文章目录概要技术细节小结概要如果你有更丰富的表格需求，可以查看我另一篇文章关于vxe-table的使用心得及扩展1、现象有时候el-table的数据可能有成千上万条，而且又要在一页显示完，这时候页面渲染的dom太多了，可能会造成页面卡顿。解决方案：给表格固定高度，只渲染用户在表格中滚动的视图dom2、卡顿原因因为数据量过多导致浏览器渲染过多的标签元素导致DOM树占用内存较大使得用户操作阻塞。具体原理可参考别的大佬写的文章：DOM性能瓶颈与Javascript性能优化.3、解决方法及原理原理解决思路可参考：页面中长列表滚动的优化.解决方法使用第三方插件npmjs.com/package/pl-t

项目场景：要求在列表数据给指定数据添加一些标志，鼠标悬浮提示指定数据．左侧为标志截图．右侧为悬浮提示截图．HTML布局：在template中想要添加标志的那一列添加圆点和悬浮提示信息两个节点，并添加单元格进入　退出事件两个事件．{{scope.$index+1}}布局样式：具体使用时样式细微处自行调节.circle{position:absolute;top:17px;left:4px;width:12px;height:12px;border-radius:50%;margin-right:5px;}.hover-style-left{height:40px;min-width:200px;

近半年时间在接触vue写pc页面，文中内容即在实际的开发过程中遇到的实际问题。1、问题交代：在pc版的列表页面中，假设当前在列表的第一页，想要在当前页面选择几行数据，跳转到其他页面选择几行数据，选择后的数据页面展示为已勾选状态，经过跳转页面之后，数据选择状态依然存在，且可以将已选择的数据的id传到后端；即标题所述的实现多页多选、翻页回显问题。示例图片如下：下面第一个图为第一页选择的数据信息： 下图为跳转到第二页选择数据的截图：想达到的最终效果是这两个页面不管怎么跳转，都能显示跳转之前的选中状态。2、实现的步骤2.1 设置table标签下面加粗字体是实现多页多选翻页回显的必要设置，下面依次说明一

 目录LargeLanguageModelsforCodeGeneration–Part1用于代码生成的大型语言模型——第1部分Introduction

CV_6PF-Net算法解析一.引言 了解激光雷达-LiDAR特性的同学们都知道，LiDAR有一个致命的缺陷，那就是随着被检测物体的距离越来越远，根据LiDAR获取的点云的密度将会变得越来越稀疏，我们通常把它称之为“近密远疏”特性。为了解决这一问题，换句话说就是对稀疏点云进行补足，衍生出来很多种办法，比如将图像中的二维特征点进行三维转换等等。当然，自然也跑不了深度学习这个万金油。本文就将对这些算法中，个人认为比较有效的算法：PF-Net算法进行简单的分析。二.PF-Net算法的核心思想补足点云的生成过程就像是盖一栋楼，先去搭建楼的“骨骼”，再去填补楼的“肉”，最后再加上楼的“皮”。在训练数据的

flutter有些情况下调用context中属性或方法时报错如下：[ERROR:flutter/lib/ui/ui_dart_state.cc(157)]UnhandledException:Lookingupadeactivatedwidget'sancestorisunsafe.  Atthispointthestateofthewidget'selementtreeisnolongerstable.  Tosafelyrefertoawidget'sancestorinitsdispose()method,saveareferencetotheancestorbycallingdepen

指针参数的DEMO#includevoidhex_printf(char*buf,intbuf_len){inti=0;if(NULL==buf){return;}printf("lenis:%d\n",buf_len);printf("str_arrayis:%s\n",buf);for(i=0;iout:lenis:4str_arrayis:test0x740x650x730x74封装指针参数typedefstruct{ unsignedchar*data; intdataSize;}vc_input_info;typedefstruct{ unsignedchar*data; intda

R语言具有较强的数据分析能力，但是对于数据处理，尤其是面对较大数据量时，就有很多的不足之处，为了解决处理较大数据集的问题，R中涌现了一系列数据处理的包，data.table包就是其中之一。R语言data.table包是自带包data.frame的升级版，用于数据框格式数据的处理，最大的特点是快。它内部处理的步骤进行了程序上的优化，使用多线程，还有很多C编写的函数，大大加快数据运行速度。尤其当对一两百万甚至更大数据集进行修改或运算时，由于data.table直接对数据本身做运算，不创建副本，因此相较于基本的data.frame格式，data.table在面对大型数据集时，进行聚合排序以及分组运算

有读者咨询Shift表的处理，这篇文章就分享下Shift表SAS编程处理。文章所附代码是完整的处理代码，除了没有RTF输出。读者可以自行复制到SAS中进行调试、运行和理解。若有疑问或建议，欢迎评论区指出。后续另写文章，介绍RTF的输出。1.ShiftTable的本质关于ShitTable，它本质上就是一个频数统计表，所以可以直接按正常的频数统计表去处理。以下面2张Table为例，左侧为基线后TBS分类的Shift表，右侧为各类AE的频数统计表。左侧与右侧相比，直观上是多了2个“试验分组”；并且，Shift表的分组变量为基线分类变量，普通频数统计表为试验分组变量。频数统计表因此，我们把普通的频数

目录“Softwareiseatingtheworld…”  “软件正在吞噬世界...”~MarcAndreessen ~马克·安德森Everycompanyisasoftwarecompany…sooneverycompanywillbeanAIcompany.每家公司都是软件公司...很快，每家公司都将成为人工智能公司。Everybodyisusingsoftware…sooneverybodywilldirectlybeusingAI.每个人都在使用软件...很快，每个人都将直接使用AI。1️⃣FoundationalLargeLangaugeModels&DataCentricTool