Cursor零基础小白教程系列「进阶」 - Cursor 智能代码补全详解(Tab)

建站知识/2025/9/6 20:22:48

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Qml-Popup的使用

Qml-Popup的使用 Popup介绍 Popup 是qml中弹窗内界面的基本类型，被Dialog、Drawer、ToopTip、Menu等继承； Popup在窗口中弹出窗口布局如下： Popup的属性大致可分为：几何属性（x,y,z,width,height等）&…

[COCI2015-2016#7] Prosti

题目理解首先我们理解一下题目，高兴数的定义：所有 ≤ \le ≤给出M的数和所有质数，要求出一个数，设这个数为i则[i,ik-1]区间内恰好有L个高兴数，如果不存在的话就输出-1 思路首先先筛素数，然后求一下素数…

【编程语言】Kotlin快速入门 - 高阶函数与运算符重载

运算符重载 Java中的运算符基本只能应用于基本类型的-*/，并不能对类对象进行这一系列的运算符操作，而Kotlin则赋予了我们使类对象也具有这种运算符操作，并且具体操作我们可以自定义。假设我们存在一个类：Balance代表用户的余额…

Oracle RAC仲裁交换机的小科普

一、Oracle RAC仲裁交换机的主要功能 Oracle RAC仲裁交换机是用于Oracle Real Application Clusters（真实应用集群，简称RAC）环境中的一种网络设备。它主要用于在集群节点之间进行通信，以确保集群的高可用性和故障切换能力。以下是…

重学SpringBoot3-集成Hazelcast 1. Hazelcast 的作用2. Spring Boot 3 整合 Hazelcast 的步骤2.1 添加 Hazelcast 依赖2.2 配置 Hazelcast 实例 3. 集成 Hazelcast 与 Spring Boot 缓存4. 验证 Hazelcast 缓存5. Hazelcast 集群配置6. 总结 Hazelcast 是一个流行的开源内存数据…

Diffusion Model—Denoising Diffusion Probabilistic Models去噪概率扩散模型的公式推导

Diffusion Model—Denoising Diffusion Probabilistic Models 去噪概率扩散模型的公式推导通过扩散模型进行跟踪的多目标跟踪算法越来越多的出现在了CVPR之中。 Diffusion Model—Denoising Diffusion Probabilistic Models 也即是网上资料最多的DDPM去噪概率扩散模型。在进行…

Windows 操作系统中事件驱动架构与注册表

在 Windows 操作系统中，事件驱动架构与注册表的结合非常关键。Windows 的图形用户界面（GUI）使用事件驱动架构来处理用户的输入和交互，而注册表则起到配置、管理和存储系统设置的作用。结合两者，可以深入理解 Windows 是…

Python项目内网环境pdm install超时httpx.ReadTimeout: timed out

场景：内网环境，阿里源和清华源都不可以达，但是已经配置了pip.conf和PIP_INDEX_URL，使用pip install xxx是可以正常安装pypi.org上的包的然后使用pdm install项目依赖却报错了，加-v参数后，显示错误详情是h…

【滑动窗口】力扣 3. 无重复字符的最长子串

目录一、题目二、思路三、代码一、题目二、思路采用滑动窗口： 根据题目提示，s 由字母、数字、符号和空格组成，可以将所有字符采用ASCII码存储相应出现次数。由于 right 右移一位，窗口内的字符出现次数增加 1的字符就是 righ…

Android Handler(Looper.getMainLooper())，Kotlin

Android Handler(Looper.getMainLooper())，Kotlin private class MsgHandler : Handler(Looper.getMainLooper()) {private val WHAT 0xa01override fun handleMessage(msg: Message) {if (msg.what WHAT) {}}} Android计时器TimerTask，Timer&#xff…

【单元测试】深入解剖单元测试的思维逻辑

目录一、前言二、准备环境三、常用的mock语句3.1 模拟指定类的对象实例，用于模拟依赖对象（类成员）3.2 定义被测试对象3.3 模拟枚举类型/静态方法3.4 模拟依赖方法3.5 模拟构造方法3.6 验证方法调用次数3.7 验证返回值3.8 验证异常对象四、…

K折交叉验证代码实现——详细注释版

正常方法 #---------------------------------Torch Modules -------------------------------------------------------- from __future__ import print_function import numpy as np import pandas as pd import torch.nn as nn import math import torch.nn.functional as …