参考文章：https://blog.csdn.net/weixin_46511008/article/details/127210738https://my.oschina.net/u/4261744/blog/3315859vant移动端显示table效果，增加复选框，可以进行多选和全选。加横向滚动条，可以看全部内容。主要是参考上面两篇文章。页面效果代码搜索全选编号姓名工资保额时间备注{{item.workerNo}}{{item.workerName}}{{item.salary}}{{item.amount}}{{item.amountTime|dateFormat}}{{item.re
在乾坤框架下,子应用技术栈是vue,当路由是懒加载的情况,大概率会遇到import-html-entry]:erroroccurswhileexecutingentryscript,因为是动态加载的资源所以相关路径需要配置一下qiankun将会在微应用bootstrap之前注入一个运行时的publicPath变量，你需要做的是在微应用的entryjs的顶部添加如下代码：__webpack_public_path__=window.__INJECTED_PUBLIC_PATH_BY_QIANKUN__;runtimepublicPath主要解决的是微应用动态载入的脚本、样式、图片等地址不正确的问
【Flink实战系列】FlinkCDC实时同步Mysql全量加增量数据到Hudi前言FlinkCDC是基于Flink开发的变化数据获取组件（Changedatacapture），简单的说就是来捕获变更的数据，ApacheHudi是一个数据湖平台，又支持对数据做增删改查操作，所以FlinkCDC可以很好的和Hudi结合起来，打造实时数仓，实时湖仓一体的架构，下面就来演示一下同步的过程。环境组件版本Flink1.15.1Hadoop2.9.0Hudi0.12.0Mysql5.xFlinkCDC2.3.0添加Jar包依赖为了方便演示，这里就直接采用sql-client提交任务的方式，在提交任务之前，
前言最近和服务器同学对接口进行数据加解密时用到了AES加密。原本以为AES就一种加密形式，对接过程中才学习到AES不同模式、不同填充方式下，结果都不相同。因此去学习了一下AES加密的基本概念、实现原理，以及各种模式下的区别与实现。一、概念AES加密是对称加密的一种，全称是AdvancedEncryptionStandard(高级加密标准)。常用于网络传输中的数据加解密。这是一个AES在线加密工具。通过网站上的内容可以可以看出，加解密除了需要秘钥（Key）之外，AES还有多种模式，不同的模式加密的方式和结果都不相同。同时还有秘钥长度、初始向量、填充方式等参数，结果也是不尽相同。下面简单介绍一下A
12.1任务概述本次实验任务旨在帮助你掌握MidjourneyAI绘画中的Quality指令。通过深入介绍Quality指令的概念和作用，我们将解释为什么它在绘画中至关重要。通过测试不同的Quality参数对绘画效果的影响，并提供实战演示，你将学会如何在Midjourney中设置Quality参数以达到更好的绘画质量。本次实验任务的案例演示：任务案例-01：木刻白桦林系列（Ai绘画作品）图-01：低品质出图图-02：中品质出图图-03：高品质出图
drools8的maven模板项目里没有单元测试,相比而言drools7有个非常好的testsenorios那就自己弄一个文件是.http后缀的,写了个简单的例子如下//测试交通违章POSThttp://localhost:8080/TrafficViolationaccept:application/jsonContent-Type:application/json{"Violation":{"Code":"zzfdsfz","Date":"2023-08-23","Type":"speed","SpeedLimit":10,"ActualSpeed":100},"Driver":{"Nam
在ES（Elasticsearch）中，查询字段名后面加上"keyword"和不加"keyword"有着不同的含义和用途。当字段名后面加上"keyword"时，表示该字段是一个keyword类型的字段。Keyword类型的字段会将文本作为一个整体进行索引和搜索，不会进行分词。这意味着，如果你想要精确匹配某个特定的值，或者进行排序、聚合等操作，通常会使用keyword类型的字段。而当字段名后面不加"keyword"时，默认情况下，该字段会被当作text类型的字段。Text类型的字段会进行分词，将文本拆分成一个个词项进行索引和搜索。这样可以实现更灵活的搜索，例如模糊匹配、全文搜索等。总结来说，加上
效果图：{showSelUser}}'>取消选择确定搜索{value_sta}}"bindpickstart="handlePickStart"bindpickend="handlePickEndFirst">{userList}}"wx:key="index"class="flex_aj">{{item.nickname}}{{item.account}} 部分样式/*//遮罩层*/.mask_msg{width:100%;position:fixed;height:100%;display:flex;justify-content:center;align-items:center;box
前言最近我在做论文实验时从MSCOCO数据集中筛选了符合条件的1260张图片，但数据样本太少了，于是我就利用数据增强的方法实现了带标签的样本扩充，最后扩充为7560张图片。本文就来记录一下过程，有不懂的地方欢迎留言噢~目录前言👥一、什么是数据增强👥二、数据增强的作用👥三、常见的数据增强👥四、如何在YOLO中实现数据增强第①步前期准备 第②步加入数据增强的代码第③步运行 第④步将xml文件转化为txt文件🌟本人YOLOv5系列导航👥一、什么是数据增强 数据增强是一种重要的机器学习方法之一，是基于已有的训练样本数据来生成更多的训练数据，其目的就是为了使扩增的训练数据尽可能接近真实分布的数据，
例子fromwhoosh.indeximportcreate_infromwhoosh.fieldsimportSchema,TEXT,IDfromjieba.analyseimportChineseAnalyzerfromwhoosh.qparserimportQueryParserimportosanalyzer=ChineseAnalyzer()schema=Schema(title=TEXT(stored=True,analyzer=analyzer),content=TEXT(stored=True,analyzer=analyzer),id=ID(stored=True))ifno
