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
4.5k累计阅读
4.5k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
昨天新建的vue示例，今天运行提示四五十个错误，基本上都是空格、空行的错误。
找到webpack.base.conf.js文件，注释掉语法校验的demo。
const createLintingRule = () => ({
/*test: /\.(js|vue)$/,
loader: 'eslint-loader',
enforce: 'pre',
include: [resolve('src'), resolve('test')],
options: {
formatter: require('eslint-friendly-formatter'),
emitWarning: !config.dev.showEslintErrorsInOverlay
}*/
})
重新编译，运行。
cnpm install -g
cnpm run dev
iphone查看/private/var/mobile/Containers/Data/Application/文件
xcode查看iPhone的private/var/文件夹xcode连接iPhone真机选择app下载Containers文件夹到mac电脑中查看手机中下载的文件 使用xcode真机调试的时候，文件目录都是这种/private/var/mobile/Containers/Data/Application/FAEFDF4D-5CE4-474F-9C53-C19789DB59F6/tmp/ xcode连接iPhone真机 不需要越狱，使用xcode上连接iPhone，然后选择运行的app,选择window-&g
vite打包优化vue项目时，报Element implicitly has an ‘any‘ type because expression of type等错误两种解决办法
使用vite打包的时候报错：大概意思就是，不能使用any类型去当做对象的键类型。所以解决办法有多种方式。
千兆以太网 PCB 设计实战：4层板 100Ω 差分对布线，EMI 降低 6dB 实测
本文详细解析了千兆以太网 PCB 设计中的关键技术与实战经验，重点介绍了4层板上100Ω差分对的优化布线方法，通过实测数据展示了EMI降低6dB的有效方案。内容涵盖层叠设计、阻抗计算、布线技巧及EMI抑制措施，为硬件工程师提供了一套完整的高速电路设计解决方案。
Vue配置语法检查及关闭语法检查的说明
在Vue.js项目开发过程中，可以通过相关配置实现对代码的语法检查功能。开启语法检查有助于实时发现并修正代码错误，提升开发质量；而关闭语法检查则可能适用于特定场景，如临时禁用严格模式以调试问题。
ROS Navigation global_planner框架解析
ROS Navigation global_planner框架解析主要讲一下我看源码总结的框架，如果大家跟着这个框架看源码的话可能会看的比较快。主要讲解global_planner关键配置参数含义及关键函数Astar,Dijkstra,QuadraticCalculator：：calculatePotential,PotentialCalculator：：calculatePotential,GridPath::getPath,GradientPath::getPath.
从动态规划到最优控制：Hamilton-Jacobi-Bellman (HJB) 方程的核心思想与应用
本文深入解析了Hamilton-Jacobi-Bellman (HJB) 方程的核心思想与应用，从动态规划到最优控制的演变过程。通过实际案例展示了HJB方程在机器人路径规划、工业机械臂优化等领域的实践价值，并探讨了数值求解方法和深度学习结合的神经HJB前沿进展。
vue 关闭语法检测
在.eslintignore文件添加。
【QT】QtCreator卸载与安装（非正常状态）
QtCreator卸载与安装（非正常状态）
vue关闭语法检查
新建 vue.config.js // vue.config.js module.exports = { devServer: { overlay: { warnings: false, //不显示警告 errors: false //不显示错误 } }, lintOnSave: false //关闭eslint检查 } 需要关闭当前服务，重新运行才会生效。 ...
Python爬虫实战：全面采集国家自然科学基金项目数据的全流程指南
国家自然科学基金委员会（NSFC）支持基础研究、应用基础研究，是我国科研投入的核心项目之一。公开的项目数据包括项目名称、负责人、资助金额、年度、单位等，具备极高科研和数据分析价值。requests：基础HTTP请求库，简单直观：异步HTTP请求库，适合大规模并发：HTML解析，提取数据：处理JavaScript渲染网页pandas：数据分析与清洗：数据库存储：重试机制实现。
2026 年第十六届MathorCup数学应用挑战赛题目C题中老年人群高血脂症的风险预警及干预方案优化 2026妈妈杯 详细思路、代码、模型
2026 年第十六届MathorCup数学应用挑战赛题目 C题中老年人群高血脂症的风险预警及干预方案优化 人口老龄化进程的持续加快，使得40岁及以上中老年人群成为 慢性病防控的核心群体，其中高血脂症的发病率呈逐年攀升态势， 已成为诱发冠心病、脑梗死等心脑血管疾病的重要危险因素，严重 威胁中老年群体的心血管健康与生活质量，也加重了基层医疗的慢 病管理负担。从中医体质学视角来看，体质禀赋与偏颇是疾病发生 发展的内在根基，其中痰湿体质为中老年高血脂症的高发体质类型， 该体质人群存在痰湿内蕴、脾胃运化失常、水湿代谢
vue的webpack配置es6转换es5语法、@log、解析原生api、识别es7、代码校验eslint
1、在index.js中添加内容 let fn = () => { console.log('log'); } fn(); 2、源文件转换依赖安装 npm install babel-loader @babel/core @babel/preset-env -D 3、在webpack.config.js中添加内容 module: { rules: [ // es6-&...
六、Tool 工具系统：让大模型拥有“手脚“
我问你一个问题：大模型能不能告诉你"北京今天天气怎么样"？能——它能用非常流畅的中文回答你不能——它不知道这个答案因为它没有联网能力，也没有实时数据。它可能会自信地编一个"今天晴，25 度"给你——这就是幻觉。问题出在哪？大模型是一个"推理引擎"，不是一个"执行引擎"。它知道天气 API 怎么调用，但不能真的发出 HTTP 请求。它知道 Python 代码怎么写，但不能真的运行代码。它知道数学公式，但做不了精确的大数计算。Tool 工具系统解决的，就是这个"最后一公里"问题。
vue cli项目中关闭eslint语法校验，vue语法提示报错
默认的vue语法很严格，标点符号空格都会引起报错。 根目录下创建vue.config.js module.exports = { lintOnSave: false, devServer: { overlay: { warning: false, errors: false } } } 重新启动项目，报错消失 ...
Statistics and Machine Learning Toolbox
Statistics and Machine Learning Toolbox（带书签），MATLAB统计学习工具
LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端
SIP客户端For android：LinePhone3.2.7(最新版本)，官网地址：http://www.linphone.org/
vue中关闭eslint语法校验
注释，然后重启
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")
vscode运行vue项目关闭eslint语法校验
将箭头指向的那一行注释掉
VC中sqlite的使用
在VC中对sqlite的使用，实现数据库大批数据的快速插入，读取数据库中的数据在ListCtrl中显示
vue-cli3关闭eslint语法校验，无效我吃shi!
别急着划走，看看我的顺序，我之前就是顺序放错了，项目启动不了，复制粘贴到vue.config.js文件即可 module.exports = { lintOnSave: false, devServer: { overlay: { warning: false, errors: false } } } ...
bug-VUE报错：Error: The project seems to require pnpm but it‘s not installed 2-项目遇见的问题 3-关闭Eslint的语法校验
【3】依旧失败，删除依赖包，再重新install 然后再run，编译通过，访问拒绝访问。port:8181 //需要更改的端口号。【1】 启动项目失败,在外层的对应的路径下启动。删除版本控制package-lock.json。或者vue.config.js中S更改端口号。2.如果是yarn，删除对应的文件。npm init (初始化项目)【2】依旧失败，初始化，在启动。1.删除pnpm.lock。
vue 取消eslint语法限制
在运行Vue时，发现老是因为语法空格问题，编译出很多问题。 ➜ my-project npm run dev > bblee-app@1.0.0 dev /Users/bianlifeng/my-project > webpack-dev-server --inline --progress --config build/webpack.dev.conf.js 95%...
Vue中如何关闭语法检查
首先先创建一个js文件，不可以改名字，就叫vue.config.js vue.config.js中的内容
关闭eslint保存校验
关闭eslint保存校验
vue中如何关闭eslint检测？
ESLint作为一个用于JavaScript代码的验证工具，主要用于检查代码语法和编码规范。本文旨在指导那些希望在Vue.js项目中禁用ESLint验证功能的用户。对于需要这一操作的朋友，以下内容将提供参考。
如何关闭ESLint校验功能?
写项目的时候总会遇到语法错误，一个空格错误，就会让项目进行不下去，因此关闭ESLint校验功能，如何关闭呢？ 方法一: 创建项目时不要勾选Linter/Formatter选项 方法二: 图形化界面中关闭Linter功能 方法三: 直接修改配置文件vue.config.js module.exports = { lintOnSave: false } 此时写代码是不是很顺畅啊~ ...
Vscode的vue项目中下滑红线报错问题
代码存在语法错误（错误并不影响项目的编译运行），并且校验功能是开启状态就会出现下滑红线的报错。1）关闭校验2） 逐个解决语法错误类型“xxx”不存在“xxx”属性解决思路：对对应类型进行声明时增加一个any属性 具体例子：类型"res"不存在"data"属性 解决方法：将原本的let res ->let res:any已声明"xxx"，但从未读取其值解决思路：删除或注释掉报错变量（该变量未被使用）类型"xxx"的参数不能赋值给类型"xxx"参数
vscode中如何让vue文件语法高亮_配置VSCode编辑器适配VUE3开发
团队协作开发一般都有统一的编码规范，举个例子：A习惯一个tab占位2个空格，B习惯一个tab占位4个空格，如果不统一，提交到仓库的代码将变得难以阅读和维护。幸运的是我们可以通过插件来规范化代码，只要大家配置一样，提交的代码就会属于同一套规范，而且在编写时不用特意自己去规范代码，保存的时候自动格式化一下代码即可，大大提高了开发效率的同时还能保证团队编码规范一致。一个项目一般都有自己的编码规范，有些在...
【vue】解决vue eslint语法报错问题
【vue】解决vue eslint语法报错问题
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
101万+
扫一扫
