说明：该文属于大前端全栈架构白宝书专栏，目前阶段免费，如需要项目实战或者是体系化资源，文末名片加V！作者：不渴望力量的哈士奇(哈哥)，十余年工作经验,从事过全栈研发、产品经理等工作，目前在公司担任研发部门CTO。荣誉：2022年度博客之星Top4、2023年度超级个体得主、谷歌与亚马逊开发者大会特约speaker、全栈领域优质创作者。🏆白宝书系列🏅启示录-攻城狮的自我修养🏅Python全栈白宝书🏅ChatGPT实践指南白宝书🏅产品思维训练白宝书🏅全域运营实战白宝书🏅大前端全栈架构白宝书文章目录⭐节点的关系⭐书写常见的节点关系函数⭐节点的关系DOM中的各个节点的关系如下：关系考虑所有节点子节点c
notion客户端汉化（目前版本3.0.0）最近notion桌面端更新了3.0.0版本后会导致老版本汉化失效，本项目实现了最新版Notion桌面端的汉化。文件下载地址：汉化文件下载地址项目说明本项目针对新的客户端做了汉化文化，依托的依然是notion-zh_CN.js。因我这边只有macM系列和win的电脑，3.0.0桌面端未做macintel的汉化文件。目前客户端版本：3.0.0。后续官方更新后会持续跟进汉化文件。如果之前汉化过客户端，建议使用本项目前卸载重新安装一次。汉化教程Win系统的Notion汉化方法下载release目录下对应win的app.asar文件。C盘->"用户"文件夹->
AI大模型已经深入各行业的场景应用，作为云技术巨头的亚马逊云科技在今年也发布了多个生成式AI相关的技术与服务。在今年7月亚马逊云科技中国峰会上，亚马逊云科技也表示正在与全球超过12万的合作伙伴一同转型、构建AIGC生态。2023年的10月24日，也是CSDN1024程序员节的当天，亚马逊云科技举办了生成式AI构建者大会，这次的技术大会聚焦于生成式AI领域，分享了其完整的端到端生成式AI技术堆栈，可以说是继中国峰会之后，亚马逊云科技再一次全面强化生成式AI技术领先性的一次重要大会。基础模型服务、芯片、数据，亚马逊云科技构建完整AI技术堆栈根据麦肯锡咨询2023年6月发布的生成式AI生产力前沿技术
哟，我正在尝试让Android设备(它是Nexus7，尽管我无法想象这有多大关系)通过WiFiDirect的奇迹与RaspberryPi进行通信。据说这是可能的，六个小时前它似乎是比沿着服务器-客户端路线走更好的解决方案，但我遇到了问题Android开发者网站很不错，因为它有两个指南:http://developer.android.com/training/connect-devices-wirelessly/wifi-direct.htmlhttp://developer.android.com/guide/topics/connectivity/wifip2p.html这很好，因
我正在尝试通过wifidirect连接2台设备，假设设备A和设备B的android>4.1。如果我在设备A上按下按钮搜索其他设备，它的行为并不总是相同。例如，如果我按下设备A上的搜索按钮，它不会找到任何东西，直到我也按下设备B上的搜索按钮，即使该应用程序同时在两台设备上运行也是如此。因此设备B在不开始搜索其他设备之前是不可见的。其他时候，如果我使用设备A搜索设备，它会找到设备B，即使该应用最近在设备B上关闭，如果我尝试连接到设备B，它也能正常工作。问题是我只想在应用程序在两个设备上运行时建立连接。有时，当设备A发现设备B并尝试连接到它时，直到设备B开始寻找设备，它才起作用。因此，当我开
一.内容简介vue使用vant轮播图组件(桌面端)二.软件环境2.1VisualStudioCode1.75.02.2chrome浏览器2.3nodev18.14.0三.主要流程3.1安装环境3.2添加代码3.3结果展示四.具体步骤4.1安装环境先安装包#Vue3项目，安装最新版Vantnpmivant#Vue2项目，安装Vant2npmivant@latest-v2然后桌面端适配npmi@vant/touch-emulator-S4.2添加代码注册组件相比于官方给的代码，有两个方面需要注意，一个是适配桌面端，还有一个就是我以为vant组件是和vue组件一样，导入一个就包含所有的结构了，其实v
「Qwen-72B模型将于11月30日发布。」前几天，X平台上的一位网友发布了这样一则消息，消息来源是一段对话。他还说，「如果（新模型）像他们的14B模型一样，那将是惊人的。」有位网友转发了帖子并配文「千问模型最近表现不错」。这句话里的14B模型指的是阿里云在9月份开源的通义千问140亿参数模型Qwen-14B。当时，这个模型在多个权威评测中超越同等规模模型，部分指标甚至接近Llama2-70B，在国内外开发者社区中非常受欢迎。在之后的两个月里，用过Qwen-14B的开发者自然也会对更大的模型产生好奇和期盼。看来，日本的开发者也在期待。正如消息中所说的，11月30日，Qwen-72B开源了。它
写在前面&个人理解看到了一篇很不错的工作，这里和大家分享下！关于Occupancy+WorldModel，不得不说，它结合了当下最火的两个方向，值得一读。3D场景如何演变对于自动驾驶决策至关重要，现有的方法都是通过预测目标框的移动来实现，而目标框无法捕捉到更细粒度的场景信息。这里探索了一种在3D占用空间中学习世界模型OccWorld的新框架，同时预测自车的运动和周围scene的演变。对于场景理解任务来说，更建议学习基于3D占用而不是3Dboundingbox和分割maps的世界模型，原因有三：1）表征能力，3D占用可以描述场景的更细粒度的3D结构；2）效率，3D占用能够更经济地获得（例如从稀疏
Hello啊各位老铁，许久不见，也忘了更新了，在上一篇的文章中，针对Android端的自动化测试框架做了一个简单的了解与使用，今天这篇文章呢，咱们就谈一谈具体的实现思路。实话实说，针对这个1.0.0的版本，还是有着很多的瑕疵之处，奈何自己时间跟不上继续开发的步伐，后续有充足的时间规划了，还是一定要好好搞一搞，这个东西的价值，在Android端自动化测试中，自我感觉还是很高的。在上篇的效果中，我们可以发现，所有的触发控制，都是通过网页端进行下发的，而网页的展示又是通过手机端进行开启服务的，也就是说，必须要把手机做为一个服务器，进行指令的发送和获取。以手机做为服务器，这是实现自动化测试的第一步，毕
1.超小屏幕（手机）768px以下2.小屏设备（平板）768px-992px3.中等屏幕（旧式电脑）992px-1200px4.大屏设备（现代电脑）1200px以上import{onMounted,ref}from'vue'constscreenWidth=ref(document.documentElement.clientWidth)constisPhone=ref(screenWidth.value{window.addEventListener('resize',()=>{screenWidth.value=document.body.offsetWidthisPhone.value
