uniapp-H5配置打包文件抽离出config.js进行线上可修改接口一、项目背景二、uniapp中h5的使用1.vuecli和uniapp的区别2.static中创建config.js3.template.h5.html一、项目背景开发的过程中，会有测试和正式两个环境，尤其是在线上调试的接口会出现多样性，比如我们在git中提交的代码会部署到线上服务器和测试服务器，但是打包的时候需要固定接口地址，通常解决这类问题的方法就是使用location拿到当前域名来做接口地址，或者是单独配置一个config.js来进行线上地址的更改二、uniapp中h5的使用1.vuecli和uniapp的区别uni
uniapp-H5配置打包文件抽离出config.js进行线上可修改接口一、项目背景二、uniapp中h5的使用1.vuecli和uniapp的区别2.static中创建config.js3.template.h5.html一、项目背景开发的过程中，会有测试和正式两个环境，尤其是在线上调试的接口会出现多样性，比如我们在git中提交的代码会部署到线上服务器和测试服务器，但是打包的时候需要固定接口地址，通常解决这类问题的方法就是使用location拿到当前域名来做接口地址，或者是单独配置一个config.js来进行线上地址的更改二、uniapp中h5的使用1.vuecli和uniapp的区别uni
目录查看或修改git本地仓库或全局配置git的相关命令参数配置文件作用域属性操作属性类型其他示例：获取操作 添加操作修改操作删除操作查看或修改git本地仓库或全局配置git在默认作用域下，如果本地仓库、全局或系统参数在获取或设置值时发生冲突，按如下的优先级获取或设置参数值。git最终将读取所有的配置文件。获取默认配置，如果当前地址中仓库信息不存在，则查看全局，然后再读取系统配置gitconfig--list本地仓库配置高优先级gitconfig--local--list全局用户配置中优先级gitconfig--global--list系统配置低优先级gitconfig--system-
目录查看或修改git本地仓库或全局配置git的相关命令参数配置文件作用域属性操作属性类型其他示例：获取操作 添加操作修改操作删除操作查看或修改git本地仓库或全局配置git在默认作用域下，如果本地仓库、全局或系统参数在获取或设置值时发生冲突，按如下的优先级获取或设置参数值。git最终将读取所有的配置文件。获取默认配置，如果当前地址中仓库信息不存在，则查看全局，然后再读取系统配置gitconfig--list本地仓库配置高优先级gitconfig--local--list全局用户配置中优先级gitconfig--global--list系统配置低优先级gitconfig--system-
扩散模型(DiffusionModel)最新综述+GitHub论文汇总-ASurveyOnGenerativeDiffusion本综述来自香港中文大学Pheng-AnnHeng、西湖大学李子青实验室和浙江大学陈广勇团队，对现有的扩散生成模型进行了全面的回顾。本文首先提出了diffusionmodel改进算法的细化分类与深度解析，同时对diffusionmodel的应用进行了系统的回顾，最后率先汇总领域内benchmarks。文章链接：https://arxiv.org/abs/2209.02646深度学习在生成任务中显示出巨大的潜力。生成模型是类可以根据某些隐含的参数随机生成观察结果的模型。最
扩散模型(DiffusionModel)最新综述+GitHub论文汇总-ASurveyOnGenerativeDiffusion本综述来自香港中文大学Pheng-AnnHeng、西湖大学李子青实验室和浙江大学陈广勇团队，对现有的扩散生成模型进行了全面的回顾。本文首先提出了diffusionmodel改进算法的细化分类与深度解析，同时对diffusionmodel的应用进行了系统的回顾，最后率先汇总领域内benchmarks。文章链接：https://arxiv.org/abs/2209.02646深度学习在生成任务中显示出巨大的潜力。生成模型是类可以根据某些隐含的参数随机生成观察结果的模型。最
机器学习一、如何让自注意机制更有效？1、localattention/truncatedattention2、strideattention3、globalattention4、datadrivingclusteringlearnablepatternsofsinkhornsortingnetwork减少key的数量注意机制attentionmechanismsynthesizer二、non-autoregressivesequencegeneration非自回归序列生成conditionalsequencegeneration条件序列生成问题1、fertility2、sequence-lev
机器学习一、如何让自注意机制更有效？1、localattention/truncatedattention2、strideattention3、globalattention4、datadrivingclusteringlearnablepatternsofsinkhornsortingnetwork减少key的数量注意机制attentionmechanismsynthesizer二、non-autoregressivesequencegeneration非自回归序列生成conditionalsequencegeneration条件序列生成问题1、fertility2、sequence-lev
前言 在基于Mybatis的开发模式中，很多开发者还会选择Mybatis-Plus来辅助功能开发，以此提高开发的效率。虽然Mybatis也有代码生成的工具，但Mybatis-Plus由于在Mybatis基础上做了一些调整，因此，常规的生成工具生成的代码还有一些不太符合预期。而且对于多数据库的支持不是很好。因此，我们需要一款支持高度定制化，带图形UI页面，能适配多数数据库的基础程序生成框架。本文就介绍这款基于Mybatis-Plus的代码自助生成器，github地址:mybatis-plus-generator-ui。文章通过实例集成的方式来详细讲解mybatis-plus-generat
前言 在基于Mybatis的开发模式中，很多开发者还会选择Mybatis-Plus来辅助功能开发，以此提高开发的效率。虽然Mybatis也有代码生成的工具，但Mybatis-Plus由于在Mybatis基础上做了一些调整，因此，常规的生成工具生成的代码还有一些不太符合预期。而且对于多数据库的支持不是很好。因此，我们需要一款支持高度定制化，带图形UI页面，能适配多数数据库的基础程序生成框架。本文就介绍这款基于Mybatis-Plus的代码自助生成器，github地址:mybatis-plus-generator-ui。文章通过实例集成的方式来详细讲解mybatis-plus-generat
