【Vue】在vue中命名的时候会遇到componentname“index”shouldalwaysbemulti-word的解决方案文章目录【Vue】在vue中命名的时候会遇到componentname"index"shouldalwaysbemulti-word的解决方案1.报错代码2.解决方案2.1第一种方法直接改名2.2第二种方法关闭检验2.3第三种方法关闭命名规则校验2.4第四种方法官方建议的设置总结1.报错代码使用脚手架创建一个新的项目后，在给组件下的文件取名为index.vue后，第一行飘红，提示信息如下：翻译过来的意思就是组件名要以多个单词组件Componentname"ind
【Vue】在vue中命名的时候会遇到componentname“index”shouldalwaysbemulti-word的解决方案文章目录【Vue】在vue中命名的时候会遇到componentname"index"shouldalwaysbemulti-word的解决方案1.报错代码2.解决方案2.1第一种方法直接改名2.2第二种方法关闭检验2.3第三种方法关闭命名规则校验2.4第四种方法官方建议的设置总结1.报错代码使用脚手架创建一个新的项目后，在给组件下的文件取名为index.vue后，第一行飘红，提示信息如下：翻译过来的意思就是组件名要以多个单词组件Componentname"ind
废话不多说上题编写程序提示用户输入学生个数以及每个学生的分数，然后显示最高分。假设输入是存储在一个名为score.txt的文件，程序从这个文件获取输入。codeNumber=eval(input("Enterclassinput:"))##输入学生的个数。只是读数所以就设在第一行。同时数据也放在score.txt的第一行比较方便。本列中是5data=eval(input("Enterdatainput:"))#此处为输入分数从score.txt第二行的数据开始number=datawhiledata!=0:#在score里循环寻找最高分数data=eval(input("Enterdatain
废话不多说上题编写程序提示用户输入学生个数以及每个学生的分数，然后显示最高分。假设输入是存储在一个名为score.txt的文件，程序从这个文件获取输入。codeNumber=eval(input("Enterclassinput:"))##输入学生的个数。只是读数所以就设在第一行。同时数据也放在score.txt的第一行比较方便。本列中是5data=eval(input("Enterdatainput:"))#此处为输入分数从score.txt第二行的数据开始number=datawhiledata!=0:#在score里循环寻找最高分数data=eval(input("Enterdatain
题解AT5635ShortestPathonaLineupdon2022.9.3：增加了对解法的描述。Description题目传送门题面翻译有一张有\(N\)个点，编号为\(1-N\)的无向图。做\(M\)次操作，每次操作给出三个正整数\(L,R,C\)，对于每对\(≥L\)且\(≤R\)的整数对\((S,T)\)，在\((S,T)\)之间添加一条长度为\(C\)的边完成操作后，找出操作后无向图的最短路。数据范围$N,M\\leq\10^5$Solution线段树优化建图裸题。建议先完成线段树优化建图模板题CF786B看到区间向区间连边，显然暴力处理是\(O(MN)\)的，会时间超限。那么可
题解AT5635ShortestPathonaLineupdon2022.9.3：增加了对解法的描述。Description题目传送门题面翻译有一张有\(N\)个点，编号为\(1-N\)的无向图。做\(M\)次操作，每次操作给出三个正整数\(L,R,C\)，对于每对\(≥L\)且\(≤R\)的整数对\((S,T)\)，在\((S,T)\)之间添加一条长度为\(C\)的边完成操作后，找出操作后无向图的最短路。数据范围$N,M\\leq\10^5$Solution线段树优化建图裸题。建议先完成线段树优化建图模板题CF786B看到区间向区间连边，显然暴力处理是\(O(MN)\)的，会时间超限。那么可
这篇笔记依然属于TD算法的范畴。Multi-Step-TD-Target是对TD算法的改进。9.Multi-Step-TD-Target9.1ReviewSarsa&Q-LearningSarsa训练动作价值函数\(Q_\pi(s,a)\)；TDTarget是\(y_t=r_t+\gamma\cdotQ_\pi(s_{t+1},a_{t+1})\)Q-Learning训练最优动作价值函数Q-star；TDTarget是\(y_t=r_t+\gamma\cdot\mathop{max}\limits_{a}Q^*({s_{t+1}},a)\)注意，两种算法的TDTarget的r部分都只有一个奖励
这篇笔记依然属于TD算法的范畴。Multi-Step-TD-Target是对TD算法的改进。9.Multi-Step-TD-Target9.1ReviewSarsa&Q-LearningSarsa训练动作价值函数\(Q_\pi(s,a)\)；TDTarget是\(y_t=r_t+\gamma\cdotQ_\pi(s_{t+1},a_{t+1})\)Q-Learning训练最优动作价值函数Q-star；TDTarget是\(y_t=r_t+\gamma\cdot\mathop{max}\limits_{a}Q^*({s_{t+1}},a)\)注意，两种算法的TDTarget的r部分都只有一个奖励
Bresenham算法介绍 画线算法有三种，分别是DDA算法、中点算法、Bresenham算法，但为什么我们选择Bresenham算法呢？因为Bresenham算法仅仅使用整数加法、减法和位移，是一种增量误差算法，这些操作省时高效精确，是当前最有效的画线算法。并且，此算法并不局限于直线，圆等其他曲线同样可以画。更重要的是，该算法用于绘图仪等硬件和现代显卡的图形芯片中，以及非常多的软件图形库中都可以看到他的身影。鉴于Bresenham算法的简单高效，因此我们选用他作为实现渲染器的一部分Bresenham算法思想 在图形学中，屏幕是一个二维数组，数组里的每一个元素都为一个像素,其中每个像素都必
Bresenham算法介绍 画线算法有三种，分别是DDA算法、中点算法、Bresenham算法，但为什么我们选择Bresenham算法呢？因为Bresenham算法仅仅使用整数加法、减法和位移，是一种增量误差算法，这些操作省时高效精确，是当前最有效的画线算法。并且，此算法并不局限于直线，圆等其他曲线同样可以画。更重要的是，该算法用于绘图仪等硬件和现代显卡的图形芯片中，以及非常多的软件图形库中都可以看到他的身影。鉴于Bresenham算法的简单高效，因此我们选用他作为实现渲染器的一部分Bresenham算法思想 在图形学中，屏幕是一个二维数组，数组里的每一个元素都为一个像素,其中每个像素都必
