Vue项目报错集锦及解决方案

mysql商品查询_mysql的查询、子查询及连接查询(商城查询常用)

一、mysql查询的五种子句where(条件查询)、having(筛选)、groupby(分组)、orderby(排序)、limit(限制结果数)1、where常用运算符：比较运算符>,),>=,selectid,namefromuserwhereidin(7,9,11,100);+----+-----------+|id|name|+----+-----------+|7|娲紵楣?||9|CC

weixin_32200323·2025-02-02 20:33

力扣2080.区间内查询数字的频率

力扣2080.区间内查询数字的频率题目题目解析及思路题目要求求出[l,r]上val的出现次数用哈希表把所有元素的所有下标存起来，在val的数组中分别对l,r二分找到在[l,r]内的下标数量在下标上做二分把所有下标存入哈希表在

阳光男孩01·2025-02-02 20:32

知识产权保护的内容有哪些？

当今社会，互联网+信息化的不断发展和完善，知识产权在市场行业中的地位举足轻重，越来越的的企业、权利人重视知识产权所带来的效益及保护的意义。

法信公证云·2025-02-02 19:02

Linux下为KVM 配置桥接设备,给网桥配制ip地址_linux kvm ip设置

88517.htmRedHatLinuxKVM虚拟机桥接http://www.linuxidc.com/Linux/2013-02/79934.htmCentOS5.6下KVM的安装/桥接设置/虚拟机创建及运行

2501_90252715·2025-02-02 19:30

除了layui.js还有什么比较好的纯JS组件WEB UI？在谷歌浏览上显示

支持与Angular和React集成，提供企业级网格解决方案。适用场景：适用于需要高性能、可定制的UI组件的项目，尤其是企业级应用。

专注VB编程开发20年·2025-02-02 19:59

vue2/3 - 报错Error：Cannot find module ‘body-parser‘ | Require stack（vue找不到模块“body-parser”，项目报错完美解决方案）

解决方案先来看下

街尾杂货店&·2025-02-02 19:58

Ubuntu 安装 docker及基础使用教程（包含显卡驱动设置）——小白专属避坑指南

前言：此教程为小白入门教程，包括安装和一些基础的使用指令。如果需要深度使用的话（例如多容器DockerCompose等），还有很多东西没有涉及到，需要找一些专业的教程进一步学习，后续可能更新一下打包镜像的相关内容。教程参考了很多已有的教程并且结合了很多自己踩过的坑和一些需求（这个教程主要是我发布的另一个用Docker安装ROS的帖子的前置教程，用来了解和入门docker），有任何问题欢迎指正。

littlewells·2025-02-02 19:54

Forbes：2025年人工智能发展前瞻

有一点是明确的：我们正在进入通用人工智能(AGI)领域，超级人工智能(ASI)现在似乎触手可及。无论如何定义，AGI不会突然出现；它会不断发展，我们已经看到了它逐渐展开的迹象。

人工智能学家·2025-02-02 18:51

Redis 热 key 的终极解决方案？京东、得物、b 站都是如何解决的？

背景Redis热key问题是指单位时间内，某个特定key的访问量特别高，导致某个Redis节点承载了绝大部分流量，而其他Redis节点却处于”空闲“状态。极短的流量倾斜问题就可能会将某个Redis节点打挂。从数据层角度看，Redis集群某个分片的数据缺失，导致缓存雪崩。从应用层角度看，用户请求将大量超时和不可访问出现Redis热key的场景有很多，比如：爆款商品、刷子用户、秒杀商品等。不过我们很多

·2025-02-02 18:11

解决VS Code无法使用虚拟环境中的Python解释器的问题

解决方案：1.首先确认你的python安装位置，以及依赖库是否为该python版本下安装；（这里就要强调一下虚拟环境的重要性了，可以看我另一篇文章）。

不爱搬砖的饼r·2025-02-02 18:16

口红会染唇是什么意思_唇釉口红染唇液区别_染唇液和唇釉的区别及哪个好

一般说到口红大家会想到什么样的口红呢，最常见的应该就是膏状口红，还有液态的唇釉，其实口红的种类有很多，还有染唇液、唇蜜等都是口红的一种，那么你知道唇釉口红染唇液的区别吗，接下来小编将给大家一一介绍。1、润唇膏润唇膏应该是人手一支的产品哦。给嘴唇打个底，让唇部足够滋润，这样一来涂抹口红的时候，你的唇妆就会尽量避免卡唇纹、干燥、干裂现象的发生啦。2、变色唇膏变色唇膏要比固体唇膏滋润很多，颜色都比较浅、

郁林成森·2025-02-02 17:43

Nginx面试题总结

Nginx是一个高性能的HTTP和反向代理服务器，及电子邮件代理服务器，同时也是一个非常高效的反向代理、负载均衡。2.Nginx的作用?1.反向代理，将多台服务器代理成一台服务器。

great-sun·2025-02-02 16:38

【导航业务框架】autoware manager

Autoware的系统层进行剖析（2）从系统组件框图进行剖析（3）从算法的基本控制和数据流进行剖析（4）从Autoware的节点图进行剖析【较有用】总结部署经验总结参考资料无人驾驶Autoware相关教程及博客请关注专栏

盒子君~·2025-02-02 16:05

GPU驱动及CUDA安装流程介绍

GPU驱动及CUDA安装流程介绍1.安装前准备工作1.1.确认GPU型号和操作系统版本1.2.准备gpu驱动和CUDA软件包1.3.检查服务器GPU识别情况1.4.老版本软件包卸载1.5.安装依赖包CentOS

醉心编码·2025-02-02 16:35

Mongo数据库简介

Mongo使用C++开发，提供了以下功能：◆面向集合的存储：适合存储对象及JSON形式的数据。◆动态查询：

chqj_163·2025-02-02 16:34

一个开源 GenBI AI 本地代理（确保本地数据安全），使数据驱动型团队能够与其数据进行互动，生成文本到 SQL、图表、电子表格、报告和 BI

我们的目标是通过先进的AI驱动型解决方案、可组合数据框架和语义智能来打破数据洞察的障碍，使每个团队成员都能自信地做出更快、更智能的

struggle2025·2025-02-02 15:31

transformer之Attention机制及代码实现

目录异同点总结代码实现Self-AttentionCross-AttentionGatedSelf-AttentionGeneralizedQueryAttentionPagedAttentionSelf-Attention：一种Attention机制，用于处理单个输入序列中的依赖关系。Cross-Attention：一种Attention机制，用于处理两个或多个输入序列之间的依赖关系。Gated

AIVoyager·2025-02-02 15:30

Spring Boot 3.x 系列【6】日志框架集成及配置

有道无术，术尚可求，有术无道，止于术。本系列SpringBoot版本3.0.3源码地址：https://gitee.com/pearl-organization/study-spring-boot3文章目录前言常用日志框架SLF4JJCLJULLog4jLogbackSpringBoot日志1.日志格式2.控制台输出3.日志级别4.打印日志5.日志分组6.日志关闭钩子7.输出到文件8.自定义日志配

墨禹·2025-02-02 15:30

php的使用及 phpstorm环境部署

php语法环境搭建：在小皮中新建网站，注意先填写域名再点击选择根目录。成功创建网站后，打开发现forbidden，因为新建的网站里是空的，需要新建index.php文件---->在Phpstorm中左上角打开文件，打开那个文件所在的文件夹---->新建一个php文件叫index.php.这时候已经可以在小皮中打开面板了，但是在storm中无法打开------>在storm中文件->设置->部署中新

aaaweiaaaaaa·2025-02-02 15:29

sqoop导出orc数据至mysql,将Sqoop导入为OrC文件

Alternativestried:importedastextformatandusedatemptabletoreadinputastextfileandwritetohdfsasorcinhive解决方案

终有尽头·2025-02-02 15:28

Sqoop 支持 ORC 文件格式

使用ORC文件格式提升Hive读取、写入及处理数据的性能。与RCFile对比，ORC文件格式有很多优点：每个Task只输出一个文件，降低NameNode的负载。

吃鱼的羊·2025-02-02 15:27

lstm的tensorflow代码实现几个函数的源码及解释

对这三行代码：1.tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell总的来说，这个函数就是用来计算cell里面的运算的，比如加入三个门的计算，对应于所有列出的lstm的公式，如果说对应于普通的神经元，就相当于w*x+b这一步运算。源码：@tf_export("nn.rnn_cell.BasicLSTMCell")classBasicLSTMCell(LayerRNNCell):"""Basi

yolan6824·2025-02-02 14:54

Scikit-Learn K均值聚类

Scikit-LearnK均值聚类1、K均值聚类1.1、K均值聚类及原理1.2、K均值聚类的优缺点1.3、聚类与分类的区别2、Scikit-LearnK均值聚类2.1、Scikit-LearnK均值聚类

对许·2025-02-02 14:54

AI大模型基于LLM的Agent架构图解

智能核保应用，如果解决方案搭载AIAgent能力，

AI产品经理·2025-02-02 14:51

Kafka 下载安装及使用总结

1.下载安装官网下载地址：ApacheKafka下载对应的文件上传到服务器上，解压tar-xzfkafka_2.13-3.7.0.tgz目录结果如下├──bin│└──windows├──config│└──kraft├──libs├──licenses└──site-docs官方文档：ApacheKafkakafka有两种启动方式，ZooKeeper和KRaft，这里采用KRaft的方式，使用k

GreyFable·2025-02-02 14:20

你怎么比较MongoDB、CouchDB及CouchBase?思维导图代码示例（java 架构)

MongoDB、CouchDB及Couchbase比较-思维导图概要您可以创建一个以“MongoDBvs.CouchDBvs.Couchbase”为核心节点的思维导图，并根据以下分类展开：概述简

用心去追梦·2025-02-02 13:19

密友破解版激活和使用方法

总结一下密友安装过程常见问题：1、apk不知道怎么安装解决方案：（1）通过QQ文件助手将微信发给你的三个apk包传输到qq助手里安装，以解决不是.apk结尾的问题（2推荐）这使用电脑用数据线连接手机，通过电脑版微信将三个

yangshuo1281·2025-02-02 13:47

Python 包管理工具 pip - pip 镜像源（临时使用镜像源、查看当前镜像源、设置当前镜像源）

pip1，pip是Python的包管理工具，全称为PipInstallsPackagespip管理ython的包，包括，安装包、升级包、卸载包、查看已安装的包等如果使用的是Python3.4及以上版本，

我命由我12345·2025-02-02 13:17

Win10系统不兼容老游戏的解决方案

Win10系统不兼容老游戏的解决方案随着科技的飞速发展，Windows操作系统也在不断迭代更新，为用户带来了更加丰富的功能和更加优化的体验。

nntxthml·2025-02-02 13:45

【中科院1区】Matlab实现黏菌优化算法SMA-RF锂电池健康状态估计算法研究

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。

matlab科研助手·2025-02-02 13:44

npm、cnpm、yran、pip、django命令查询、安装、删除、更新及运行、打包汇总积累

npm、cnpm、yran这三个命令，不同的项目适合不同的命令，原因未知。精通一种我觉得就行了。npm命令的安装、删除、更新常见命令汇总了一下：1.查看当前npm信息：npm-v2.查看当前npm信息返回https://registry.npmjs.org/npmconfiggetregistry3.更换当前的镜像源，用淘宝或者华为要快不少。npmconfigsetregistryhttp://r

亲，你有多少时间可以重来·2025-02-02 13:44

JCR一区级 | Matlab实现蜣螂算法DBO-Transformer-LSTM多变量回归预测

Matlab机器学习之心·2025-02-02 13:13

STLG_07_20_微信小程序开发 - 进阶阶段复习与总结

同时，梳理项目实践中的问题与解决方案，总结框架选择与项目架构经验，关注代码规范与版本管理，提升开发效率与质量。

魔都天健·2025-02-02 13:12

python调用so库 undefind symbol_内嵌Python import时undefined symbol错误及解决 | 学步园

内嵌Pythonimport时undefinedsymbol错误及解决以下代码#include#include#includeintmain(intargc,char*argv[])...

weixin_39648432·2025-02-02 12:39

《深度学习入门：梯度下降法全解析，小白必看！》

BatchGradientDescent）2.随机梯度下降（StochasticGradientDescent,SGD）3.小批量梯度下降（Mini-BatchGradientDescent）四、梯度下降的挑战与解决方案

Lemon_wxk·2025-02-02 12:38

电脑玩游戏卡死屏幕不动什么原因如何解决

以下是一些可能的原因及其相应的解决方法：一、硬件原因及解决方法显卡性能不足原因：显卡是电脑处理游戏画面的主要部件，当游戏对显卡的要求超出了其处理能力时，就可能出现卡顿或死机现象。

惊鸿一梦q·2025-02-02 12:06

C#中使用FreeSql进行数据库操作，并在WPF的MVVM模式下使用

在java转C#WPF上位机，MVVM过程中，遇到数据库的问题，经过简单的学习FreeSql语法糖，进行一下简单的封装及使用。

ysdysyn·2025-02-02 12:04

【自然语言处理（NLP）】基于Transformer架构的预训练语言模型：BERT 训练之数据集处理、训练代码实现

文章目录介绍BERT训练之数据集处理BERT原理及模型代码实现数据集处理导包加载数据生成下一句预测任务的数据从段落中获取nsp数据生成遮蔽语言模型任务的数据从token中获取mlm数据将文本转换为预训练数据集创建

道友老李·2025-02-02 12:04

Docker部署GitLab服务器

一、GitLab介绍1.1GitLab简介GitLab是一款基于Git的开源代码托管平台，集成了版本控制、代码审查、问题跟踪、持续集成与持续交付（CI/CD）等多种功能，旨在为团队提供一站式的项目管理解决方案

书生－w·2025-02-02 11:02

web3.0入门及学习路径

Web3是指下一代互联网的演进形式，它涉及一系列技术和理念，旨在实现去中心化、开放、透明和用户主导的互联网体验。Web3的目标是赋予用户更多的控制权和数据所有权，并通过区块链、加密货币和分布式技术来实现。一、特点去中心化：Web3建立在区块链技术之上，通过使用分布式网络去除传统互联网中的中心化权威机构，实现数据和应用的去中心化。这种结构提高了安全性，减少了单点故障的风险，并增加了抗审查性。加密货币

吗喽一只·2025-02-02 11:58

【自然语言处理（NLP）】Word2Vec 原理及模型架构（Skip-Gram、CBOW）

文章目录介绍Word2Vec介绍Word2Vec的核心概念Word2Vec的优点Word2Vec的缺点Word2Vec的应用场景Word2Vec的实现工具总结Word2Vec数学推导过程1.CBOW模型的数学推导（1）输入表示（2）词向量矩阵（3）输出层（4）损失函数（5）参数更新2.Skip-Gram模型的数学推导（1）输入表示（2）词向量矩阵（3）输出层（4）损失函数（5）参数更新3.优化技巧

道友老李·2025-02-02 11:58

04树 + 堆 + 优先队列 + 图（D1_树（D8_B树（B）））

目录一、基本介绍二、相同思想和策略三、不同的方式的磁盘空间利用四、知识小结一、基本介绍B*树是B+tree的变体，在B+树的基础上(所有的叶子结点中包含了全部关键字的信息，及指向含有这些关键字记录的指针

Java丨成神之路·2025-02-02 11:28

Huffman编码的Python的实现

Huffman编码的Python的实现基本原理及步骤Huffman编码是一种贪心算法，用于无损数据压缩。

childish_tree·2025-02-02 10:52

计数排序算法及优化（java）

1.1引言计数排序是一种非比较排序算法，它适用于一定范围内的整数排序。计数排序的核心思想是通过统计每个元素出现的次数来确定它们的位置，而不是通过比较来决定元素的顺序。本文将详细介绍计数排序的历史背景、工作原理，并通过具体案例来阐述其应用。此外，还将探讨计数排序的不同优化方案，并给出相应的Java代码示例。1.2计数排序的历史计数排序的思想可以追溯到20世纪初，最早是由HaroldH.Seward在

爱吃土豆的程序员·2025-02-02 10:21

深度剖析原理、实证及未来走向

摘要：当下，AI与深度学习广泛渗透生活各领域，大模型与海量数据加持下，其是否理解现实物理世界引发热议。文章开篇抛出疑问，随后深入介绍AI深度学习基础，包含神经网络架构、反向传播算法。继而列举AI在物理场景识别、实验数据分析中显露的“理解”迹象，也点明常识性错误、极端场景失效这类反例。从信息论、物理启发式算法剖析理论支撑，探讨融合物理知识路径，并延展至跨学科应用、评估维度、伦理社会问题，最终展望AI

AI_DL_CODE·2025-02-02 10:51

攻克设备数据质量难题：深度学习应用的数据基石搭建教程（DBSCAN 聚类算法）

本文聚焦设备数据采集与预处理阶段面临的噪声干扰、数据缺失等难题，深入讲解强化采集端管控的策略，详细剖析聚类、统计法及线性回归模型在数据清洗与补全中的应用原理，并结合振动传感器数据实例给出可实操的Python