前言这是《Vue+SpringBoot前后端分离项目实战》专栏的第7篇博客，感谢你能从成千上万篇博客中打开这一篇，和我一起学习前端开发实战知识，让我们一起开始吧。目录前言一、上节回顾和本节介绍1.上节回顾
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来源：zhihu.com/question/58410621/answer/156868800一为什么需要一个好的代码结构好的代码结构并不仅仅是为了看上去清晰，它更像是我们对一个系统的拆解和组装。好的代码结构可以让你在遇到代码交接这种天理不容的情况时，减少提刀砍人的可能性。好的代码结构可以让多人协作开发更容易，而不会缠缠绵绵到天涯，再相爱相杀。我们经常形容一个坏的代码结构，像屎一样。我们称它为一坨，说真的，接手过烂代码之后，真的找不到比屎更能描述自己感受的词了。“屎”代表着混乱，一坨，各种杂质。接手一堆烂代码的难度就像是用一坨屎来做沙画。有时候我们还会用一团毛线来形容代码，大概是这样的。对的，
来源：zhihu.com/question/58410621/answer/156868800一为什么需要一个好的代码结构好的代码结构并不仅仅是为了看上去清晰，它更像是我们对一个系统的拆解和组装。好的代码结构可以让你在遇到代码交接这种天理不容的情况时，减少提刀砍人的可能性。好的代码结构可以让多人协作开发更容易，而不会缠缠绵绵到天涯，再相爱相杀。我们经常形容一个坏的代码结构，像屎一样。我们称它为一坨，说真的，接手过烂代码之后，真的找不到比屎更能描述自己感受的词了。“屎”代表着混乱，一坨，各种杂质。接手一堆烂代码的难度就像是用一坨屎来做沙画。有时候我们还会用一团毛线来形容代码，大概是这样的。对的，
场景:前端开发中,经常会遇到比较多的表单填写页面,其中有el-form,el-table,表格的每一列中又嵌套着输入框或者下拉框,然后每个还需要做单独的校验效果: 点击保存可校验el-input和el-select是否有值，不符合校验规则就标红提醒 1.el-form嵌套el-table1.el-form里面嵌套el-table2.在el-table-column自定义内容里面，嵌套el-form-item，里面再放el-input或者el-select结构3.数据的结构因为el-form是最外层的，所以formData是个对象，对象里放el-table用到的数组和rules这样定义是为了校验
场景:前端开发中,经常会遇到比较多的表单填写页面,其中有el-form,el-table,表格的每一列中又嵌套着输入框或者下拉框,然后每个还需要做单独的校验效果: 点击保存可校验el-input和el-select是否有值，不符合校验规则就标红提醒 1.el-form嵌套el-table1.el-form里面嵌套el-table2.在el-table-column自定义内容里面，嵌套el-form-item，里面再放el-input或者el-select结构3.数据的结构因为el-form是最外层的，所以formData是个对象，对象里放el-table用到的数组和rules这样定义是为了校验
最近每天打开微信看到10个公众号里面差不多有11个都在各种玩赚chatGPT，每个都在说是各种大好风口，哎，看得眼睛都是累的。今天下午无意间看到Meta发布了一款号称能分割一切的CV大模型，CV圈也开始卷起来，今年各种大模型要爆发了感觉。吃瓜群众满怀好奇，点开了解一下。官方论文在这里，感兴趣可以自行阅读。 官方同时也开源了项目，地址在这里，如下所示： 可以看到：才开源了一天的时间就已经有6k的star量了，后续增长感觉会更猛的！官方也给出来了数据集地址，在这里，如下所示： 有需要的话可以自行下载使用即可。当然了这么精彩的技术自然不会少的了技术博客的介绍，官方的技术博客在这里。为了能让大家第一时
最近每天打开微信看到10个公众号里面差不多有11个都在各种玩赚chatGPT，每个都在说是各种大好风口，哎，看得眼睛都是累的。今天下午无意间看到Meta发布了一款号称能分割一切的CV大模型，CV圈也开始卷起来，今年各种大模型要爆发了感觉。吃瓜群众满怀好奇，点开了解一下。官方论文在这里，感兴趣可以自行阅读。 官方同时也开源了项目，地址在这里，如下所示： 可以看到：才开源了一天的时间就已经有6k的star量了，后续增长感觉会更猛的！官方也给出来了数据集地址，在这里，如下所示： 有需要的话可以自行下载使用即可。当然了这么精彩的技术自然不会少的了技术博客的介绍，官方的技术博客在这里。为了能让大家第一时
Self-Instruct:使用自生成指令调整语言模型SELF-INSTRUCT介绍实验总结随着大规模语言模型（LLM）的能力范围越来越广，其中涉及到的人工标注需求量快速增长，标注成本也不断提高，因此，一些研究人员尝试提出一种能够让模型自己引导自己生成过程的方法，以解决人工成本对模型能力增强的瓶颈。近日，华盛顿大学等机构联合发表一篇论文《SELF-INSTRUCT:AligningLanguageModelwithSelfGeneratedInstructions》，提出的新框架SELF-INSTRUCT通过引导模型自己的生成过程，提高了预训练语言模型的指令遵循能力。论文地址：https://
Self-Instruct:使用自生成指令调整语言模型SELF-INSTRUCT介绍实验总结随着大规模语言模型（LLM）的能力范围越来越广，其中涉及到的人工标注需求量快速增长，标注成本也不断提高，因此，一些研究人员尝试提出一种能够让模型自己引导自己生成过程的方法，以解决人工成本对模型能力增强的瓶颈。近日，华盛顿大学等机构联合发表一篇论文《SELF-INSTRUCT:AligningLanguageModelwithSelfGeneratedInstructions》，提出的新框架SELF-INSTRUCT通过引导模型自己的生成过程，提高了预训练语言模型的指令遵循能力。论文地址：https://
