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我也要
这里主要对computed属性与watch属性进行比较，因为大佬用到了，感觉用途特别多。
VS Code开启第一个VUE前端项目（3）
对于初学者来说，代码首先需要看的懂，而刚刚赶上架的我，前端知识几乎为0，接下来对VUE项目内部生成的文件中，出现的语法进行介绍，也是记录自己学习的过程。 一，import import Vue from 'vue' import from 这个是ES6里面的特性，完整的写法如下，主要是加载Vue类 import Vue from "../node_modules/vue/d...
前端学习之一——关于第一次使用VSCode打开前端代码并启动问题
注意：所有涉及代码的软件，都不建议使用中文目录！！要不然会出事！！勿谓言之不预！ 如果不小心用了，后期出现问题，就要重装了。 一、软件环境准备（VSCode、git、nodejs、npm） 1、VSCode下载安装教程 下载： 官网网址：https://code.visualstudio.com/Download 我是直接点这里。然后它的下载速度会很慢。这时候把下载任务的链接复制出来，将里面的 http://az764295.vo.msecnd.net 替换为 http://v..
我的第一个前端项目，vue项目从零开始创建和运行
入门前端，从基础做起，从零开始新建项目。VUE脚手架项目是一个“单页面”应用，即整个项目中只有1个网页！
使用VS Code运行前端代码
使用VS Code运行HTML文件
首次用VS Code+Python+Vue3+SQL Service打造一个CRM系统的过程记录
为防止忘记，将配置过程及中间遇到的问题记录下来，方便自己下次用的时候回顾。开发工具：VS Code。
2020年，前端开发者必备的10个VS Code扩展插件
全文共1689字，预计学习时长5分钟 图源：Unsplash 在2017年，VSCode有260万月活跃用户（这是我找到的最新官方数据，现在肯定更多），可以说是目前最好的代码编辑器。 它最大的一个特点是，插件多可自定义。 MarketPlace（插件商店）提供了大量扩展插件，开发人员完全可以根据需求进行自定义设置，这也有助于编写高质量的代码。 本文将为编写HTML，C...
前端-VScode安装和使用(1)
安装服务器Liver server。类似于tomcat,可以模拟出tomcat类似效果。安装 vetur。vue开发工具，安装后更方便vue的使用。vue-helper。方便vue操作注意：插件安装完成后需要重启vscode2.2、设置字体大小左边栏 管理-> 设置-> 搜索 “font” -> Font size修改完后ctrl+s保存。2.3、开启完整的Emmet语法支持设置中搜索 Emmet：启用如下选项，必要时重启vs3、创建项目3.1、创建空的文件夹。
使用VS Code搭建Vue项目
只需安装Node.js和npm，安装Vue CLI，创建Vue项目，打开项目文件夹，启动开发服务器，编辑Vue组件，保存并查看更改，最后构建生产版本。使用Vue CLI，您可以轻松创建一个具有现代开发工具链的Vue项目。您可以使用VS Code的菜单选项“文件”>“打开文件夹”，或使用命令行切换到项目目录。您将看到一个URL，可以在浏览器中打开以查看您的应用程序。现在，您可以使用VS Code来编辑Vue组件文件（以.vue扩展名结尾）。这会将Vue CLI安装到您的计算机上，并使您可以在命令行中使用。
Vs Code配置前端环境及运行
如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章，了解一下Markdown的基本语法知识。4.需要安装谷歌浏览器来进行运行代码并调试bug，谷歌浏览器中需要安装vue开发者工具，以便随时查看数据，DOM结构以及调试。3.需要安装git以便于下载代码到本地以及管理代码，企业管理代码时需要用到gitlab。2.安装node.js来使用npm，还需要安装淘宝镜像方便快速使用npm导入插件；安装下图的插件即可，我这里已经安装好了。里搜索Live Server，然后安装。，在搜索栏里搜索npm。
使用podman 容器化安装DIFY
本文阐述了使用podman容器化安装DIFY的过程
数字IC后端实战：OCC电路时钟树综合的5个关键技巧（附Synopsys工具配置）
本文深入探讨了数字IC后端设计中OCC电路时钟树综合的实战技巧。针对工具自动平衡导致的绕线拥塞和时序问题，文章提出了分段处理的核心思路，并详细阐述了通过物理隔离、分段长树策略以及Synopsys工具链（如ICC2、PrimeTime）的精准配置来优化function clk与occ clk路径的关键方法，旨在提升时序收敛性和可制造性。
在VS Code中创建Vue项目
在VS Code中创建Vue项目的一般步骤如下：1、安装Node.js和npm、2、安装Vue CLI、3、创建Vue项目 本文创建的是带router的vue项目
IEEE Transactions on Industrial Informatics（TII）投稿全流程解析：从准备到成功提交
本文详细解析了向IEEE Transactions on Industrial Informatics（TII）投稿的全流程，涵盖从投稿前的格式准备、内容结构优化到在线提交系统实操等关键环节。重点强调了遵守TII严格的格式规范、双盲评审要求以及如何构建有说服力的学术叙述，旨在帮助研究者提升稿件质量，顺利通过评审。
VS Code开启第一个VUE前端项目（1）
最头疼的还是环境的安装配置等操作，也是为了以后忘记，记录自己的前端学习过程。 首先VUE是前端的框架，全称为vue.js，一般需要同node.js一起使用。 一. 下载node.js 一路next就结束了，然后windows+R，输入cmd，打开后台 输入node -v查看是否安装成功 有版本就说明成功了，其中npm也会安装，同样输入npm -v，可以查看安装结果 np...
仿真每日一练 | 有限元模态分析详解
结构的振动一直是工业领域产品分析的重点，在振动的仿真分析中，模态分析是其最基本的分析类型，通过研究结构的固有频率和振型对产品的设计提供指导。2.2、在interaction模块，通过special->Spring，在各点之间分别创建弹簧单元，弹簧刚度为1000。2.1、在interaction模块，创建两个RP点，与两侧RP点各间隔100大小，如图3所示；其中M、K、C均为n*n的矩阵，s、x、v为n*1的矢量，n为系统自由度数量。3、在Assembly模块创建装配体，两点之间的距离为100，如图2所示；
计量经济学——事件研究法/事件分析法
计量经济学——事件研究法/事件分析法
使用 Vue 开发 VS Code 插件前端页面（上）
经过上面的操作，你已经得到了处于同一个文件夹下的能分别独立运行的插件和前端页面子项目，且它们构建好的内容也在同一个文件夹下：插件文件夹下的 dist 文件夹。看到这里你可以回看一下前面的项目结构图，现在你应该对它有了更深入的了解。这篇博客得到的项目为（注意是提交历史中的最早一次，不包含下节的内容）：下节将介绍如何将构建的前端页面嵌入插件以及前端页面和插件的通信。
液晶屏LVDS接口：【图文详讲】
LVDS（Low Voltage Differential Signaling，即低电压差分信号）接口又称RS-644总线接口，是20世纪90年代才提出的一种数据传输和接口技术。LVDS接口是美国NS美国国家半导体公司为克服以TTL电平方式传输宽带高码率数据时功耗大，电磁干扰大等缺点而研制的一种数字视频信号传输方式
使用 VueJS 构建 VS Code 扩展
创建一个名为Codebuzzer的 Webview 面板，它将出现在当前活动的编辑器旁边。它还在 Webview 中启用 JavaScript 并将资源加载限制到特定目录。],在webview-ui文件夹中，您可以编写任何您想要的 VueJS 代码。在这里我在h1标签内写了。
混合精度训练与推理:平衡性能与效率
在深度学习领域，模型的训练和推理通常需要大量的计算资源和时间。随着模型规模的不断增大，如大型语言模型、复杂的视觉模型等，对计算资源的需求也呈指数级增长。混合精度训练与推理技术应运而生，它通过在训练和推理过程中同时使用不同精度的数据类型，在保证模型性能的前提下，显著提高计算效率，减少内存占用。本文的目的是全面介绍混合精度训练与推理技术，包括其原理、实现方法、应用场景以及相关工具和资源，帮助读者深入理解并掌握该技术，从而在实际项目中更好地平衡性能与效率。
基于深度学习的生活垃圾检测与分类系统：YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7与YOLOv8实现
本项目的目标是开发一个基于YOLO系列模型的生活垃圾检测与分类系统。数据集准备与标注：收集并标注生活垃圾图像数据集。模型训练：使用YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8等深度学习模型训练垃圾分类系统。UI界面设计：设计一个简洁的用户界面，支持图像或视频的上传与垃圾分类结果展示。实时垃圾检测与分类：通过摄像头进行实时垃圾检测和分类。结果展示与保存：展示检测结果，支持用户保存分类后的图像或视频。
VS Code创建第一个Vue项目步骤详细图例
VS Code创建第一个Vue项目步骤详细图例 VS Code创建第一个Vue项目步骤详细图例 创建一个空文件夹Vue.Web，然后在VSCode中打开这个空文件夹 1、全局安装vue-cli，vue-cli可以帮助我们快速构建Vue项目 npm install -g vue-cli 2、安装webpack，它是打包js的工具、 npm install -g ...
老版QQ原生表情gif动态
这是老版的QQ表情，不过全是动态的的，Windows照片查看器是不会动的，可以右击用浏览器打开查看，再说一遍是老版的，只是分享给宁愿用老版也要动态的人。
【Vue】02 Vue技术——搭建 Vue 开发框架：在VS Code中创建一个Vue项目
本文介绍了Vue.js开发环境的安装和第一个Vue项目的创建过程。首先从Vue官网下载开发版和生产版的vue.js文件，然后在VS Code中创建项目文件夹，并编写一个简单的HTML文件引入Vue.js。通过创建Vue实例并绑定数据，实现了在页面显示"Hello, Vue!"的基本功能。最后在浏览器中运行成功，并提示需要安装开发者工具以便更好地调试Vue应用。整个过程涵盖了从环境搭建到第一个Vue应用运行的基本步骤。
文档：亲测可用解决vnc灰屏，黑屏，鼠标大黑叉情况
主要解决vnc-viewer灰屏，黑屏，鼠标大黑叉等现象，详细见文档。
蓝牙模块HM-10手册
蓝牙模块HM-10手册，该手册对蓝牙模块HM-10进行了详细的介绍和使用方法以及一些AT指令。
vs code 第一次创建前端项目 vuejs 从零开始
第一阶段 虽然网上教程很多，但是还是记录一次完整的步骤 1.安装nodejs,网上一堆的教程，基本上下载后傻瓜式一路next 2.安装npm,网上一堆的教程，也是基本下载后傻瓜式一路next 3.安装完成运行cmd，查看是否安装成功 4.安装cnpm 由于有些npm有些资源被屏蔽或者是国外资源的原因，经常会导致用npm安装依赖包的时候失败，所有我还需要npm的国内镜像—cnpm。 在命令行中输入...
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
在VS Code上搭建Vue项目教程（Vue-cli 脚手架）
搭建Vue项目使用的是Vue-cli 脚手架。前期环境需要准备就像Java开发要依赖JDK环境一样。
windows系统安装VS Code，并使用VS Code创建Vue项目完整教程
1、安装VS Code （1）官网下载https://code.visualstudio.com/下载VS Code，按照步骤安装即可。 （2）设置简体中文：Ctrl+Shift+P 或者 选择View >> Command Palette，然后输入Configure Display Language 选择zh-cn，如果没有zh-cn选项，则选择Install additio...
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