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RSS订阅原创 bertopic踩坑记录
直接下载visual studio，然后pip install bertopic，问题解决。原因：脚本命名为bertopic，跟引入的模块重名了，更改一下文件名即可。手动安装hbdscan,安装包链接。报错未解决，放弃方案1.
2023-11-28 17:53:05
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原创 【无标题】
emit触发调度中心的事件，取出被触发事件的回调函数依次执行。触发当前实例上的事件。附加参数都会传给监听器（$on）回调。回调函数会接收所有传入事件触发函数的额外参数。，_events为当前实例的任务调度中心，执行。在调度中心注册事件，并将回调函数写入；监听当前实例上的自定义事件。emit的设计用到了。
2023-08-24 15:38:29
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原创 form表单提交数据的两种方式——submit直接提交、AJAX提交
通过上述方式提交表单数据后，会发生页面跳转，跳转至action所指定的地址，很难满足开发需求。若要提交数据后不跳转，可以尝试通过ajax提交数据。
2023-03-21 14:33:08
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原创 前端大数据量渲染——虚拟列表
前端大数据量渲染处理方式，虚拟列表不会一次性将所有数据都渲染到页面中，而是只渲染可视区域的内容，当鼠标滚动时，再渲染下一波内容，即虚拟列表中的dom元素始终是指定数目的。当从后端一次性取到成千条数据进行页面渲染，再对页面进行操作很可能导致页面崩溃，这时就可以用虚拟列表的方法，进行页面的渲染。
2023-02-15 14:22:13
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原创 图像超分辨率重建学习记录（二）----插值法
对于用于超分辨率重建的卷积神经网络SRCNN，唯一的预处理步骤为bicubic(双三次插值)，将所给低分辨率图像构建为目标像素大小。例如我们有一个32*32像素的图片，想将其重建为64*64像素分辨率的图片，则先使用双三次插值法，将32*32像素的图片扩大到64*64，再将所得图像放入SRCNN进行后续步骤。插值法的理解如下图：例如将一个2*2像素的图片 放大两倍至4*41、插入像素点2、对插入的像素点填充亮度值，以dest(I，J)为例，具体步骤为：（1）根据映射关系，找到de
2022-03-30 20:10:57
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原创 点击切换图片显示实践-----问题总结
1、解决"background-image:url(./picture/1.jpg);"图片不显示问题给引入图片的盒子或者其父盒子设置宽或高即可解决2、设置水平垂直居中：父元素：position:relative子元素：position:absoluteleft:50%top:50%margin-left:-宽度一半pxmargin-top:-高度一半px问题：top：50%设置无效，不知道是为什么直接把margin-top改成了正值3、弹性布局父
2022-03-03 18:19:27
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原创 AJAX网络请求
ajax：异步javascript和xml优点：无刷新获取数据缺点：跨域（如何解决）使用步骤：1、new一个对象简单写法：let xhr=new XMLHttpRequest()复杂写法：let xhrif(window.XMLHttpRequest){xhr=new XMLHttpRequest()}else{xhr=new ActiveXObject('Microsoft.XMLHttp')}2、xhr.open('请求方法'，‘URL’，true/f
2022-02-28 19:17:17
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原创 块级作用域与函数作用域下的let、var
块级作用域由于var的作用域为函数作用域，且存在变量提升，所以上图情况相当于在全局中先声明了var a，接下来对a进行了两次赋值，第二次会覆盖第一次的值。let的作用域为块级作用域，且不存在变量提升，因此上图为在全局中声明了a，赋值为6；在大括号内声明了a，赋值为5。由于var存在变量提升，因此上图相当于在全局中，使用var和let分别声明了一次a，因此报错“已声明”。函数作用域在全局中声明a，并赋值6；在test()中声明a，并赋值5同上.
2022-02-09 21:16:58
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原创 变量声明var、let、const
《JavaScript高级程序设计》学习var1、作用域（1）变量声明在自定义函数内部变量在函数内部声明，则该变量为函数内的局部变量（2）变量声明在自定义函数外部变量直接声明在全局，则为全局变量；变量在函数内部定义时，省略var操作符，创建的是全局变量var声明的全局变量会成为window的属性2、声明提升var进行变量声明，会自动将声明提升至对应作用域的开头可以反复声明同一个变量3、for循环for(var i=0;i<3;++
2022-01-26 23:33:06
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原创 图像超分辨率重建学习记录（一）
首先来认识几个基本术语/概念：SR（Super Resolution）超分辨率LR（Low Resolution）低分辨率HR（High Resolution）高分辨率PSNR（Peak Signal-to-Noise Ratio）峰值信噪比图像分辨率：每英寸图像内有多少个像素点（水平像素数*垂直像素数）进入正题--->一、图像超分辨率重建技术分类主要对基于深度学习的超分重建进行研读二、基于深度学习的超分重建流程1、找一组原始图像Image1以及其对应的低分
2022-01-24 20:41:37
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空空如也
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