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RSS订阅原创 Vite + Vue3 + Module Federation 打造微前端MVP
是 Webpack 5 提出的革命性机制，它允许多个独立构建的项目共享模块。简单理解就是：A 应用可以在运行时动态加载 B 应用暴露的模块，就像加载本地组件一样。这为微前端架构提供了现代化解决方案——多个团队可并行开发和部署独立模块，互不干扰又可自由组合。├── homeapp # 暴露 ListComp 组件├── demo1app # 远程加载 homeapp 中的组件└── demo2app # 加载整个 demo1app，形成应用组合极速开发体验（Vite）灵活运行时模块组合（MF）
2025-06-14 13:52:07
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原创 如何优雅拆分一个充斥十几种逻辑的 SDK 回调函数？
/ 后面可以不断添加✨ 构建了一个简单但高效的事件派发机制🎯 实现了对 SDK 回调中十几种操作的彻底解耦🔧 提升了代码的可维护性、扩展性和可读性🧱 后续无论加多少种读写逻辑，只需注册一个处理函数即可千万不要让一个回调函数“身兼数职”，用事件派发机制把它变成“调度中心”，你就拥有了清晰、可扩展的回调逻辑。
2025-06-09 14:49:16
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原创 Vue组件通信全攻略：从父子传参到全局状态管理，一篇搞定！
组件通信是Vue开发的核心设计能力，选对方案能让代码健壮如牛🐂，选错则埋下无尽BUG💥。记住：没有最好的方案，只有最合适的场景！。
2025-06-08 16:16:18
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原创 分类问题中的k近邻法
k近邻（k-Nearest Neighbors，简称kNN）算法是一种简单且常用的分类算法。k近邻的输入是实例的特征向量，对应于特征空间的点，输出为实例的类别。一、k近邻算法我们用人话来讲，就是现在，二维平面上有一堆点，已经分好类别了，看图看图，现在图上的点是不是被分成A，B两类。那现在橙色的点我们应该分在哪类呢，当然是它离哪类近就归类为哪类。那我们现在要做的就是确定选择几个参考点（k近邻中k值的选取），然后用什么算法计算点之间的距离（距离度量），最后采取什么分类策略（服从多数，即分类决策规则）
2024-07-08 18:21:46
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原创 Python||基于蝴蝶图迭代法的快速傅里叶变换实现
这里有个要注意的点，在进行反向傅立叶变换时，可能会存在一些数值误差，导致复数部分非常小，因此使用ipoky.real，取计算结果的实部作为最终结果。还有一个问题，笔者在调试时，发现如果多项式的次数过高（最高项的次数为14），会出现数值不稳定的情况，这是一个有待分析解决的问题。
2024-04-19 18:03:11
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原创 Python||二分法与动态规划求解最大子段和问题
这是一道超级经典的题目，对应的是力口上的第53题，最大子数组和。本文将会给出两种解法。一种是分治解决，一种是动态规划解决。
2024-04-15 14:32:32
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原创 初识机器学习
谈到机器学习，很多人可能听过这个词语，却不知道其真正的内容。 机器学习起源于上世纪50年代，1959年在IBM工作的Arthur Samuel设计了一个下棋程序，这个程序具有学习的能力，它可以在不断的对弈中提高自己。像我们熟知的alphago就是这样一个下棋的程序，不过它的学习能力更强大。机器学习，顾名思义，就是让机器去学习，计算机通过对大量数据的处理，发现数据中蕴含的规律。机器学习也是有方式的，根据对数据处理方式的不同，可以分为监督学习和非监督学习。
2024-04-11 17:54:18
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空空如也
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