uniapp之商城

uniapp安卓端后台定时任务不能触发问题

如果用vue界面就会导致这个问题,因为实际上是加载了一个浏览器内核,有的手机一旦退出到后台就会停止运行js代码而用nvue则用原生技术实现,就能有一定的后台运行能力尤其是app.vue里面如果有全局定时任务的时候,要把app.vue改为app.nvue

张小勇·2025-02-03 01:35

Unity 设计模式之【什么是设计模式】/ 【为什么要使用设计模式】/ 【架构和设计模式的区别】

Unity设计模式之【什么是设计模式】/【为什么要使用设计模式】/【架构和设计模式的区别】目录Unity设计模式之【什么是设计模式】/【为什么要使用设计模式】/【架构和设计模式的区别】一、简单介绍二、Unity

仙魁XAN·2025-02-03 00:01

数据仓库之Kappa架构

Kappa架构是一种简化的数据处理架构，旨在处理实时数据流，解决传统Lambda架构中批处理和实时处理的复杂性。Kappa架构完全基于流处理，不区分批处理和实时处理，所有数据都是通过流处理系统进行处理。以下是对Kappa架构的详细介绍：核心概念数据流处理：所有数据都是以事件流的形式处理的，没有批处理的概念。数据流是连续的，实时的，不需要区分历史数据和实时数据。简化架构：通过统一的流处理框架简化数据

james二次元·2025-02-02 22:50

电脑故障排查实战篇之：预订台预订表数据为何在第二天无故失踪”

电脑故障排障系列文章目录一、故障初现：隐患的开端二、波折频发：迷雾中的探寻三、艰难排查：困境与突破的交织四、真相大白：拨开云雾见青天五、经验之谈：反思与启示文章目录电脑故障排障系列文章目录前言总结前言在信息技术飞速发展的今天，电脑已然成为我们工作中不可或缺的得力助手。然而，电脑故障却像隐藏在暗处的“幽灵”，随时可能给我们的工作带来困扰。对于从事网络维护工作的人来说，快速准确地排查和解决电脑故障，保

u010088809·2025-02-02 21:12

本地部署LLM工具大比拼：谁才是你的智能之选？

在人工智能的浪潮中，本地部署LLM工具为我们开启了个性化智能交互的新大门。今天，就带大家深入对比几款热门的本地部署LLM工具：ollama、Llamafile、jan、LLaMa.cpp、GPT4All、LMStudio，从多个关键角度剖析它们的特点与优势，助你挑选出最契合自身需求的智能伙伴。一、安装使用便捷性大排名1.ollama：轻松上手的智能先锋ollama的安装便捷性堪称一流。只需一条简单

Python_金钱豹·2025-02-02 21:10

国产大模型 DeepSeek，能跟 ChatGPT 一战，还不用梯子，确定不试试？

3.1-405B等其他开源模型，并在性能上和世界顶尖的闭源模型GPT-4o以及Claude-3.5-Sonnet不分伯仲我尝试了下，同样的编码场景，通义千问给出的答案没有实际帮助，但是DeekSeek却告之具体的实现步骤与依据

集成显卡·2025-02-02 21:38

定西市房屋建筑轮廓面图层shp格式arcgis数据有高度字段+无偏移坐标分析测评

这份数据集包含了一系列关于定西市房屋建筑的信息，以下是其主要知识点的详细解释：SHP格式：SHP（Shapefile）是Esri公司开发的一种矢量数据格式，广泛用于地理信息系统中，它可以存储点、线、多边形等几何对象以及与之相关的属性数

天赐信息科技·2025-02-02 21:37

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

Win + R 开启 “运行框“ 之小蛙与大灰【1.1】

告示:提供给windows10/11用户，使用运行框之故事[1.1]。"通过运行对话框快速启动系统组件或程序":运行命令(runcommand)or快捷启动命令结构:1.运行框介绍2.运行框处理指令分析3.运行框原理剖析附.常用打开界面/程序的(?)支持:1.Windows自带的一些工具【知乎】(AL)2.官方文档【Microsoft】(AL)AL:AccessLink1️⃣运行框介绍一、运行框由

adnyting·2025-02-02 20:03

〖Python WEB 自动化测试实战篇⑥〗- selenium元素定位之find-elements

>【易编橙·终身成长社群，相遇已是上上签！】-点击跳转～<作者：哈哥撩编程（视频号、B站、抖音同名）图书作者：程序员职场效能宝典博客专家：全国博客之星第四名超级个体：COC上海社区主理人特约讲师：谷歌亚马逊分享嘉宾科技博主：极星会首批签约作者大家好,我是哈哥，一位35岁但是依然头发茂密的程序员老兵，目前在公司开启了养老模式。现在热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术，在过去的三

哈哥撩编程·2025-02-02 19:57

pytest之通过yaml实现数据驱动

一、安装pyyamlpipinstallpyyaml二、yaml基本语法略过三、将测试用例数据写入yaml#用例1-interfaceName:首屏-考试数据接口url:http://stupad-stre****headers:{'Content-Type':'application/json','requestid':'021618985865','token':'eyJ0eXAiOiJKV1

董林夕·2025-02-02 19:56

o1、GPT4、GPT4o 这三个有什么区别？

然而，在众多模型中，GPT-4、GPT-4o和O1三款模型可谓是经典与转型之“模”。GPT-4作为ChatGPT

开心的AI频道·2025-02-02 19:54

杰理之BLE连接状态【篇】

staticvoidcbk_packet_handler(uint8_tpacket_type,uint16_tchannel,uint8_t*packet,uint16_tsize){//…switch(packet_type){caseHCI_EVENT_PACKET:switch(hci_event_packet_get_type(packet)){//…caseHCI_EVENT_LE_M

Rambo-Lamborghini·2025-02-02 16:07

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

MVC 文件夹：架构之美与实际应用

MVC文件夹：架构之美与实际应用引言MVC（Model-View-Controller）是一种设计模式，它将应用程序分为三个核心组件：模型（Model）、视图（View）和控制器（Controller）

lsx202406·2025-02-02 15:57

Redis基础命令之set、zset

1.SetRedis的Set是String类型的无序集合。集合成员是唯一的，这就意味着集合中不能出现重复的数据。1.1SADD--添加一个或多个成员这里添加三个成员到set集合中127.0.0.1:6379>SADDsetmysqljavac++(integer)31.2SMEMBERS--查看成员127.0.0.1:6379>SMEMBERSset1)"c++"2)"java"3)"mysql"

泪染的青空·2025-02-02 14:22

Spring的设计理念之【事务管理】

Spring框架的事务管理是其核心设计理念之一，旨在简化复杂的事务处理逻辑，提供统一的编程模型，同时支持灵活的事务策略配置。以下是Spring事务管理的关键设计理念和实现机制：一、设计目标解耦业务逻辑与事务管理将事务管理代码从业务逻辑中剥离，开发者只需关注业务逻辑，事务的开启、提交、回滚等由框架统一处理。统一事务抽象提供PlatformTransactionManager接口，抽象不同事务实现（如

冰糖心158·2025-02-02 13:44

【llm对话系统】大模型 Llama 源码分析之并行训练方案

1.引言训练大型语言模型(LLM)需要巨大的计算资源和内存。为了高效地训练这些模型，我们需要采用各种并行策略，将计算和数据分布到多个GPU或设备上。Llama作为当前最流行的开源大模型之一，其训练代码中采用了多种并行技术。本文将深入Llama的训练代码，分析其并行训练方案，主要关注参数并行和部分结构参数共享。2.并行训练策略概述常见的并行训练策略包括：数据并行(DataParallelism,DP

kakaZhui·2025-02-02 13:14

【llm对话系统】大模型 Llama 源码分析之 LoRA 微调

1.引言微调(Fine-tuning)是将预训练大模型(LLM)应用于下游任务的常用方法。然而，直接微调大模型的所有参数通常需要大量的计算资源和内存。LoRA(Low-RankAdaptation)是一种高效的微调方法，它通过引入少量可训练参数，固定预训练模型的权重，从而在保持性能的同时大大减少了计算开销。本文将深入分析LoRA的原理，并结合Llama源码解读其实现逻辑，最后探讨LoRA的优势。2

kakaZhui·2025-02-02 13:14

【llm对话系统】大模型 Llama 源码分析之 Flash Attention

1.写在前面近年来，基于Transformer架构的大型语言模型(LLM)在自然语言处理(NLP)领域取得了巨大的成功。Transformer的核心组件是自注意力(Self-Attention)机制，它允许模型捕捉输入序列中不同位置之间的关系。然而，标准的自注意力机制的计算复杂度与序列长度的平方成正比，这使得它在处理长序列时效率低下。为了解决这个问题，FlashAttention被提出，它是一种高

kakaZhui·2025-02-02 13:43

【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

C# WPF MVVM框架从 .NET，用优雅的架构构建强大的应用程序

在开始编写WPF应用程序之

XsfFsharp·2025-02-02 11:32

Redis | 字典

字典中的每个键都是独一无二的，程序可以在字典中根据键查找与之关联的值，或者通过键来更新值，又或者根据键来删除整个键值对，等等。字典在Redis中的应用相当

瘦弱的皮卡丘·2025-02-02 11:01

前端三件套之CSS

CSS：css基本概念CSS（CascadingStyleSheets，层叠样式表）是用于描述HTML文档的样式的语言。它能控制网页的布局、颜色、字体、间距等，帮助设计者呈现出美观的网页1.1css基本语法CSS的基本语法由选择器（selector）、属性（property）和值（value）三部分组成：selector{property:value;}例如我要给p标签添加一个样式（颜色和字体大小

邂逅you·2025-02-02 10:54

操作系统之设备管理

输入输出系统（I/O系统）在操作系统中，I/O（输入输出）系统的不同层次包括了用户层I/O软件、设备无关软件、设备驱动程序、中断处理程序和硬件层。I/O系统主要的任务是：1)按照用户的具体请求，启动设备，通过不同的设备驱动程序，进行实际的I/O操作;I/O操作完成之后，将结果通知用户进程，从而实现真正的I/O操作。2)提高I/O设备速率、改善I/O设备的利用率。3)为更高层进程方便使用设备，提供手

火车驶向云外.11·2025-02-02 10:23

Gurobi基础语法之addVar 和 addVars

addVar和addVars作为Gurobi模型对象中的方法，常常用来生成变量，本文介绍了Python中的这两个接口的使用addVaraddVar(lb=0.0,ub=float('inf'),obj=0.0,vtype=GRB.CONTINUOUS,name='',column=None)lb和ub让变量在生成的时候就有下界和上届，obj确定了生成的变量在目标函数的系数的取值vtype确定了变量

Smark.·2025-02-02 10:52

Android Jetpack 之 Paging3的一些踩坑记录

主要配置一些基本的分页信息，其中部分信息例如页码、需要加载size等信息会在PagingSource的load方法中通过LoadParams传递过来。PagingSource继承该类并实现load方法来加载数据，根据加载情况返回LoadResult.Page或LoadResult.Error。在加载上一页、下一页或刷新都通过这个方法，同时注意suspend修饰。加载状态可通过PagingDataA

全栈_HhM·2025-02-02 09:44

面试之Solr&Elasticsearch

优点：1.Elasticsearch是分布式的。不需要其他组件，分发是实时的，被叫做”Pushreplication”。2.Elasticsearch完全支持ApacheLucene的接近实时的搜索。3.处理多租户（multitenancy）不需要特殊配置，而Solr则需要更多的高级设置。4.Elasticsearch采用Gateway的概念，使得完备份更加简单。5.各节点组成对等的网络结构，某些

字节全栈_vBr·2025-02-02 08:38

为AI聊天工具添加一个知识系统之82 详细设计之23 符号逻辑 &正则表达式规则之1

本文要点在继续“逻辑符号”的设计中，我们先回顾一个本项目--作为备忘也作为设计中的时刻牢记：回顾项目介绍项目名：为使用AI聊天工具的聊天者开挂一个知识系统项目口号：通过不断完善一个概念整体运营的大局观思想来持续维护一个动态组织社区的公共形象为使用AI聊天工具的聊天者精心打造一个专属知识系统的私密外挂。项目构成：一系（AI操作系统），三台（前台/中台/后台），和三体（整体/集体/个体）--以Dict

一水鉴天·2025-02-02 07:28

智能工厂的设计软件应用场景的一个例子：为AI聊天工具添加一个知识系统之24 重审前端实现：主页页面

本文提要正文1本项目（为AI聊天工具添加一个知识树系统）的主页页面的三个页面版块(注：一个项目的基础版本，它明确给出建模限制what(where，how)并悬置模型本身（内部空出模型--内建，留给内部--待建+持续增强）同时提出扩展版本who（when，why）的原则将扩展留给外部，完善--有待完善+不断完善）。每个都是一种矩阵，但每一个都从系统源流的源头source那里差异化继承了不同属性pro

一水鉴天·2025-02-02 07:28

为AI聊天工具添加一个知识系统之30 概念整体运营平台：中间架构层的broker service的API模型

本文要点本项目（为AI聊天工具增加知识系统）通过完善“公路”的整体概念框架最终(在外部）为三类公共运营性交通工具（（高速-轿车taxi/中速--公交车bus/低速-卡车truck））提供运营平台。该平台对内通过明确交通路线上的三种“端”（end/stop/start）的一般术语框架作为程序的形式化规则起点，并全过程指导最终朝向形式化的每一个步骤的设计、实现和部署（自动化程度不同：人工，半自动化，完

一水鉴天·2025-02-02 07:57

深度学习之线性代数

深度学习之线性代数标量如果你从来没有学过线性代数或机器学习，那么你过去的数学经历可能是一次只想一个数字。

ousinka·2025-02-02 06:21

【kubernetes系列】Kubernetes之master和node

在学习k8s之前，必须先了解Kubernetes中的重要概念，它们是组成Kubernetes集群的基石。（参考Kubernetes权威指南）一、MasterKubernetes里的Master指的是集群的控制节点，每个Kubernetes集群里至少需要有一个Master节点负责整个集群的管理和控制，基本上Kubernetes的所有控制命令都发给它，它来负责具体的执行过程，我们后面执行的所有命令基本

margu_168·2025-02-02 05:46

k8s service管理之WEB管理工具Dashboard

Dashboard1.Dashboard概述-Dashboard是基于网页的Kubernetes用户界面。-Dashboard同时展示了Kubernetes集群中的资源状态信息和所有报错信息。-可以使用Dashboard将应用部署到集群中，也可以对容器应用排错，还能管理集群资源。列如，你可以对应用弹性伸缩、发起滚动升级、重启等等。-Dashboard官网：https://github.com/ku

烤鸡翅^_^我最爱吃·2025-02-02 05:16

web安全漏洞之命令注入

命令注入1.什么是命令注入通常情况下，开发者使用一些可以执行命令的函数且未对用户输入进行安全检查时，可以造成命令注入。从CTF的角度来讲,命令注入可以实现：1、直接读取flag2、反弹shell3、利用题目环境漏洞,控制整个题目环境,干扰其他队伍解题在各类编程语言中,都存在直接调用系统命令的函数,比如PHP的system函数,Python的os.system,Java的Runtime.exec都可

rzydal·2025-02-02 05:44

SpringCloud之服务间通信超时：突破微服务的“时间枷锁”

目录引言一、通信超时的“导火索”（一）网络不稳定（二）服务性能瓶颈（三）配置参数不合理二、实战！解决超时的“组合拳”（一）优化超时配置参数1.Ribbon配置2.Feign配置（二）使用断路器（Hystrix）1.原理介绍2.配置与使用（三）服务端性能优化1.代码优化2.资源优化（四）重试机制1.Ribbon重试2.Feign重试三、实战演练：代码示例解析（一）构建简单的SpringCloud项目

奔跑吧邓邓子·2025-02-02 05:14

React学习之相关代码库（三十六）

本章将讲述React代码库的组织，约定，和它的实现方式。如果你想更加关注React，或者说作为开发贡献者，对React进行一些修改，这篇博客或许可以帮到你。当然，我们没必要去过度的关注React应用的约定，因为其中有很多是历史遗留问题，后续版本可能会被pass掉。1.自定义模板系统在Facebook，他们内部人员使用了一个叫做Haste的自定义模板系统，这个系统非常类似CommonJS规范，也使用

77458·2025-02-02 05:42

Kafka 之详解(Detailed Explanation of Kafka）

一、Kafka简介ApacheKafka是一款分布式发布-订阅消息系统，由LinkedIn公司在2010年贡献给Apache基金会，并成为顶级开源项目。它有着独特的定位与特点，是一种快速、可扩展，且内在设计就是分布式、分区的以及可复制的提交日志服务。需要注意的是，Kafka并未遵循JMS规范，仅提供发布和订阅这一通讯方式。其官方中文网站为http://kafka.apachecn.org/quic

Linux运维老纪·2025-02-02 03:36

Allergo-2之创建homogeneous和heterogeneous类型元件库

使用软件allergodesignEntryCIS（OrCAD）操作步骤：homogeneous.即元器件有相同的几个部分组成，比如LM358，它是由2个运算放大器组成的，但是我们可以单独的去操作某一个单独部分的放大器，但是作为一个LM358的元器件封装，我们就需要将他们分为两个。homogeneous即表示几个相同的元件部分homogeneous：各个部分的元器件相同，画出其中一个其他自动生成h

Cy_7927·2025-02-02 02:02

C++蓝桥杯入门训练之Fibonacci数列

C++蓝桥杯题目讲解汇总(持续更新)Fibonacci数列资源限制时间限制：1.0s内存限制：256.0MB问题描述Fibonacci数列的递推公式为：Fn=Fn−1+Fn−2F_n=F_{n-1}+F_{n-2}Fn=Fn−1+Fn−2，其中F1=F2=1F_1=F_2=1F1=F2=1当n比较大时，FnF_nFn也非常大，现在我们想知道，FnF_nFn除以10007的余数是多少。输入格式输入包

Lurkerhunter·2025-02-02 02:28

flume系列之：消费Kafka集群Topic报错java.io.IOException: Can‘t resolve address: data03:9092

flume系列之：消费Kafka集群Topic报错java.io.IOException:Can'tresolveaddress:data03:9092Causedby:java.nio.channels.UnresolvedAddressException

快乐骑行^_^·2025-02-02 01:25

[C++]DirectX 12 3D游戏开发实战—第9章学习笔记03 2019.5.4

章学习笔记03词汇内容9.11附有纹理的山川演示程序给陆地网格重复铺设草地纹理根据时间函数令流水纹理延波浪滚动起来9.11.1生成栅格纹理坐标上图是一个m*n的栅格，右侧是在归一化纹理坐标[0,1]2中与之相对应的栅格

卡酷酷·2025-02-02 01:52

Camera to NDI 局域网视频传输的高效之选

探索CameratoNDI：局域网视频传输的高效之选前言`在视频技术不断革新的当下，对于低延迟、高质量的局域网视频传输需求日益增长。

weixin_41951035·2025-02-02 00:46

GBase 8a Mpp Cluster集群产品性能优化篇之减少嵌套-查询改写

将group部分移到内部，嵌套查询改成了一个查询原SQL：SELECTAAE003对应费款所属期,AAE002费款所属期,AAA041个人缴费比例,AAA043单位缴费划入个人账户比例,AAA115明细类型,AAE011经办人,AAE036经办时间,BAE181数据来源,AAB191到账日期,NVL(SUM(NVL(AAE180,0)),0)缴费基数,NVL(SUM(个人缴费金额),0)个人缴费金

zhu1981hui·2025-02-01 23:12

Python大数据之PySpark(三)使用Python语言开发Spark程序代码_windows spark python

算子：rdd的api的操作，就是算子，flatMap扁平化算子，map转换算子Transformation算子Action算子步骤：1-首先创建SparkContext上下文环境2-从外部文件数据源读取数据3-执行flatmap执行扁平化操作4-执行map转化操作，得到(word,1)5-reduceByKey将相同Key的Value数据累加操作6-将结果输出到文件系统或打印代码：#-*-codi

2401_84181704·2025-02-01 23:09

GIS教程：全国数码商城系统

API普通网页中测试地图加载地图添加标记地图配置点标记Marker添加弹框创建vue项目并添加高德地图创建项目加载高德地图项目首页布局封装axios和配置代理服务器获取城市热门信息获取城市区县信息获取区县商城信息获取指定城市区县的经纬度坐标将地图缩放到指定区县将商城添加到地图中点击标记打开信息框添加地图常用控件添加区县边界切换地图样式完整项目下载注册高德地图

叁拾舞·2025-02-01 21:28

基于SpringBoot+MyBatis Plus+Vue的Java项目百战商城（附：源码课件）

该线上商城主要实现用户个人中心、购物车、商品管理、订单管理、支付、后台进行商铺内容管理、角色管理、权限管理等功能模块。本设计还为每个店铺可以上传自己的商品、设计轮播图、导航栏等。最后

搞程序的菇凉·2025-02-01 21:53

linux telnet rpm 安装包,centos7系统之telnet命令rpm包安装

#centos7系统之telnet命令rpm包安装[root@ywb~]#cdrpm/[root@ywbrpm]#ll总用量224-rw-r--r--1rootroot5904010月1713:24telnet

clowntom·2025-02-01 19:12

汽车蓝牙钥匙定位仿真小程序

为了探索蓝牙Beacon在短距离定位场景下的可行性，我们搭建了一个简易原型：利用UniApp在移动端采集蓝牙信标的RSSI（信号强度），通过三边定位算法估算钥匙在车内或车周围的坐标，并使用FastAPI

程序员石磊·2025-02-01 19:04

Python笔记之 collections.deque双端队列

deque简介deque是一个双端列表,如果要经常从两端操作数据,选择deque就比较好,如果要实现随机访问,还是建议使用列表list.collections.deque官方说明文档操作简介append()append(x)Addxtotherightsideofthedeque.importcollectionsmydeque=collections.deque(range(3),maxlen=

一起种梧桐吧·2025-02-01 18:33

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