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我也要
react-router4中不支持直接从react-router中引用hashHistory等history对象。
解决：
1、降级
npm install react-router@3 --save
2、查阅react-router4的文档
npm install react-router-dom --save
import { hashHistory } from "react-router-dom"
当觉得怎么都不对的时候，终极大法：删除node_modules,然后npm cache clean -f 强制删除缓存,重新npm install 即可。
转载于:https://www.cnblogs.com/coconutGirl/p/9446916.html
【C++】 详解 lower_bound 和 upper_bound 函数（看不懂来捶我！！！）
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EtherCAT丢包问题深度解析：从原理到实战排查指南
在工业自动化与运动控制领域，实时通讯网络的稳定性是系统可靠运行的基石。EtherCAT（以太网控制自动化技术）作为一种高性能工业以太网协议，其核心在于独特的“飞读飞写”机制和纳秒级的分布时钟同步，以实现多设备间的精准协同。然而，物理链路干扰、配置不当或硬件性能瓶颈都可能导致数据帧丢失，破坏时钟同步，进而引发伺服抖动、定位精度下降乃至生产线停机。本文聚焦于EtherCAT丢包这一典型故障，结合SSC（Slave Stack Code Tool）从站协议栈开发与实时系统调优等工程实践，系统阐述其成因、影响及一套
vue和React路由、history、hash模式，缓存activated、keep-alive
路由：根据展示不同的内容，SPA（单页应用）的。
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【react+ts】Module not found: Can‘t resolve ‘react-router-dom‘
Module not found: Can't resolve 'react-router-dom'
NeRF-Pytorch（训练自己的数据集过程全记录+环境配置+COLMAP+问题解决）
写于2025/1/26，在用NeRF训练自己的数据集过程中该踩的坑都踩过了，发现网上并没有详细完整写这些问题解决过程的帖子，遂自己进行一个全记录和复盘。 整篇文章包括：NeRF训练环境配置；COLMAP三维重建过程（直接给出代码，规避一些bug）；在训练时候出现的问题。 本篇文章仅针对llff格式数据集。
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*分布式能源系统（Distributed Energy System, DES）**是指由多个小型发电单元、储能装置和负载组成的电力系统，这些组件通常分布在不同的地理位置。DES包括太阳能光伏（PV）、风力发电、微型燃气轮机、储能电池等。这种系统能够提高能源利用效率、减少传输损耗，并增强电网的稳定性和可靠性。在DES中，各组件之间的协调与控制至关重要。通过使用Simulink，我们可以模拟和优化这些系统的运行情况，研究其动态行为，并设计有效的控制策略。
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已经下载了WSL2但Docker依然显示版本过旧无法使用，如何解决？
🏆本文收录于 《全栈Bug调优(实战版)》 专栏，该专栏专注于分享我在真实项目开发中遇到的各类疑难Bug及其深层成因，并系统提供高效、可复现的解决思路和实操方案。无论你是刚入行的新手开发者，还是拥有多年项目经验的资深工程师，本专栏都将为你提供一条系统化、高质量的问题排查与优化路径，助力你加速成长，攻克技术壁垒，迈向技术价值最大化与职业发展的更高峰🚀！
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win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过，这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后，重新检测通过。
Outlook Express 6 (OE6) for Win7/Win8/Win10
英文版 Outlook Express6.0， 兼容Win7/Win10/WinXP，解压就可用。
browserHistory和hashHistory的差别，以及history
原文链接：点击打开链接一：对比这两个方式： 无论是react，dva,还是antd pro，前端路由使用的是react router，所有可以选择两种方式：browserHistory和hashHistory。两者的区别简单来说是对路由方式的处理不一样，hashHistory 是以 # 后面的路径进行处理，通过 HTML 5 History 进行前端路由管理，而 browserHistory...
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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/)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")
[react-router] hashHistory 和 browserHistory 的区别
react-router提供了三种方式来实现路由，并没有默认的路由，需要在声明路由的时候，显式指定所使用的路由。 //v1.x <Router/> //v2.0.0 // hash history import { hashHistory } from 'react-router' <Router history={hashHistory} /> ...
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
browserHistory和hashHistory
首先 browserHistory 其实使用的是 HTML5 的 History API，浏览器提供相应的接口来修改浏览器的历史记录；而 hashHistory 是通过改变地址后面的 hash 来改变浏览器的历史记录；History API 提供了 pushState() 和 replaceState() 方法来增加或替换历史记录。而 hash 没有相应的方法，所以并没有替换历史记录的功能。但 r...
【react-router】hashhistory 与 browserhistory有什么区别
使用 hashHistory，浏览器上看到的 url 会是这样的: /#/user/haishanh?_k=adseis 使用 browserHistory，浏览器上看到的 url 会是这样的：/user/haishanh 看起来当然 browserHistory 很好很理想，但 browserHistory 需要 server 端支持。 而使用hashHistory的时候，因为
react-router 和 @reach/router
react-router 1、基本用法 npm install -S react-router // 安装 Router组件本身只是一个容器，真正的路由要通过Route组件定义。 import { Router, Route, hashHistory } from 'react-router'; render(( <Router history={hashHistory}> <Route path="/app" component={App}/> //访问根路由'
React Router核心依赖--history库
欢迎关注我的公众号睿Talk，获取我最新的文章： 一、前言 使用React开发稍微复杂一点的应用，React Router几乎是路由管理的唯一选择。虽然React Router经历了4个大版本的更新，功能也越来越丰富，但无论怎么变，它的核心依赖history库却一直没变。下面我们来了解下这个在github上有4k+星的库到底提供了什么功能...
react-router hashhistory 与 browserhistory有什么区别
import React from 'react' import { render } from 'react-dom' import { Router, Route, hashHistory } from 'react-router' import App from './modules/App' import About from '...
理解react-router路由跳转路径上的“#”
碎碎念：之前用react-router的时候直接用的旧项目默认配置，没有仔细去了解为什么url上面会自带#，趁着周末查阅了一下资料，自己总结一下。 一、理解什么是react-router history 直接拿开发文档里的原话： React Router 是建立在 history 之上的。 简而言之，一个 history 知道如何去监听浏览器地址栏的变化， 并解析这个 URL 转化为 lo...
React Router Dom API 中文 文档
<BrowserRouter> <Router>的一种，通过使用HTML5提供的history API(pushState,replaceState,propstate)机制来维持页面UI同RUL的统一。 Props basename: 该router下路由路径的base url. 应该有一个前置斜杠，但不能有后置斜杠。如果你的页面路由路径为某个子目录，那base url...
browserHistory和hashHistory的差别
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
React 中hashhistory 与 browserhistory 的区别
在react中使用 hashHistory，浏览器上看到的 url 会是这样的: /#/home-page?_k=vyqwnx 在react中使用 browserHistory，浏览器上看到的 url 会是这样的：/user/home-page browserHistory 使用的是 HTML5 的 History API，浏览器提供相应的接口来修改浏览器的历史记录 hashHistor...
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