目的：项目投入使用发现很多使用起来不舒服的地方，进行优化注意!!!：最新的一次创建项目运行时候以及配置eslint部分出现了许多问题，可以结合最新的一篇vite+vue+ssg做官网再记录一下项目创建结合起来查看是否有你遇到的问题前提：在上一篇vite+vue3多页面配置记录references,loadEnv等中我详细记录了通过各种配置了解多页面项目。结果：最终代码放到gitee这里的release分支vite-vue3-multip-release之前配置不合理的地方：为了让项目启动的时候自动打开html，修改了项目根目录到views下面root：'./src/views/'，以至于out
作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介随着互联网、移动互联网、物联网等新型信息化的发展，以及传统行业的转型升级，越来越多的公司开始面临大数据分析、挖掘和应用的需求，从而为公司创造了巨大的价值。大数据的核心就是数据量大，数据源多样，结构复杂，数据处理要求高。由于各类数据获取途径广泛，包括日志、指标、监控等各种类型的数据，使得传统的数据库很难满足海量数据快速分析、提取、转换、归纳的需求。因此，基于流计算框架ApacheKafka应运而生。ApacheKafka是一个开源分布式流平台，可以用于传输、存储和处理大量的无序、低延迟数据。本文将详细介绍ApacheKafka的设计理念、架构设计、主要功能特性
flutter开发实战-实现marquee文本跑马灯效果最近开发过程中需要marquee文本跑马灯效果，这里使用到了flutter的插件marquee效果图如下一、marquee1.1引入marquee在pubspec.yaml中引入marquee#跑马灯效果marquee:^2.2.31.2marquee使用marquee使用也是非常方便的。比如直接指定文本textMarquee(text:'flutter开发实战-实现marquee文本跑马灯效果',)或者设置更多属性值Marquee(//文本text:'实现marquee文本跑马灯效果，这里是一传长文本',//文本样式style:Text
🏡博客主页：virobotics的CSDN博客：LabVIEW深度学习、人工智能博主🎄所属专栏：『LabVIEW深度学习实战』🍻上期文章：【YOLOv8】实战二：YOLOv8OpenVINO2022版windows部署实战📰如觉得博主文章写的不错或对你有所帮助的话，还望大家多多支持呀！欢迎大家✌关注、👍点赞、✌收藏、👍订阅专栏文章目录前言一、YOLOv8简介二、环境搭建2.1部署本项目时所用环境2.2LabVIEW工具包下载及安装三、yolov8导出为onnx3.1安装YOLOv83.2下载模型权重文件3.3导出模型为onnx四、项目实践3.1onnx转化为engine（onnxtoeng
在七月算法报的班，老师讲的蛮好。好记性不如烂笔头，关键内容还是记录一下吧，课程入口，感兴趣的同学可以学习一下。-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------相机的最基础模型就是针孔相机模型针孔相机的数学模型 实物高度与成像高度之间的换算公式像素坐标系相机的内参矩阵，用于计算世界坐标系与像素坐标系之间的转换。图像中的一个点，世界坐标系上一条射线上的点均匹配，所以说丢失了距离信息。世界坐标
Google介绍Google许多IT人员经常使用的一款搜索引擎，其强大的搜索功能，可以让你在瞬间找到你想要的一切。不过对于普通的用户而言，Google是一个强大的搜索引擎；而对于黑客而言，则可能是一款绝佳的黑客工具。正因为google的检索能力强大，黑客可以构造特殊的关键字语法，使用Google搜索互联网上的相关隐私信息。通过Google，黑客甚至可以在几秒种内黑掉一个网站。这种利用Google搜索相关信息并进行入侵的过程就叫做GoogleHack。在我们平时使用搜索引擎的过程中，通常是将需要搜索的关键字输入搜索引擎，然后就开始了漫长的信息提取过程。其实Google对于搜索的关键字提供了多种语
实战：MetalLB的安装与使用-2023.3.5(测试成功)目录文章目录实战：MetalLB的安装与使用-2023.3.5(测试成功)目录实验环境实验软件前言1、前置条件2、安装3、使用1.创建ingress测试2.创建svc测试4、总结FAQ2个crdnginx做代理关于我最后实验环境实验环境：1、win10,vmwrokstation虚机；2、k8s集群：3台centos7.61810虚机，1个master节点,2个node节点k8sversion：v1.22.2containerd:v1.5.5实验软件链接：https://pan.baidu.com/s/1DK1s4pTplWP5BC
文章目录前言一、PromptCraft-Robotics1.1当今机器人技术面临的挑战1.2ChatGPT如何提供帮助1.3使用ChatGPT进行机器人任务的设计原则二、EMOTIBOT2.1使用的技术栈2.2实现功能2.3硬件架构三、ROSGPT四、TurtleSimChatGPT五、Rofunc-ros七、StackChan八、Chatgpt-minipupper2-ros2-humble九、ROS-LLM十、TaPA总结前言ChatGPT是一种基于大规模预训练的深度学习模型，它通过分析数百万条文本数据来学习自然语言的语法、语义和上下文。这个强大的深度学习模型使得它能够理解和生成文本，从而
一、什么是app测试？什么是app自动化测试？概念：所谓app测试也称之为移动测试，通俗易懂的理解就是测试我们平时手机使用的程序。那什么是app自动化测试呢？通常情况下是随app产品不断迭代更新，给测试⼈员也增加了测试⼯作量，特别是⼤量繁琐的回归测试。⾃动化测试是应对产品不断迭代更新的辅助测试⼿段（主要是针对回归测试），最终⽬的是为了保证产品质量。简而言之就是自动化的有点就是可重复、效率高，增加软件信任度。>>下载300G软测学习资料包【视频教程+PPT+课件+项目源码】二、app测试的主要内容有那些1、功能测试:查看功能是否正常，主要针对每一个功能点进行一一测试，主要核心就是把验证的每个测试
文章目录简介代码复现sklearn库调用前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。简介K近邻（KNearestNeighbors，KNN）算法是最简单的分类算法之一，也就是根据现有训练数据判断输入样本是属于哪一个类别。“近朱者赤近墨者黑"，所谓的K近邻，也就是根据样本相邻最近的K个数据来进行判断，看K个邻居中所属类别最多的是哪一类，则将该样本分为这一类。算法原理很简单，如下图，K取3时，输入数据为红色点，在它最近的3个邻居点中，有2个黄色1个蓝色，故应把它分类为黄色这一类。可以看出K的取值应为奇数，避免K近邻中有相同个数的类别，同时也不能
