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Python进阶者
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Vue的学习笔记(下篇)
一、什么是Vue.js?Vue是一套用于构建用户界面的渐进式框架。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,还便于与第三方库或既有项目整合。另一方面,当与现代化的工具链以及各种支持类库结合使用时,Vue也完全能够为复杂的单页应用提供驱动。前面几天我们已经分享了和,今天我们一起来看看下篇。二
Wesley13
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4年前
SAS统计初学1
卡方检验;卡方检验是一种用途很广的计数资料的假设检验方法。它属于非参数检验的范畴,主要是比较两个及两个以上样本率(构成比)以及两个分类变量的关联性分析。其根本思想就是在于比较理论频数和实际频数的吻合程度或拟合优度问题。它在分类资料统计推断中的应用,包括:两个率或两个构成比比较的卡方检验;多个率或多个构成比比较的卡方检验以
helloworld_34035044
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3年前
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
Aidan075
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4年前
用Python爬取b站弹幕,看大家还会接受《爱情公寓5》吗?
尽管抄袭傍身,也没能阻挡《爱情公寓5》进击的脚步。最近爱情公寓电视剧微博发布了长达8分钟的揭幕视频,官宣新季将在2020正式开播。几位主演纷纷转发宣传,将爱情公寓5揭幕的话题送上了热搜。观众在经历过一次《爱情公墓》的诈骗后,能否接受《爱情公寓5》(下文简称爱5)?让我们来分析一下。获取数据首先,我选取了在B站上最热的视频,目前已经17
李志宽
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3年前
android平台注入技术
背景在android系统中,进程之间是相互隔离的,两个进程之间是没办法直接跨进程访问其他进程的空间信息的。那么在android平台中要对某个app进程进行内存操作,并获取目标进程的地址空间内信息或者修改目标进程的地址空间内的私有信息,就需要涉及到注入技术。通过注入技术可以将指定so模块或代码注入到目标进程中,只要注入成功后,就可以进行访问和篡改目标进程空间内
Wesley13
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4年前
ES6新特性整理,你需要了解的ES6知识
ES6是新版本JavaScript语言的标准,上一次标准的制订还是2009年出台的ES5。目前ES6的标准化工作已经完成,14年12月份放出了正式版本。目前主流的浏览器都支持运行ES6代码,如果你的不支持,还等什么呢,换浏览器啊~潮流虽然太快,但我们不停下学习的步伐,就不会被潮流丢下的,下面来领略下ES6中新特性,一堵新生代JS的风采。箭头操作符
Wesley13
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4年前
4个MySQL优化工具AWR,帮你准确定位数据库瓶颈!(转载)
对于正在运行的mysql,性能如何,参数设置的是否合理,账号设置的是否存在安全隐患,你是否了然于胸呢?俗话说工欲善其事,必先利其器,定期对你的MYSQL数据库进行一个体检,是保证数据库安全运行的重要手段,因为,好的工具是使你的工作效率倍增!今天和大家分享几个mysql优化的工具,你可以使用它们对你的mysql进行一个体检,生成awr报告,让
Easter79
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4年前
SQL JOIN语法,以及JOIN where 和and区别,还有where和join效率问题。
语法join用于根据两个或多个表中的列之间的关系,从这些表中查询数据。Join和Key有时为了得到完整的结果,我们需要从两个或更多的表中获取结果。我们就需要执行join。数据库中的表可通过键将彼此联系起来。主键(PrimaryKey)是一个列,在这个列中的每一行的值都是唯一的。在表中,每个主键的值都是唯一的。这
liam
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3年前
低成本、快速造测试数据,这个造数工具我后悔推荐晚了!
没有测试数据的用例就像一盘散沙,跑两步就跑不动了没有测试数据,所谓的功能测试和性能测试全都是无米之炊。但我发现一个蛮诡异的事情,就是行业内很少会有人去强调测试数据的重要性,甚至市面上都没有人在做测试数据这门生意。至今测试er造测试数据还是靠人工写,电话号码、身份证号、地址随便敲个差不多的数据就凑合着用。或者用Python或js脚本去跑些测试数据出来,当然
小万哥
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1年前
NumPy 二项分布生成与 Seaborn 可视化技巧
二项分布是描述固定次数独立试验中成功次数的概率分布,常用于分析二元结果的事件,如抛硬币。分布由参数n(试验次数)、p(单次成功概率)和k(成功次数)定义。概率质量函数P(k)C(n,k)p^k(1p)^(nk)。NumPy的random.binomial()可生成二项分布数据,Seaborn可用于可视化。当n大且p接近0.5时,二项分布近似正态分布。练习包括模拟不同条件下的二项分布和应用到考试场景。
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