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我也要
1、vant的uploader组件：
代码如下（示例）：
<van-uploader
accept="application/pdf,application/xlsx,application/doc,application/docx,image/*"
v-model="fileList"
:max-size="2000 * 1024"
@oversize="onOversize"
:max-count="5"
:after-read="afterRead"
:preview-image="false"
>
<div class="up-but">上传</div>
</van-uploader>
其中accept为允许上传文件的格式
尝试将图片格式image/*放在前面，在手机上打开时很难找到格式为pdf、doc相关的文件，将文档格式放前面、图片格式放后面(见代码),手机点击上传文件对应页面如下：
vue2.0 H5页面实现上上签pdf预览及签名显示(后台接口返回base64格式)
通过网上搜索资料，决定使用vue插件vue-pdf实现pdf文件预览，vue-pdf封装了原生pdf.js和pdfjs-dist。安卓和ios都可以预览pdf文件，通过引入CMapReaderFactory可以解决中文异常显示问题，但是发现。安卓和ios本地打包的情况下都可以正常显示，但是代码提交后在线上环境打包会将注释的代码自动还原，npm install vue-pdf@latest（latest表示安装最新版本）npm install vue-pdf@4.1.0（必须使用此版本）
H5+vue上传图片,也能单独使用
H5+vue上传图片,也能单独使用
h5如何实现页面生成海报 & 保存图片及分享到微信/朋友圈功能
知识点： 使用html2canvas实现移动端H5页面截图 实现canvas图片转为文件 阿里云文件上传功能 .…… <template> <div class="letter_box" id="shareContainer" :style="{ height: height ? height + 'px' : '100vh' }"> <!-- 头部logo --> <div class="header" v-show="isShowHeader
vue中使用html5+ 进行图片和视频的上传
出现原因 在以前的H5页面中支持在html5+开发的app中打开，配置异常导致在安卓端只可以调起相册，无法调起摄像机。 处理办法 在h5页面中引入html5+ 在vue代码中加入模块 vue-html5plus npm i vue-html5plus -S 配置文件，在main.js 中配置下面的代码 var onPlusReady = function (callback, conte...
移动端h5页面拍照上传图片的时候图片旋转问题
0. 问题描述 在项目中有个图片上传的组件(vue项目) <input ref="input" type="file" multiple="false" accept="image/*" @change="handleChange"> 在ios中点击的时候会有一个拍照的选项，但是！！！拍照的时候手机拿的方向不同，上传的图片会出现不同角度的旋转，具体现象如...
vuejs组件分享H5图片上传、压缩,拍照旋转
处理问题 这里用h5做图片上传考虑到浏览器支持的问题，这里考虑的场景是在做webapp的时候 1.移动web图片上传还包括拍摄上传，但是在移动端会出现拍摄的照片会旋转，处理这个问题需要得到图片旋转的情况，可以用exif.js来获取，具体可以参看文档 2.图片压缩 3.旋转 一、代码 1组件代码 template> div>
H5利用formData来上传文件（包括图片，doc,pdf等各种格式）方法小结！
H5页面中我们常需要进行文件上传，那么怎么来实现这个功能呢？？？ 我主要谈如下两种方法。 (一)、传统的form表单方法 <form action="/Home/SaveFile1" method="post" enctype="multipart/form-data"> <input type="file" class="file1" name="f...
vue elementui 实现图片上传后拖拽排序功能
vue elementui 实现图片上传后拖拽排序功能。 1、主要技术栈 vue、elementui、vuedraggable 2、需求分析 产品的要求就是多图上传完后，可以对图片列表进行拖拽排序。本身elementui的el-...
H5移动端记一次图片裁剪合成功能
之前做了一个h5项目，核心功能是上传图片，进行裁剪后与其他页面部分合成到一个图片作为海报进行保存。实际做出来的功能如下所示，这里我是用pc浏览器的移动端页面模拟进行录制的，实际上在手机上的效果会更好一点： 这个需求的要点主要在以下几点： 图片上传后的裁剪，这个需要找到合适的第三方工具，并且支持移动端 裁剪完的图片，会作为页面一个img标签进行显示，但还要与其他部分合成为新的图片，这个要借助第三方合成工具 图片支持添加文字描述，合成到最后的海报中，同时合成包含若干个区域，需要合理的进行布局以裁剪到正确的部
vue+h5实现移动端拍照和上传功能
思路： <input type="file" name="file" capture="camera" @change="takePhoto($event)"> 可以调用原生的相机 <input type="file" accept="image/*" @change="takePhoto($event)" name="file"> 可以调用原生的相册 然后就是获取...
嵌入式开发避坑指南：手把手教你用STM32CubeMX配置W9825G6KH SDRAM（含时序参数详解）
本文详细介绍了如何使用STM32CubeMX配置W9825G6KH SDRAM，包括硬件连接检查、CubeMX初始化步骤、时序参数优化及稳定性问题排查。通过实测波形分析和案例分享，帮助开发者避免常见配置错误，提升嵌入式系统性能与稳定性。
ruoyi实现富文本生成网页功能，vue实现wangEditro功能，网页静态化，二维码预览网页
vue ruoyi富文本编辑器，生成网页
告别理论！手把手教你用Vivado 2020.2为ZYNQ PL端打造一个AXI4-Full读写DDR的IP核
本文详细介绍了如何使用Vivado 2020.2为ZYNQ PL端创建AXI4-Full主控IP核，实现高效读写DDR内存的实战指南。通过环境配置、IP核创建、系统集成到软件调试的全流程讲解，帮助开发者快速掌握AXI4-Full协议在ZYNQ平台上的应用，提升PL与PS协同工作的数据传输效率。
Uniapp面试题
接收：uni.getStorage({key:“属性名”,success(e){e.data//这就是你想要取的token}})vue和uni-app动态绑定一个变量的值为元素的某个属性的时候，会在属性前面加上冒号":";某个变量的值为元素属性时，会用两个大括号{{}}括起来，如果不加括号，为被认为是字符串。9.分别写出jQuery、vue、小程序、uni-app中的本地存储。5.rpx、px、em、rem、%、vh、vw的区别是什么？10.jq、vue、uni-app、小程序的页面传参方式。
百度贴吧爬虫实战：完整实现与使用指南
使用 csv 模块创建写入器，首先写入表头（"标题" 和 "链接"），然后遍历帖子字典，将每个标题和链接作为一行写入文件。首先检查内容是否为空，然后通过查找 JSON 结构的起始（{）和结束（}）位置，提取有效的 JSON 片段。接着遍历帖子列表中的每个条目，提取标题文本和对应的链接，对于相对路径的链接会自动补全为完整的 URL。从 JSON 提取标题和链接此方法专门用于从解析后的 JSON 数据中提取帖子标题和对应的链接。提取到的标题和链接以字典形式返回，键为标题，值为对应的完整链接。
AI在智能制造中的落地：从预测维护到自适应生产调度
从最新的研究与实践来看，“预测维护”和“自适应生产调度”正在成为智能制造中最先跑通闭环的两个核心场景：前者通过对设备健康的前瞻性预测，帮助企业减少非计划停机、优化备件与维护资源；后者通过对复杂生产系统的实时决策优化，使工厂能够更好地应对订单波动、设备故障和多目标约束。更重要的是，越来越多的研究与项目不再将二者视为孤立模块，而是尝试构建“设备健康—生产调度—供应链”三者联动的一体化架构。Nature在技术层面，深度学习、强化学习、多智能体系统、图神经网络和注意力机制等方法，为建模复杂工业系统提供了强大工具；
小程序H5跳转秀米文章解决方案-集成UEditor编辑器
摘要：为解决小程序中无法展示秀米文章的问题，项目采用UEditor编辑器替代方案。具体实现包括：1)引入vue-ueditor-wrap组件并配置相关静态资源；2)修改UEditor配置以支持秀米内容；3)实现图片/视频本地化处理，通过后端接口将秀米资源转存至阿里云OSS；4)修复图片路径拼接错误和请求方式问题；5)添加视频资源处理逻辑。最终方案成功解决了小程序内容展示问题，同时保留了富文本编辑功能，确保所有资源都能在小程序中正常显示。
【论文复现】——基于欧式聚类的车载点云道路提取
针对车载激光点云道路信息提取的问题，提出了一种基于欧式聚类的道路提取方法。首先通过统计滤波去除噪点以免对后续处理结果产生影响，然后用坡度滤波去除路坎点，使道路边界与人行道、绿化带等与路坎相连的地物形成10~25 cm的高程阶跃，最后用欧式聚类将路面点云与其他地物点云聚类为一簇或多簇并保留道路簇，从而实现道路点云的精确提取。
vueh5调用摄像头拍照_[vue与h5+]使用h5+进行拍照或图片上传压缩功能合并
//页面:拍照和从相册选择//开发者:糖羽仙//说明:针对h5+中的拍照和从相册选择上传进行默认压缩处理,图片使用默认直接压缩//--------plus相机拍摄let camera = (success, error, zipOptions, cameraOptions) =>{zipOptions= zipOptions ?zipOptions : {};cameraOptions= c...
6、哈代空间、算子函数及相关概念解析
本文深入探讨了数学中哈代空间与算子函数的核心概念，包括强函数的因式分解、半单零点的定义与性质、Blaschke-Potapov乘积的存在性、Nagy-Foias模型算子的结构与谱分析、可数集合的相关性质（如Carlesonian集合、稀有集合等）、简单分式族的可分性与基性质，以及指数型整函数的增长特性。文章还分析了这些数学对象之间的内在联系，并通过图表与表格形式直观呈现了集合性质与函数空间结构的关系。这些理论不仅在数学分析和泛函分析中具有重要意义，也在信号处理、量子力学等应用领域具有广泛价值。
RH850从0搭建Autosar开发环境【3X】- Davinci Configurator之OS模块配置详解(中)
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Vue cli3 通用多页面脚手架
目前 vue-cli3 生成的配置是做单页面的，然而，我们有时也会有多页面的需求 。比如我们最常见的一个项目跑多个独立的小型的H5页面，这些页面不可能每一次都开一个新项目.但是在实际的项目中，我们需要这样的脚手架，参考了很多大牛的脚手架，这里提供了一种我的单页面脚手架转换为多页面脚手架的方案，供大家参考。 要求： 1.首页显示项目所有的H5链接列表； 2.支持小型本地收据mock,方便本地测试接口【我个人不推荐，建议mock和项目分离】 准备 使用vue-cli生成一个你需要的单页面项目脚手架，然后
【人工智能之深度学习】12. BERT微调实战：医疗文本分类的领域自适应技巧与工业级实现
摘要：医疗文本分类是自然语言处理在医疗健康领域的核心应用，可辅助疾病诊断、病历结构化和医疗质量监控。然而，医疗文本的专业术语密集、实体关系复杂及数据长尾分布等特性，导致通用BERT模型性能受限。本文系统阐述医疗文本分类的领域自适应技术，从理论原理到工业级实现展开全流程讲解。首先分析医疗文本的独特属性及技术挑战；随后详解领域继续预训练、适配器微调、对抗训练等核心技术的数学原理；构建包含数据预处理、模型优化、隐私保护的完整实战架构；通过疾病分类、情感分析、事件检测三大案例验证技术有效性。
vue项目拍照或上传图片并转化为base64格式（已实现）
需求：vue项目中，H5点击按钮触发上传图片或拍照上传，上传的图片使用base64位传输到后台，最终实现身份证拍照识别功能。 实现过程 （1）设置一个按钮和一个隐藏的input，点击按钮是触发按钮上传图片和拍照功能 <div> <input id="filePhoto" type="file" ref="file" accept="image/*" hidden @change="onInputChange($event)" /> <div @click=.
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")
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。
关于vue H5移动端自定义图片上传
input覆盖在img之上隐藏 图片获取时使用FileReader的readAsDataURL进行转换 就不会报Not allowed to load local resource错误 <img v-if='headimgurl' :src="headimgurl" /> <input type="file" accept="image/*" class="img-up" @change="headChange" ref="imgChange" />
计算机控制技术及应用
《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术，以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索，主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式，计算机控制系统的数学描述与基本分析方法，以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。
H5 利用vue实现图片上传功能
H5的上传图片如何实现呢？ 以下是我用vue实现的图片上传功能，仅供参考。 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0,...
NTscan扫描工具
ntscan是一个扫描器，可以扫描没有密码和弱密码的共享，先到配置文件中填写猜测的用户名和密码，扫描过程中右侧出现的是扫描日志。
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