听我说从条件渲染那一篇，我学习到了如何用Vue对dom节点根据条件显示但单单有条件还不够啊，有时候数据是一大坨一大坨的数据，如果Vue不提供咱要么使用“v-html”要么就没办法实现v-html又感觉太low了，Vue提供了另外的指令更好的实现，那便是：列表渲染列表渲染：v-for简单的列表渲染可以使用v-for来完成，而Vue提供了两种采用形式的列表渲染数组对象列表渲染之数组假设我有一个数组，然后我希望数组里面的数据，通过展示在ul的一个一个li里面，并且要求数组更新的同时li会自动的增减假设data如下//假设下面是Vue的配置对象{data:{msgList:[{name:"张三",ag

背景以前工作学习中，一直被告诫不要使用外键，所以也没有仔细整理过。这里记录一下笔记。外键是什么？MySQL的外键（ForeignKey）是一种关系型数据库中用于建立表与表之间关联关系的重要工具。外键定义了两个表之间的引用关系，它连接了两个表，使它们之间建立起一定的联系。外键用于维护表与表之间的一致性和完整性，确保数据的准确性和可靠性。如何定义在创建表时，可以使用FOREIGNKEY关键字来定义外键。外键通常与REFERENCES关键字一起使用，用于指定引用的表和列。外键通常关联到另一个表的主键列，这样它就能确保引用的数据是一致的。CREATETABLE表名(列1数据类型,列2数据类型,...F

【计算机视觉—python】图像处理入门教程——图像属性、像素编辑、创建与复制、裁剪与拼接【openCV学习笔记005to010and255】1、图像属性OpenCV中读取图像文件后的数据结构符合Numpy的ndarray多维数组结构，因此ndarray数组的属性和操作方法可用于图像处理的一些操作。数据结构如下图所示：img.ndim：查看代表图像的维度。彩色图像的维数为3，灰度图像的维度为2。img.shape：查看图像的形状，代表矩阵的行数（高度）、列数（宽度）、通道数。img.size：查看图像数组元素总数，灰度图像的数组元素总数为像素的数量，彩色图像的数组元素总数为像素数量与通道数的乘

前言如这两天在微博上所说，除了已经在七月官网上线的AIGC模特生成系统外，我正在并行带多个项目组第二项目组，论文审稿GPT第2版的效果已经超过了GPT4，详见《七月论文审稿GPT第2版：用一万多条paper-review数据集微调LLaMA2最终反超GPT4》，预计今年4月份对外发布，且还在推进第2.5版第三项目组，RAG知识库问答，春节之前第一版即OK第四项目组，大模型机器人项目，目前正在推进对斯坦福mobilealoha的复现第五项目组，便是本文要涉及的Agent项目，目前先做一系列技术调研(故而有的本文)，3月份会公布我们的产品形态这些项目只要不断推进可以做的很大，且最终大家能做出结果，

引用1前情提要2概念剖析3引用特性4常引用5使用场景5.1做参数5.2做返回值6传值传引用的效率比较7引用与指针的差异Thanks♪(･ω･)ﾉ谢谢阅读下一篇文章见1前情提要在C语言中，我们往往会遇见复杂的指针（如数据结构之中的二级指针），理解起来比较复杂，C++对此加入了引用的概念。指针和引用的大部分功能类似，是重叠的。C++的引用可以在较为复杂的情况下进行一定替换，让代码变得更加简洁但是不能完全替代指针！！！2概念剖析C++中提出了一个新概念：引用引用为对象起一个别名，与对象使用同一内存空间。打个比方：孙悟空，又叫孙行者，又叫孙大圣，还叫齐天大圣。这个四个名字都指向同一个人。我们来看一个样

目前java常见的针对大数据存储的方案并不多，常见的就是mysql的分库分表、es存储这里偏向es存储方案，es不同的版本之间其实差异还挺大的，本篇博文版本Elasticsearch7.14.0Springboot整合Easy-EsEasy-Es官方文档Elasticsearch的初步认识小史是一个非科班的程序员，虽然学的是电子专业，但是通过自己的努力成功通过了面试，现在要开始迎接新生活了。随着央视诗词大会的热播，小史开始对诗词感兴趣，最喜欢的就是飞花令的环节。但是由于小史很久没有背过诗词了，飞一个字很难说出一句，很多之前很熟悉的诗句也想不起来。吕老师：但是我让你说出带“前”字的诗句，由于没有

机器学习第五课逻辑回归概述逻辑回归应用领域逻辑回归vs线性回归基本定义输出类型函数关系误差计算使用场景数据分布逻辑回归的数学原理Sigmoid函数多数几率似然函数逻辑回归损失函数正则化L1正则化L2正则化L1vsL2实例标准化为什么要标准化?如何进行标准化?梯度下降工作原理梯度下降的公式梯度下降的变种学习率前向传播vs反向传播前向传播反向传播手把手计算回归前向传播反向传播参数更新实战逻辑回归预测乳腺癌逻辑回归鸢尾花手搓逻辑回归概述逻辑回归(LogisticRegression)尽管名字中带有“回归”两个字,但主要是用来解决分类问题,尤其是二分类问题.逻辑回归的核心思想是:通过将线性回归的输出传

 博主介绍：黄菊华老师《Vue.js入门与商城开发实战》《微信小程序商城开发》图书作者，CSDN博客专家，在线教育专家，CSDN钻石讲师；专注大学生毕业设计教育和辅导。所有项目都配有从入门到精通的基础知识视频课程，免费项目配有对应开发文档、开题报告、任务书、PPT、论文模版等项目都录了发布和功能操作演示视频；项目的界面和功能都可以定制，包安装运行！！！如果需要联系我，可以在CSDN网站查询黄菊华老师在文章末尾可以获取联系方式目的和意义目的：本课题主要目标是设计并能够实现一个基于微信小程序视频点播系统，前台用户使用小程序，后台管理使用基PHP+MySql的B/S架构；通过后台添加课程信息、视频信

我目前正在学习与英特尔并行化库相关的API，例如TBB、MKL和IPP。不过，我想知道是否也值得研究AMD的难题。或者那只是浪费时间？(我必须承认，我对AMD的库支持一无所知-所以非常感谢您的任何建议。)澄清一下，我采用英特尔方式的原因是:1)API非常好；2)英特尔似乎对工具支持的重视程度与对API支持的重视程度一样。(再一次，我不知道AMD在这个部门的表现如何。) 最佳答案 MKL和IPP库在AMD机器上的表现(几乎)一样好。我的猜测是，TBB也可以在AMD机器上运行得很好。如果我必须建议一种对双方都有益和有用的技术，那就是掌握

LWIP编程接口有RAW,NETCONN,SOCKET2.UDP函数的理解#defineUDP_SERVER_PORT8000//PCside#defineUDP_CLIENT_PORT1234//ctrlboardside//PCIPaddress#defineDEST_IP_ADDR0192#defineDEST_IP_ADDR1168#defineDEST_IP_ADDR23#defineDEST_IP_ADDR3115/*CreateanewUDPcontrolblock*/upcb=udp_new();if(upcb!=NULL){/*assigndestinationIPaddre