Souleigh ✨ Souleigh ✨
3年前
Vue3 - 响应性API
前言Vue3.x正式版发布已经快半年了,相信大家也多多少少也用Vue3.x开发过项目。那么,我们今天就整理下Vue3.x中的响应性API。响应性APIreactive作用:创建一个响应式数据。本质:传入数据(复杂类型:数组和json对象)包装成一个Proxy对象。如果传入其他对象,默认情况下修改对象,界面不会自动更新,如果想更新,可以通过重新赋值(创建
皕杰报表(关于如何上传和下载文件到数据库)
在皕杰报表中文件是否可以上传到数据库中,当然是可以的。然后在附件上传和下载中,设置相对路径或绝对路径,文件名称,文件类型和上传的空值条件(上传的大小,默认限制是5120kb和满足什么条件时上传)。在下载中选择相对路径或绝对路径,填写下载链接名称和下载文件名称。填报操作时有三个函数:filedata、filename、filepath。filedata:获取文
Wesley13 Wesley13
3年前
VC++中关于TCHAR,WCHAR,LPSTR,LPWSTR,LPCTSTR的解释
一般来说,一个字符(character)占用1字节或是2字节,我们说1字节的字符是ANSI,他可以用来表示英语字母,而2字节的我们称之为Unicode,可以表示世界上所有的语言。。VC使用char和wchar\_t的内置数据类型来分别作为表示ANSI和Unicode字符。如果你想让你的C/C程序是字符集无关的,该怎么做呢?如果你用通
Wesley13 Wesley13
3年前
Java反射机制及适用场景
什么是Java反射机制?JAVA反射机制是在运行状态中,对于任意一个类,都能够知道这个类的所有属性和方法;对于任意一个对象,都能够调用它的任意一个方法;这种动态获取的以及动态调用对象的方法的功能称为Java的反射机制。反射的适用场景是什么?1.当你做一个软件可以安装插件的功能,你连插件的类型名称都不知道,你怎么实例化这个对象呢
如何使Codis存储成本降低90%?个推:去吧,Pika!
作为一家数据智能公司,个推不仅拥有海量的关系型数据,也积累了丰富的keyvalue等非关系型数据资源。个推采用Codis保存大规模的keyvalue数据,随着公司kv类型数据的不断增加,使用原生的Codis搭建的集群所花费的成本越来越高。在一些对性能响应要求不高的场景中,个推计划采用新的存储和管理方案以有效兼顾成本与性能。经过选型,个推引入了360开源的存储
专注IP定位 专注IP定位
2年前
关于TCP/IP协议漏洞的安全措施
摘要:我们介绍了TCP/IP协议中常见的漏洞类型包括ARP病毒攻击、基于RIP的攻击、DNS欺骗、TCP连接欺骗。面对TCP/IP协议中存在的漏洞我们要采取什么样的安全措施去预防和解决呢?首先从架构角度来说:IPSec与TLS最常用的两种安全架构,可以利IPSec、TLS安全架构在不同的协议层来保护数据传输的安全性。一、IPSecIPSec 是一组用来在网络
机器学习基础
机器学习基础本章涵盖了以下主题:分类和回归之外的其他类型的问题;评估问题,理解过拟合、欠拟合,以及解决这些问题的技巧;为深度学习准备数据。请记住,在本章中讨论的大多数技术都是机器学习和深度学习通用的,一部分用于解决过拟合问题的技术(如dropout)除外。4.1 三类机器学习问题在之前的所有例子中,尝试解决的是分类(预测猫或狗)或回归(预测用户在平台上
小万哥 小万哥
6个月前
NumPy 通用函数(ufunc):高性能数组运算的利器
NumPy的通用函数(ufunc)提供高性能的逐元素运算,支持向量化操作和广播机制,能应用于数组的数学、逻辑和比较运算。ufunc可提高计算速度,避免低效的循环,并允许自定义函数以满足特定需求。例如,ufunc实现加法比循环更高效。通过frompyfunc可创建自定义ufunc。判断函数是否为ufunc,可检查其类型是否为numpy.ufunc。ufunc练习包括数组的平方、平方根、元素积及性能对比。
幂简集成 幂简集成
1个月前
股票API接口:技术评估与市场趋势
在程序化交易领域,股票API是自动化交易系统的核心组成部分,允许交易策略在毫秒级别进行执行,极大提高了交易效率和精度。随着功能的不断扩展,股票API不仅提供传统的交易数据,还涵盖了财经指标、情绪分析和预测模型等更复杂的数据类型。开发者可以利用这些API快速构建强大的交易和分析系统,提升市场竞争力。
机器学习基础
本章涵盖了以下主题:分类和回归之外的其他类型的问题;评估问题,理解过拟合、欠拟合,以及解决这些问题的技巧;为深度学习准备数据。请记住,在本章中讨论的大多数技术都是机器学习和深度学习通用的,一部分用于解决过拟合问题的技术(如dropout)除外。4.1 三类机器学习问题在之前的所有例子中,尝试解决的是分类(预测猫或狗)或回归(预测用户在平台上花费的平均时