因?yàn)閙agic.html和magic.css所在路徑不同，對font-face里src中的“..”的解釋就得到不同的路徑了，所以有了不同的效果。

我也是執(zhí)行兩次，請問解決了么？

如果只是想知道ajax請求的url用fiddler之類的工具抓一下包就行了。

localstorage存儲不是5m 是每個(gè)域5m 超了申請其他的域/修改ng配置 postmessge通信往其他域上存取
感覺刪別人的數(shù)據(jù)不好吧 超了就不存了貌似可以理解為可以不存 那就直接不存了唄

curl -X POST -u "$jenkins_username:$api_token" "http://$jenkins_url/job/$my-pipeline/job/$branch_name/build?token=BUILD_TOKEN"

API token ( Manage Jenkins -> Manage Users -> Gear icon -> Show API Token)
菜單:系統(tǒng)管理 -> 管理用戶 -> [齒輪圖標(biāo)] -> Show API Token

EDITED

構(gòu)建過程里執(zhí)行其他遠(yuǎn)程操作:

你可以寫一個(gè)這樣的腳本放到j(luò)enkins服務(wù)器上, 然后根據(jù)你的需要執(zhí)行就好.
里面可以是ssh之類的登錄操作命令.
如renew.sh:

 ssh user@192.168.1.111 sudo service tomcat7 restart

你可以看bootstrap是怎么實(shí)現(xiàn)的。

如果是使用 spring-boot-starter-thymeleaf，可以添加下列配置在application.properties

spring.thymeleaf.check-template-location=true
spring.thymeleaf.prefix=classpath:/templates/
spring.thymeleaf.suffix=.html
spring.thymeleaf.mode=html
spring.thymeleaf.encoding=UTF-8
spring.thymeleaf.content-type=text/html
spring.thymeleaf.cache=false

把/temp/改成/再看看，奇跡就出現(xiàn)了

簡單的何不不使用 URLSearchParams ..
用其他放參數(shù)的方法

constructor(){
     ....
    this.test.bind(this)
}

首先感謝邀請，但說實(shí)在的，我看了兩遍題目沒看明白你想要表達(dá)的意思。若只是從A到Z排序，那么你只用msort排序即可，這個(gè)很簡單，如果根據(jù)字母分組那么group_by查詢就行，也很簡單。

找到原因了，是在定義model的時(shí)候，類型定義成了{(lán)type:Backend.Schema.Types.ObjectId,ref:'users'},把ref去掉就好了

它來自之前一個(gè)請求獲取到的cookie

不是所有的mime都支持，具體請參閱mozilla文檔提供的瀏覽器兼容表： https://developer.mozilla.org...

Object.prototype.toString 是內(nèi)部實(shí)現(xiàn)（Intrinsic Object） %ObjProto_toString% ，它是屬于 %ObjectPrototype%。

可以判斷類型是因?yàn)?%ObjProto_toString% 的實(shí)現(xiàn)是這樣的，里面規(guī)定了各種類型返回什么樣的字符串。

所有對象都繼承 %ObjectPrototype% ，一般都會重寫覆蓋其 toString 方法，用 call 是為了使用原型上面的方法，保證是調(diào)用 %ObjProto_toString% 。

之前搞錯(cuò)了。。把另一個(gè)問題的答案貼到這來了-。-

e.currentTarget.textContent

光獲取token是不夠的，提取不到用戶信息，后臺應(yīng)該在headers里給你token的同時(shí)，也把用戶的信息給你發(fā)送過來。我們目前是這樣實(shí)現(xiàn)的。

假如你的文件1.txt, 編碼格式utf-8

import pandas as pd
df = pd.read_csv('1.txt', header=None, sep='，', encoding='utf-8', names=['a', 'b'])
df.groupby('a')['b'].count()    # 非去重版groupby
df.groupby('a')['b'].apply(lambda b: b.drop_duplicates().count()) # 去重版groupby

應(yīng)該是你表面只修改了一條數(shù)據(jù)，實(shí)際上修改了多條，導(dǎo)致最終結(jié)果與程序預(yù)期的不一致而報(bào)錯(cuò)