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前端插件库之vue3使用vue-codemirror插件
vue3插件库使用实例vue-codemirror使用vue-codemirror基于 CodeMirror ，适用于 Vue 的 Web 代码编辑器。使用1.命令行安装npm install vue-codemirror --save// cnpm install vue-codemirror -
cesium简介
Cesium简介（Cesium的特点、功能、参考资料）
解决 npm ERR! node-sass 和 gyp ERR! node-gyp 报错问题
node-sass报错解决方法
JavaScript ，18种常用数组方法，快来看看你会吗？
本文总结了处理数组的18种常用方法，供大家参考学习
uni-app动态开启VConsole控制台调试，太方便了！
来控制调试面板的初始化，接收并在本地缓存参数动态控制调试模式的启停用，缺省时默认不开启。使用 uni-app 开发 h5 应用有时需要排查线上发生的问题。的开关，关闭需要注掉代码后重新打包发布，比较繁琐且不够灵活。全局显示则需要在程序入口文件 App.vue 中进行初始化。如果想单页面启用调试则只需
前端人必看的JS面试题汇总
前端开发虽然是一项实践性较强的工作，但是理论知识也是非常重要的，想要在众多求职者中脱颖而出，就要理论基础与实操技能两手抓。
Java集合中的retainAll()方法和removeAll()方法
1.问题在更新数据库的数据时，往往我们有这样的一个需求：传入数据库中的数据存在相同key值时就更新key值一样的数据，数据库中没有的数据就进行插入操作，相比于我们传入的数据，数据库中多余的数据就就进行删除操作。这样的需求很常见，解决的方法也很多，此处我仅介绍一下标题中的方法，用集合来寻找交集以及差集
python 主题3 列表与元组 单元作业
python123. 中 主题3 列表与元组 单元作业1.列表插入2.列表排序3.生成随机数4.杨辉三角形5.分期付款计算器6.模拟布朗运动
python string 编解码(encode b64encode)
Since Python 3.0,stringsare stored as Unicode, i.e. each character in the string is represented by a code point. So, each string is just a sequence of
Python——for 循环与 continue 语句
for 循环与 continue 语句Python中还为我们提供了一种循环结构：for循环。for循环可以遍历序列成员，直到序列中的成员全部都遍历完后才跳出循环。循环语句中有一个continue语句，这个语句的作用是跳出当前循环。以下场景便模拟了for循环结构与跳出当前循环的现实场景：全班同学的试卷
Python+matplotlib绘制动态折线图
封面图片：《Python程序设计基础（第2版）》，ISBN：9787302490562，董付国，清华大学出版社图书详情：===============问题描述：动态绘制折线图。参考代码：运...
Spring boot实现国际化
当我们web项目涉及到国外部署或者国外用户使用时，需要展示不同语言信息，所以就需要国际化支持，下面将讲解Springboot国际化支持操作2. 创建国际化资源文件简体中文 英文 文件内容就和简体中文文件一致，如果未设置Locale参数，默认就为该文件内容，此文件也可不用3. 创建SpringUti
Python排序方法-列表排序sorted的用法：正数在前负数在后,整数从小到大,负数从大到小
Python排序方法-列表排序sorted的用法：正数在前负数在后,整数从小到大,负数从大到小sorted如何使用？使用函数进行此类排序操作sorted如何使用？关于sorted的用法：sorted是python里的一个常用高阶函数，能够进行一些复杂的排序操作，例：假设存在列表 a = [“papa
3.7.8的python安装
1.先勾选Add Python 3.7 to PATH，再点击Customize installation 自定义安装不改变默认进行Next下一步先点击Install for all users，记住安装位置（此位置也可以自定义），点击Install开始安装安装成功，点击Close关闭7.手动添加
Python程序运行方式
Python程序可以在交互模式和脚本模式下运行。交互模式：适用于代码量较少、功能简单的情况。脚本模式：适用于代码量大、结构复杂的情况。即首先创建一个拓展名为 .py的Python源代码文件，然后使用python命令执行。Python可以在Windows命令行或者IDLE两种环境下进行交互模式和脚本模
一个注解搞定Spring Security 忽略拦截
一个注解搞定spring-security忽略拦截, 减少开发硬编码配置
深度学习：使用UNet做图像语义分割，训练自己制作的数据集，详细教程
语义分割(Semantic Segmentation)是图像处理和机器视觉一个重要分支。与分类任务不同，语义分割需要判断图像每个像素点的类别，进行精确分割。语义分割目前在自动驾驶、自动抠图、医疗影像等领域有着比较广泛的应用。我总结了使用UNet网络做图像语义分割的方法，教程很详细，学者耐心学习。
KITTI数据集Raw Data与Ground Truth序列00-10的对应关系，以及对应的标定参数
一、KITTI官方提供的真值下载地方网站：Visual Odometry / SLAM Evaluation 2012具体位置：Download odometry ground truth poses (4 MB)下载后文件如下：这里有序号00-10，共11个真值数据（内数据是KITTI格式的）二、
机器学习开篇之机器学习的分类
目录1 引言2 机器学习分类2.1 监督学习（Supervised Learning）2.1.1 传统监督学习2.1.2 非监督学习2.1.3 半监督学习2.1.4 其它分类2.2 强化学习（Reinforcement Learning）3 总结首先，我们给出四个机器学习任务以上四
【图神经网络实战】深入浅出地学习图神经网络GNN（下）
最简单的思路是：我们可以将每个时刻的序列先送入GCN进行特征提取，然后再将提取后的特征送入GRU单元往后传递，依此类推。图中的注意力机制相当于在某个点进行特征重构时，其邻接点都加上一个权重，使得其在重构特征时受权重较大的邻接点影响更大，起到注意力的效果。对于动态图，传统的GNN就不太好用了，想想在时