文章目录⭐前言⭐vue3封装统一的axios请求💖请求拦截器⭐vue3使用env环境变量💖viteenv变量规则💖vite.config获取env参数⭐总结💖编码sliod原则⭐结束⭐前言大家好，我是yma16，本文分享关于前端vue3分享——项目封装axios、使用env环境变量。该系列往期文章：csdn新星计划vue3+ts+antd赛道——利用inscode搭建vue3(ts)+antd前端模板认识vite_vue3初始化项目到打包什么是axiosaxios是一个流行的JavaScript库，用于在浏览器和Node.js环境中进行HTTP请求。下面是axios的原理：Axios是基于Pr

在Vue.js3中，使用Axios与Vue.js2.x中类似，但是需要进行一些修改和更新，下面是Vue.js3中Axios的定义和使用方式：首先，你需要安装Axios和Vue.js3.x，可以使用npm或yarn等包管理工具安装：npminstallaxiosvue@next然后，在你的Vue.js3应用程序中，你可以使用以下代码来导入和使用Axios：import{ref}from'vue'importaxiosfrom'axios'exportdefault{setup(){constdata=ref(null)consterror=ref(null)axios.get('/api/dat

在Web开发中，处理文件传输是一个常见的需求。Blob（二进制对象）是一种表示二进制数据的方式，常用于处理文件和多媒体数据。本文将介绍如何使用 Axios 和Blob来处理文件传输。AxiosBlob概念在开始之前，让我们先了解一下Axios和Blob的基本概念。Axios：Axios是一个基于Promise的HTTP客户端，用于发送HTTP请求。它支持在浏览器和Node.js中使用，并提供了许多有用的功能，如请求和响应拦截、自动转换 JSON 数据等。Blob：Blob代表不可变的原始数据，通常用于存储二进制大对象，如图像、音频和视频文件。它是一个类似于数组的对象，但用于存储二进制数据。在浏

引用：1.创建json-server（工具准备，非必要）创建一个json-server服务，以便为之后axios练习提供各种访问方法。1.1安装npminstall-gjson-server1.2启动服务配置服务创建shibi-test目录，并在目录下创建db.json文件，内容如下:{"xishu":[{"id":1,"name":"关羽","attack":93},{"id":2,"name":"张飞","attack":91},{"id":3,"name":"赵云","attack":95}],"dongwu":[{"id":1,"name":"吕蒙","attack":82},{"id

axios发送get请求的一般方式如下:axios.get(url,{params:{a:1}})但是，如果params里有数组参数的话，上面的方法就会带来问题。例如,这里发送的请求参数b是数组:axios.get(url,{params:{a:1,b:[1,2]}})这时候，后端Django用request.GET.getlist('b')获取到的参数b一直是[].原因原因是对数组的序列化有多种方式，我们需要前后端统一序列化方式，才能够正确解码。Django的request.GET.getlist('b'),对请求参数b的序列化要求是这样子的b=1&b=2也就是说，用&连接数组中的元素，这并

使用@escook/request-miniprogram封装网络请求官网地址：https://www.npmjs.com/package/@escook/request-miniprogram快速入门1、下载依赖npminstall@escook/request-miniprogram2、引入把下面代码放到main.js//@escook/request-miniprogram网络请求import{$http}from'@escook/request-miniprogram'//在uni-app项目中，可以把$http挂载到uni顶级对象之上，方便全局调用uni.$http=$http//请

前言要弄清MAML怎么做，为什么这么做，就要看懂这两张图。先说MAML**在做什么？**它是打着Mate-Learing的旗号干的是few-shotmulti-taskLearning的事情。具体而言就是想训练一个模型能够使用很少的新样本，快速适应新的任务。定义问题我们定义一个模型fff,输入xxx输出aaa。-定义每一个Task-TTT包含一个损失函数LLL,一个原始观察q(x1)q(x_1)q(x1​),一个状态转移分布q(x1∣xt,at)q(x_1|x_t,a_t)q(x1​∣xt​,at​)以及集长度HHH。在监督任务中H=1(也就是说当前的a只和当前的x有关)。元学习方法介绍元学习

基于之前的文章，精简操作而来让ELK在同一个docker网络下通过名字直接访问Ubuntu服务器ELK部署与实践使用Docker部署canal服务实现MySQL和ES实时同步Docker部署ES服务，canal全量同步的时候内存爆炸，ES/CanalAdapter自动关闭，CPU100%1.拉镜像dockerpullelasticsearch:7.8.0dockerpullkibana:7.8.0dockerpullcanal/canal-server:v1.1.4dockerpullslpcat/canal-adapter:v1.1.5-jdk8dockerpullmysql:5.72.my

Semi-SupervisedDomainAdaptationwithSourceLabelAdaptation具有源标签适应的半监督域适应原文链接Abstract文章指出当前的半监督域适应（Semi-SupervisedDomainAdaptation,SSDA）方法通常是通过特征空间映射和伪标签分配将目标数据与标记的源数据对齐，然而，这种面向源数据的模型有时会将目标数据与错误类别的源数据对齐，导致分类性能降低。本文提出了一种用于SSDA的新型源自适应范式，该范式通过调整源数据以匹配目标数据，从而提高分类性能。文中所提出的模型可以有效清除源标签内的噪声，并在基准数据集上表现优于其他方法。1.