Vue的其他重要知识点汇总学习

</script> 上面代码中，组件标签内的h1是要插入子组件内部的元素，子组件内使用slot标签接收父组件插入的h1标签。 默认值 Vue.component('child', { template: '<div><slot>默认值</slot></div>'

Atlas 200DK第一个分类测试用例显示check host aliveerror

信息论学习总结

我们考虑一下一个离散的随机变量x,当我们观察到它的一个值，能给我们带来多少信息呢？这个信息量可以看做是我们观察到x的这个值带来的惊讶程度。我们被告知一个不太可能发生的事发生了要比告知一个非常可能发生的事发生，我们获得信息要多。  所以信息量的多少依赖于概率分布p(

使用强化学习预置算法应用于自定义环境

Gallery强化学习算法训练自定义环境“贪吃蛇”的小案例，说明：本案例展示强化学习预置算法自定义环境用法，建议您准备好用于强化学习的自定义环境。 #### 环境介绍与实现 如下所示仅提供本示例的自定义环境描述，帮助理解后续步骤。当您使用此功能时，需替换为您的自定义环境，同时将您的自定义环

JVM学习笔记 02、JVM的内存结构(上)

jstack 进程id，可以根据线程id 找到有问题的线程，进一步定位到问题代码的源码行号。接着会打印多个线程的信息，此时要注意的是我们需要根据之前使用ps排查到cpu占用过大的线程号来进行找到指定的线程执行的代码。 需要将十进制的线程编号换算为十六进制，接着使用这十六进制在jstack中进行查找定位。

13 罗马数字转整数 --java map集合-key值做映射 实现罗马数字转整数

写做 II ，即为两个并列的 1 。12 写做 XII ，即为 X + II 。 27 写做 XXVII, 即为 XX + V + II 。 实现思路： 1 调整正负号，来实现加减规则 2 罗马数字只要右边比左边的大，就使用右边的减去左边的 。按照正负数规则，符号就是负号。 当

高级组件之间的传值问题

你好！根据需要，假设我有一个告警列表可查看详情，需要跳转至另一个高级组件来做判断和报事流程等操作，该如何做到这样的高级组件传值，以及如何传值，如何获取值。 大佬指教！

Hibernate学习笔记7

学习内容： Component映射——组建映射 对象模型： Component映射——组件映射 称为值，对象实体的逻辑组成部分，它与实体的根本区别是没有OID

Vue学习入门之初识Vue

Vue.js的核心库只关注视图层，同时借助MVVM架构的特点实现了“双向数据绑定”的核心功能。 Vue.js只聚焦于视图层，具备能力实现单文件组件以及相对复杂的单页面应用。 Vue.js是一个轻巧的、高性能的、可组件化的JavaScript框架，设计了易于学习的API方法，能够非常方便地与其他前端库进行有效整合。

机器学习领域必知必会的 12 种概率分布（附 Python 代码实现）

器学习开发者需要了解的 12 种概率分布，这些你都了解吗？机器学习有其独特的数学基础，我们用微积分来处理变化无限小的函数，并计算它们的变化；我们使用线性代数来处理计算过程；我们还用概率论与统计学建模不确定性。在这其中，概率论有其独特的地位，模型的预测结果、学习过程、学习目标都可以

图机器学习调研洞察：PyG与DGL

Reduce等成员函数在Layer中定义 这种方式的缺点是图结构被打开，不够直观，并且图信息被拆成多个Tensor限制了图表达能力。 根据Zhou Y等人做的实验来看，当节点和边的数量较小时，PyG的性能相对更好，而当节点和边的数量较大时，DGL相对PyG有一定的性能优势。 PyG与DGL的架构图如下所示，对于

Redis基础学习一

所以查找会变 快），当表的字段变多的时候或数据量变大，增删改速速会变慢，但是查询速度在查询量很小时还是会很快，但是高并发查询时会被磁盘的带宽影响速度变的很慢。 1.2.2 Redis缓存的诞生 在硬盘的各种缺点和内存的成本之间，都会大大影响我们日常的使用，因此Redis这类缓存

大数据技术学习——Hive

group by 1, 2 对于join过程来说，如果出项较多的key值为空或异常的记录，或key值分布不均匀，就容易出现数据倾斜。 对于group by 过程来说，如果某一个key值有特别多的记录，其它key值的记录比较少，也容易出项数据倾斜。 6  &

android学习笔记之ImageView的scaleType属性

剪裁掉了，而small图片由于分辨率比较小，因此完整的显示在ImageView的左上角。 fitXY fitXY的目标是填充整个ImageView，为了完成这个目标，它需要对图片进行一些缩放操作，在缩放的过程中，它不会按照原图的比例来缩放。比如下面一个栗子： <ImageView

Socket学习网络基础

TCP/IP是一组协议的代名词，它还包括许多协议，组成了TCP/IP协议簇。TCP/IP协议簇分为四层，IP位于协议簇的第二层(对应OSI的第三层)，TCP位于协议簇的第三层(对应OSI的第四层)。TCP/IP通讯协议采用了4层的层级结构，每一层都呼叫它的下一层所提供的网络来完成自己的需求。这4层分别为：

将强化学习引入NLP：原理、技术和代码实现

只依赖于前一个状态和采取的动作。在这种情况下，策略定义了在给定状态下选择动作的概率。 例子：在对话系统中，系统的回复需要考虑到之前的对话内容。每次回复都基于当前的对话状态，并影响后续的对话流程。 3.3 深度强化学习 深度强化学习结合了深度学习和强化学习，使用神经网络来估计价值函数或策略。

Python 学习之《Learn Python3 The Hard Way 》第十二部分学习笔记

Python 学习之《Learn Python3 The Hard Way 》第十二部分学习笔记 导航 Python 学习之《Learn Python3 The Hard Way 》第一部分学习笔记 Python 学习之《Learn Python3 The

[论文阅读] (25) 向量表征经典之DeepWalk：从Word2vec到DeepWalk，再到Asm2vec和Log2vec

很强的性能，能够使用非常简单的线性分类器（如逻辑回归）完成相关实验。此外，我们的表示方法是通用的，并且可以与任何分类方法（包括传统的迭代推理方法）相结合。DeepWalk同时也是一个在线学习算法，并且能并行加速。 本文的贡献如下： 我们引入深度学习作为图嵌入的工具，以建

【机器学习中的矩阵求导】（五）矩阵对矩阵求导

般不在推导的时候使用矩阵对矩阵的求导，除非只是做定性的分析。如果遇到矩阵对矩阵的求导不好绕过，一般可以使用机器学习中的矩阵向量求导(四) 矩阵向量求导链式法则中第三节最后的几个链式法则公式来避免。 文章目录 学习总结一、矩阵对矩阵求导的定义1.1 两种求导的定义：1.2