StarkNet公链项目为了激励开发者参与其平台建设，启动了空投活动。如果曾向GitHub上获得较多Star的项目提交过PR，就有资格领取111.1STRK的空投奖励。只需要使用OAuth2.0登录，就可以直接领取。领取规则截止到2023年11月15日，至少对全球排名前5000的仓库提交过三次代码贡献。其中至少有一次贡献是在2018年或之后完成的。领取地址：https://provisions.starknet.io/访问奖励领取页面并连接钱包（推荐使用ArgentX）。通过GitHub登录，采用OAuth2.0验证方式。直接领取奖励。后续的治理投票和问卷调查可忽略不计。喜提空投的大佬欢迎来打
因此，我需要知道何时创建顶级窗口。我在Xlib/Xt级别和不支持EWMH规范的窗口管理器上工作。我的想法是挂接到根窗口的SubstructureNotify事件。但事情并没有这么简单。问题是并非每个CreateNotify事件都对应于[b]顶级[/b]窗口的创建。所以我认为我需要做的是以某种方式测试我从事件中获得的窗口，以确认它是顶级窗口。我已经接近了，但一些虚假的窗口仍然通过我的网络。例如，在GTK应用程序中，如果您有一个下拉框并单击它，则会创建一个新窗口，我不知道如何捕捉和忽略它。这样的窗口很难与典型的顶级应用程序窗口区分开来。这是我目前所拥有的://Iamomiting(tons
目录1、前言免责声明2、相关方案推荐我这里已有的GT高速接口解决方案我目前已有的SDI编解码方案3、详细设计方案设计框图3G-SDI摄像头LMH0384均衡EQUltraScaleGTH的SDI模式应用UltraScaleGTH基本结构参考时钟的选择和分配UltraScaleGTH发送和接收处理流程UltraScaleGTH发送接口UltraScaleGTH接收接口UltraScaleGTHIP核调用和使用UltraScaleGTH控制说明SMPTEUHD-SDI详解SMPTEUHD-SDI接收SMPTEUHD-SDI发送SMPTEUHD-SDIIP核调用和使用VGA时序恢复图像缓存SDI时序
根据GithubTrendings的统计，今日(2024-01-23统计)共有9个项目上榜。根据开发语言中项目的数量，汇总情况如下：开发语言项目数量Python项目3Go项目2TypeScript项目2Dart项目1JupyterNotebook项目1gpt4free语言模型集合改进计划创建周期：300天开发语言：Python协议类型：GNUGeneralPublicLicensev3.0Star数量：51768个Fork数量：12716次关注人数：51768人贡献人数：168人OpenIssues数量：107个Github地址：https://github.com/xtekky/gpt4fr
前言笔者：人生建议从第四章开始看。。。。一、初认SDRAM物理Bank:传统内存系统为了保证CPU的正常工作，必须一次传输完CPU在一个传输周期内所需的数据。而CPU在一个传输周期能接受的数据容量就是CPU数据总线的位宽当时控制内存与CPU之间数据交换的北桥芯片也因此将内存总线的数据单位是bit(位)位宽等同于CPU数据总线的位宽，而这个位宽就称之为物理Bank(PhysicalBank)的位宽。芯片位宽：每一片SDRAM缓存芯片本身的位宽。CPU需要多少位宽数据，SDRAM就要提供多少位宽数据，位宽不够使用多片SDRAM级联。、二、SDRAM操作时序 1、SDRAM操作指令CS
各位热爱开源技术的朋友们，你们是否有过这样的困扰：面对浩瀚的GitHub海洋，想找寻那些具有高质量中文文档的优秀开源项目却无从下手？今天，我们就为大家揭晓一个宝藏般的开源项目——GitHub中文项目集合（访问地址：https://gitcode.com/GrowingGit/GitHub-Chinese-Top-Charts/overview），它就如同你的私人开源项目顾问，帮你轻松跨过语言鸿沟，直达那些热度极高、潜力无限的中文项目。项目简介GitHub-Chinese-Top-Charts，正如其名，它扮演着中文开源项目的“排行榜单”角色，专门针对含有中文文档的开源项目进行科学严谨的筛选和排
根据GithubTrendings的统计，今日(2024-02-17统计)共有10个项目上榜。根据开发语言中项目的数量，汇总情况如下：开发语言项目数量Python项目4TypeScript项目3Rust项目2JupyterNotebook项目1PowerShell项目1JavaScript项目1Black：不妥协的Python代码格式化工具创建周期：2146天开发语言：Python协议类型：MITLicenseStar数量：35977个Fork数量：2371次关注人数：35977人贡献人数：413人OpenIssues数量：372个Github地址：https://github.com/psf
第3章：累加器累加器：分布式共享只写变量。（executor和executor之间不能读数据）累加器用来把executor端变量信息聚合到driver端。在driver中定义的一个变量，在executor端的每个task都会得到这个变量的一份新的副本，每个task更新这些副本的值后，传回driver端进行合并计算。1、累加器使用1）累加器定义（sparkcontext.accumulator(initialvalue)方法）valsum:LongAccumulator=sc.longAccumulator("sum")2）累加器添加数据（累加器.add方法）sum.add(count)3）累加
根据GithubTrendings的统计，今日(2024-02-03统计)共有10个项目上榜。根据开发语言中项目的数量，汇总情况如下：开发语言项目数量Python项目6C项目1TypeScript项目1JavaScript项目1PowerShell项目1Rust项目1MLflow:机器学习生命周期平台创建周期：2068天开发语言：Python,JavaScript协议类型：ApacheLicense2.0Star数量：16546个Fork数量：3810次关注人数：16546人贡献人数：455人OpenIssues数量：1341个Github地址：https://github.com/mlflo
目录1、题目介绍2、解题思路2.1、优先队列解法2.2、top-k问题解法1、题目介绍原题链接：面试题17.14.最小K个数-力扣（LeetCode） 题目要求非常简短，也非常简单，就是求一组数中的k个最小数。2、解题思路 如果在正常刷题过程中遇到这种题，那么这道题毋庸置疑是秒杀题，使用最简单的冒泡排序亦或者是直接使用Java中Arrays类的方法sort直接排序后，再取出前k个值。 但是，这是一道面试题，面试题的精髓就是要尽可能的压缩时间复杂度和空间复杂度，以达到给面试官眼前一亮的效果。显然直接使用自带的排序很难给面试官眼前一亮的效果，而该题有一种统称叫：top-
