墨衍会员
·
AI 创作全网分发
墨衍智能分发
本文由作者通过墨衍一键同步至各平台
1分发平台
200+累计阅读
220平均单平台
已同步平台
优快云
微信公众号
微博
知乎
掘金
百家号
博客园
抖音
小红书
你的文章也可以这样分发
墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网
我也要
Vue.js 是一种流行的 JavaScript UI 框架，用于构建交互式的用户界面。它具有许多特点和优势，使其成为许多开发人员选择的首选框架之一。本文将介绍 Vue.js 与其他 UI 框架之间的区别，并提供一些示例代码来演示 Vue.js 的编程方法。
下面是一个简单的 Vue.js 组件示例：
<template>
<div>
<h1初步认识vue.js
CDN部署在网络提供商的机房，是用户在请求网络服务的时候，可以从距离最近的网络提供商机房获取数据。相对于直接操作真实dom，我们构建一棵虚拟的dom树，将各式数据和操作直接应用到这颗虚拟的dom树上，然后再虚拟的树修改应用到真实的dom树中，有助于减少dom的操作次数，带来性能上的提升，可以频繁的操作虚拟节点，然后一定时刻一次性的同步修改到真实dom节点。每次调用函数，实现一个特定的功能，接着把控制权交给使用者，js中最典型的是jQuery，jquery本质上是封装dom操作，简化dom操作的工具库。
JavaScript 在前端 UI 框架中的应用与选型
随着互联网的飞速发展，前端开发的重要性日益凸显。前端 UI 框架作为构建用户界面的重要工具，能够提高开发效率、保证代码质量和提升用户体验。JavaScript 作为前端开发的核心语言，在前端 UI 框架中发挥着至关重要的作用。本文的目的在于深入探讨 JavaScript 在前端 UI 框架中的具体应用，分析不同前端 UI 框架的特点和优势，为开发者在选型时提供全面、深入的参考。范围涵盖了主流的前端 UI 框架，如 React、Vue.js、Angular 等，以及它们在实际项目中的应用场景和选型策略。
星空组网 vs 蒲公英 vs Tailscale：2024年国内免费异地组网工具横评（含实测数据）
本文对2024年国内主流免费异地组网工具星空组网、蒲公英和Tailscale进行了深度横向评测。基于实测数据，重点分析了三者在P2P成功率、中继延迟、传输速度及稳定性方面的表现，为中小企业、远程办公及个人开发者提供了清晰的选择指南。星空组网在国内网络环境下展现出优秀的平衡性。
TC3xx系列LMU与SPR实战：将关键算法从Flash搬移至PSPR提升5倍执行效率
在实际电机控制项目中，通过将FOC算法全部迁移到PSPR，我们不仅将执行时间从56μs降至11μs，还将最坏情况下的时间偏差控制在±0.3μs以内。实测数据：在TC397上执行Flash中的32位浮点矩阵乘法，平均每条指令需要8.7个周期，而同样的代码在PSPR中仅需1.2个周期。传统开发中，工程师往往将所有代码放在Flash中运行，这相当于让F1赛车在乡村公路上行驶。迁移后不仅平均执行时间缩短，更重要的是时间抖动从±15%降低到±2%以内，这对闭环控制系统至关重要。不是所有代码都适合迁移到PSPR。
【python】epub的电子书繁体字与简体字转换
中文繁体与简体转换
【AI气象6】Skilful nowcasting of extreme precipitation with NowcastNet
极端降水是气象灾害的重要因素，因此迫切需要通过高分辨率、长时间预报和局部细节的精准短期预报来减轻其社会经济影响。当前的方法存在模糊、衰减、强度或位置误差，基于物理的数值方法在捕捉关键的混沌动态（如对流起始）时面临挑战，而数据驱动的学习方法则未能遵循内在的物理法则（如平流守恒）。我们提出了 NowcastNet，这是一种针对极端降水的非线性短期预报模型，将物理演变方案与条件学习方法统一到一个端到端的神经网络框架中，通过优化预测误差进行训练。基于来自美国和中国的雷达观测数据，我们的模型能够生成物理上合理的降水短
嵌入式学习之QT学习---14 QT跨平台运行之把QT程序交叉编译到ARM开发板
想要把qt工程放到开发板上运行，就需要用到交叉编译。由于qt是跨平台的，所以只需要换个编译器编译一下就可以。 以“定时器”的例子为例，在移植之前还需要进行一个准备工作，在windows下运行的时候，电脑屏幕很大，但是运行的窗口只有一点点大，开发板也有外接屏幕，如何让运行窗口自动适配开发板的外接屏幕呢？令其占满屏幕显示，而不是一小块。 第一步：需要设置一下，先给ui布局，如果不布局，控件就不会随着屏幕的大小的变化而变化。 第二步：利用代码来获取屏幕的大小，给widget.cpp文件下添加如下代码 #inclu
第1章：Zephyr 开发环境搭建与 Hello World
📝【摘要】本文是Zephyr RTOS开发入门指南的第一章，详细介绍了从环境搭建到首个应用运行的完整流程。主要内容包括：1️⃣ Zephyr项目结构解析与west工具链部署；2️⃣ 开发环境配置（Linux/WSL）及SDK安装；3️⃣ 两种实践路径——官方HelloWorld样例与自定义应用开发；4️⃣ 实际硬件部署方法（nRF/STM32）及常用west命令速查；5️⃣ 典型问题解决方案。通过qemu_x86模拟器演示了基础打印功能实现，为后续深度开发奠定基础。
Abaqus复合材料层合板仿真
由于复合材料的损伤失效问题过于复杂，解析方法受到数学工具的限制难以实现，而实验也需要高昂的费用和时间成本难以广泛应用，Abaqus针对复合材料提供了专业的建模工具和损伤分析理论来模拟复合材料层合板在各种工况下的失效行为。
Godot 4.x 实现 JRPG 回合制战斗系统：架构、状态机与实战优化
游戏开发中，状态机是管理复杂逻辑流转的核心设计模式，尤其在回合制战斗这类事件驱动的场景中。其原理是通过定义有限的状态和明确的转移条件，来控制系统在不同阶段的行为，从而实现清晰、可维护的流程控制。这项技术的价值在于能够将杂乱的条件判断代码结构化，降低模块间的耦合度，提升代码的可读性和可扩展性。在游戏开发领域，状态机广泛应用于角色AI、UI流程、战斗系统等场景。本文以Godot引擎为例，深入探讨如何运用节点与信号驱动架构，构建一个健壮的JRPG（日式角色扮演游戏）回合制战斗系统。内容涵盖从核心的**状态机**设
RU DOS版、EFI版32bit/64bit BIOS常用工具
DOS版、EFI版的RU工具，可用来查看IO、MEM、PCI、SMBIOS等资源。亲测在EFI SHELL下可用。
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")
jre9下载 jdk9
(Java SE Runtime Environment 9.0) 9.0u175 官方最新版 【x86|x64】
OV9734 DATASHEET，完整规格书
OV9734完整规格书，包括电气参数，尺寸规格，寄存器配置表等
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
订阅专栏 解锁全文
1440
扫一扫
