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vue项目

vue进行配置创建vue项目vuecreateone//one就是项目名字npmielement-ui--Snpmiaxios--savenpmiecharts--save配置main.jsimportVuefrom'vue'importAppfrom

阿什么名字不会重复呢·2025-07-29 17:32

Seata与DTF框架在微服务中的选型对比

核心架构与工作原理Seata：采用经典的分布式事务模型，支持AT（自动补偿）、TCC（Try-Confirm-Cancel）、SAGA和XA四种模式。AT模式通过全局锁实现数据

策划加强小乔·2025-07-29 17:01

开发避坑短篇(7)：Vue+window.print()打印实践

需求vue项目中如何打印当前页面内容？解决办法使用浏览器原生APIwindow.print()，这是最简单直接的方式，通过调用window.print()方法触发浏览器打印功能‌。

帧栈·2025-07-29 17:29

统一过程模型（Unified Process Model）的四个阶段中，需求分析和架构演进主要在精化阶段（Elaboration Phase）完成

统一过程模型（UnifiedProcessModel）的四个阶段中，需求分析和架构演进主要在精化阶段（ElaborationPhase）完成。

Bol5261·2025-07-29 16:28

Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现不同水果的检测识别（C#代码，UI界面版）

Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现不同水果的检测识别（C#代码，UI界面版））工业相机使用YoloV8模型实现不同水果的检测识别工业相机通过YoloV8模型实现不同水果的检测识别的技术背景在相机

·2025-07-29 16:27

26. 什么是雪碧图，作用和原理了解吗

二、雪碧图的作用作用说明✅减少HTTP请求次数合并多个图片为一张图，减少请求资源数✅提升页面加载速度尤其在图片较多时效果明显✅避免图片加载闪烁鼠标悬停切换图片时不

yqcoder·2025-07-29 16:57

yolo 目标检测600类目标

1.模型架构调整类别适配：将YOLO输出层的类别节点数调整为600（如YOLOv5的detect.yaml中修改nc=600），并更新类别名称映射表（classes.txt）。

大霸王龙·2025-07-29 16:26

【20190316】《超级运营人》第2课《转化率》学习复盘+作业！

说到产品运营，需要把握产品和运营两个方向，产品包括萌芽期、成长期、成熟期和衰退期四个周期，而运营是与用户联系的，运营有金三角模型，包括产品、用户和渠道三个方面，最终实现产品的盈利和转化。

艾宏的阳光部落·2025-07-29 16:48

环境艺术设计必学的“3D建模与渲染软件”指南

一、核心建模软件建模是将设计构思转化为三维模型的关键步骤。以下两款软件在环艺设计中应用最为广泛：

·2025-07-29 16:54

震惊！DOM变化监控神器MutationObserver，前端开发必知的隐藏武器！

如果你是一个前端开发者，一定会遇到这样的场景：页面动态加载内容后，某些操作失效了。比如，你写了一个监听按钮点击的代码，但按钮是通过AJAX动态加载的，你的代码根本无法触发。

coding随想·2025-07-29 16:53

2025年7月技术问答第1期

网格大师是一款能够解决实景三维模型空间参考、原点

大势智慧·2025-07-29 16:53

vue2中实现leader-line-vue连线文章对应字符

效果展示通过点击右边的tag，触发连接操作第一步：获取右边tag展示1.右边的tag列表展示，我这边是分为两个list嵌套的数据结构；{"人员":[{

小莉爱编程·2025-07-29 15:50

番茄畅听邀请码邀请码是多少？2024番茄畅听官方app邀请码（小编调查总结）

然而，许多传统消息应用步调存在着加载速度慢占用大量手机内存等问题，这直接影响了用户的使用体验。番茄畅听邀请码是番茄畅听邀请码是番茄

e95cfad15310·2025-07-29 15:37

从零开始构建深度学习环境：基于Pytorch、CUDA与cuDNN的虚拟环境搭建与实践（适合初学者）

内容涵盖从环境配置、常见错误修正，到基础的深度学习模型构建及训练。我们旨在为深度学习零基础的入门者提供一个全面且易于理解的“保姆级”教程，

荣华富贵8·2025-07-29 15:47

基于监听和基于回调的事件处理机制

基于监听的事件处理机制流程模型图文字描述：事件监听机制中由事件源，事件，事件监听器三类对象组成处理流程如下:Step1:为某个事件源(组件)设置一个监听器,用于监听用户操作Step2:用户的操作,触发了事件源的监听器

下雨天不带伞boy·2025-07-29 15:49

BEYOND BINARY REWARDS: TRAINING LMS TOREASON ABOUT THEIR UNCERTAINTY

8a30dbf3d6ae0cae1048c3331f38fe80https://gist.github.com/josherich/8a30dbf3d6ae0cae1048c3331f38fe801引言与此担忧一致，研究表明，即使最初校准良好的大型语言模型

樱花的浪漫·2025-07-29 15:16

Gradient-Adaptive Policy Optimization:Towards Multi-Objective Alignment of Large Language Models

2025.acl-long.549.pdfhttps://aclanthology.org/2025.acl-long.549.pdf1.概述大型语言模型（LLMs）（Anthropic,2023;OpenAI

樱花的浪漫·2025-07-29 15:16

模型压缩中的四大核心技术 —— 量化、剪枝、知识蒸馏和二值化

一、量化(Quantization)量化的目标在于将原始以32位浮点数表示的模型参数和中间激活，转换为低精度（如FP16、INT8、甚至更低位宽）的数值表示，从而在减少模型存储占用和内存带宽的同时，加速推理运算

由数入道·2025-07-29 14:14

基于AlexNet架构的卷积神经网络模型用于对胸部X光图像进行二分类（例如，诊断肺炎）

1.肺炎正常的胸部X线片描绘了清晰的肺部，图像中没有任何异常混浊的区域。正常的胸部X线片1.1细菌性肺炎临床表现细菌性肺炎通常由细菌引起，如肺炎链球菌、流感嗜血杆菌、肺炎克雷伯菌等。患者可能出现高热、寒战、咳嗽、咳痰（痰液可能呈脓性）、胸痛、呼吸困难等症状。影像学特征局灶性肺叶实变细菌性肺炎在影像学上常表现为肺叶或肺段的局灶性实变，即某一区域的肺组织因炎症而失去气体交换功能，呈现为高密度影。胸腔积

·2025-07-29 14:44

Uncovering Bias in Large Vision-Language Models at Scale with Counterfactuals

UncoveringBiasinLargeVision-LanguageModelsatScalewithCounterfactuals-ACLAnthologyhttps://aclanthology.org/2025.naacl-long.305/1.概述最近，大型视觉-语言模型

樱花的浪漫·2025-07-29 14:43

图解系统的学习笔记--硬件结构

可以读取只带上任意格子的字符，也可以把字符写入到纸带的格子读写头上的部件-存储单元、控制单元、运算单元存储单元用于存放数据控制单元用于识别字符是数据还是指令、以及控制程序的流程等预算单元用于执行运算指令冯诺依曼模型计算机

什么蜜桃绵绵冰·2025-07-29 14:43

精通 Tableau 2023（四）

你们可能都曾经在屏幕上盯着加载数据或执行查询的字样发呆。但别担心，我们有办法！如果设计得当，Tableau仪表盘即使处理大量数据也能表现得非常好。本章

绝不原创的飞龙·2025-07-29 14:43

LLaMA-Factory微调教程1：LLaMA-Factory安装及使用

文章目录环境搭建LLaMA-Factory安装教程模型大小选择环境搭建Windows系统RTX4060Ti（16G显存）python3.10cuda=12.6cudnntorch==2.7.1+cu126torchvision

Cachel wood·2025-07-29 14:12

Hive使用必知必会系列

一、Hive的几种数据模型内部表(Table将数据保存到Hive自己的数据仓库目录中：/usr/hive/warehouse)外部表(ExternalTable相对于内部表，数据不在自己的数据仓库中，只保存数据的元信息

王知无(import_bigdata)·2025-07-29 14:11

算力驱动新质生产力：应用实践与发展路径

当前算力发展呈现多维突破态势：在基础架构层面，异构计算与模型压缩技术推动硬件资源利用率提升；在应用场景端，工业互联网算力优化生产流程，智能安防算力实现毫秒级风险响应；在系统协同方面，算力调度机制与能效优化策略形成动态平衡网络

智能计算研究中心·2025-07-29 14:41

关于前端的性能优化

优化资源加载：代码分割、懒加载、图片压缩。提升渲染性能：减少重绘回流、防抖节流、使用WebWorker。监控和迭代：定期使用工具检测性能，持续优化。

·2025-07-29 14:40

【antdv4.0FormItem更新tooltip属性引发的思考】

北京时间2023-10-19，ant-design-vue最近发布了4.0.4-4.0.6的小版本更新，其中4.0.4新增了对Form组件中FormItem的tooltip属性支持，这个功能我觉得在后台管理场景下还是非常实用的

·2025-07-29 13:38

智慧建筑：科技引领房地产与建筑业的未来

RedPhoenix45·2025-07-29 13:37

智慧施工：AI技术赋能建筑安全监测新纪元

开发AI智能应用，就下载InsCodeAIIDE，一键接入DeepSeek-R1满血版大模型！智慧施工：AI技术赋能建筑安全监测新纪元在现代建筑行业中，施工安全始终是核心关注点之一。

·2025-07-29 13:07

工业4.0的“隐形指挥官“

技术颠覆性：毫米级尺寸的工业级算力突破1.空间-算力悖论破解-在26×26mm面积上集成四核Cortex-A35（主频1.3GHz），算力密度达5.2DMIPS/mm²，是传统工控模块的8倍-通过L2缓存预加载机制

·2025-07-29 13:36

如何从模型返回结构化数据

with_structured_output()方法支持此方法的模型ProviderToolcallingStructuredoutputJSONmodeLocalMultimodalPackageChatAnthropic

努力学习agent·2025-07-29 13:05

Java反射

Class本身也是一个类Class对象只能由系统建立对象一个加载的

·2025-07-29 13:34

yolo检测常见指标

下面用通俗的语言详细解释核心指标：一、基础：判断“预测框是否有效”——IoU（交并比）目标检测的核心是“预测框”（模型输出的矩形框）是否准确覆盖“真实框”（人工标注的物体位置）。

bigdata从入门到放弃·2025-07-29 13:04

华为S5735交换机console密码重置和恢复出厂设置

1.开机按Ctrl+B，进入启动加载菜单（BootLoadmenu）拨电源重启交换机，大约开机10多秒的时候会出现提示按Ctrl+B可以进入BootLoadmenu.Lastresettype:PowerOnPressCtrl

Shaoxi Zhang·2025-07-29 13:04

【Linux内核模块】调试技巧

内核模块开发最让人头疼的不是写代码，而是调试——代码编译通过了，加载后却要么没反应，要么直接让系统崩溃。这就像在黑屋子里修机器，看不见摸不着。

byte轻骑兵·2025-07-29 13:03

零基础入门uniapp Vue3组合式API版本

鹤早早·2025-07-29 12:32

Vue3组合API初体验

Vue3组合API初体验基本概念与作用说明示例一：使用ref创建响应式数据示例二：使用reactive创建响应式对象示例三：使用computed计算属性示例四：使用watch监听数据变化示例五：使用provide

DTcode7·2025-07-29 12:31

页面开发样式和布局入门：Vite + Vue 3 + Less

页面开发样式和布局入门：Vite+Vue3+Less引言在现代前端开发中，样式和布局是页面开发的核心部分。

·2025-07-29 12:30

Langchain学习笔记(十)：文档加载与处理详解

前言在构建基于大语言模型的应用时，文档处理是一个至关重要的环节。无论是构建RAG（检索增强生成）系统，还是进行知识库问答，我们都需要将各种格式的文档转换为模型可以理解和处理的形式。

·2025-07-29 12:28

AGI和AIGC傻傻分不清楚，一篇文章告诉你如何分辨！

·2025-07-29 12:58

LEADTOOLS 将一维和条形码读取图像 - Windows C DLL

将一维和条形码读取图像-WindowsCDLL本教程介绍如何使用WindowsCDLL应用程序中的LEADTOOLSSDK在加载的图像上写入一维和二维条形码信息。

sdk大全·2025-07-29 11:54

【调试Bug】网络在训练中输出NaN

调试过程：1.查看模型权重更新前后的值print("更新前权重信息:")print(f"权重均值:{fc2.weight.mean().item()ifnottorch.isnan(fc2.weight.mean

·2025-07-29 11:54

小程序开发的金融小程序安全保障：小程序领域的重要课题

我们将详细介绍金融小程序安全防护的核心技术原理，包括加密算法、安全通信协议、风险识别模型等，并通过实

AI 小程序开发2020·2025-07-29 11:21

一对多/多对一RIA

【概念/关键词名称】一对多、多对一【分类】[x]wow突破点[x]知识连接点[x]探索点【R:原文】【多对一：多模型思维】*所谓科学的方法主要体现为“可复现”。

李健Brian·2025-07-29 11:50

基于知识图谱技术增强大模型RAG知识库应用效果

1.引言随着人工智能技术的加速演进，AI大模型如雨后春笋般纷纷涌现，

罗伯特之技术屋·2025-07-29 11:50

redis性能测试报告结果

先是在内存中用hashmap，虽然速度很快，但数据量不到1亿就直接死机了，而且无法持久，每次重新加载，也不合理。于是就想到了redis。

无级程序员·2025-07-29 11:18

BGE-M3模型结合Milvus向量数据库强强联合实现混合检索

在基于生成式人工智能的应用开发中，通过关键词或语义匹配的方式对用户提问意图进行识别是一个很重要的步骤，因为识别的精准与否会影响后续大语言模型能否检索出合适的内容作为推理的上下文信息（或选择合适的工具）以给出用户最符合预期的回答

·2025-07-29 11:47

django 按照外键排序

定义模型首先，确保你的模型已经正确定义了ForeignKey关系。例如，我们有两个模型：User和Order，其中Order模型通过外键关联到User模型。fromdjango.dbimportm

计算机辅助工程·2025-07-29 10:16

AI Agent开发第60课-巧用QWEN3.0 0.6B：小身板扛大旗，AI界的轻骑兵

第一章：小模型的生存法则——为什么0.6B参数就够了？

TGITCIC·2025-07-29 10:14

构建高效 RAG 流程的七个关键点及其落地实践

人工智能应用浪潮中，检索增强生成（RAG）技术凭借着结合大型语言模型（LLMs）的生成能力和信息检索系统的独特优势，成为了各企业挖掘数据价值、提升业务智能化水平的关键手段之一。

charles666666·2025-07-29 10:43

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