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Vue2.0新手入门-模板语法-计算属性与监听属性的介绍和差异
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Node.js学习笔记（上）
本文是node.js学习笔记，记录了学习node.js从0到1的知识点，由浅入深，案例配套，适合初学者学习，也有进阶内容。
jQuery练习——下拉菜单
哈喽大家好，本次是jQuery案例练习系列第一期，本期是用jQuery实现下拉菜单。笔者还是前端的菜鸟，还请大家多多指教呀~
【前端进阶】-TypeScript高级类型 | 泛型约束、泛型接口、泛型工具类型
**前言**>博主主页👉🏻[蜡笔雏田学代码](https://blog.csdn.net/xuxuii?spm=1011.2415.3001.5343)>专栏链接👉🏻[【TypeScript专栏】](https://blog.csdn.net/xuxuii/category_11979920
【uniapp小程序开发】—— 组件封装之【自定义轮播图】
小程序项目实战——封装自定义轮播图组件，确定不来看看吗？
【flask进阶】Flask实现自定义分页（python web通用）
分页操作在web开发中几乎是必不可少的，而我们的flask不像django自带封装好的分页操作，要分页则需要依赖flask-sqlalchemy中的分页查询，但是分页这么重要且简单的操作，自己实现必须要会这个思维，我也在网上看了一些，但大体上不合我意，因此这篇我带大家手写一个分页操作！
基于SpringBoot+Vue的校园招聘管理系统（Java毕业设计）
本篇分享基于SpringBoot+Vue的校园招聘管理系统，有源码，欢迎沟通，学习交流！
Node.js | 数据加密 —— 内置模块 crypto 的应用
crypto模块的目的是为了提供通用的加密和哈希算法。用纯JavaScript代码实现这些功能不是不可能，但速度会非常慢。Nodejs用C/C++实现这些算法后，通过cypto这个模块暴露为JavaScript接口，这样用起来方便，运行速度也快。这篇我们将上手crypto模块来实现数据加密，让我们开
【微信小程序】自定义组件（二）
本文主要讲述了微信小程序中自定义组件的进阶知识，包括自定义组件数据和方法的使用，纯数据字段，生命周期等等
机器学习：过拟合、欠拟合、正则化之间的纸短情长～
正则化是何如解决过拟合的，机器学习的主要挑战是我们的算法能够在为观测的数据上误差较小，而不是在只在训练集上表现良好，我们这种能力我们称之为泛化。
基于文化算法优化的神经网络预测研究（Matlab代码实现）
从两个层面分别模拟生物的进化和文化的进化，两个过程既相互独立又相互影响，是一种基于知识的双层进化系统。该算法优点就在于，可以从每次的搜索中提取解决问题的有效信息，并反馈指导种群的搜索过程，在精度和效率上都使算法有效提升。
基于模型参考自适应控制(MRAC)的自动驾驶方向盘(油门)控制方法
MRAC在自动驾驶中往往与上层算法共同使用，根据上层的横向/纵向控制算法（MPC、LQR/PID）输出的参考输入，即方向盘转角/油门开度，经过自适应控制器重新计算输入，并作用于被控系统(方向盘/油门)。
CNN天气识别
本文将采用CNN实现多云、下雨、晴、日出四种天气状态的识别。本文为了增加模型的泛化能力，新增了Dropout层并且将最大池化层调整成了平均池化层。
GIF图像动态生成-JAVA后台生成
本文简要讲述了GIF图像知识，并且以JAVA技术为例，介绍了后台生成GIF的技术，并提供较详细的代码示例，希望对您有帮助。最后怀念因新冠感染去世的GIF的发明者，斯蒂芬•威尔海特。
人工智能发展历程
一文带你走遍人工智能百年间的发展历程，跨越时空的爱恋
SVM 支持向量机算法（Support Vector Machine ）【Python机器学习系列（十四）】
SVM 支持向量机算法（Support Vector Machine ）【Python机器学习系列（十四）】1.SVM简介2. SVM 逻辑推导2.1 Part1 化简限制条件2.2 Part2 SVM拉格朗日乘子法求解2.3 Part3 求解超平面3.核函数4. 软间隔支持向量机5. 支持向量回归
猿创征文丨深度学习基于双向LSTM模型完成文本分类任务
大家好，我是猿童学，本期猿创征文的第三期，也是最后一期，给大家带来神经网络中的循环神经网络案例，基于双向LSTM模型完成文本分类任务，数据集来自kaggle，对电影评论进行文本分类。电影评论可以蕴含丰富的情感：比如喜欢、讨厌、等等．情感分析（Sentiment Analysis）是为一个文本分类问题
使用jedis模拟手机验证码发送
使用jedis模拟手机验证码发送。
【OpenStack云平台】Packmaker 集群
Pacemaker 通过资源代理程序（默认提供了 70 多种）和应用程序进行交互，在 Pacemaker集群中应用第三方资源代理程序也非常容易。OpenStack 高可用配置中使用了 Pacemaker 自带的资源代理程序（如 MySQL 数据库服务、虚拟 IP 地址等）、已有的第三方资源代理程序（