【Vue】--关于 vue动态绑定class的几种方式

#####对象方法 -最简单的绑定(这里的active加不加单引号都可以,以下也一样都能渲染) :class=“{‘active’:isTrue}” 判断是否绑定一个active :class="{'active':isActive==-1}" 或者 :class="{'active':isActive==index}" 绑定并判断多个 第一种(用逗号隔开) :class="{ 'active': isActive, 'sort': isSort }" 第二种(放在data里面) //也
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numpy绘制方波及方波无穷级数的表示

绘制方波 方波可以近似表示为多个正弦波的叠加 任意一个方波信号都可以用无穷傅里叶级数来表示   # 傅里叶级数是以正弦函数和余弦函数为基函数的无穷级数 Code import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt t = np.linspace(-np.pi, np.pi, 201) k = np.arange(1, 5) k = 2 * k - 1 #k = 99 f = np.zeros_like(t) for i i
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the extent of|fill in|find itimpossible to|something|the other day|Be man enough to do sth/for sth|cure sb of |draw out| gone over|made for | see someone off,|

area or length; amount 面积,范围;长度;数量 We don't yet know the extent of his injuries (= how bad his injuriesare).我们还不知道他的伤势有多严重。 to do someone else's work for them because they cannot or will not do it themselves 代替;临时补缺 She will fill in for him while he
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WSL2(预览版)体验笔记

WSL2安装 WSL2在今年5月份Microsoft Build大会上发布了,但至今Windows10一直没收到更新推送,我想这么久过去就算没进入正式,至少也到了RC版了吧,于是开始折腾准备体验一把。 WSL2需要Windows10的18917或以上版本的支持,截止至2019-08-22,这个版本仍然处于内部预览的状态,如需要,得把系统设置的“Windows预览体验计划”作相应的修改,加入这个预览体验计划,然后就可以接收到Windows预览版的更新内容了。——具体过程略,特别要注意的就是这个更
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成员变量的初始化过程

23:59 2019/8/23 成员变量: 对象的成员变量,或者普通成员变量; 类的成员变量,或者静态成员变量 下面是source code和.class->.java(反编译后)的source code
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IntelliJ IDEA添加JavaDOC注释 方法 快捷键

第一种方法 默认Fix doc comment是没有设置快捷键的,我这里把他设置成Alt + M 把光标停在类名或者方法名上,按上面设置的快捷键 第二种方法 把光标停在类名或者方法名上,然后Alt + Enter,出现几个选项,选择Add Javadoc就OK了
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#(树形DP+容斥原理)洛谷P3047 [USACO12FEB]附近的牛Nearby Cows

题目描述 Farmer John has noticed that his cows often move between nearby fields. Taking this into account, he wants to plant enough grass in each of his fields not only for the cows situated initially in that field, but also for cows visiting from nearb
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人工智能和机器学习领域有哪些有趣的开源项目【转】 人工智能和机器学习领域有哪些有趣的开源项目

人工智能和机器学习领域有哪些有趣的开源项目   本文简要介绍了 10 款 Quora 上网友推荐的 人工智能和机器学习领域方面的开源项目。   GraphLab   GraphLab 是一种新的面向机器学习的并行框架。GraphLab 提供了一个完整的平台,让机构可以使用可扩展的机器学习系统建立大数据以分析产品,该 公司客户包括 Zillow、Adobe、Zynga、Pandora、Bosch、ExxonMobil 等,它们从别的应用程序或者服务中抓取数据,通过推荐系统、欺诈监测系统、情感 及
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iptables一些练习

iptables 一些小练习 可以参考之前的一起食用 https://www.cnblogs.com/lovesKey/p/10909633.html 允许来自192.168.0.0/16网段的地址来访问我的192.168.1.7的sshd服务(22端口). 定义进来的: iptables -t filter -A INPUT -s 192.168.0.0/16 -d 192.168.1.7 -p tcp --dport 22 -j ACCEPT 定义出去的: iptables -t filt
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MYSQL安装报错需要.NET4.0

MySQL安装,提示需要.NET4.0 解决:下载安装.NET4.0即可 链接:https://pan.baidu.com/s/1u0e0lafBbR0QYEcXFsv9sQ 提取码:q6rr 复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦
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ElasticSearch再学习

ElasticSearch参数详解 本次使用的windows的版本,如若Linux移步:https://www.cnblogs.com/msi-chen/p/10335794.html 配置文件参数 首先我们对ES的解压目录做一个简单的了解:    然后就是配置文件目录中的三个配置文件做一个说明: elasticsearch.yml 点击进去里面的配置全是被注释掉的,我们可以加入下面的数据作为配置 jvm.options 有关JVM属性的配置,一般我们就设置堆的最小最大值,一般设为相等,不能超
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Depthwise Separable Convolution(深度可分离卷积)的实现方式

按照普通卷积-深度卷积-深度可分离卷积的思路总结。 depthwise_conv2d来源于深度可分离卷积,如下论文: Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions 函数定义如下: tf.nn.depthwise_conv2d(input,filter,strides,padding,rate=None,name=None,data_format=None) 除去name参数用以指定该操作的name,data_form
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每日小结8.23

今日工作:完成演示,修改项目 今日总结:从老师的建议中提取到为客户着想从客户需求与方便出发这一重要思想,并在老师的要求下进行如下改进: 1.新增首页搜索功能,方便客户搜索想要吃的餐点(拟定用python爬虫实现) 2.新增骑手送餐功能(新增骑手数据库进行调配) 明日计划:根据墨刀的内容初步构建html网页结构
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示例:自动登录博客园

rsa加密模块
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php的空间命名

1、介绍 当项目越来越大,php的文件越来越多,定义的类型、函数、或者常量就不可避免的出现冲突的情况,特别是在多人协同开发的情况下,这个情况就更不可避免了,这个时候就需要引入php文件的命名空间来解决这个问题 2、解决方案 使用namespace关键字来解决,一旦使用了namespace这个关键字声明了,那么之后的所有代码都属于该空间
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Luogu P2723 丑数 Humble Numbers

太巧妙了,想了好久都没想出来,居然只是道黄题。。。 用s[j]储存每个数的下界,以大大减少枚举次数;从较小的数据入手,分析解题思路,优化枚举顺序从而优化复杂度。 1 #include<iostream> 2 #include<climits> 3 4 using namespace std; 5 6 const int Maxn = 1e5+10; 7 int f[Maxn] = {1},p[110],s[110]; 8 int n,k,m; 9 10
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maven配置以及idea的maven配置

手动创建repository作为本地库 配置maven路径config目录下的setting 包括jdk版本,本地库位置,镜像 配置idea的setting的build的maven的本地库位置和setting文件的位置 在pom.xml引入依赖即可自动导入
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IDEA操作

一、IDEA插件配置 取消安全访问 设置完后重启idea,搜索ignore插件安装,再重启idea。 二、github配置 基础配置: 1、本地新建github项目(本地无,远程有): 可以配置本地下载目录和github上需要下载的项目 2、上传新项目(本地无,远程无) 选择本地的一个目录,然后可以在本地操作,最后更新项目到远程地址 3、更新本地项目到github 更新项目:fetch获取远程项目信息  》  pull拉去远程项目 4、创建一个临时/新分支 切换分支: 桌面右下角点击分支,在l
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kafka消费端提交offset的方式

Kafka 提供了 3 种提交 offset 的方式 自动提交 复制 1 2 3 4 // 自动提交,默认true props.put("enable.auto.commit", "true"); // 设置自动每1s提交一次 props.put("auto.commit.interval.ms", "1000"); 手动同步提交 offset 复制 1 consumer.commitSync(); 手动异步提交 offset 复制 1 consumer.commitAsync(); 上面说了
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线性回归小结

根据输入输出变量的不同类型,对预测任务给予不同的名称:输入变量与输出变量均为连续变量的预测问题称为回归问题,输出变量为有限个离散变量的预测问题称为分类问题,输入变量与输出变量均为变量序列的预测问题称为标注问题。这里对线性回归的原理 算法和代码实现做一个小结。 1 线性回归的原理 回归用于预测输入变量和输出变量之间的关系,特别是当输入变量的值发生变化时,输出变量的值随之发生的变化。回归模型是表示从输入变量到输出变量之间映射的函数,回归问题的学习等价于函数拟合:选择一条函数曲线使其很好地拟合已知数
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