已找到以下 10000 条记录
  • 基于vue3.0聊天实战|vue3.x网页版模仿QQ+微信

    前言 伴随着vue3的越来越稳定,2021年将会再掀起一波vue.js开发热潮。加上尤雨溪开发的web构建工具vite2.x的推出,热启动速度秒杀webpack,前景也势不可挡!对vue3开发还在观望的同学,也要开始学习起来了。 项目介绍 今天给大家分享的是vue3.0最新实战项

    作者: Andy Yan
    发表时间: 2021-01-28 14:06:54
    2795
    1
  • 第九章:EVB_M1入网

    系统性介绍NB知识,并通过开发板系统性介绍多个场景实战开发课程。

    播放量  9037
  • 【Vue】快乐学习第三篇 组件及组件通信

    <hello></hello> </div> <script src="./vue.js"></script> <script> // 1.插件组件构造器

    作者: 周棋洛
    发表时间: 2022-05-25 14:29:22
    332
    0
  • SAP C/4HANA与人工智能和增强现实(AR)技术结合的又一个创新案例

    com/2017/05/03/export-webclient-ui-table-to-pdf/ 当然,选择SAP系统外的第三方PDF生成方案也是可以的,生成PDF后,将文件的url推送到微信上,用户点击url即可在微信里打开PDF查看内容。 这部分后台开发主要是我的同事**Liao, Janet(廖婧)**完成的,这里表示感谢。

    作者: Jerry Wang
    发表时间: 2022-01-05 02:47:10
    951
    0
  • 华为云资料 2022年4月刊

    华为云资料 2022年 4月刊 华为云资料4月刊闪亮登场,玩转AI应用,助力企业智能化升级! 往期回顾 +AI,助力企业智能化升级 OCR发票识别与验真 识别增值税发票各字段,并接入国家税务机关发票查验平台实现真伪核验。 人脸身份核验 使用二要素或三要素认证,实现对身份真实性的核验。

  • 华为云怎么样

    17+免费实验、40+微认证,防控病毒不出门,在家就能学技能足不出户也能学习精品课程华为云入门:层层解开云计算的神秘面纱人人学IoT:物联网入门精通Python语言基础与进阶:快速入门掌握Python在线实验,居家也能提升实战能力 基于DevCloud构建部署黑白棋游戏应用

    作者: 上合吴彦祖
    发表时间: 2020-02-10 23:01:06
    13965
    0
  • 二进制成分分析 - 开源治理服务 CodeArts Governance

    获取开源漏洞分析报告 获取开源漏洞分析统计数据 获取密钥和信息泄露统计数据 获取安全编译选项统计数据 获取安全配置统计数据 创建报告PDF 查看报告PDF状态 下载报告PDF 创建报告Excel 查看报告Excel状态 下载报告Excel 获取组件漏洞映射表 获取漏洞信息对外接口 列出漏洞信息对外接口

  • C语言 | 用%f控制符输出6位小数

    . 大白话就是在求模时,如果被除数比除数小,输出的值则是被除数本身。 C语言开发工具 更多案例可以go公众号:C语言入门精通

    作者: C语言入门到精通
    发表时间: 2021-02-06 06:33:08
    1775
    0
  • C语言 | 统计捐款人数及捐款

    注意:在C语言中break语句只能用于循环语句和switch语句之中,而不能单独使用。 C语言开发工具 更多案例可以go公众号:C语言入门精通

    作者: C语言入门到精通
    发表时间: 2021-02-06 10:57:43
    1447
    0
  • 《OpenCV3编程入门》第5章-学习笔记6.2-离散傅里叶变换-DFT()函数使用方法及准备知识

    mask:掩膜,默认值noArray() 以上是所有的基本准备知识! 下一步就是使用这些知识去进行dft(),然后看操作结果!  《OpenCV3编程入门》第5章-学习笔记6.3-离散傅里叶变换-dft()函数(代码示例) 

    作者: 王博Kings
    发表时间: 2020-12-29 15:51:11
    1911
    0
  • 【2023 · CANN训练营第一季】昇腾AI入门课(TensorFlow)第二章——TensorFlow模型迁移&训练

    1.AI模型开发基础知识入门 1.1具备Python编程经验 a.使用位置和关键字参数定义和调用函数 b.字典、列表、集合 (创建、访问和迭代) c.for循环, for具有多个迭代器变量的循环 (例如,for a,b in [(1,2),(3,4)]) d.if/else条件块和条件表达式

    作者: STRUGGLE_xlf
    发表时间: 2023-05-25 16:52:24
    7
    0
  • 如何将MindSpore模型转ONNX格式并使用OnnxRuntime推理---全流程开发指导

    这张图就可以很清晰的看出paddings和pads之间的对应关系,同时可以得到paddingspads映射所需要做的事情: • MindSpore属性paddings映射为Onnx输入pads • 将paddings2D tuple类型映射为1D tensor类型 • 将p

    作者: Super_WZB
    发表时间: 2022-06-18 01:46:35
    1855
    2
  • AI经典论文XGBoost:可扩展的Tree Boosting System

    通过结合这些见解,XGBoost使用比现有系统少得多的资源来扩展数十亿个示例。       下载地址:https://arxiv.org/pdf/1603.02754v3.pdf

    作者: ypr189
    730
    1
  • 软通动力数据中台(HCS版)

    M)对企业数据进行资产化管理,管理数据资产定义、资产注册、资产发布、资产下线全过程,形成企业可信的数据资产目录。  10)数据生命周期标准版:数据生命周期管理(iDLM)用于管理数据产生到过时销毁整个生命周期的流动,涵盖数据创建后归档数据过时后销毁的全过程,让用户便捷地实

    交付方式: License
  • Java教程(一)---JDK和Maven安装配置

    -v 如果显示以下信息就是安装完成 后续会推出 每个平台的详细搭建过程 前端:js入门 vue入门 vue开发小程序 等 后端: java入门 springboot入门等 服务器:mysql入门 服务器简单指令 云服务器运行项目 python:推荐不温卜火 一定要看哦 一些插件的使用等

    作者: 代码哈士奇
    发表时间: 2021-03-25 15:16:42
    2014
    0
  • 性能监控之Telegraf+InfluxDB+Grafana window服务器安装使用

    集成Influxdb 验证数据库 集成Grafana Dashboard 监控效果 前言 本文主要介绍 Telegraf 在 window 上安装及监控入门 安装&部署 1.找到下载地址:https://portal.influxdata.com/downloads/ 2.创建目录

    作者: zuozewei
    发表时间: 2021-08-23 15:00:48
    2729
    0
  • 如何把 uni-app APP项目转换成小程序

    在转换uni-app小程序之前,我们需要先了解一下uni-app和小程序的区别和特点。 uni-app是一种用于构建跨平台应用程序的开源框架。它可以生成多个平台的应用程序,包括小程序、H5、移动端应用等。Uniapp是基于Vue.js框架构建的,并且具有Vue.js的所有功能。un

    作者: SHQ5785
    发表时间: 2024-04-28 22:37:57
    44
    0
  • 【Python使用】嘿马python基础入门全体系教程第2篇:目标,1. 算数运算符【附代码文档】

    注意:代码的缩进为一个tab键,或者4个空格 2. 练一练 要求:键盘获取自己的年龄,判断是否大于或者等于18岁,如果满足就输出“哥,已成年,网吧可以去了” 使用input键盘中获取数据,并且存入一个变量中 使用if语句,来判断 age>=18是否成立 3

    作者: 程序员一诺python
    发表时间: 2024-08-15 21:48:03
    73
    0
  • Spring Session - 使用Spring Session一构建分布式session

    文章目录 快速入门 Spring Session + Redis官网指导Demopom 依赖配置文件配置类RedisHttpSessionConfigura

    作者: 小工匠
    发表时间: 2021-09-09 16:25:05
    931
    0
  • 图网络中不同相邻节点的权重学习;图上的对比学习

    Node2Seq: Towards Trainable Convolutions inhttps://arxiv.org/pdf/2101.01849.pdf用于节点特征学习的图神经网络方法,它们通常遵循邻近信息聚合方案来学习节点特征。尽管已取得了出色的性能,但仍很少探索针对不同

    作者: 角动量
    969
    1