前言平常在玩短视频App时，喜欢看的视频可以多看一会，不喜欢看的视频直接往上一划，这个功能一直深受用户喜爱。今天我们不妨实现一个这样功能的App。功能1.上下滑动切换视频2.可查看对应视频下的评论示例下面我挑出了几张代表性的图片，供大家参考。1.2.3.下载链接以上是我自己做的一款App

前言豆哥的个人博客又改版了，本版主要技术栈是前台用的React，后台用的Koa。博客改版的初衷是自己可以练练React（公司的项目部分要用React，我也没法啊，再说早晚得学）。本文主要介绍博客的业务逻辑，对技术方面不过多讲述。想了解技术的话，可以等我下一篇《技术篇》哦！好了，转入正题。功能模块登录注册首页文章详情文章评论发文章发文章权限圈子

绪论在网上浏览了很多关于CRC校验的文章，基本上都是针对CRC校验原理的阐述以及关于CRC校验查表法的实际应用以及具体软件实现方法。_至于查的表是怎么来的，软件为什么要这样实现很多文章并没有说明_。本篇文章就针对这两点问题进行总结和归纳，有错误的地方欢迎大家评论区指出，不胜感激。_注意：本篇文章不涉及CRC校验的基本原理，如

前面的文章分析了Concurrent模式下异步更新的逻辑，以及Fiber架构是如何进行时间分片的，更新过程中的很多内容都省略了，评论区也收到了一些同学对更新过程的疑惑，今天的文章就来讲解下ReactFiber架构的更新机制。Fiber数据结构我们先回顾一下Fiber节点的数据结构（之前文章省略了一部分属性，所

环境：Centos6.564目的：无图形界面安装Oracle数据库版本：11g64一、系统配置1.安装相关依赖包，可通过挂载镜像或者阿里云、网易云等开源镜像站yuminstallbinutilsyyuminstallcompatlibcap1yyuminstallcompatlib

其实我挺羡慕火车的，为什么？“他们连擦肩而过都那么久。。。。”\ 网易云热评一、生成木马目标主机：192.168.1.129（win7x64）攻击机：192.168.1.33 攻击端口：12121 生成木马：msfvenomarchx64platformwindowspwindows/x64/

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序列数据和文本的深度学习用于构建深度学习模型的不同文本数据表示法：理解递归神经网络及其不同实现，例如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GatedRecurrentUnit，GRU），它们为大多数深度学习模型提供文本和序列化数据；为序列化数据使用一维卷积。可以使用RNN构建的一些应用程序如下所示。文档分类器：识别推文或评论的情感，对新闻文章

资料获取地址见文末或评论！一、预备知识微积分（偏导数、梯度等等）概率论与数理统计（例如极大似然估计、中央极限定理、大数法则等等）最优化方法（比如梯度下降、牛顿拉普什方法、变分法（欧拉拉格朗日方程）、凸优化等等）二、路线1（基于普通最小二乘法的）简单线性回归线性回归中的新进展（岭回归和LASSO回归）(此处可以插入Bagging和AdaBoost的内容