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
600+累计阅读
683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中代理解决跨域问题
在前端开发中，跨域是一个常见的问题，特别是在使用Vue框架进行开发时。跨域是指在浏览器中发送的AJAX请求的目标地址与当前页面的地址不在同一个域下，这会导致浏览器的同源策略产生限制，从而阻止了跨域请求的发送。然而，我们可以通过代理服务器来解决这个问题。本文将详细介绍如何在Vue中使用代理来解决跨域问题，并提供相应的源代码示例。
代理服务器是位于客户端和目标服务器之间的一台服务器，它接收客户端发送的请求，并将请求转发给目标服务器。通过在代理服务器上进行请求转发，可以绕过浏览器的同源策略限制，从而实现跨域请求。
在Vue中使用代理解决跨域问题的步骤如下：
步骤 1: 在Vue项目的根目录下创建一个vue.config.js文件。该文件用于配置Vue的构建过程。
步骤 2: 在vue.config.js文件中添加以下内容：
module.exports = {
devServer: {
Vue项目中是如何解决跨域的呢？
代理（Proxy）也称网络代理，是一种特殊的网络服务，允许一个（一般为客户端）通过这个服务与另一个网络终端（一般为服务器）进行非直接的连接。CORS （Cross-Origin Resource Sharing，跨域资源共享）是一个系统，它由一系列传输的HTTP头组成，这些HTTP头决定浏览器是否阻止前端 JavaScript 代码获取跨域请求的响应。一定要注意跨域是浏览器的限制，你用抓包工具抓取接口数据，是可以看到接口已经把数据返回回来了，只是浏览器的限制，你获取不到数据。发送请求中，配置请求的根路径。
vue项目配置本地代理解决跨域问题
vue项目配置本地代理解决跨域问题 原理：之所以出现跨域是因为浏览器为安全起见采取的同源策略的限制，即域名，协议，端口相同，所以我们在本地开发环境请求后台接口时浏览器会出现跨域的错误，配置本地代理是利用了服务器是不存在同源策略的限制这个原理来解决跨域问题的。当客户端发送请求时，请求本域服务器，再由本域服务器请求数据并响应返回给客户端。 vue-cli 2.x搭建的项目 在config 文件夹的index.js文件中找到开发环境dev里面的proxyTable 然后进行如下配置： module.expor
vue配置反向代理解决跨域问题
配置反向代理解决跨域问题 反向代理用来解决前端跨域问题，设置很简单，在 vue-cli 项目的 config 文件夹 index.js 文件下进行如下设置即可： module.exports = { devServer: { proxy: { '/ajax': { target: 'https://m.maoyan.com', // 跨域地址 // ws: true, changeOrigin: true // 是否跨域 }
自制非接触式静电探测仪：从振动电容原理到微弱信号检测实践
微弱信号检测是电子测量领域的核心挑战之一，尤其在需要避免物理接触或防止干扰的场景中。其基本原理在于将难以直接获取的微小物理量（如电流、电压）通过传感器转换为电信号，再经过放大、滤波等处理进行提取。锁相放大技术是解决这一问题的关键手段，它利用参考信号与目标信号的同步性，从强噪声背景中恢复出有效信息，极大提升了信噪比和测量灵敏度。这项技术的工程价值在于实现了对纳安级电流、微伏级电压等高难度参数的可靠测量。在静电防护、材料表面电位分析、生物电信号采集等应用场景中，非接触式测量需求广泛。本文聚焦的基于振动电容原理的
Simulink模块库介绍（一）——信号源模块
Simulink模块库介绍（一）——信号源模块库目录Clock模块Digital Clock模块Band-Limited White Noise模块 目录 simulink模块库中提供了丰富的信号源模块组。逐一介绍，算是对之前做个总结吧 Clock模块 通过时钟模块，输出的时间作为判断呢，如下图，前2s之前为高斯白噪声，后2s为正弦曲线，共计10s。 Digital Clock模块 数字时钟模块主要用于离散系统的计时，sample time表示采用时间，如下图：分别是1s和0.5s的采样时间 Band-
Android AudioFlinger实战：如何用FastMixer优化低延迟音频流（附调试技巧）
本文深入解析了Android AudioFlinger的FastMixer线程机制，指导开发者如何利用该技术优化低延迟音频流。通过实战配置AAudio API、调整硬件缓冲区及线程优先级，并结合adb、Systrace等调试技巧，可将音频延迟显著降低至10毫秒以下，适用于音乐制作、游戏音效等实时音频处理场景。
S32K144之芯片锁死解锁——关闭debug端口
S32K144之芯片锁死及解锁 经常捣鼓单片机就会发现，时常会因为某些操作不当导致芯片锁死情况的发生，通过Jlink我们可以读到芯片的ID，但是无法进行Debug，这很是让人苦恼。 基于S32K144的芯片锁死，一般有如下几种可能： 1、时钟配置异常，过高的配置时钟频率以及不配置时钟，都有可能造成芯片保护锁死，我就曾经因为不注意把时钟配置代码注释掉，导致芯片锁死。 2、我是微软雅黑烧写断电，如果在...
深度学习【46】pix2pixHD
英伟达的pix2pixHD，能够合成高清的2048*1024图片，简直振奋人心。pix2pixHD是我之前介绍过的pix2pix的改进版本，使用多由粗到精的G网络和多尺度D网络（每个D网络都是用了pix2pix中同样的patch技术）。论文一开始用pix2pix尝试合成更高分辨率的图片，但发现效果不好，训练也很不稳定。所以就对pix2pix进行了一顿魔改。我们来看看他们是怎么改进的。由粗到精的G网络
webrtc进阶-- FlexFEC 实现原理与调试分析（m80 代码对齐版）
WebRTC 中 FlexFEC 技术解析与调试指南 摘要：本文深入分析 WebRTC 的 FlexFEC（灵活前向纠错）技术实现原理，重点探讨其在 m80 版本中的协商机制、接收侧恢复流程以及 SFU 场景下的特殊处理。文章指出 FlexFEC 通过动态冗余策略提升弱网抗丢包能力，详细解析了编解码器分配、SSRC 映射、包恢复等关键环节，并提供了针对 XR+SFU 场景的调试建议。调试时可重点关注 FEC 包接收与媒体包恢复日志，以验证链路有效性。
Vue - 超强实现网页禁止浏览器缩放功能，浏览器缩放时保持网页不变形、元素不会被挤压等，屏蔽浏览器鼠标滚轮缩放页面（提供详细示例代码，一次引入整个网站无人可以搞乱你的页面布局及样式）
vue，nuxt，禁止浏览器缩放，如何用户缩放浏览器导致页面变形，网页缩放后页面变形了怎么办，怎么解决网站被缩放后元素乱套错乱，vue怎么禁止网页不被缩放，vue如何禁止浏览器缩放，vue缩放网页变形影响布局怎么办，vue电脑分辨率及缩放导致页面变形的问题，前端页面解决浏览器或者系统被放大和缩小导致的显示问题，Vue中页面自适应缩放，如何防止Vue页面缩放时变形/调整大小，Vue项目中,防止页面被缩放和放大，vue等比例缩放网页，网页缩放后界面变形咋办，禁止页面缩放，vue禁止浏览器改变窗口大小，Vue项目
工商银行软件开发中心数据安全监测溯源防护体系建设成果及展望
结合业界先进溯源理念和我行管理要求，依托大数据、分布式搜索分析引擎等技术，构建PB级海量数据加工分析和小时级快速核验、检索、溯源手段（如图6所示），支撑6种客户敏感信息关键要素的单一或组合溯源，形成行之有效的数据安全溯源流程，配套落地自动化快速泄露样本真实性核验和灵活高效的溯源能力，通过数据相关属性的自动化分析，实现追踪泄露源头、明确泄露路径的目标，为有效应对数据安全事件，降低和消除风险与不良影响，开展事后追责处置工作提供体系化解决方案。提高数据排查的自动化程度和排查效率，降低人工成本。
WINCC7.3破解文件
WINCC7.3硬件够破解文件，有需要的下载！WINCC7.3硬件够破解文件，有需要的下载！
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")
IEM模型，地表粗糙度模拟
利用微波反演土壤水分时候，利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟
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。
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
1649
扫一扫
