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我也要
后端的项目里面加这个配置，这个是固定的
@Configuration
public class CrosConfig implements WebMvcConfigurer {
@Override
public void addCorsMappings(CorsRegistry registry) {
registry.addMapping("/**")
.allowedOrigins("*")
.allowedMethods("GET","HEAD","POST","PUT","DELETE","OPTIONS")
.allowCredentials(true)
.maxAge(3600)
.allowedHeaders("*");.
}
}
到官网看使用教程
本地项目安装的
06 基于Vue+Vue-cli+webpack搭建渐进式高可维护性前端实战项目
本文是专栏《Vue + SpringBoot前后端分离项目实战》的实战第一篇，将从Vue脚手架安装开始，逐步带你搭建起一套管理系统所需的架构。当然，在默认安装完成之后，会对文件目录进行初步的细化拆分，以便后续功能迭代和维护所用。
vue安装依赖报serve: `vue-cli-service serve`
问题 问题原因： 下载依赖的的仓库没有被授权或者自己设置的下载依赖地址不对，导致依赖下载不下来。 解决办法 1.删除项目中原有的依赖，将整个文件夹删掉：“node_modules ” 执行命令 npm install chromedriver --chromedriver_cdnurl=http://cdn.npm.taobao.org/dist/chromedriver 2.再次执行npm install 下载完成 ...
从0到1带你搭建一个vue3.0项目(vue-cli脚手架版）
时代在发展，技术也在进步，这不咱们前端的主流框架vue也慢慢从vue2.0让尤雨溪大佬更新到vue3.0了，正好公司最近有个新的小项目让我负责，技术选型我来决定，经过团队讨论后一致决定使用vue3.0来作为开发技术栈，据说vue3.0有这些优点：性能比2.x快1.2～2倍；按需编译，体积比Vue2.x更小；数据监听方式变成了Proxy，消除Object.defineProperty现有的限制（例如无法检测新的属性添加），并提供更好的性能。
安装配置初始化vue-cli项目
安装vue-cli npm install -g @vue/cli 生成vue项目 //1.打开生成项目的目标目录 //2.生成vue项目 vue create 项目名称 配置Vue项目
归因分析计算因子贡献度常见的方法
在归因分析中，我们一般都需要计算出每个因子的贡献度是多少，比如产品DAU上升，对年龄段维度进行拆解，看是不同年龄段的用户对DAU上升的贡献度是多少，一般根据指标的类型，计算贡献度的方法也不一样，下面就列出一些常见的归因分析贡献度的计算方法。
本届挑战赛亚军方案：基于大模型和多AGENT协同的运维
我们分别构建了异常检测基础模型，一旦系统接受到异常即会通知LLM主管Agent，主管Agent对异常问题进行决策与子领域Agent进行桥接，多个子领域Agent协同工作，实现运维故障自动诊断和多个任务模型的编排，提升运维效率。
如何在vue项目中使用Iframe使得任务分区
如何在vue项目中使用Iframe使得任务分区！ 一、问题描述 背景：前两天，我和我的同事遇到一个问题，大概是这样子的，在一个项目的一个页面中使用websocket获取后台的实时数据，实时数据每一秒钟得到一条，一条数据大约有12组（可能会更多），前端需要分组将其动态的绘制到12个echarts图表中；画出来的图是基于这个图例的，也就是说，每一秒钟浏览器都需要绘制超过12个这样的图例，项目设计上是没有做分页或是其他的分页处理的；因此只能硬着头皮同时绘制在一个页面中； 问题：问题在于，因为需求是想要看到从业务
扣子(coze)案例^第22期：零代码打造小红书竞品监控系统+AI自动生成运营策略建议
本文详细介绍了如何利用扣子(coze)平台零代码搭建小红书竞品监控系统。该系统通过自动化工作流抓取竞品笔记数据，并存入飞书多维表格，结合AI能力自动生成包含可视化分析报告在内的运营策略建议，帮助运营者高效进行数据驱动的市场分析。
SpringBoot+Vue项目部门人事管理系统的设计与实现
本设计主要实现集人性化、高效率、便捷等优点于一身的海纳部门人事管理系统，完成用户管理、员工档案信息、上班打卡、迟到人员登记、迟到警示、工资条、通知栏等功能模块。系统通过浏览器与服务器进行通信，实现数据的交互与变更。本系统通过科学的管理方式、便捷的服务提高了工作效率，减少了数据存储上的错误和遗漏。
Fofa API高阶玩法：用Python批量获取漏洞资产（含OA系统扫描实战）
本文详细介绍了如何利用Python结合Fofa API实现自动化漏洞资产收集的高阶实战技巧。通过构建健壮的客户端、设计精准查询语法、实现多线程批量采集，并以OA系统漏洞扫描为例，演示了从资产发现、过滤验证到报告生成的全流程，旨在提升安全运维与应急响应的效率。
TI 实时操作系统SYS/BIOS使用总结
1:概述: SYS/BIOS 是一个可扩展的实时的操作系统。具有非常快速的响应时间（在中断和任务切换时达到较短的延迟），响应时间的确定性，强壮的抢占系统，优化的内存分配和堆栈管理（尽量少的消耗和碎片）。能够实现系统的模块化并可裁剪。 最大的特点就是：实时。 2：XDCtools: XDCtools 是SYS/BIOS引用的一种实时的软件组件技术（RTSC），它包括一些有用的工具，标准的AP
vue开源基础框架之岗位管理配置及使用
JVS是面向软件开发团队可以快速实现应用的基础开发脚手架，主要定位于企业信息化通用底座，采用微服务分布式框架，提供丰富的基础功能，集成众多业务引擎，它灵活性强，界面化配置对开发者友好，底层容器化构建，集合持续化构建。
手把手教你用TI MOSFET搭建0-100mA恒流源电路（附避坑指南）
本文详细介绍了如何使用TI MOSFET SI1204D搭建0-100mA恒流源电路，包括基础原理、电路设计、PCB布局和热管理技巧。通过分步指导和避坑指南，帮助工程师实现高精度、低成本的电流控制方案，适用于LED驱动、传感器激励等多种应用场景。
Java项目:企业oa管理系统(java+SpringBoot+Mybaits+Vue+elementui+mysql)
本文介绍了基于Java开发的员工管理系统项目，包含环境要求、安装说明和核心功能实现。项目采用SpringBoot+Mybatis后端和Vue+element-ui前端技术栈，需Java1.8、MySQL5.7+和IDEA/Eclipse环境。详细说明了从数据库创建到项目启动的配置步骤，并提供了管理员和用户默认账号。 系统实现了三大核心模块：员工职位管理（增删改查）、部门管理（含权限分配）和系统状态管理。通过控制器代码展示了如何实现部门经理变更、员工调动等业务逻辑，以及采用状态模式处理系统运行状态。项目强调路
llama.cpp 参数调优大全（4060 最优配置）
本文针对NVIDIA RTX 4060（8GB显存）显卡，提供了llama.cpp参数调优的实战指南。核心策略是采用小模型（7B/8B）配合Q4_K_M量化，通过合理设置GPU层数（-ngl 28）、上下文长度（-c 2048）和批量大小（-b 512）来平衡性能和显存占用。重点推荐启用flash-attn加速和mlock内存锁定，并给出标准、高性能和保守三种配置方案。调优优先级为：GPU利用率＞吞吐量＞显存＞线程数，同时警示避免常见错误如过大上下文或GPU层数设置。最终推荐4060最佳配置为7B Q4_
2万字长文：海豚调度器（DolphinScheduler）面试题深入了解
DAG图（有向无环图）是海豚调度器中表示工作流任务依赖关系的一种方式。在DolphinScheduler中，每个任务是一个节点，任务之间的依赖关系通过有向边连接这些节点来表示。无环：保证了工作流的执行顺序是确定的，避免了无限循环的问题。有向：箭头指示了任务的执行方向，即上一个任务的输出可以作为下一个任务的输入。依赖表示：通过图形化界面，用户可以通过拖拽连接线来定义任务之间的先后顺序和依赖关系。并行处理：DAG图可以表示出任务的并行关系，允许多个任务在没有直接依赖关系的情况下同时执行。条件分支。
vue+vue-admin前段项目搭建（1）搭建第一个vue项目
lz是一个在小公司被折磨了一年的“全栈工程”（一个人当n个人用，开发前端，开发后台，运维，实施全都来，然后美其名曰“全栈工程师”） 今年跳槽到了一家大公司的小部门，今年要上一个新的项目，介于项目组没有专门的前端工程师，我就成了最懂前端的那位了，自然前端项目搭建的重担就落在了lz的肩上（新项目采用微服务架构，彻底的前后端分离），之前lz虽然也帮着做前端的开发，但是毕竟后台出生，且刚刚接触vue，所...
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")
从零开始学习使用VUE搭建一个管理系统页面
因为我项目中需要使用VUE，因此我接触到了VUE这个前端框架。我分享下学习VUE的流程。 一、安装vue-cli： npm install -g @vue/cli # OR yarn global add @vue/cli 二、配置vue的环境变量: 否则会出现‘vue‘ 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序 或批处理文件的方法 配置方法是： 1、在命令行输入npm config list找到vue路径 2、根据vue的路径找到vue.cmd文件。如果没有找到vue.cmd需
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
visio安装包
Microsoft Office Visio 是一款专业的制图软件。利用经过更新的形状、协作工具和数据链接图表，创建专业级图表以简化复杂的信息。
【SpringBoot+Vue】完结——小型部门管理系统
《Vue+Spring Boot前后端分离开发实战》完结，对SpringBoot+Vue的了解更加深刻，但未来路还很长，还有很多东西要学滴~~~我太难了，除夕夜被bug搞，被自己的无知搞，呜呜呜QAQ，这次加个最近的电脑壁纸作封面吧~
Statistics and Machine Learning Toolbox
Statistics and Machine Learning Toolbox（带书签），MATLAB统计学习工具
（vue管理系统）vue系统-毕设级项目搭建-vue博客系统（vue博客前台+java逻辑后台+vue管理系统）
1、项目技术栈 vue axios css js element 2、项目结构 config中可以修改后端请求地址及端口 api封装了后端接口 components中包含了各种业务页面 router中是页面路由的配置 static中包含了多种静态文件 3、页面截图 登录首页，默认账号admin，密码admin 登录后主页 文章管理页，可以对文章进行筛选、编辑、修改、删除等操作，并支...
Vue+Element UI 生鲜管理系统简介及项目搭建，页面布局（一）
项目所需要的各种配置文件，类似java中的pom文件。这个文件是在执行在npm install的时候自动生成，用以记录当前状态下实际安装的各个依赖包的具体来源和版本号以及这个模块又依赖了哪些依赖。你可以简单的理解为对 package.json 里 dependencies 和 devDependencies 的精确描述。babel作为转译工具使我们的 JavaScript 代码正常运行在旧的或不支持新语法和api的环境。
开源项目学习：若依RuoYi-Vue后台管理系统【项目运行】
开源项目学习-文章目录 第一章 环境搭建 第二章 项目运行 第三章 阅读源码：登录、用户增删改查接口 文章目录开源项目学习-文章目录前言一、从Gitee克隆项目代码1.注册gitee2.搜开源3.idea+git克隆项目代码4.vscode打开前端项目5.Navicat建数据库二、项目配置及运行1.数据库配置修改2.启动Redis服务3.后端项目运行4.前端项目运行总结 前言 本文尽量贴近零基础入门，献给初入门的学弟学妹们！ 文章基本流程：环境配置→运行项目→阅读源码 第二篇主要是项目运行 一、从Gi
Vue3应用之使用Vite搭建Vue3项目以及TypeScript、Vue Router、Vuex、Ant Design的使用
尤大的 Vue3.0 已经发布有一阵子了， 已经很成熟了。今天想起来，是时候该上手体验分享一波了。 前言 大家都知道，在 Vue3 生态系统中有一个新构建工具 Vite ，它的开发服务器比 Vue CLI 快 10 ~ 100倍，是不是很好奇？具体的内容可以移步至：迟到的 Vue3.0 与 Vite 的体验学习总结 的 七、Vite 与 Vue CLI 阅读。 本文将主要分享如何使用 Vite 来创建一个 Vue3.0 的项目，并且结合相关内容（TypeScript、Vue Router、Vuex、An.
（java逻辑后台）vue系统-毕设级项目搭建-vue博客系统（vue博客前台+java逻辑后台+vue管理系统）
一、项目技术栈 JDK1.8 IDEA Gradle MySQL Redis Navicat(可选，方便查看数据) 二、导入项目 PS：截图是mac的截图，和windows差不多，一样的操作。 打开IDEA，点击Import Project 在弹出的窗口中，选中项目文件夹下的build.gradle文件，再点击open * 在弹出的窗口中选择本地的gradle地址，再点击ok ...
vue项目源码汇总
vue慢慢的成为了前端最受欢迎的框架之一，在很多项目之中开发都能用得到，如今也已经发展到3.0了，可能是因为这个框架可以提高工作效率，因此受到大家的追捧，在之前的文章里面也说过，2019年，大前端学习小程序和vue是必备技能。 如果在平时的工作里，有些公司用不到这两项技能，那你也要在业余的时间里面，找一些教程和练手的vue小项目。以下是今年的一些可以练笔的项目，这些源码稍微学习其中的几个，基础能...
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