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Vue检测密码复杂度方法 <!-- 检测密码复杂度方法 --> <template> <div> <input type="password" v-model="password" @input="checkPasswordComplexity"> <div v-if="complexityMess ......

keycloak~从login-status-iframe相关文章，可阅读我的这两篇keycloak~从login-status-iframe页面总结如何跨域传值 ,keycloak~对接login-status-iframe页面判断用户状态变更 。 什么是跨域 跨域（Cross-Origin）是指 ......

思路 时间乃是时间戳毫秒级别 进入阅读页面 记录当前进入页面的时间 如果是0:0:0 要重置时长 如果不是凌晨，查看今天是否阅读过，如果阅读过要在之前的阅读时长存储一下 更新时长 之前记录了(包含上次)进入页面的时间，在此基础上获取最新的时间并减去进入页面的开始时间得到时长，并在上次时长累加，接下来 ......

一、Vue定义及简介 1、Vue定义 关于Vue简介，百度百科给出的解释是：Vue.js是一套构建用户界面的渐进式框架。与其他重量级框架不同的是，Vue 采用自底向上增量开发的设计。Vue 的核心库只关注视图层，并且非常容易学习，非常容易与其它库或已有项目整合。另一方面，Vue 完全有能力驱动采用单 ......

WebStorm创建Vite(Vue模版)项目后: 在main.ts中: import {createApp} from 'vue' // @ts-ignore import {createStore} from 'vuex' import './style.css' // @ts-ignore i ......

获取前端dist包 前端的dist包就是通过 npm run build 命令生成的包，生成的包结构如下 合并到static文件夹 打开SpringBoot项目 -> resources -> 创建 static 文件夹 将前端dist包内的文件复制到static文件夹内 引入 freemarker ......

计算属性（Computed）： computed 是基于依赖关系进行缓存的。只有当相关的响应式依赖发生改变时，才会重新求值。适合于执行更复杂的数据操作。 computed 属性是计算出来的，不会对原始数据造成任何副作用。 computed 属性可以具有 setter 和 getter 方法，可以更灵 ......

学习一个技术,最好的入手是从一个问题开始, 问:为什么这个Vue代码在created()或mounted()执行完查询后,此时的transactionList还是undefined呢? <template> {{transactionList}} <div v-for="(v,k,i) in tra ......

归一化输入 训练神经网络，其中一个加速训练的方法就是归一化输入。假设一个训练集有两个特征，输入特征为2维，归一化需要两个步骤： 零均值 归一化方差； 希望无论是训练集和测试集都是通过相同的\(μ\)和\(σ^2\)定义的数据转换，这两个是由训练集得出来的。 第一步是零均值化，\(\mu = \fra ......

准备工作 硬件 服务器一台，64GU盘一个 制作启动盘 使用UltraISO（软碟通）制作U盘制作启动盘 安装欧拉 设置网络 ......

def get_img_from_camera_net(folder_path): cap = cv2.VideoCapture("rtsp://admin:admin@10.80.11.11/ch1/stream1")#获取网络摄像机 i = 1 while i<3: ret, frame = c ......

VM配置vmnet8 RMA For Windows的配置 在192.168.1.101 上安装HostMonitor时，只要勾选了RMA模块，就会在192.168.1.101 机器上安装RMA For Windows程序。 由于需要监控的机器为192.168.1.202，所以我们将HostMoni ......

编辑项目的vue.config.js 文件 devServer: { proxy: { '/api': { target: 'http://127.0.0.1:5000', // 反代地址 changeOrigin: true, pathRewrite: { '^/api': '' // 重写路径 ......

题目 一、 填空题 1.一个典型的数据通信系统包括五个组成部分，分别是：报文、发送方、接收方、传输介质和 ① 。 2.网络拓扑结构包括四种基本类型，分别是：网状、 ① 、 ② 和环状。 3.在使用 OSI 网络模型的数据传输过程中，在每一层， 数据单元可能被加上头部或者尾部， 通常仅在 ① 层加上尾 ......

题目 一、填空题 1. 采用虚电路交换方式的分组交换网络有X.25、① 和 ATM。 2. IEEE 802.11 定义了两个MAC 功能子层:① 和点协调功能(PCF)子层。 3. 典型的三种传输损伤包括① 、失真和噪声。 4. ARP 请求报文是广播发送，ARP回答报文是①发送。 5. 数字信号 ......

题目 一、填空题 1.计算机网络协议的三个要不分别是 语法、 语义和 ① 。 2. IPv6 地址采用 ① 比特位表示。 3.典型的三种传输损伤包括 ① 、失真和噪声。 4. ICMP 报文封装在 ① 协议数据单元中传送。 5.在无线局域网中进行载波侦听多路访问时，存在 ① 问题和 ② 问题。802 ......

题目 一、 填空题 1.一个典型的数据通信系统包括五个组成部分， 分别是：①、 发送方、 接收方、 协议和传输介质。 2.100Base-TX 以太网选用的物理拓扑结构通常是 ① 。 3.协议的三个核心要素分别是：语法、语义和 ① 。 4.在使用OSI网络模型的数据传输过程中，在每一层，数据单元可能 ......

题目 一、填空题 1.计算机网络协议的三个要素分别是 、语义和 。 2.信号减损的三种类型包括： 、 失真 和 。 3.无线局域网 MAC 层的接入控制机制分为 和 ，后者采用的接入算法是 。 4. 若数据链路层采用选择重传 ARQ 的滑动窗口方法，发送帧的序列号用 8bit表示，发送窗口的最大值为 ......

题目 一、单项选择题 1. 下列程序结束时，x 的取值为( ) x=91: y=100; while(y>0){ if(x>100){ x=x-10; y--; } else x++; } A 90 B 91 C 92 D 100 2. 在双向循坏链表的指针p所指的结点之前插入指针s所指的结点的操作 ......

1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 美食检测是一项利用计算机视觉技术来识别和分类食物图像的任务。 特征提取是食品检测的核心步骤，其目的是从输入图像中提取出有效的特征，以便于后续的分类。常见的特征提取方法包括手工提取特征和深度学习网络提取特征。 手工 ......

1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 基于深度学习网络的美食识别系统是一个复杂的机器视觉应用，它结合了深度学习、图像处理、模式识别等多个领域的知识。GoogleNet是一种深度卷积神经网络（CNN），它由多个卷积层、池化层和全连接层组成。该模型可以自动学习 ......

局域网的层次化模型细分为接入层、汇聚层、核心层三个层次 核心层：主要完成网络的高速转换 汇聚层：主要提供策略的连接 接入层：将用户计算机工作站接入网络架构 设计框架： 接入层 接入层向本地网段内的所有计算机工作站提供接入的接口，接入层交换机直接与用户计算机的网卡连接。 注意：接入层应提供足够多的接口 ......

初中英语优秀范文100篇-040My View on the Internet-网络之我见 PDF格式公众号回复关键字:SHCZFW040 记忆树 1 Now many of my classmates like to surf the Internet in their free time. 翻译 ......

目录创建项目扩展组件uni-ui安装配置easycom安装pinia报vue.hasInjectionContext is not a function 更具该文档创建好的模板：GitHub仓库地址，克隆下来安装依赖即可 创建项目 官方文档--创建uni-app 以创建vue3+ Typescrip ......

介绍​ 插件 (Plugins) 是一种能为 Vue 添加全局功能的工具代码。下面是如何安装一个插件的示例 import { createApp } from 'vue' const app = createApp({}) app.use(myPlugin, { /* 可选的选项 */ }) 一个插 ......

实验内容： 本实验的学习目标是让学生获得有关漏洞以及针对这些漏洞的攻击的第一手经验。聪明人从错误中学习。在安全教育中，我们研究导致软件漏洞的错误。研究过去的错误不仅有助于学生理解为什么系统容易受到攻击，为什么"看似良性"的错误会变成灾难，以及为什么需要许多安全机制。更重要的是，它还帮助学生了解漏洞的 ......

学期（2023-2024-1） 学号（20232425）《网络空间安全导论》第6周学习总结 教材学习内容总结 本周我学习了《网络空间安全导论》的第6章，其主要讲述了 在学习过程中，我总结了如下要点，以思维导图的方式呈现： 教材学习中的问题和解决过程 问题1：区块链技术意义是什么？ 问题1解决方案：通 ......

什么是浅层神经网络 logistic回归是将若干个特征先进行线性表达，再加上sigmod非线性化，得到结果 浅层神经网络计算又多加了一层隐藏层，得到输出值后重复了一遍计算流程，[1] 上标表示第几层 神经网络的向量化表示 样本为列向量堆叠 : n_x * m w维度 ：n(l) * n (l-1) ......

学期（2023-2024-1） 学号（20232425）《网络空间安全导论》第5周学习总结 教材学习内容总结 本周我学习了《网络空间安全导论》的第5章，其主要讲述了 在学习过程中，我总结了如下要点，以思维导图的方式呈现： 教材学习中的问题和解决过程 问题1：监督学习在那种情况下更适用？ 问题1解决方 ......

软件版本：VIVADO2021.1 操作系统：WIN10 64bit 硬件平台：适用XILINX A7/K7/Z7/ZU/KU系列FPGA 登录米联客(MiLianKe)FPGA社区-www.uisrc.com观看免费视频课程、在线答疑解惑！ 1概述 在前面的课程中，我们实现了基于PHY芯片RGMI ......