常量 语言学习 变量 语言

方式一： <template> <h1>test</h1> <template :set="first = list[0]"> // 定义变量 <div>{{first.name}}</div> //使用变量 </template> ... </template> <script> export d ......

要学习Pytorch，需要掌握以下基本知识： 编程语言：Pytorch使用Python作为主要编程语言，因此需要熟悉Python编程语言。 线性代数和微积分：Pytorch主要用于深度学习领域，深度学习是基于线性代数和微积分的，因此需要具备线性代数和微积分的基础知识。 机器学习基础知识：了解机器学习 ......

elasticsearch集群正确关闭、重启方式 问题原因： 在elasticsearch集群中，当集群发现某个节点关闭时，将延迟一分钟后（默认）再开始将该节点上的分片复制到集群中的其他节点，这可能涉及很多I / O。由于该节点不久将要重新启动，因此该I / O是不必要的。您可以通过在关闭节点之前禁 ......

2023-04-24 （1）Option Explicit：在模块最开始加这句代码，如果程序中有未声明的变量，程序不会运行，且计算机会自动提醒你声明变量。 在VBE编辑界面，通过 工具 --》选项 --》编辑器 --》勾选“要求变量声明”，则每个模块都会在第一句自动写下 “Option Explic ......

思路： base: 取最低位为base j: 从右向左找到比base小的数，放到第i位。i++ i: 从左向右找到比base大的数，放到第j位。j-- 当i==j时，base放到第i位，此时base左面都是小于base的，base右边都是大于base的 递归：只要最低位小于最高位，执行递归 代码 # ......

数据库系统概论—基础篇(2) 三、关系数据库标准语言SQL 1、数据定义 1.1基本表的定义、删除与修改 定义基本表 #建立学生表 CREATE TABLE Student( Sno CHAR(9) PRIMARY KEY, Sname CHAR(20) UNIQUE, Ssex CHAR(2), ......

深度学习--魔法类nn.Module 作用 #pytorch 封装了一些基本的网络类，可以直接调用 #好处： 可以直接调用现有的类 容器机制：self.net = nn.Sequential() 参数返回：list(net.parameters())[0].shape #返回对应的参数的shape ......

HTML学习笔记详解 01 初始HTML HTML HTML，英文全称为 Hyper Text Markup Language，中文翻译为超文本标记语言，其中超文本包括：文字，图片，音频，视频，动画等 目前 目前主流使用的是HTML5+CSS3 HTML的优势 主流浏览器都支持 微软 GOOGLE ......

输入以下两个命令： npm uninstall node-sass npm i -D sass 注：Mac环境如果进行了系统升级，需要重新安装Xcode，执行命令 xcode-select install 不然会出现如下的错误 Mac 解决 gyp: No Xcode or CLT version ......

第21章 存储秘密 21.1 磁盘 存储秘密的一个很直接的办法是把秘密存储在计算机的硬盘上或其他永久存储介质上，这是可行的，但是任何使用此电脑的人都能使用该密钥。 一个更好的解决方案是让 Alice把密钥存储在她的PDA或智能手机上。这些设备很少会借给别人使用，而且无论去哪里都会随身携带，但这些小型 ......

简介 原型模式（Prototype Pattern）是一种创建型设计模式，使你能够复制已有对象，而无需使代码依赖它们所属的类，同时又能保证性能。 这种模式是实现了一个原型接口，该接口用于创建当前对象的克隆。当直接创建对象的代价比较大时，则采用这种模式。 如果你需要复制一些对象，同时又希望代码独立于这 ......

前言 没想到干完lca的时间比tarjan的还要长（我不能这么弱下去了！！） 前置知识 dfs序 这东西有点类似于时间戳（dfn），但是它分为两部分（回溯之前和回溯之后）。并且dfs序还分为两种。这里只介绍一倍的dfs序。 如上图，蓝色代表左端点，红色代表右端点，（学过Tarjan的都知道），蓝色其 ......

深度学习--初识卷积神经网络 1.LeNet-5 80年代，正确率达到99.2% 5/6层 输入层：32*32 第一层：卷积层 6@28*28 第二层：下采样层 6@14*14 第三层：卷积层 16@10*10 第四层：下采样层 16@5*5 第五层：全连接层 120 第六层：全连接层 84 输出层 ......

转自：https://stackoverflow.com/questions/3024197/what-does-int-argc-char-argv-mean 1.介绍 argc：c是指count，传参个数，至少为1，表示执行的文件名； argv：v指vector，即传参向量。 #include ......

促进护理治疗中的决策表现：基于上下文数字游戏的翻转学习方法 (Facilitating decision-making performances in nursing treatments:a contextual digital game-based flipped learning approa ......

JavaWeb 1、基本概念 web开发： web，网页 静态web：html,css，数据不会变化 动态web web应用程序 html,css,js jsp,servlet java程序 jar包 配置文件properties 静态web *.html , 都是网页后缀，如果一直存在，就可以直接 ......

MyBatis 1、简介 1.1什么是MyBatis GitHub：https://github.com/mybatis/mybatis-3/releases 中文文档：https://mybatis.org/mybatis-3/zh/index.html 1.2、持久化 数据持久化，持久化就是将程 ......

1、什么是JavaScript 是一门流行的脚本语言 一个合格的后端人员，必须精通JavaScript 2、快速入门 2.1、引入 内部标签 <script> //... </script> 外部引入 abc.js //... test.html <script src="abc.js"></scr ......

今日内容:匿名函数 动态数组 匿名函数： lambda表达式: 捕获列表: [捕获列表]{cout<<endl;} 捕获列表捕获的是父作用域下的属性,如果[]为空,默认不补货 值捕获 父作用域下所有的属性,只捕获值,不捕获属性本身（只读不写） 值捕获 父作用域下所有的函数,但是引用捕获父作用域下的b ......

1. 概念 CountDownLatch是在JDK 1.5的时候被引入的，位于java.util.concurrent并发包中，CountDownLatch叫做闭锁，也叫门闩。允许一个或多个线程一直等待，直到其他线程执行完成后再执行。 2.工作原理 CountDownLatch通过一个计数器来实现的 ......

1.弹出组件 使用方法 1.作为独立组件使用：下载layer引入js文件，加载1.8版本以上的jQuery的js文件和layer.js文件 2.layui模块化使用：只需要引入layui中的css与js文件，在script中使用layui.use()加载模块即可 下载layer组件： layer 弹 ......

package LeetCode.arraypart01; /** * 69. x 的平方根 * 给你一个非负整数 x ，计算并返回 x 的 算术平方根 。 * 由于返回类型是整数，结果只保留 整数部分 ，小数部分将被 舍去 。 * 注意：不允许使用任何内置指数函数和算符，例如 pow(x, 0.5 ......

1. 回顾 1. redis 非关系型数据 1. redis关于key得命令 keys *: 查看所有redis中得key exist key: ttl key: del key: 删除指定得key expire key seconds:为指定得key设置过期时间 2. 关于数据库得命令 selec ......

// 1、声明之后不允许改变 const PI = "3.1415926" PI = 3 // TypeError: Assignment to constant variable. // 2、一但声明必须初始化，否则会报错 const MY_AGE // Missing initializer i ......

// var 声明的变量没有局部作用域 // let 声明的变量 有局部作用域 { var a = 1; let b = 2; } console.log(a) console.log(b) //b is not defined // var 可以声明多次 // let 只能声明一次 var m = ......

参考 https://zhuanlan.zhihu.com/p/376755248 https://blog.csdn.net/to_be_better_wen/article/details/128044597 ##一.设备树简介 linux设备树 devicetree,设备树的源文件称为==DT ......

Fine-Grained,在算法复杂度理论中特指,对各类算法的复杂度,进行(相较于P与NP的粗粒度分类的)细粒度分类,例如,证明某问题存在 $n^2/ \log n$ 的算法.Fine-Grained是一个新兴领域,其研究前景可看作是计算机科学学科中的石墨烯与钙钛矿(误). 本系列主要参考Unive ......

常量指针与指针常量 #include<iostream> using namespace std; int main() { int a = 10; int b = 20; // 常量指针与指针常量 // 1.常量指针 const修饰指针 指针的指向是可以修改的(指针变量中存的地址值可以修改) 指针 ......

适应性问题 存在若干命题 $p_i$，以及若干形如 $x_{k_1}\lor x_{k_2}\lor\dots\lor x_{k_n}$ 的 $s_k$，其中 $x_i$ 为 $p_i$ 或 $\lnot p_i$ 其中一个。 要求是否存在一个命题的取值集合使得条件 $s$ 均成立，其中每个条件最多 ......

深度学习--卷积神经网络基础 1.卷积操作 卷积操作简单来说就是矩阵对应位置相乘求和，这样不仅可以减少模型的参数数量，还可以关注到图像的局部相关特性。 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F #卷积操作（I ......