草庐IT

vue3中使用vue-i18n(ts中使用$t, vue3不用this)

vue项目里多语言工具一直用的vue-i18n。以前用的vue2,也没啥大问题,就是配置好之后用t(“你的属性名”)就行,现在用vue3其实本来也没太大变化。但是配置完之后,在html中用$t()没有问题,显示文案什么的一切正常。而在ts中使用$t()方法报错,后来才发现是我没有设置全局的$t()方法。记录一下在vue3中使用vue-i18n的方法:安装vue-18n配置应用挂载全局方法$t以方便在ts中使用(本次记录的重点)由于1.2.3.好多人写过了,我就简单的写一下,本次记录的重点是4,因为我发现网上好多博客都只写了$t在html中的使用,但是大都没提到在ts中也可能用到。安装npmin

联想电脑安装ubuntu18.04双系统超详细教程(23年最新教程,99%成功率)

文章目录前言电脑配置制作系统盘安装ubuntu系统更新显卡驱动安装wifi驱动完成前言ubtuntu的长期支持版本现在应该已经出道21.04版本了,如果你对于版本没有要求的话,建议直接安装最新版ubuntu,因为新版的系统驱动都会进行更新,也对于新版硬件的适配性也会更好~~~如果你跟我一样,公司(实验室)必须或者都在用18.04版本,那就接着往下看吧。虽然装起来问题会比较多,但是办法总比困难多!网上的教程很多,但大多都比较古早,随着硬件不断更新,ubuntu18.04相应的驱动无法支持。在安装中主要会有两个大问题:显卡驱动不适配和wifi网卡驱动不适配,本篇教程也会给出相应的解决办法。电脑配置

联想电脑安装ubuntu18.04双系统超详细教程(23年最新教程,99%成功率)

文章目录前言电脑配置制作系统盘安装ubuntu系统更新显卡驱动安装wifi驱动完成前言ubtuntu的长期支持版本现在应该已经出道21.04版本了,如果你对于版本没有要求的话,建议直接安装最新版ubuntu,因为新版的系统驱动都会进行更新,也对于新版硬件的适配性也会更好~~~如果你跟我一样,公司(实验室)必须或者都在用18.04版本,那就接着往下看吧。虽然装起来问题会比较多,但是办法总比困难多!网上的教程很多,但大多都比较古早,随着硬件不断更新,ubuntu18.04相应的驱动无法支持。在安装中主要会有两个大问题:显卡驱动不适配和wifi网卡驱动不适配,本篇教程也会给出相应的解决办法。电脑配置

(CVPR 18) FoldingNet: Point Cloud Auto-encoder via Deep Grid Deformation

FoldingNet[1]提出了一种点云自编码器结构,属于自监督学习的范畴,可以将输入点云投影(即特征降维)至具有丰富语义信息的高维空间中,形成高维特征向量(文中用“codeword”指代),即编码过程。接着通过解码网络将高维特征向量恢复得到高维度的输入点云。如下图所示,对于input输入点云,首先经过特征编码形成codeword(不是图中的2Dgrid),接着进行两次folding操作,恢复得到与输入点云相似的输出点云:WhatisFoldingOperation?作者在文中指出,从直觉上来说,任何三维空间表面结构都可以通过“裁剪”,“挤压”,“屈伸”等操作转换成二维平面表示,因此以上操作的

(CVPR 18) FoldingNet: Point Cloud Auto-encoder via Deep Grid Deformation

FoldingNet[1]提出了一种点云自编码器结构,属于自监督学习的范畴,可以将输入点云投影(即特征降维)至具有丰富语义信息的高维空间中,形成高维特征向量(文中用“codeword”指代),即编码过程。接着通过解码网络将高维特征向量恢复得到高维度的输入点云。如下图所示,对于input输入点云,首先经过特征编码形成codeword(不是图中的2Dgrid),接着进行两次folding操作,恢复得到与输入点云相似的输出点云:WhatisFoldingOperation?作者在文中指出,从直觉上来说,任何三维空间表面结构都可以通过“裁剪”,“挤压”,“屈伸”等操作转换成二维平面表示,因此以上操作的

【ResNet】Pytorch从零构建ResNet18

Pytorch从零构建ResNet第一章从零构建ResNet18第二章从零构建ResNet50文章目录Pytorch从零构建ResNet前言一、ResNet是什么?1.残差学习2.ResNet具体结构二、ResNet分步骤实现三、完整例子+测试总结前言ResNet目前是应用很广的网络基础框架,所以有必要了解一下,并且resnet结构清晰,适合练手pytorch就更不用多说了。(坑自坑)懂自懂本文使用以下环境构筑torch1.11torchvision0.12.0python3.9一、ResNet是什么?深度残差网络(Deepresidualnetwork,ResNet)的提出是CNN图像史上的

【ResNet】Pytorch从零构建ResNet18

Pytorch从零构建ResNet第一章从零构建ResNet18第二章从零构建ResNet50文章目录Pytorch从零构建ResNet前言一、ResNet是什么?1.残差学习2.ResNet具体结构二、ResNet分步骤实现三、完整例子+测试总结前言ResNet目前是应用很广的网络基础框架,所以有必要了解一下,并且resnet结构清晰,适合练手pytorch就更不用多说了。(坑自坑)懂自懂本文使用以下环境构筑torch1.11torchvision0.12.0python3.9一、ResNet是什么?深度残差网络(Deepresidualnetwork,ResNet)的提出是CNN图像史上的

基于51单片机的DS18B20温度控制加热降温系统设计

基于51单片机的DS18B20温度控制加热降温系统设计1开发环境2功能说明介绍3仿真图4程序5原理图6视频讲解7设计报告7.1设计目的7.2概述7.3国内外研究现状8资料清单下载链接1开发环境仿真图:proteus8.9以上程序代码:KEIL4/KEIL5原理图:AD设计编号:A00072功能说明介绍结合实际情况,基于51单片机设计一个排队叫号系统设计。该系统应满足的功能要求为:系统由51单片机、DS18B20温度传感器、LCD1602液晶显示屏、继电器、风扇、加热膜、按键、蜂鸣器组成。可实现以下基本功能:1、可进行温度值的实时显示,精度为0.1摄氏度;2、使用数码管作为显示设备;3、检测范围

基于51单片机的DS18B20温度控制加热降温系统设计

基于51单片机的DS18B20温度控制加热降温系统设计1开发环境2功能说明介绍3仿真图4程序5原理图6视频讲解7设计报告7.1设计目的7.2概述7.3国内外研究现状8资料清单下载链接1开发环境仿真图:proteus8.9以上程序代码:KEIL4/KEIL5原理图:AD设计编号:A00072功能说明介绍结合实际情况,基于51单片机设计一个排队叫号系统设计。该系统应满足的功能要求为:系统由51单片机、DS18B20温度传感器、LCD1602液晶显示屏、继电器、风扇、加热膜、按键、蜂鸣器组成。可实现以下基本功能:1、可进行温度值的实时显示,精度为0.1摄氏度;2、使用数码管作为显示设备;3、检测范围

蓝桥杯刷题冲刺 | 倒计时18天

作者:指针不指南吗专栏:蓝桥杯倒计时冲刺🐾马上就要蓝桥杯了,最后的这几天尤为重要,不可懈怠哦🐾文章目录0.知识点1.乳草的入侵今天写搜索题0.知识点DFS设计步骤确定该题目的状态(包括边界)找到状态转移方式找到问题的出口、计数或者某一个状态设计搜索代码模板ans//答案,用全局变量来表示boolst[N];//标记状态boolcheck(参数){ if(满足条件)return1;return0;}voiddfs(intstep){ if(判断边界){ 不在边界内,即回溯}尝试每一种可能//for循环{ 满足check条件//if标记//boolst[]继续下一步dfs(step+1)恢复初