案例 笔记apache问题

echarts图例显示不全，非常隐晦的一个原因是 option的data的对象name存在重复 echarts的图例对name进行了自动去重 解决方法 将data的对象name改为非重复的 对象使用其他属性挂载原name 通过formatter来处理显示内容 ......

echarts的饼图显示多列，要改成单列，设置了height也不管用 原因居然是，data必须设置为字符串数组，牛逼 legend: { type: 'plain', orient: 'vertical', height: 300, right: 10, // data必须有，且为字符串数组 dat ......

《Vue.js从入门到项目实战》 孙鑫v-bind用于响应式地更新HTML属性，v-on用于监听DOM事件,变量需要引号引起来v-if是彻底没有v-的命令需要把变量用引号引起来，插值{{}}则不需要v-if和v-for在同一个元素上使用时，v-if优先级高于v-for，意味着v-if不能访问v-fo ......

小傅哥网站：https://bugstack.cn/md/develop/design-pattern/2020-06-11-%E9%87%8D%E5%AD%A6%20Java%20%E8%AE%BE%E8%AE%A1%E6%A8%A1%E5%BC%8F%E3%80%8A%E5%AE%9E%E6%8 ......

使用 monaco editor 做一个简单的指定字符高亮功能： <template> <div id="container" :style="{ zIndex, width }"> </div> </template> <script> export default { mounted() { t ......

背景： 公司使用的grafana版本比较老5.x版本，最近做了一次升级至10.x版本，升级后发现原来的图片渲染功能不可用， 查阅资料发现：https://grafana.com/docs/grafana/latest/setup-grafana/image-rendering/ 那说明需要单独安装此 ......

BOSHIDA DC电源模块在工业自动化中的关键应用案例分析 DC电源模块在工业自动化中有多种关键应用，以下是几个案例分析 1. 传感器供电：在工业自动化中，许多传感器需要使用直流电源进行供电。传感器可以是温度传感器、压力传感器、测流传感器等等。DC电源模块可以为这些传感器提供稳定的直流电源，确保传 ......

前言 这里实际上涉及到了挺多有关有关理论的东西，可以详细看一下paddle的官方文档。不过我这里不过多的谈有关理论的东西。 【低层视觉】低层视觉中常见的卷积核汇总 图像处理中常用的卷积核 在代码中，我们实际上是用不同的卷积核来造成不同的影响，我这里也是paddle中对于卷积核的几个比较简单的应用。 ......

以下教程是基于B站up主会飞的阿卡林教程的基础上进行的基于Anaconda的安装教程以及一些问题解决思路，下附其视频连接，相关步骤可以参考其视频步骤操作 传送门： Arduino IDE太难用？5分钟"离线"安装PlatformIO，无需等待，编程体验原地起飞_哔哩哔哩_bilibili​www.b ......

删除文件名的案例： 1.准备测试数据：创建文件命令 命令：touch 文件名_{1..5}_finished.jpg 其中{1..5}为1到5 2.去掉所有文件的`_finished`字符信息去掉 思路： 2.1 去掉单个文件的后缀 命令：mv 修改前文件名 修改后文件名 2.2 利用变量的子串功能 ......

DSU on tree 通常用来解决不带修树上子树问题。 主要思想： 剖分。 先搜轻儿子，记录轻儿子子树的答案，删去轻儿子的贡献。 搜重儿子，记录重儿子子树的答案，保留重儿子的贡献。 回溯，重新搜轻儿子，把轻儿子子树的贡献加上，构成本子树的答案。 CF600E Lomsat gelral #incl ......

ARC157 A. XXYYX 观察一些性质。注意到 \(\texttt{XY}\) 和 \(\texttt{YX}\) 会产生当且仅当 \(\texttt{X}\) 和 \(\texttt{Y}\) 的连续段交错，因此 \(|b-c|=1\)。然后特判掉 \(a\neq 0,b=0,c=0,d\n ......

Release Notes 和产品公告 Release Notes 通常是软件文档的一部分，是在新产品发布时提供给用户的简短、高级摘要。它们包含有关更新的重要信息，包括新功能、增强功能、错误修复，通常还包括已知问题。每个版本说明与特定软件版本相关联，并帮助用户了解该特定版本中可以期待的哪些更改或改进 ......

域名 因为访问网站时，很难记住对应网站的IP地址，所以使用域名来代替IP地址，使用户更加方便的访问网站。 DNS服务器的作用就是将IP地址与域名进行映射，使用户可通过域名得到到对应的IP，然后进行访问。 域名从右到左依次为顶级域名（一级域名）、二级域名、三级域名、四级域名、等等(通常域名层级不超过三 ......

学习Python时做的笔记，主要参考： B站小飞有点东西：https://space.bilibili.com/1803865534 董付国老师的《Python程序设计》教材 第一章、Python概述 1.1 扩展库安装方法（了解即可） 使用pip命令安装扩展库。 在cmd命令行中输入pip，回车后 ......

最近在复现代码时遇到了如下问题，在此记录一下问题的解决过程： 步骤一 git clone https://github.com/NVIDIA/apex.git 步骤二 cd apex 步骤三 pip install -v --no-cache-dir ./ 在此步骤中若遇到“ModuleNotFou ......

::v-deep .el-tabs__header { padding: 10px 20px 0px 20px; } ::v-deep .el-tabs__item { width: 140px; text-align: center; padding: 0px; } ::v-deep .el-ta ......

这篇笔记我是在学习Linux过程中的笔记，参考自： B站韩顺平老师的课程Linux 黑马程序员的《Linux系统管理与自动化运维》教材 第一章 文件目录结构 一、基本介绍 Linux 的文件系统是采用级层式的树状目录结构，在此结构中的最上层是根目录“/ ”，然后在此目录下再创建其他的目录。 记住一句 ......

前言： 因项目需要，需要使用Qt连接MySQL数据库。程序编写电脑上使用的是Win10 64位系统，程序运行电脑上使用的是Win7 32位系统。 一、下载及安装MySQL5.7 1、地址：MySQL官网 点击DOWNLOADS 2、点击MySQL Community(GPL) Downloads 3 ......

registry.addMapping("/**") //配置任何域名都可以访问 .allowedOriginPatterns("*") //许跨域的任何请求方法 .allowedMethods("*") //允许发送cookie .allowCredentials(true) //允许最大得到响应 ......

1 引言 Qt 中的 qCompress() 和 qUncompress() 函数来进行 QByteAarray 的压缩和解压操作。这些函数提供了方便的方式来对字节数组进行压缩和解压缩，无需处理底层的压缩算法和细节。但是在使用过程中有时候会遇到一些棘手的问题，例如下面这个例子: 2 错误案例 下面是 ......

转载文章：大模型所需 GPU 内存笔记 引言 在运行大型模型时，不仅需要考虑计算能力，还需要关注所用内存和 GPU 的适配情况。这不仅影响 GPU 推理大型模型的能力，还决定了在训练集群中总可用的 GPU 内存，从而影响能够训练的模型规模。 大模型推理的内存计算只需考虑模型权重即可。 大模型训练的内 ......

出现以下情况，请更新你的sum工具，超微X11主板和X12主板OEM定制参数发生了改变，所以出现了不支持的OEM参数 ......

基于Kaldi实现语音识别时，需要引入一款名为OpenFST的开源软件，本文中提到的内存问题，即和这款软件相关。 考虑到过程比较曲折，内容相对比较长，因此先说结论。 在做长时间的语音识别时，集成了Kaldi和OpenFST的进程将会占用远超出预期的内存，这个现象可能和OpenFST、glibc的实现 ......

这篇文章是十月份第一篇阅读笔记，阅读书籍是《构建之法》 第一章 概论 在这一章中，作者为我们介绍了一些关于软件工程的基本知识。 ①软件=程序+软件工程：正是因为对软件开发活动（构建管理、源代码管理、软件设计、软件测试、项目管理）相关的内容的完成，才能完成把整个程序转化成为一个可用的软件的过程。 扩展 ......

前言 我们之前不是说了有关梯度下降公式的事嘛，就是那个 这样梯度下降公式涉及两个问题，一是梯度下降的策略，二是涉及到参数的选择，如果我们选择固定步长的时候，就会发现我们求的值一直在最小值左右震荡，很难选择到我们期望的值。 假设上图中，x0为我们期望的极小值，yB = xA - yA'xA的时候，xB ......

前言 我们之前用的是均方差作为我们神经网络的损失函数评估值，但是我们对于结果，比如给定你一张应该是0的照片，它识别成了6，这个时候这个均方差表达了什么特别的含义吗？显然你识别成6并不代表它比识别成1的情况误差更大。 所以说我们需要一种全新的方式，基于概率的方案来对结果进行规范。也就是我们说的交叉熵损 ......

本文首发于公众号：Hunter后端 原文链接：Python笔记二之多线程 这一篇笔记介绍一下在 Python 中使用多线程。 注意：以下的操作都是在 Python 3.8 版本中试验，不同版本可能有不同之处，需要注意。 本篇笔记目录如下： 概念 多线程的使用示例 daemon run() 线程对象的 ......

使用 mongoose 时，导入导出的书写需要配套 如这里定义了一个模型： // 引入 mongoose const mongoose = require('../db/index') //定义 sechema const userSchema = mongoose.Schema( { userna ......

已知用户浏览商品的浏览日志表（visit_table）: 求2月份每个商品浏览次数Top 3。 select name ,userid ,visit_cnt from ( select * ,row_number(position by name order by visit_cnt desc) a ......