overfit同步小助手
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sourcemap文件泄露漏洞
sourcemap信息泄露
vite创建项目
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vue中的nexttick
我们了解nexttick之前，我们先来看一个例子。我们先要每一次都在点击按钮的时候，都进行字符串的累加操作，并且在该函数中计算该字符串所占的高度offsetHeight，但是我们当进行第一次点击的时候，此时打印的结果不符合,因为内容不为空，但是打印出的高度仍然显示为0。一、思考(会出现上述情况)因为
海康视频WEB插件 V1.5.2 开发总结
海康视频插件v.1.5.2开发教程总结，vue版本开箱即用组件分享
Vue 全套教程（一），入门 Vue 必知必会
Vue 全套教程的第一部分，这部分主要介绍了Vue的概念，基本指令、事件操作、MVVM模型、数据代理、计算属性等内容
springboot 防止重复提交
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SpringBoot主启动类使用@ComponentScans、@ComponentScan扫描组件类，注意避坑
【1】因为 @SpringBootApplication 中已经包含 @ComponentScan 注解、并且用以扫描主启动类同级目录下的组件配置类，所以我们。1、@SpringBootApplication 是联合注解，包含了 @ComponentScan 会默认扫描主启动类同级包目录下所有的组件
Gopher协议与ssrf
文章目录0x01 reference和环境准备0x02 使用gopher构造GET、POST请求构造GET请求Gopher发送请求HTTP POST请求：0x03 CTF实战0x01 reference和环境准备参考 Gopher协议在SSRF漏洞中的深入研究（附视频讲解）参考 Gopher协议与r
C++改变参数值的方式
背景说明：1、通常我们将参数(包括普通变量、指针变量和引用变量)传递给函数使用，有的时候希望在函数中改变传入这个参数的值，有的时候不希望改变传入参数的值；2、函数的参数传入通常有三种方式：按值传递、按地址传递、按引用传递； 3.1 按值传递：该方式不改变传入参数的值； 3.3 按地址传递：该方式改变
61 Celery Beat 任务调度
前面的任务调用都是手动触发的，本届将展示以下使用Celery的Beat进程自动调度任务。 Celery Beat是Celery的调度器，其定期启动任务，然后由集群中的可用工作节点worker执行这些任务。默认情况下，Beat进程读取配置文件中CELERYBEAT_SCHE-DULE的设置，也可以使用
《涨知识啦35》-二极管中的隧道效应和齐纳击穿现象
众所周知，对于传统的二极管来说，雪崩击穿是一种常见的由载流子碰撞主导的击穿方式。然而，除了雪崩击穿外，还存在另一种造成功率二级管电流瞬间增大的效应，即齐纳击穿。齐纳击穿是在强电场和隧道效应的作用下，大量电子从价带穿过禁带而进入到导带时所引起的一种击穿现象。图1 隧道结的电流电压特性齐纳击穿又称为隧道
Python技能树，新版题库，值得一键三连~~
Python技能树团队，这次真的下功夫了
java.lang.NoSuchMethodError错误解决
================================©Copyright蕃薯耀 2020-01-15https://www.cnblogs.com/fanshuyao/一、错误原因java.lang.NoSuchMethodError错误可能的原因：1、有这个类，该类没有这个方法2、类冲
python 语言基础 - 你不得不知道的字符串常用函数之join
前言小伙伴们大家好，每天一个小知识，一起学python每天进步一点点。今天将给大家分享本系列中的最后一个函数join，之所以放在最后分享，是因为虽然这个函数也算的关于字符串操作的，但是无论是语法、用法还是功能乃至参数跟其它的函数还是有些许的差异的，这也是这个函数的特殊之处。下面来看下详细用法。joi
【SpringBoot】springboot日志配置
主要介绍了下springboot中的日志记录
MisraC—编写更安全、更清晰的C代码
嵌入式开发人员经常抱怨没有一种编程语言适合他们的特殊需求。在某种程度上，这种情况并不令人惊讶，因为尽管许多开发人员都在开发嵌入式应用程序，但他们仍然只是世界编程社区的一小部分。尽管如此，有些语言的开发还是考虑到了嵌入式。值得注意的例子是PL/M、Forth和Ada，它们都被广泛使用，但从未被普遍
【PyTorch】加载数据集Dataset与DataLoader
关于PyTorch构建数据集的Dataset与DataLoader的一些记录笔记
【小记】BatchSize的数值是设置的越大越好吗
显存大就一定好吗？batchsize开64？你觉得很帅的时候有人却告诉你这是荒唐的~
步入AIGC时代，展望人工智能发展
人工智能生成内容( Artificial Intelligence Generated Content, AIGC) 是一个快速发展的领域，有着广阔的应用前景，通过不断改进技术和解决相关问题，AIGC 技术将有望成为许多领域中的重要工具和资源。本文通过总结“CSIG 企业行”活动中众多大咖的报告分享
yolov5优化器及超参数设置
机器学习的五个步骤： 数据 -> 模型 -> 损失 -> 优化器 -> 迭代训练。 我们通过前向传播的过程，得到了模型输出与真实标签的差异，我们称之为损失， 有了损失，我们会进入反向传播过程得到参数的梯度，那么接下来就是优化器干活了，优化器要根据我们的这个梯度去更新参数，使得损失不断的降低。 那么优