目录前言一，初入Vue大陆1.Vue的初体验1.Vue的特点2.引入vue3.可能出现的问题4.创建Vue实例5.模板语法6.数据绑定7.连接容器的方法8.data的写法二，MVVM模型三，数据代理1.对数据进行读取和修改 2.事件修饰符3.键盘事件最后 前言🐳对于看到这篇文章的小伙伴呢！肯定是即将到达四周目Vue篇了吧，从此刻开始正式踏入Vue篇，内容绝对真实有效，本栏会细致的将Vue划分为两大模块，基础篇，进阶篇。想要顺利通关vue篇首先要拥有三剑客，当然其他的nodeajax法宝也会辅佐你通关的，在学习的途中如果遇到了问题，可以试着回顾一下之前的情节，以便于更好的推进主线剧情，准备出发!
目录一，回文子串1.题目2.题目接口3，解题代码及其思路解题代码：二，分割回文串II1，题目2，题目接口3，解题思路及其代码 一，回文子串1.题目给你一个字符串 s ，请你统计并返回这个字符串中 回文子串 的数目。回文字符串 是正着读和倒过来读一样的字符串。子字符串 是字符串中的由连续字符组成的一个序列。具有不同开始位置或结束位置的子串，即使是由相同的字符组成，也会被视作不同的子串。示例1：输入：s="abc"输出：3解释：三个回文子串:"a","b","c"示例2：输入：s="aaa"输出：6解释：6个回文子串:"a","a","a","aa","aa","aaa"提示：1s 由小写英文字母
🌈个人主页: Aileen_0v0🔥系列专栏: 一见倾心,再见倾城 --- 计算机网络~💫个人格言:"没有罗马,那就自己创造罗马~"回顾链接：http://t.csdnimg.cn/ZvPOS这篇文章是关于深入学习原理参考模型-物理层的相关知识点，“学不可以已”话不多说，开始学习之旅⛵吧~ 目录物理层定义传输媒体导向传输媒体双绞线屏蔽双绞线STP无屏蔽双绞线UTP非导向传输媒体卫星物理层的任务物理层接口特性类别机械特性：电气特性：功能特性：规程特性（过程特性）：📝计算机网络的物理层知识点总结物理层定义物理层：解决连接各种计算机的传输媒体上传输数据的比特流，而不是指具体传输媒体传输媒体
XMLHttpRequest对象是AJAX的主要接口，用于浏览器与服务器之间的通信。尽管名字里面有XML和Http，他实际上可以使用多种协议（比如说file或ftp），发送任何格式的数据（包括字符串和二进制）。XMLHttpRequest本身是一个构造函数，可以使用new命令生成实例。它没有任何参数。varxhr=newXMLHttpRequest;一旦新建实例，就可以使用open（）方法指定建立HTTP连接的一些细节。xhr.open('GET','http://www.example.com/page.php',true);上述代码指定使用GET方法，跟指定的服务器网址建立连接。第三个参数
深度学习必备的数学知识线性代数通过伪逆求解线性方程组伪逆，又称为Moore-Penrose逆，它是一种广义的矩阵。我们可以找到任意一个矩阵的伪逆。矩阵A\mathbf{A}A的伪逆定义为：A+=limx→0(ATA+αI)−1AT\mathbf{A}^+=\lim_{x\to0}(\mathbf{A}^T\mathbf{A}+\alpha\mathbf{I})^{-1}\mathbf{A}^TA+=x→0lim(ATA+αI)−1AT这个公式被称为Tikhonov正则化，或岭回归。计算矩阵伪逆的方法很多，这是其中的一种。我们还可以通过奇异值（SVD）计算伪逆。A+=VD+UT\mathbf
1.Fast-RCNN论文背景2.Fast-RCNN算法流程3.FastR-CNN问题和缺点这篇以对比RCNN来说明，如果你对RCNN网络没太熟悉，可访问这链接，快速了解，点下面链接深度学习之目标检测R-CNN模型算法流程详解说明（超详细理论篇）一、Fast-RCNN论文背景论文地址https://arxiv.org/abs/1504.08083 FastR-CNN是一篇由RossGirshick在2015年发表的论文，题为“FastR-CNN”。这篇论文旨在解决目标检测领域中的一些问题，特别是传统目标检测方法中存在的速度和准确性之间的矛盾。 论文摘要：本文提出了一种基于快速区域的卷积网络
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。写在前面最新的端到端自动驾驶综述刚刚出炉，话说论文一作卡内基梅隆大学的ApoorvSingh今年产出了七篇综述，都和自动驾驶相关，推荐给大家。就一个字：牛!个人主页：https://www.apoorvsingh.com/research-papersEnd-to-endAutonomousDrivingusingDeepLearning:ASystematicReviewAReviewonObjective-DrivenArtificialIntelligenceTrainingStrategiesforVisionTransformersf
快有一周没有写博客了。前面几天正在做项目。正好，项目中需要MQ（消息队列），这里我就补充一下我对mq的理解。其实在学习java中的时候，自己也仿照RabbitMQ自己实现了一个单机的mq，但是mq其中一个特点也就是，分布式我在项目中没有涉及。这里我用go语言将RabbitMQ的操作进行一次整理文章目录MQ概念操作RabbitMQ安装连接生产者消费者例子生成者消费者注意常见的问题：匹配规则MQ概念MQ是消息队列（MessageQueue）的缩写，是一种应用程序对应用程序的通信方法。应用程序通过写和检索出入列队的针对应用程序的数据(消息)来通信，而无需专用连接来链接它们。市面上有许多成熟的消息队列
目录1.1灰度直方图1.1.1什么是灰度直方图 1.1.2灰度直方图的Python实现1.2线性变换1.2.1线性变换原理1.2.2线性变换的Python实现1.3直方图正规化1.3.1原理详解1.3.2Python实现1.3.3正规化函数normalize参考文献1.1灰度直方图1.1.1什么是灰度直方图 灰度直方图是图像灰度级的函数，用来描述每个灰度级在图像矩阵中的个数或者占有率。 e.g.若有图像矩阵： 图像矩阵中的数字代表每一个像素点的灰度值，我们对每一个灰度值计数，然后将每个数值按照直方图的可视化方式表示。用占有率（或称归一化直方图、概率直方图）表示就是灰
目录HDRP和UPR是两种完全不同的渲染模式，不能混用，只能选择其中一种，最好在项目刚开始的时候就确定好。否则后期所有模型的材质都要改变非常麻烦。修改渲染模式方法：HDRP,URP,BRP区别备注HDRP和UPR是两种完全不同的渲染模式，不能混用，只能选择其中一种，最好在项目刚开始的时候就确定好。否则后期所有模型的材质都要改变非常麻烦。修改渲染模式方法：projectsettins：1.graphics->Scriptablerenderpipelinesettings要修改，假如从hdrp改为upr那么在asset里首先创建一个upr渲染assets（withuniversalrendere
