vue采坑集第24页

Vue 3.4 深度评测：全新 defineModel 解决了哪些痛点？

一、引言Vue.js作为一款流行的前端JavaScript框架，一直在不断发展和进化。Vue3的发布带来了诸多重大改进，而Vue3.4版本更是引入了全新的`defineModel`特性。

码上前端·2025-02-10 15:17

2024Java零基础自学路线（Java基础、Java高并发、MySQL、Spring、Redis、设计模式、Spring Cloud）

SpringBoot框架（35天）四、微服务SpringCloud四、Redis中间件五、MongoDB数据库六、Netty网络编程七、23种设计模式八、Dubbo九、JavaScript零基础入门十、Vue

ekskef_sef·2025-02-10 15:44

深入剖析Base64加解密中遇到的坑点

前言最近开发过程中遇到了关于使用base64加密传输遇到的神奇问题。需求就是用户的id在链接上露出时需要加密处理，于是后端把下发的用户id改成了base64加密处理后下发了，前端只需要把加密后的用户id原样传给后端就行。就是这个看似简单的流程，前端啥也没干只是原样透传，但后端有概率拿到的用户id不对。问题描述本地写个后端服务模拟当时的情景：后端框架：nest@Get('getUserInfo')g

·2025-02-10 14:07

在 Vue 3 项目配置 rem

在Vue3中配置rem时，设计稿1920，如果你希望实现一个最小宽度为1024px的适配，意思是当屏幕宽度小于1024px时不再缩小字体大小，始终保持最小宽度的rem配置。

·2025-02-10 14:35

springboot+vue博物馆预约参观系统【开题+程序+论文】

系统程序文件列表开题报告内容研究背景随着文化事业的蓬勃发展和民众对精神文化需求的日益增长，博物馆作为传承历史、弘扬文化的重要场所，吸引了越来越多的参观者。然而，传统的参观模式往往面临人满为患、排队等候时间长等问题，不仅影响了参观者的体验，也给博物馆的管理带来了巨大压力。因此，开发一套高效、便捷的博物馆预约参观系统显得尤为重要。该系统旨在通过信息化手段，优化参观流程，提升博物馆的服务质量和参观者的满

春江学长-毕设·2025-02-10 14:08

刨析django----django+vue项目部署

文章目录打包Vue项目方案1打包Vue项目配置django端方案2部署django到公网购买云服务器登录自己的云服务器配置django需要的环境将自己的django项目拷贝到云服务器启动django服务打包

laufing·2025-02-10 14:07

解锁国内主流前端与后端框架

主流前端框架概览国内的Web开发领域中，Vue、React和

lucky_syq·2025-02-10 14:06

vue搭建/打包/上线步骤

教程：使用vue-cli创建项目https://www.cnblogs.com/l-y-h/p/11241503.html1.npm+node环境检测【命令行查看版本号】node-vnpm-v【升级npm

兔子敲代码·2025-02-10 14:02

基于微信小程序的餐饮外卖平台的设计与实现

hbuilderx+mysql小程序框架以及目录结构介绍java类核心代码部分展示论文写作大纲参考源码获取/详细视频演示具体实现截图项目和技术介绍数据库工具：Navicat/SQLyog等都可以前端开发框架:vue.js

qq840612233·2025-02-10 14:01

内蒙古蒙东某露天煤矿隆起自动化监测

1.项目简介该矿山是一家集煤炭生产、加工、销售于一体的国有大型露天煤矿，是国家重点建设的13个大型煤炭基地之一，是国家能源重点发展地区。

中科岩创·2025-02-10 13:59

vue3+websocket+springboot、websocket消息通讯

websocket通信后端后端-配置类：packagecom.yupi.project.config;importorg.springframework.context.annotation.Configuration;importorg.springframework.web.socket.config.annotation.EnableWebSocket;importorg.springfra

AA大鹏·2025-02-10 12:52

ChatGPT vs. DeepSeek：大模型赛道的差异化竞争

一、技术基因与演进路径ChatGPT基于OpenAI的GPT系列模型持续迭代，其技术底座采

TKang8912·2025-02-10 12:49

Stream常见的坑

本文主要内容：Stream是什么？Stream的特点创建Stream实例的方法Stream常用操作实战：使用Stream重构老代码使用Stream常见的误区1、Stream是什么？Stream是Java8新增的一个接口，允许以声明性方式处理数据集合。Stream不是一个集合类型不保存数据，可以把它看作是遍历数据集合的高级迭代器（Iterator）。Stream操作可以像Builder一样逐步叠加，

正儿八经的胡说八道·2025-02-10 11:11

怎么避开Java Stream流式编程常见的坑

前言Java8由Oracle在2014年发布，是继Java5之后最具革命性的版本了。Java8吸收其他语言的精髓带来了函数式编程，lambda表达式，Stream流等一系列新特性，学会了这些新特性，可以让你实现高效编码优雅编码。1.Stream是什么？Stream是Java8新增的一个接口，允许以声明性方式处理数据集合。Stream不是一个集合类型不保存数据，可以把它看作是遍历数据集合的高级迭代器

常识的Blog·2025-02-10 11:11

IDC数字化转型，看华为如何应对数据基础设施六大挑战？

围绕数据的采-存-算-管-用，数据基础设施在实际应用当中，在边缘、中心、云等方面都面临着诸多挑战，那么我们该如何迎接挑战，最大限度的释放数据价值呢？下面是

熊皮皮·2025-02-10 11:37

Spring Boot从入门到精通：核心知识点+实战指南

核心代码示例三、深度解析SpringBoot核心机制3.1自动配置原理揭秘3.2自定义Starter实战四、生产环境必备技能4.1多环境配置4.2监控与管理五、SpringBoot3.x新特性六、最佳实践与避坑指南七

XiangHua.Ma·2025-02-10 10:37

vue表格使用分页对el-pagination封装

components中封装为通用组件constprops=defineProps({total:{required:true,type:Number},page:{type:Number,default:1},limit:{type:Number,default:20},pageSizes:{type:Array,default(){return[10,20,30,50]}},pagerCount

2401_87880413·2025-02-10 10:35

自动驾驶数据集三剑客：nuScenes、nuImages 与 nuPlan 的技术矩阵与生态协同

数据与技术特性对比2.3、技术协同：构建全栈研发生态2.4、应用场景与评估体系2.5、总结与展望3、参考文献1、引言随着自动驾驶技术向全栈化迈进，Motional团队构建了涵盖3D感知、2D检测及规划决策的数据集矩阵

数据与算法架构提升之路·2025-02-10 08:33

vue+mars3d叠加影像服务

前提：叠加发布的影像切片服务，我的数据坐标系是4528需要注意type属性值需要根据数据去选择对应的类型，默认展示要设置show:true具体Map属性可参见下表type类型如下：属性名称类型描述信息tdtstring天地图在线地图,对应类为：TdtLayerbaidustring百度在线地图,对应类为：BaiduLayergaodestring高德在线地图,对应类为：GaodeLayertenc

xzfbxncn·2025-02-10 07:28

视频分析：基于目标检测（YOLO）实现走路看手机检测、玩手机检测、跌倒检测等

文章大纲背景行为检测的定义与挑战视频分析数据集目标检测数据集自制数据集思路Kaggle数据集COCO数据集OpenImagesDatasetV7人类行为视频分析yolo进行行为分析的检测看手机行为检测-

shiter·2025-02-10 07:26

渐进式前端框架vue.js

1，先来个简单demo，提提神1.先定义html{{message}}2.定义js//这是我们的ModelvarexampleData={message:'输出:'}//创建一个Vue实例或"ViewModel

阿拉斯攀登·2025-02-10 06:48

基于yolo的自定义模型训练

YOLOv8自定义模型训练全流程指南，包含数据准备、标注、训练的详细步骤和可视化说明一、数据准备流程图graphTDA[拍摄商品照片]-->B[数据标注]B-->C[划分数据集]C-->D[配置YAML

阿拉斯攀登·2025-02-10 06:18

打造智能体育赛事分析：YOLO目标检测系统详解

2.项目目标构建一个能够自动检测体育赛事中的目标的系统实现一个用户友好的UI界面使用YOLOv8/v7/v6/v5模型进行检测提供完整的训练数据集二、环境准备

A等天晴·2025-02-10 06:17

『MQTT』 EMQX-5.3.0服务Windows上的安装与Python测试调用

目录特别注意一个坑安装windows版emqx启动服务常用命令MQTTX本地连接的使用MQTTssl安全连接云服务器错误信息说明报文连接设置Python代码调用官方的服务器本地的服务器云服务器总结欢迎关注

发现你走远了·2025-02-10 05:11

【Vue】Pinia持久化插件

默认情况下，由于pinia是内存存储，当你刷新页面的时候pinia中的数据会丢失，可以借助于persist插件解决这个问题，persist插件支持将pinia中的数据持久化到sessionStorage和localStorage中。1、安装persist插件npminstallpinia-persistedstate-plugin2、pinia中使用persist插件在main.js中import

土豆炒马铃薯。·2025-02-10 05:11

Spark图书数据分析系统 Springboot协同过滤-余弦函数推荐系统爬虫1万+数据大屏数据展示 + [手把手视频教程和开发文档]

Spark图书数据分析系统Springboot协同过滤-余弦函数推荐系统爬虫1万+数据大屏数据展示+[手把手视频教程和开发文档]【亮点功能】1.Springboot+Vue+Element-UI+Mysql

QQ-1305637939·2025-02-10 05:10

智能房屋推荐系统爬虫1w+数据协同过滤余弦函数推荐

小盼江·2025-02-10 05:08

MongoDB 什么是secondary或slave?思维导图代码示例（java 架构)

在MongoDB中，术语“secondary”指的是复制集（ReplicaSet）中的次节点。次节点是复制集成员之一，它从主节点（Primary）复制数据，以确保高可用性和数据冗余。

用心去追梦·2025-02-10 04:36

【Vue2】vue2项目中如何使用mavon-editor编辑器，数据如何回显到网页，如何回显到编辑器二次编辑

参考网站：安装使用参考：vue2-常用富文本编辑器使用介绍html网页展示、编辑器回显二次编辑参考：快速搞懂前端项目如何集成Markdown插件mavon-editor，并回显数据到网页安装命令npminstallmavon-editor

fruge365·2025-02-10 04:02

GraphRAG如何使用ollama提供的llm model 和Embedding model服务构建本地知识库

使用GraphRAG踩坑无数在GraphRAG的使用过程中将需要踩的坑都踩了一遍（不得不吐槽下，官方代码有很多遗留问题，他们自己也承认工作重心在算法的优化而不是各种模型和框架的兼容性适配性上），经过了大量的查阅各种资料以及

m0_74824865·2025-02-10 03:58

vue2设置满屏背景图片

之前为了做登陆页面，上网查了一下vue2怎么设置背景图片，跟着做了很多个方法都没有实现，问了chatGPT也不行，最后忘了是怎么实现的，代码如下：1、容器设置样式2、引入背景图constbackground

小钊（求职中）·2025-02-10 03:27

基于对比增强的超声视频的域知识为乳腺癌诊断提供了深度学习

DomainKnowledgePoweredDeepLearningforBreastCancerDiagnosisBasedonContrast-EnhancedUltrasoundVideos期刊分析摘要引言相关工作乳腺癌中的CAD基于乳房CEU的CAD方法整体框架原始C3D骨干领域知识指导的时间注意模块(DKG-TMA)域知识引导的通道注意模块数据集和实验乳腺

Philo`·2025-02-10 03:56

【论文精读】《Towards Deep Learning Models Resistant to Adversarial Attacks》

通过鞍点优化框架，作者提供了对抗攻击和防御机制的统一视角，并在MNIST和CIFAR-10数据集上验证了其方法的有效性。

智算菩萨·2025-02-10 03:25

程序员接单避坑指南-报价篇

组建接单互助群已经将近3个月了，我发现很多人不会接单，刚开接单时候总能遇到各种各样的问题，所以我这边准备新写一个系列————《程序员接单避坑指南》希望可以帮助新手程序员在接单这件事情上少走弯路。

·2025-02-10 02:22

Access数据库大数据导出技巧

尤其是在处理大规模数据集时，如何高效且公平地分配数据到多个文件中，是一个值得探讨的问题。本文将详细介绍如何使用VBA代码从Access数据库中导出数据，并确保数据的均匀分配。

t0_54coder·2025-02-10 02:17

C# 程序集和版本控制介绍

.NET学习资料.NET学习资料.NET学习资料在C#编程中，程序集和版本控制是构建稳健、可维护应用程序的关键要素。理解它们的工作原理，对于开发高效的.NET应用程序至关重要。

来恩1003·2025-02-10 01:40

Vue.js组件开发终极指南：从入门到实战

前言组件化是Vue.js开发的核心思想。本文将通过2000字长文+30个代码示例+逐行注释，手把手带你掌握组件开发的每个细节。无论是新手还是进阶开发者，都能从中获得实用知识。

小哈CS·2025-02-10 01:07

拧紧“安全阀”，AORO-P300 Ultra防爆平板畅通新型工业化通信“大动脉”

AORO-P300Ultra防爆平板集5G通讯、红外感知、应急照明等实用功能于一体，以军工级防护与全场景智能应用，构建起"感知-通讯-决策"的完整安全闭环。

AORO_BEIDOU·2025-02-10 01:06

深度学习笔记——pytorch构造数据集 Dataset and Dataloader

pytorch实现逻辑斯蒂回归Logisticregression机器学习笔记——多层线性（回归）模型Multilevel(LinearRegression)Model深度学习笔记——pytorch构造数据集DatasetandDataloader

旺仔喔喔糖·2025-02-09 22:19

使用MATLAB实现SMOTE算法

SMOTE算法通过合成新的少数类样本来平衡类别不平衡的数据集。它通过在少数类样本之间插入合成样本，以增加少数类样本的数量。这些合成样本是通过在少数类样

PixelLancer·2025-02-09 22:42

三维激光扫描在堆体体积测算中的应用

堆体体积测算的应用领域相当广泛，从土建工程中的土方计量、仓储库的库存统计、港口堆体物体体积测算、露天矿山采剥工程量预估到农田土地平整中的填、挖方计算等等，体积测算看似简单，但在实际应用中确实存在一些难点

HuAo_3D·2025-02-09 21:42

【Pytorch实战教程】让数据飞轮转起来：PyTorch Dataset与Dataloader深度指南

二、Dataset：数据集的编程接口2.1自定义Dataset三要素2.2实战案例：图像分类数据集三、Dataloader：高效数据流水线3.1核心参数解析3.2数据流可视化3.3多卡训练支持四、综合实战

若北辰·2025-02-09 21:41

计算机毕业设计全流程指南（精简版）看这一篇就够了

一、选题策略主流选题类型管理系统类示例：宿舍/图书/停车场管理系统技术栈：Java+Vue特点：多

计算机毕业设计小帅·2025-02-09 21:10

DeepSeek Coder 的训练数据集是如何构建的？

DeepSeekCoder的训练数据集构建过程涉及多个步骤和策略，其核心目标是确保高质量、多样性和针对性的数据，以支持模型在代码生成和任务完成中的卓越表现。

百态老人·2025-02-09 21:09

为什么要用proxy代替defineProperty

文章目录vue3-为什么要用proxy代替defineProperty1.什么是Object。

16年上任的CTO·2025-02-09 20:31

Go 项目实战：全局异常处理

通常情况下，函数会返回一个结果集和一个错误值，我们需要判断错误值是否为ni

vespeng·2025-02-09 19:59

11vue3实战-----封装缓存工具

11vue3实战-----封装缓存工具1.背景2.pinia的持久化思路3.以localStorage为例解决问题4.封装缓存工具1.背景在上一章节，实现登录功能时候，当账号密码正确，身份验证成功之后，

太阳与星辰·2025-02-09 19:56

什么是虚拟DOM？虚拟DOM和真实DOM

虚拟dom是相对于浏览器所渲染出来的真实dom而言的，在react，vue等技术出现之前，我们要改变页面展示的内容只能通过遍历查询dom树的方式找到需要修改的dom然后修改样式行为或者结构，来达到更新ui

前端切图仔Zz·2025-02-09 19:24

创建一个基于YOLOv8+PyQt界面的驾驶员疲劳驾驶检测系统实现对驾驶员疲劳状态的打哈欠检测，头部下垂疲劳眼睛检测识别

如何使用Yolov8创建一个基于YOLOv8的驾驶员疲劳驾驶检测系统文章目录1.数据集准备2.安装依赖3.创建PyQt界面4.模型训练1.数据集准备2.模型训练数据集配置文件(`data.yaml`)训练脚本

QQ_767172261·2025-02-09 19:54

从零开始构建一个大语言模型-第六章第一节

第六章目录6.1不同类型的微调6.2准备数据集6.3创建数据加载器6.4用预训练权重初始化模型6.5添加分类头6.6计算分类损失和准确率6.7在有监督数据上微调模型6.8将大语言模型用作垃圾邮件分类器本章内容涵盖介绍不同的大语言模型微调方法为文本分类准备数据集修改预训练大语言模型以进行微调使用微调后的大语言模型对新数据进行分类到目前为止

释迦呼呼·2025-02-09 18:17

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