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前端Vue之发布订阅模式
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vue-router报错: uncaught error during route navigation
"[vue-router] uncaught error during route navigation:"Failed to resolve async component default: ChunkLoadError:"Uncaught (in promise) " {name: "Chunk
Vue中 引入使用 babel-polyfill 兼容低版本浏览器
Babel 中文官方文档Babel 是一个工具链，主要用于将采用 ECMAScript 2015+ 语法编写的代码转换为向后兼容的 JavaScript 语法，以便能够运行在当前和旧版本的浏览器或其他环境中。下面列出的是 Babel 能为你做的事情：1. 语法转换；2. 通过 Polyfill 方式
微信小程序嵌入 H5 页面（web-view）
在开发微信小程序的时候，我们有时候会遇到将 H5 页面嵌入到小程序页面中的情况；微信小程序自带的 web-view 组件相当于 HTML页面中的 iframe ，方便我们在微信小程序中打开一个 H5 页面；官网描述：承载网页的容器；会自动铺满整个小程序页面，个人类型的小程序暂不支持使用；所以使用这个
一、python爬网页保存txt文档
Auto.js实现自动刷视频，点赞脚本（一）此文转载自：https://blog.csdn.net/qq_40442753/article/details/110157863Auto.js 是个基于 JavaScript 语言运行在Android平台上的脚本框架。可以设置刷多少个视频，每个视频播放的
java中同一个接口有两个或两个以上实现类时应当如何注入
java中同一个接口有两个或两个以上实现类时应当如何注入
Python向一个txt数据 每行加入数据
编程小白，从今天开始记录自己好用和整理的代码，生成了三维二类的数据，但是数据和类型不是在一个列表 的想向文本后加入\t和数据类型。ff = open('train_data3','w') #打开一个文件，可写模式with open('train_data2','r') as f: #打开一个文件
python:字符串加解密
题目描述1、对输入的字符串进行加解密，并输出。2、加密方法为：当内容是英文字母时则用该英文字母的后一个字母替换，同时字母变换大小写,如字母a时则替换为B；字母Z时则替换为a；当内容是数字时则把该数字加1，如0替换1，1替换2，9替换0；其他字符不做变化。3、解密方法为加密的逆过程。本题含有多组样例输
【SpringBoot】静态资源的访问
静态资源访问篇
springboot：实现文件上传下载实时进度条功能【附带源码】
记得刚入行的时候，做了一个文件上传的功能，因为上传时间较久，为了用户友好性，想要添加一个实时进度条，显示进度。奈何当时技术有限，查了许久也没用找到解决方案，最后不了了之。近来偶然想到这个问题，于是决定整理一下实现方式，也为和我曾经一样碰壁的同学，提供一些思路。
SpringBoot--获取路径中的参数(x-www-form-urlencoded)--方法/实例
本文用示例介绍SpringMVC如何获取路径中的参数。也就是：Content-Type为x-www-form-urlencoded。
128*64 OLED图片批量取模（Python程序）
我本来想用OLED显示一个gif动图，但是没有找到能够批量取模的软件，觉得一张一张地取模太麻烦了，于是就想到用Python写一个可以批量取模的程序。我写的程序在了放到了百度网盘中，需要的请自取，程序的使用说明都在下载文件里面，不懂的可以在下方评论，我看到了就会回复。链接：https://pan.ba
Swagger常用配置
Swagger官网:swagger.ioSpringboot整合Swagger 原先用的2.7报错，自己这里降成2.4.5 引入spring web 引入Swagger2和SwaggerUI依赖<dependency> <groupId>org.springfra
dagum基尼系数分析全流程
上表格可以看到，从组内基尼系数Gw来看，整体上，华东地区、华北地区和华南地区的组内基尼系数值较大，意味着华东地区、华北地区和华南这3个区域，他们内部各省份之间的收入不均匀现象较为严重。从上表可知：整体上看，总体基尼系数有着一定的下降趋势，但是下降趋势不明显，2012年为0.227，2021年为0.2
ChatGPT在五大行业应用落地及带来的影响
这篇文章将深入探讨一下ChatGPT目前影响最大的五个行业，以及该技术在对应行业应用过程中的优劣势和趋势判断。
图像处理——图像增强
最近在忙着两个YOLOv7项目，通过看大量的论文，发现很多的相关的论文都会在收集图像后进行图像的增强，本文将使用python中的opencv模块实现常见的图像增强方法。 由于光照角度和天气等不确定因素，导致图像采集的光环境极其复杂；为了提高目标检测模型的泛化能力，本文采用了几种图像增强方法
机器学习中的数学原理——精确率与召回率
详解精确率和召回率，通过这篇博客，你将清晰的明白什么是精确率、召回率。这个专栏名为白话机器学习中数学学习笔记，主要是用来分享一下我在 机器学习中的学习笔记及一些感悟，也希望对你的学习有帮助哦！感兴趣的小伙伴欢迎私信或者评论区留言！这一篇就更新一下《 白话机器学习中的数学——精确率与召回率》
机器学习强基计划0-4：通俗理解奥卡姆剃刀与没有免费午餐定理
脱离具体应用场景空谈学习算法的优劣毫无意义，这就是机器学习视角下的“天下没有免费午餐”定理”。本文详细总结机器学习领域的若干重要指导思想，为机器学习领域的探索建立理论指导
BP神经网络的诊断分类（初学者+matlab代码实现）
初学者推荐，bp神经网络的实现