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configureWebpack: {
devtool: 'source-map',
// provide the app's title in webpack's name field, so that
// it can be accessed in index.html to inject the correct title.
name: name,
resolve: {
alias: {
'@': resolve('src')
}
}
},
参考：https://cn.vuejs.org/v2/cookbook/debugging-in-vscode.html#在浏览器中展示源代码
Vue和Vue-Element-Admin（五）：使用Vscode在chrome中调试vue
前后端分离使前端的断点调试更加复杂，chrome中调试vue，需要先在vscode中装Debugger for Chrome插件，然后增加调试的配置修改launch.json配置文件；可以参考vue官网步骤：chrome中调试vue 一 、安装Debugger for Chrome 如下，在vscode的扩展插件按钮中安装，或者直接在chrome中下载后安装：debugger 二、增加launch.json配置文件，修改chrom的调试配置，这里的url就是当前项目的入口url； 三、打.
vue 配置vue.config.js 优化
1.压缩js ，去除打印信息。
【Dv3Admin】Vue3通用自定义工作台卡片
本文提出了一种后台管理系统导航改造方案，针对传统树状菜单在业务增长后出现的层级深、查找效率低和维护成本高的问题。方案核心是将路由配置从静态前端代码改为后端动态管理，前端通过通用卡片组件渲染接口返回的路由数据。实现上，后端统一维护路由信息并按用户权限返回，前端组件负责动态展示和跳转，要求组件地址与前端文件路径严格对应以确保跳转正确性。该方案显著提升了导航直观性，降低了模块变更的维护成本，使系统迭代更加灵活高效。关键约束在于前后端路径命名必须保持一致，这是实现动态跳转的基础保障。
vue开发调试时，如何分离出源代码(devtool配置)
vue不同版本/cli不同版本，在调试，源代码断点时，分离出源代码方便查看，配置大致一致，这里记录一下。 //vue.config.js 文件 module.exports = { /*一般在configureWebpack配置，不要在chainWebpack里头配置，这个配置好些与cli有关，可能无效*/ configureWebpack:{ devtool: "cheap-module-eval-source-map", output: { ...
Quartz定时任务调度框架中的Misfire策略实战解析
本文深入解析了Quartz定时任务调度框架中的Misfire（失火）处理策略。针对SimpleTrigger和CronTrigger两种常用触发器，详细对比了其各自的Misfire指令（如NowWithExistingCount、FireAndProceed等）的核心行为与适用场景，并提供了基于不同业务需求（如数据补跑、时间点敏感度）的实战选型指南，帮助开发者构建更健壮可靠的任务调度系统。
基于Matlab与Gurobi的园区微电网风光储协同规划：从独立运营到联合优化的建模实战
本文详细介绍了如何利用Matlab与Gurobi进行园区微电网的风光储协同规划建模实战。通过构建从独立运营到联合优化的数学模型，结合Yalmip工具箱，旨在解决源荷不匹配问题，实现储能系统的最优配置与运行，从而降低总供电成本并提升新能源利用率。
在Vue.config.js里面并没有找到config=＞config.devtool这个配置项
在Vue.config.js里面并没有找到config=>config.devtool这个配置项
Docker部署FRP实现内网穿透
FRP是一款开源内网穿透工具，通过在公网服务器部署服务端（FRPS），内网设备运行客户端（FRPC）实现外部访问。支持TCP、UDP、HTTP等多种协议。部署时需配置服务端（如群晖NAS使用Docker）和客户端（如Windows下载可执行文件）。服务端需设置监听端口、控制面板及Token认证，客户端需指定服务器地址和相同Token。完成配置后可通过公网IP或域名访问内网资源，并在控制面板监控连接状态。
vue.config配置解读
vue.config.js 是一个可选的配置文件，如果项目的根目录中存在这个文件，那么它会被 @vue/cli-service 自动加载。下面是 vue.config.js 中的所有配置项及其解释：（太多找不着，按 ctrl + F 进行全局搜，搜不到的评论艾特我，我进行补充）publicPathoutputDirassetsDirindexPathpagesintegritydevServerproxy。
从零构建Carsim线控转向仿真：模型搭建、算法集成与整车联动实战
本文详细介绍了从零开始基于Carsim和Simulink搭建线控转向仿真模型的完整实战流程。内容涵盖RWA前轮执行器动力学建模与PID控制、卡尔曼滤波器估算齿条力、HWA方向盘手感模拟算法设计，以及最终实现HWA与RWA闭环联动并进行整车仿真调试。通过分步拆解，帮助读者深入理解线控转向系统的核心原理与工程实现。
【即插即用模块】Transformer篇 | TCSVT 2025 | DAFM：双注意力聚合+反向跨模态筛选，特征精准捕捉并融合！
本文提出了一种双模态注意力融合模块(DAFM)，用于增强多模态图像融合任务中的特征交互。该模块通过双注意力聚合机制，结合自注意力与跨模态注意力，有效提升特征融合效果。DAFM采用可学习平衡因子动态调整注意力权重，并运用深度卷积降低计算复杂度。实验结果表明，该模块能显著提升多模态图像融合质量，适用于RGB-红外等双模态视觉任务。模块代码实现简洁，可直接集成到现有网络中作为特征融合层使用。
vue: dev-tool 调试
vue.config.js配置 添加 devtool:'source-map' 'use strict' const path = require('path') function resolve(dir) { return path.join(__dirname, dir) } const name = process.env.VUE_APP_TITLE || 'dy管理系统' // 网页标题 module.exports = { configureWebpack: { ...
simulink的Sine Wave 模块详解
模块是 Simulink 中的一个信号源模块，用于生成正弦波信号。该模块可以根据设定的幅值、频率、相位和偏移量，在仿真过程中产生周期性的正弦波形。模块都能提供强有力的支持。通过深入了解其参数的影响及结合 MATLAB 脚本的应用，读者可以更加有效地利用这一模块进行仿真和研究。此外，通过实际应用场景的扩展以及常见问题解答部分的帮助，能够更好地掌握。模块是一个非常实用的工具，适用于需要生成正弦波信号的各种场景。模块的参数，可以进一步增强学习体验。模块参数的影响，下面我们将详细探讨每个参数如何影响仿真结果。
vue-element-admin登录流程改造
基于第一篇 https://blog.csdn.net/qq_40298670/article/details/112702174 1.安装最新的vue-element-admin; 2.如有需要可以去掉eslint;在下面这个文件里面全局搜索 3.删除所有的eslint文件 4.开始安装依赖包， npm install 5.启动服务:npm run dev ,但是打开的是两个窗口，需要把open设置为false; 6.进入登录页面： 7.后端编写登录接口（这里以java为列）: 验证码根据需
使用 FastAPI 和 LangGraph 构建生产级智能体 AI 系统
这是一本关于使用 FastAPI 和 LangGraph 构建生产级智能体 AI 系统的详细书籍，全文约 10 万字。《Production-Grade Agentic AI System Design and Implementation: Building Agentic AI Systems Using FastAPI and LangGraph》随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，智能体（Agent）作为能够自主感知、推理、决策和行动的实体，正逐渐成为构建复杂智能系统的核心。从个性化推荐、客户服务到
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")
vue-element-admin登录流程
1.安装最新的vue-element-admin; 2.如有需要可以去掉eslint;在下面这个文件里面全局搜索 3.删除所有的eslint文件 4.开始安装依赖包， npm install 5.启动服务:npm run dev ,但是打开的是两个窗口，需要把open设置为false; 6.进入登录页面： 7.后端编写登录接口（这里以java为列）: 验证码根据需求来进行设置; 8....
jdk-8u144-linux-x64.tar.gz.
该资源为搭建Linux系统Java环境用，资源的后缀为tar.gz格式的压缩包
vue3-element-admin消息提示：Message与Notification
在后台管理系统中，消息提示是提升用户体验的重要组件。vue3-element-admin基于Element Plus提供了两种核心消息机制：轻量级的`Message（消息提示）`和持久化的`Notification（通知）`。本文将详细介绍这两种组件的使用场景与实现方式。 ## 消息提示系统概览 vue3-element-admin的消息提示系统分为两类： - **操作反馈**：通过`ElMe...
C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序，可边预览边保存视频，音频和图片
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前端 Visual Studio Code 编译工具 + Vue 安装使用避坑记录 1：先安装VScode，下载后，以管理员安装。运行时也应该以 管理员运行，避免权限不足，导致的初始化报错 2：NodeJS安装，参考 https://blog.csdn.net/JxufeCarol/article/details/104773796/ 设置VScode 的一些插件 3 设置 VSC中文，打开左侧菜单栏，找到扩展插件 ，输入 Chinese （Simplified）Language Pack for Vi
SimpleUI终极指南：一步到位让你的Django Admin变身现代化后台
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