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[javascript] 基于elementui的后台界面开发

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elementui是一套vuejs框架的ui库 , 主要逻辑是按照vuejs的组件方式来组合的安装有多种方式,可以使用npm的包安装,也可以直接引用cdn资源,在这里为了简单起见使用cdn方式. 主体架构还是传统的iframe的结构 , 框进来一个main界面没有使用vue-router , 只是把vue当做一个模板引擎来用引入资源还是这种直接引入 , 没有使用构建工具去打包 , 因为对于后端来说 ,还是这种方式最简单直观有效 <link rel="stylesheet" href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/element-ui@2.13.1/lib/theme-chalk/index.css"> <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/jquery/dist/jquery.min.js"></script> <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/vue/dist/vue.js"></script>  <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/element-ui@2.13.1/lib/index.js"></script> 把结构加上 , 架构使用template包起来

VueJS的简单入门小教程：基本使用的方法

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如果说是JQuery是手工作坊，那么Vue.js就像是一座工厂，虽然Vue.js做的任何事情JQuery都可以做，但无论是代码量还是流程规范性都是前者较优。Vue.js的官方中文教程其实也是一个不错的教程，不过相比于一次性把所有概念掌握，我更倾向于先会用，之后再在实际应用中把未涉及到的知识点逐步补全。要学会使用教程文档！下面的教程会围绕vue的以下的基本点进行讲解：新建vue对象数据绑定事件绑定表单控件绑定新建Vue对象引用vue.js 在桌面建立一个 Vue.html文件, 然后引入 vue.js的CDN地址 https://cdn.jsdelivr.net/npm/vue@2.5.16/dist/vue.js <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/vue@2.5.16/dist/vue.js"></script> 新建Vue实例在Vue.html中插入一个id为 firstVue 的 <div> <div id="firstVue"></div> 在Vue.html中插入下面js代码: <script type="text/javascript"> var myVue = new Vue({ el:"#firstVue" }) </script> 然后整个代码看起来是这样的: <!DOCTYPE html>

App使用pdf.js实现pdf预览

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【推荐阅读】微服务还能火多久？>>> 第一步：下载pdf.js 下载地址： https://www.jsdelivr.com/package/npm/pdfjs-dist 打开后找到pdf.js、pdf.work.js以及cmaps路径下的全部文件，下载到本地或者直接引用其地址实例代码 //HTML <canvas id="the-canvas"></canvas> //JS引用 <script type="text/javascript" src="../../script/pdf.js"></script> //JS使用pdf.JS代码 var url = 'test.pdf'; PDFJS.cMapUrl = 'https://cdn.jsdelivr.net/npm/pdfjs-dist@2.2.228/cmaps/';//字体解析 PDFJS.cMapPacked = true; //加载核心文件 PDFJS.workerSrc = '../../script/pdf.worker.js';//或者https://cdn.jsdelivr.net/npm/pdfjs-dist@2.3.200/build/pdf.worker.js var loadingTask = PDFJS.getDocument(url); loadingTask.promise.then

[一起面试AI]NO.5过拟合、欠拟合与正则化是什么？

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【推荐阅读】微服务还能火多久？>>> Q1 过拟合与欠拟合的区别是什么，什么是正则化欠拟合指的是模型不能够再训练集上获得足够低的「训练误差」，往往由于特征维度过少，导致拟合的函数无法满足训练集，导致误差较大。过拟合指的是模型训练误差与测试误差之间差距过大；具体来说就是模型在训练集上训练过度，导致泛化能力过差。「所有为了减少测试误差的策略统称为正则化方法」，不过代价可能是增大训练误差。 Q2 解决欠拟合的方法有哪些降低欠拟合风险主要有以下3类方法。加入新的特征，对于深度学习来讲就可以利用因子分解机、子编码器等。增加模型复杂度，对于线性模型来说可以增加高次项，对于深度学习来讲可以增加网络层数、神经元个数。减小正则化项的系数，从而提高模型的学习能力。 Q3 防止过拟合的方法主要有哪些「 1.正则化」正则化包含L 1 正则化、L 2 正则化、混合L 1 与L 2 正则化。「 L 1 正则化」目的是减少参数的绝对值总和，定义为：「 L 2 正则化」目的是减少参数平方的总和，定义为： **混合L 1 与L 2 **正则化是希望能够调节L 1 正则化与L 2 正则化，定义为：因为最优的参数值很大概率出现在「坐标轴」上，这样就会导致某一维的权重为0，产生「稀疏权重矩阵」。而L 2 正则化的最优的参数值很小概率出现在坐标轴上

结对项目：四则运算题目生成器（Java）

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【今日推荐】：为什么一到面试就懵逼！>>> 目录一、需求分析二、开发计划三、实现方案 3.1 项目结构 3.2 代码说明 3.2.1 出题功能代码 3.2.3 批卷功能代码 3.2.3 四则运算功能代码四、效能分析 4.1 程序效能 4.2 性能优化 4.2.1 优化前：(执行过程消耗时间为：74s) 4.2.2 查重算法优化后：(执行过程消耗时间为：11s) 4.2.3 多线程并发优化后（执行过程消耗时间为：1s）五、测试报告 5.1 测试项：生成题目和答案是否符合要求 5.2 测试项：批卷功能是否正确判断答案正确与否 5.3 测试项：能否支持一万道以上大量题目的生成六、PSP表格七、总结 7.1 项目小结 7.2 结对感受丘丽珊：黄钰朝：项目Github地址： ExercisesGenerator 结对项目成员：丘丽珊 3218007877 黄钰朝 3118005005 一、需求分析需求描述是否实现控制生成题目的个数是控制题目中数值范围是计算过程不能产生负数，除法的结果必须是真分数，题目不能重复，运算符不能超过3个是生成的题目存入执行程序的当前目录下的Exercises.txt文件是题目的答案存入执行程序的当前目录下的Answers.txt文件是能支持一万道题目的生成是支持对给定的题目文件和答案文件

软件——Hexo-NexT配置个人博客

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Hexo-NexT配置个人博客一、安装NexT Hexo 安装主题的方式非常简单，只需要将主题文件拷贝至站点目录的 themes 目录下，然后修改下配置文件即可。具体到 NexT 来说，安装步骤如下。 1.克隆最新版本在终端窗口下，定位到 Hexo 站点目录下。使用 Git checkout 代码： $ cd your-hexo-site $ git clone https://github.com/iissnan/hexo-theme-next themes/next 2.直接下载前往 NexT 版本发布页面。选择你所需要的版本，下载 Download 区域下的 Source Code (zip) 到本地。例如，下载 v0.4.0 版本：解压所下载的压缩包至站点的 themes 目录下，并将解压后的文件夹名称（ hexo-theme-next-0.4.0 ）更改为 next 。二、启用主题与所有 Hexo 主题启用的模式一样。当克隆/下载完成后，打开站点配置文件，Hexo目录下的_config.yml ，找到 theme 字段，并将其值更改为 next 。 # Extensions ## Plugins: https://hexo.io/plugins/ ## Themes: https://hexo.io/themes/ theme: next

Hexo + Next 主题实现全局播放背景音乐

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欢迎访问我的博客，点击蓝色字体即可进入！第一种方式：使用网易云音乐插件特点：简单快捷有版权保护的音乐无法播放（易造成歌单失效）我们可以将此插件添加到博客界面，或者博客文章之中（直接粘贴网易云插件代码即可）。如何获取网易云歌单外链音乐插件及注意事项在此我们举例将音乐插件添加到侧边栏。打开我们主题文件： themes\next\layout\_macro\sidebar.swig 找到 sidebar-inner ，将网易云插件代码代码粘贴到此 <div> 标签后即可。演示： < aside class = "sidebar" > < div class = "sidebar-inner" > //从下面开始复制，粘贴到这里 < ! -- 网易云插件 -- > < iframe frameborder = "no" border = "0" marginwidth = "0" marginheight = "0" width = 330 height = 86 src = "//music.163.com/outchain/player?type=2&id=463352828&auto=0&height=66" > < / iframe > 在博客文件夹打开 GitBash 执行 hexo clean 、 hexo g 、 hexo s ，即可看到效果。效果图：

vue获取input焦点，弹框后自动获取input焦点

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<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <title>Document</title> <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/vue/dist/vue.js"></script>  <link rel="stylesheet" href="https://unpkg.com/element-ui/lib/theme-chalk/index.css">  <script src="https://unpkg.com/element-ui/lib/index.js"></script> </head> <body> <div id="app"> <input type="text" id="one" value="11111"> <h2></h2> <input type="text" id="two" value="22222"> <h2></h2> <input type="text" id="three" value="33333" v-focus> <h2

分类问题常用的性能度量指标有哪些？

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常用的性能度量指标有：精确率、召回率、 F 1 、 TPR 、 FPR 。预测为真预测为假真实为真 TP(true positive) FN(false negative) 真实为假 FP(false positive) TN(true negative) 精确率 Precision=TP/(TP+FP) 召回率 Recall=TP/(TP+FN) 真正例率即为正例被判断为正例的概率TPR=TP/(TP+FN) 假正例率即为反例被判断为正例的概率FPR=FP/(TN+FP) 精确率又称查准率，顾名思义适用于对准确率较高的应用，例如网页检索与推荐。召回率又称查全率，适用于检测信贷风险、逃犯信息等。精确率与召回率是一对矛盾的度量，所以需要找一个平衡点，往往使用F 1 是精确率与召回率的调和平均值： (1) 错误率和准确率错误率：准确率：acc=1-e (2) AUC与ROC曲线对于0、1分类问题，一些分类器得到的结果并不是0或1，如神经网络得到的是0.5、0.6等，此时就需要一个阈值cutoff ，那么小于阈值的归为0，大于的归为1，可以得到一个分类结果。 ROC曲线 (Receiver Operational Characteristic Curve)是以False Positive Rate为横坐标，True Postive

回归问题常用的性能度量指标有哪些？

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1) 均方误差：是反映估计值与被估计量之间差异程度的一种度量。 2) RMSE均方根误差：观测值与真值偏差的平方和与观测次数m比值的平方根，用来衡量观测值同真值之间的偏差。 3) SSE和方误差 4) MAE ：直接计算模型输出与真实值之间的平均绝对误差 5) MAPE ：不仅考虑预测值与真实值误差，还考虑了误差与真实值之间的比例。 6) 平均平方百分比误差 7) 决定系数人工智能更多面试问题关注公众号：我们都是码农 (allmanong)，或者扫描下方二维码！来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4258525/blog/3220629

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