交换，这应该给出大约10-15％的性能（您只需删除一层熊猫来拨打numpy调用，然后在此处直接这样做）。需要注意的是，这些类型的优化对低级代码中发生的事情很敏感，因此不能保证将来的Python/library组合中的性能提高。
正如弗兰克·范·普菲伦（Frank Van Puffelen）所提到的那样，两个片段应该做得完全相同（如您所说，在订购之外）。您可以在repo there ：
有关更多信息，您可以参考文档href =“ https://firebase.google.com/docs/database/flutter/lists/lists-of-data” rel =“ nofollow noreferrer”> documentation （在Flutter Firebase中使用数据列表。）
As mentioned by Frank van Puffelen, two snippets should do exactly the same (outside of ordering as you said). You can fill a bug on the repo here :
For more information you can refer to the Documentation (listen a document with onsnapshot() method )and Documentation(working with list of data in flutter firebase.)
Cloud_firestore软件包：不同的行为，等效查询