先梳理一下需求，原先的页面逻辑如下：在一个大的页面中改动一个子组件 一列数据，点击后跳出一个子页面覆盖了父页面，里面使用到的是Vuex的目录调用，项目经理希望通过优化页面达到，element-ui动态tabs的效果，如图所示： 这种第一个页面不允许删除，其余点击后tab自动增加，还需要具备一个一键删除其他页面的功能。我们先看看原代码的逻辑结构：在主页面DataRetrieval.vue中：
介绍摘要本论文旨在开发现代、高效、轻量的密集预测模型，并在参数、浮点运算次数与性能之间寻求平衡。虽然倒置残差块（IRB）是轻量级卷积神经网络（CNN）的重要基础，但在基于注意力的研究中尚缺类似的构件。本研究从统一视角出发，结合高效IRB和有效的Transformer组件，重新考虑轻量级基础架构。我们将基于CNN的IRB扩展到基于注意力的模型，并提出了一种单残差元移动块（MMB）用于轻量级模型设计。基于简单而有效的设计原则，我们推出了一种新型的倒置残差移动块（iRMB），并以此为基础构建了一个类似于ResNet的高效模型（EMO），适用于下游任务。在ImageNet-1K、COCO2017和AD
动态规划的引入P1216[USACO1.5][IOI1994]数字三角形NumberTriangles题解解法一:从上往下推用dpP1048[NOIP2005普及组]采药题解解法一:一维01背包P2196[NOIP1996提高组]挖地雷题解解法一:dfs暴搜解法二:dp解法三:树形dpP1434[SHOI2002]滑雪解法一:记忆化搜索P4017最大食物链计数解法一:记忆化搜索解法二:拓扑排序P1115最大子段和题解解法一:dpP18025倍经验日解法一:dp01背包[NOIP2002普及组]过河卒题解P1216[USACO1.5][IOI1994]数字三角形NumberTriangles题解
el-tree单选功能在日常项目开发中，会经常遇到，树形结构的查询方式，为了快速方便开发，常常会使用到快捷的ui组件去快速搭树形结构，这里我用的是elementui中的el-tree。第一次接触这种功能的时候也是各种网站查询，虽然也都能实现功能，但是都会有一些小问题，就很难受，那么我们废话不多说（好像也说了不少呢😅），直接上效果。20231020162227原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_49934623/article/details/125275342html代码***注：load和lazy属性不是需要的粘贴时请删除。（只有需要懒加载的树才需要，关于怎样
基于springboot+Vue+Elementui的电影推荐之协同过滤算法简单实现1.基于用户的协同过滤算法的简单设计与实现1.1获取某个用户的评分矩阵1.2获取该用户与其他用户的相似度矩阵1.3获取两个用户之间的相似度并存储1.4返回推荐列表2.基于物品的协同过滤算法的简单设计与实现2.1计算物品相似度2.2生成推荐列表3.完整的RecommendAlgorithmService文件4.关于改进的思考文件说明：MovieSimilarityDao功能是与电影相似度相关的操作RatingMatrixDao功能是与用户对电影的评分矩阵相关的数据操作SimilarityDao功能是与用户相似度矩
一、在elementui里找到自定义主题1.1在自定义主题设置对应的颜色并下载1.2在项目目录下安装element-theme、element-theme-chalknpmielement-theme-chalk@2.13.2-Dnpmielement-theme-D1.2下载下来的style中的theme放到项目的根目录下1.3引入cssimport'../theme/index.css';import{Button}from'element-ui';Vue.config.productionTip=false;Vue.use(Button);1.4测试el-buttontype="prim
介绍摘要在嵌入式设备上部署卷积神经网络（CNNs）由于有限的内存和计算资源而变得困难。特征图中的冗余是那些成功的CNNs的一个重要特性，但在神经架构设计中很少被研究。本文提出了一种新颖的Ghost模块，用于通过低成本操作生成更多的特征图。基于一组内在特征图，我们应用一系列低成本的线性变换来生成许多能够充分揭示内在特征信息的幽灵特征图。所提出的Ghost模块可以作为一个即插即用的组件来升级现有的卷积神经网络。设计了Ghost瓶颈来堆叠Ghost模块，然后可以轻松建立轻量级的GhostNet。在基准测试上进行的实验表明，所提出的Ghost模块是基线模型中卷积层的一个令人印象深刻的替代品，而我们的G
介绍摘要作为事实上的解决方案，标准的视觉变换器（ViTs）被鼓励模拟任意图像块之间的长距离依赖性，而全局关注的接受域导致了二次计算成本。视觉变换器的另一个分支受到CNNs启发，利用局部注意力，只模拟小邻域内块之间的交互。尽管这样的解决方案降低了计算成本，但它自然会受到小的关注接受域的限制，这可能会限制性能。在这项工作中，我们探索有效的视觉变换器，以追求计算复杂性和关注接受域大小之间的理想折衷。通过分析ViTs中全局注意力的块交互，我们观察到浅层中的两个关键属性，即局部性和稀疏性，表明在ViTs的浅层中全局依赖性建模的冗余。因此，我们提出多尺度扩张注意力（MSDA），在滑动窗口内模拟局部和稀疏的
介绍摘要先前的大量研究表明，注意力机制在提高深度卷积神经网络（CNN）的性能方面具有巨大潜力。然而，大多数现有方法要么忽略通道和空间维度的建模注意力，要么引入更高的模型复杂性和更重的计算负担。为了缓解这种困境，在本文中，我们提出了一种轻量级且高效的多维协作注意力（MCA），这是一种通过使用三分支架构同时推断通道、高度和宽度维度注意力的新方法，几乎没有额外的开销。对于MCA的基本组成部分，我们不仅开发了一种自适应组合机制，用于合并挤压变换中的双跨维度特征响应，增强特征描述符的信息性和可辨别性，而且还设计了激励变换中的门控机制，自适应地确定特征描述符的覆盖范围。交互来捕获局部特征交互，克服性能和计
介绍摘要我们提出了SegNeXt，一种用于语义分割的简单卷积网络架构。最近基于变换器的模型由于自注意力在编码空间信息方面的效率而在语义分割领域占据主导地位。在本文中，我们展示了卷积注意力是一种比变换器中的自注意力机制更高效和有效的编码上下文信息的方式。通过重新审视成功的分割模型所拥有的特征，我们发现了几个关键组件，这些组件导致了分割模型性能的提升。这激励我们设计了一种新颖的卷积注意力网络，该网络使用廉价的卷积操作。没有任何花哨的技巧，我们的SegNeXt在包括ADE20K、Cityscapes、COCO-Stuff、PascalVOC、PascalContext和iSAID在内的流行基准测试上
