virtual-printer-driver-uni
全部标签 在开发中，我们也会遇到在离线状态的情况下对数据进行存储；我们常用的有session、localstroage等操作；但是存储大小都是有限制的；因此前端可以使用sqlite对数据库的数据进行存储； sqlite数据库简介：SQLite，是一款轻型的数据库，是遵守ACID的关系型数据库管理系统，它包含在一个相对小的C库中。它是D.RichardHipp建立的公有领域项目。它的设计目标是嵌入式的，而且已经在很多嵌入式产品中使用了它，它占用资源非常的低，在嵌入式设备中，可能只需要几百K的内存就够了。1、对数据库操作的方法进行封装；module.exports={ dbName:'gather', d
概述为了避免重复开发，自己封装了一个通用用户授权回调方法，只需要传入需要授权的scope，权限中文描述、回调函数，就可以实现一整套小程序是否授权、打开授权设置，调用后续操作函数的工作功能可以根据自己的实际应用进行微调目前使用的uni-app版本，可以根据自己的情况变为wx版本使用方式(示例）点我授权 //权限判断 importuserPermissionfrom'@/mixins/userPermission.js' exportdefault{ mixins:[commonRules,userPermission], data(){ return{ authorScope:'
随着技术的不断发展，传统的开发方式使得系统的复杂度越来越高。在传统开发过程中，一个小小的改动或者一个小功能的增加可能会导致整体逻辑的修改，造成牵一发而动全身的情况。为了解决这个问题，我们采用了组件化的开发模式。通过组件化开发，可以有效地实现单独开发，单独维护，而且它们之间可以随意的进行组合。大大提升了开发的效率，降低了维护的成本。在本文中，我们将介绍如何在uni-app中使用cc-countdown组件。cc-countdown是一个倒计时组件，它可以显示剩余时间、天数、小时数、分钟数和秒数。用户可以通过设置不同的属性来定制倒计时的外观和行为。附源码下载地址：https://ext.dclou
用uni-app开发微信小程序，拉取项目后，使用npminstall后，在微信开发者工具中一直报下面这句错Error:Cannotfindmodule'@dcloudio/uni-i18n'反复安装了很多遍@dcloudio，@dcloudio/uni-i18n都不行，最后解决方法是，找到项目中uview-ui文件下的package.json，文件中有个sass-loader，把那一句的删掉微信开发者工具就不报错了，项目就出来了然后再撤销刚才的删除，项目也不会再报错了
目录1.查看显卡版本命令：2.更新驱动：2.1下载显卡驱动2.2安装前配置2.3安装显卡驱动3.下载更换cuda版本：3.1下载cuda：3.2安装过程中遇到一些选项，同意协议accept3.3vi~/.bashrc末端加上配置信息参考连接：1.查看显卡版本命令：nvidia-smi：GPU驱动版本，driverAPI（支持的最高cuda版本）。watch-n1nvidia-smi：动态监控显卡状态。nvcc-V：cuda版本，timeAPI（运行时API）。2.更新驱动：2.1下载显卡驱动查看自己的显卡信息：lspci|grep-invidia 根据自己的显卡信息去登录NVIDIA官方下载适
情景介绍业务需求得做一个刷题单选框的组件，选中错误自动显示正确的。思路父组件监听题目的变化更新选项list，子组件深度监听proprs数据，变化的时候及时更新视图。但是发现一个问题，判断题的选项是一样的导致我渲染第一个题的时候无法操作下一题的选项，组件没有更新视图。解决办法：将子组件深度监听里的逻辑封装成方法，由父组件每次更新数据的时候强心渲染子组件，解决选项list一样的时候深度监听不调用方法。父组件selectOptionsref="options"@ok="change">/selectOptions>监听数据逻辑this.$refs.options.updateOptions(this
script> exportdefault{ data(){ return{ } }, onShareAppMessage(e){ if(e.from==='button'){ //console.log('来自页面内转发按钮'); }elseif(e.from==='menu'){ //console.log('右上角菜单转发按钮'); } return{//自定义分享内容 title:'课件使用问题通用解决方案', desc:'PC课件', path:`/pages/my/components/help/component
nvidia-smi报错：NVIDIA-SMIhasfailedbecauseitcouldn‘tcommunicatewiththeNVIDIAdriver原因及解决方案过了一段时间重新登录linux系统，发现nvidia用不了了，发现是由于重启服务器，linux内核升级导致的。解决方案：1.打开终端，输入nvcc-V检查驱动和cuda，发现是都有的2.查看已安装的驱动版本信息ls/usr/src|grepnvidia可以查到我的驱动版本是nvidia-470.743.安装dkmssudoapt-getinstalldkms如果此时权限不够，切换到root用户。切换方法：（1）输入sudop
Docker容器中使用NvidiaGPU报错docker:Errorresponsefromdaemon:couldnotselectdevicedriver“”withcapabilities:[[gpu]].问题出现我们知道，想要在docker19及之后的版本中使用nvidiagpu已经不需要单独安装nvidia-docker了，这已经被集成到了docker中。相必大家也知道，要使用宿主机的GPU，需要在dockerrun的时候添加--gpus[xxx]参数。但是，在我们刚刚安装好docker并构建好镜像之后，直接这样运行是有问题的，即：dockerrun-it--gpusallimage
