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最近入坑vue 做一点小的记录 有不对的 辛苦指出 会第一时间更改上新 0.利用vue-cli构建项目新建一个目标文件夹 ,全局安装vue-cli脚手架工具 (全局安装一次即可) npm install -g vue-cli 然后cd 目标文件夹地址 vue init webpack 一个文件名(初始化项目会在这个文件夹下) demo 接下来会出现一系列 webpack的节本配置选择 项目名,项目描述,作者,vue build ,是否安装路由,然后是2个代码检查的内容,不需要直接 no,两个测试

1.什么是组件 组件是可复用的Vue实例,也就是一组可以复用的模版,类似JSTL的自定义标签. 你可能会有页头.侧边栏.内容区等组件,每个组件又包含了其它的像导航链接.博文之类的组件. 2.第一个Vue组件 注意:在实际开发中,我们并不会用以下方式开发组件,而是采用 vue-cli 创建 .vue 模板文件的方式开发,以下方法只是为了让大家理解什么是组件. 1.使用 Vue.component() 方法注册组件,格式如下: Vue.componet():注册组件 props属性:用来传递参数,注

1. Vue概述 Vue (读音/vju/, 类似于view)是一套用于构建用户界面的渐进式框架,发布于2014年2月. 与其它大型框架不同的是,Vue被设计为可以自底向上逐层应用. Vue的核心库只关注视图层,不仅易于上手,还便于与第三方库(如: vue-router: 跳转,vue-resource: 通信,vuex:管理)或既有项目整合. 官网:https://cn.vuejs.org/ Soc原则:关注点分离原则 Vue 的核心库只关注视图层,方便与第三方库或既有项目整合. HTML +

第三章 算法 前言:许多人对算法的看法是截然不同的,我之前提到过了.不过,我要说的还是那句话:算法体现编程思想,编程思想指引算法. 同时,有许多人认为简单算法都太简单了,应当去学习一些更为实用的复杂算法.不过,许多复杂算法都是从简单算法演绎而来的,这里就不一一举例了.而且,算法千千万万.更为重要的是从算法中体会编程的思想. 4.1 简单问题算法 PS:接下来是一些入门问题,简单到都没有具体算法可言.但这些问题是我们当初对算法的入门.如果不喜欢,可以跳过. 实例111 任意次方后的最后三位 问题:

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TensorFlow最初由Google大脑的研究员和工程师开发出来,用于机器学习和神经网络方面的研究,于2015.10宣布开源,在众多深度学习框架中脱颖而出,在Github上获得了最多的Star量.TensorFlow最早由Google Brain研究组发起.TensorFlow在历史上机器学习时间线如下: 官网:http://www.tersorflow.org Github网址:https://github.com/tensorflow/tensorflow 模型仓库网址:https://g

关于itertools.groupby() itertools.groupby()就是将相邻的并且相同的键值划分为同一组,相似功能可以看https://docs.python.org/3/library/itertools.html?highlight=groupby#itertools.groupby写的groupby类 >>> list_a ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'D', 'A', 'A', 'B', 'B', '

MapReduce编程刨析: Map map函数是对一些独立元素组成的概念列表(如单词计数中每行数据形成的列表)的每一个元素进行指定的操作(如把每行数据拆分成不同单词,并把每个单词计数为1),用户可以自定义一个把数据拆分成不同单词并把单词计数为1的映射map函数),事实上每个元素都是被独立操作的,而原始列表没有被修改,因为这里创建了一个新的列表来保存新的答案. public class Mapper<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT> { //设定Context

Design and Implementation of a Routing Control Platform   0.Abstract 1.Introduction 2.Interoperating 3.RCP Architecture 4.RCP Architecture and Implementation 5.Evaluation 6.Conclusion 7.REFERENCES   EGP:外部网关协议 (Exterior Gateway Protocol)是一种在自治系统的相邻两个

PNUTS是Yahoo!的分布式数据库系统,支持地域上分布的大规模并发操作.它根据主键的范围区间或者其哈希值的范围区间将表拆分为表单元(Tablet),多个表单元存储在一个服务器上.一个表单元控制器根据服务器的负载情况,进行表单元的迁移和拆分.每条记录的数据都没有固定的模式(采用JSON格式的文本) 组件 区域(Region):一个区域包含全部表的数据和相关组件. 表单元控制器(Tablet controller):一个表单元是是表中被划分出来的一组记录的集合.表单元控制器管理着表单元的创建,切

TensorFlow是什么? TensorFlow基于数据流图,用于大规模分布式数值计算的开源框架.节点表示某种抽象的计算,边表示节点之间相互联系的张量. TensorFlow支持各种异构的平台,支持多CPU/GPU,服务器,移动设备,具有良好的跨平台的特性:TensorFlow架构灵活,能够支持各种网络模型,具有良好的通用性:此外,TensorFlow架构具有良好的可扩展性,对OP的扩展支持,Kernel特化方面表现出众. 系统概述 TensorFlow的系统结构以C API为界,将整个系统分

C4.5是机器学习算法中的另一个分类决策树算法,它是基于ID3算法进行改进后的一种重要算法,相比于ID3算法,改进有如下几个要点: 1)用信息增益率来选择属性.ID3选择属性用的是子树的信息增益,这里可以用很多方法来定义信息,ID3使用的是熵(entropy, 熵是一种不纯度 度量准则),也就是熵的变化值,ID3算法以信息增益作为划分训练数据集的特征,有一个致命的缺点:选择取值比较多的特征往往会具有较大的信息增益,所以ID3偏向于选择取值较多的特征. 2)在决策树构造过程中进行剪枝,因为某些具有

A - Grouping 2 Time limit : 2sec / Memory limit : 256MB Score : 100 points Problem Statement There are N students in a school. We will divide these students into some groups, and in each group they will discuss some themes. You think that groups cons

这个网站值得收藏一下,原文链接:http://shiyanjun.cn/archives/428.html 决策树算法的优越性在于:离散学习算法进行组合总可以表达任意复杂的布尔函数,并不受数据集的限制即学习没有饱和性,只是现实应用受限于时间和计算能力,一般不能满足不饱和性. C4.5是机器学习算法中的另一个分类决策树算法,它是基于ID3算法进行改进后的一种重要算法,相比于ID3算法,改进有如下几个要点: 用信息增益率来选择属性.ID3选择属性用的是子树的信息增益,这里可以用很多方法来定义信息,I

-DNS服务器的基本原理 域名简介:使用tcp/udp协议,默认使用53端口号 默认情况下,客户端发起的查询请求都是用UDP/53查询的. 默认情况下,从从服务器到主服务器传输数据用的是TCP/53. tcp/953 :rndc监听到这个端口,远程域名服务控制器. 全球唯一的,所有的域名都是以“.”(根)开始的. 顶级域名: (1) 国家顶级域名(cn—中国.uk—英国.us—美国等) (2) 国际顶级域名(.int) (3) 通用顶级域名(.com—商业组织..edu—教育机构..org—非赢

Codeforces Round #598 (Div. 3)- E. Yet Another Division Into Teams - 动态规划 [Problem Description] 给你\(n\)个数,将其划分为多组,对于每个组定义其\(d\)值为 组内的最大值减最小值,问如何划分使得最终所有组的\(d\)值之和最小.每个组至少要保证有\(3\)个数. [Solution] 将所有值从小到大排序,然后我们知道最多有\(5\)个人划分到同一组中,如果有\(6\)个人,那么划分为两组一定比

Problem A 矩阵第K小数 给定一个$n \times m$的矩阵,位置$A_{i,j}  = i\times j$, 给出$Q$个询问,每一次查询矩阵中第$Q_i$小的数是多少. 对于100%的数据 , $1 \leq n,m \leq 10^9 , Q \leq 100 , 1 \leq Q_i \leq n\times m$ Sol : 本题采用暴力模拟的复杂度是不能通过的,并且其矩阵的排布都是有规律的. 第$i$行构成的数列是公差为$i$的等差数列. 可以考虑枚举每一行,然后就可以

这是悦乐书的第352次更新,第377篇原创 01 看题和准备 今天介绍的是LeetCode算法题中Easy级别的第214题(顺位题号是914).在一副牌中,每张牌上都写有一个整数. 当且仅当您可以选择X >= 2时才返回true,以便可以将整个牌组分成一组或多组牌,其中: 每组都有X张牌. 每组中的所有牌都具有相同的整数. 例如: 输入:[1,2,3,4,4,3,2,1] 输出:true 说明:可能的分区[1,1],[2,2],[3,3],[4,4] 输入:[1,1,1,2,2,2,3,3] 输

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摘要:本文从基本聚集操作入手,介绍常用的SQL语法,以及一些扩展的聚集功能,同时会讲到在GaussDB(DWS)里聚集相关的一些优化思路. 本文分享自华为云社区<GaussDB(DWS) SQL进阶之SQL操作之聚集函数>,作者:两杯咖啡. 聚集操作是SQL语言中除扫描.投影.连接外的另一个常用基本操作,主要用于对海量数据进行分组,然后在组内进行统计计算的场景.在AP场景下,经常面临海量数据处理的场景,而最终用户希望通过海量数据获取汇总信息,聚集操作的使用将更加广泛.本文从基本聚集操作入手,介