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前言 作为一位 Vuer（vue开发者），如果还不会这个框架，那么你的 Vue 技术栈还没被点亮。 Nuxt.js 是什么 Nuxt.js 官方介绍： Nuxt.js 是一个基于 Vue.js 的通用应用框架。 通过对客户端/服务端基础架构的抽象组织，Nuxt.js 主要关注的是应用的 UI渲染。 我们的目标是创建一个灵活的应用框架，你可以基于它初始化新项目的基础结构代码，或者在已有 Node.js 项目中使用 Nuxt.js。 Nuxt.js 预设了利用 Vue.js 开发服务端渲染的应用所需要的各种配置。 如果你熟悉 Vue.js 的使用，那你很快就可以上手 Nuxt.js 。开发体验也和 Vue.js 没太大区别，相当于为 Vue.js 扩展了一些配置。当然你对 Node.js 有基础，那就再好不过了。 Nuxt.js 解决什么问题 现在 Vue.js 大多数用于单页面应用，随着技术的发展，单页面应用已不足以满足需求。并且一些缺点也成为单页面应用的通病，单页面应用在访问时会将所有的文件进行加载，首屏访问需要等待一段时间，也就是常说的白屏，另外一点是总所周知的 SEO 优化问题。 Nuxt.js 的出现正好来解决这些问题，如果你的网站是偏向社区需要搜索引擎提供流量的项目，那就再合适不过了。 我的第一个 Nuxt.js 项目 我在空闲的时间也用 Nuxt.js 仿掘金 web

以ASP.NET Core WebAPI 作后端 API ，用 Vue 构建前端页面，用 Axios 从前端访问后端 API ,包括文件的上传和下载。 准备文件上传的API #region 文件上传 可以带参数 [HttpPost("upload")] public JsonResult uploadProject(IFormFile file, string userId) { if (file != null) { var fileDir = "D:\\aaa"; if (!Directory.Exists(fileDir)) { Directory.CreateDirectory(fileDir); } //文件名称 string projectFileName = file.FileName; //上传的文件的路径 string filePath = fileDir + $@"\{projectFileName}"; using (FileStream fs = System.IO.File.Create(filePath)) { file.CopyTo(fs); fs.Flush(); } return Json("ok"); }else{ return Json("no"); } } #endregion 前端vue上传组件 ( 利用Form表单上传 )

1、 selenium3 实现文件下载 from selenium import webdriver import os options = webdriver.ChromeOptions() prefs = { ' profile.default_content_settings.popups ' : 0, # 设置为禁止弹出下载窗口 ' download.default_directory ' : os.getcwd() #设置为 文件下载路径 } options.add_experimental_option( ' prefs ' , prefs) driver = webdriver.Chrome(chrome_options= options) driver.get( " http://pypi.Python.org/pypi/selenium " ) # 文件下载地址 driver.find_element_by_link_text( " Download files " ).click() # 切换到下载页面 driver.find_element_by_partial_link_text( " selenium-3.141.0.tar.gz " ).click() # 单击下载文件 2、 selenium3 实现文件上传 目录结构 生成 upfile.html

原理 AR模型的系统函数可以表示为： 如果在白噪声 激励下模型的输出为x(n)，则模型输入、输出关系的时域表达式为： 此式为AR模型的差分方程。将白噪声 激励AR模型产生的输出x(n)叫做AR过程。 根据相关卷积定理，若y(n)=x(n)*h(n)，则有 即卷积的相关等于相关的卷积。如果对上式两边求傅里叶变换，根据维纳辛钦定理和相关定理，有 即输出自功率谱等于输入自功率谱与系统能量谱的乘积。 根据谱分解定理，任何平稳随机信号x(n)都可以看成是由高斯白噪声激励一个因果稳定的可逆系统H(z)产生的输出，如下图所示 因此上述公式可以变换为 上式说明，平稳随机信号x(n)的功率谱可以用模型H(z)的参数来表示。 对于p阶AR模型的系统函数 可以看出其由p+1个待定参数：a1-ap和G。 系统输出x（n）可表示为： 上式可以解释为：用n时刻之前的p个值的线性组合来预测n时刻的值x(n)，预测误差为Gw(n) 。在均方误差最小准则下，组合系数的选择应该使预测误差的均方误差最小。令均方误差为e(n)，有 则有 由于 可以计算出 在最小均方误差（MMSE）准则下，要使预测值最佳地逼近x(n)，参数的选择应使 也即 可得到 即 由上式可得p个方程，写成矩阵式为 上式用到自相关函数的偶对称性质。由这p个方程，可以求出p个参数ai。有了这些参数就可以根据自相关函数和参数ai求解系统增益G。联立可得

阅读目录： 1.背景介绍 2.对业务功能点进行逻辑划分（如：A、B、C分别三个业务点） 2.1.配置映射关系，对业务点配置查询契约（构造VS插件方便生成查询契约） 2.2.将配置好的映射策略文件放在调用端，与服务不耦合 3.Dynamic、Dom动态构造服务端对象（Dynamic、DOM实现动态DOM） 1.背景介绍 现在越来越多的公司都在尝试SOA架构的实践，本人最近也在尝试学习这方面的技术，但是在实践过程中遇到一个问题，我想这个问题也是我们普遍实践者都应该会遇到的问题，问题描述如下： 我们有一个SOA商品（Item）查询接口，这个接口很通用，主要用来支撑日常很多其他系统的大量关于Item的查询，尤其是在高峰期间该服务的压力是很大的；我们站在SOA的角度看这个接口，这个通用的接口解决了众多的查询业务，确实不错，但是我们切换一下角度，站在每一个调用接口的访问端看似乎并不是很满意或者说牺牲了部分性能上的代价，因为我们无法干净利落的只获取当前这个业务点需要的数据项；这个Item 服务接口所返回的数据项必须同时满足所有调用它的业务点，哪怕这次调用我只需要用到Item的三分之一的数据字段都不行，每次都会把不需要的字段都查询出来，不管是返回的性能、查询的性能，其实都是可以通过调整设计来避免的； 以往我们的思路都是集中在服务端，常规做法都是提供了一个能够容纳所有查询客户端需求的数据实体

题目 在未排序的数组中找到第 k 个最大的元素。请注意，你需要找的是数组排序后的第 k 个最大的元素，而不是第 k 个不同的元素。 示例 1 : 输入 : [ 3 , 2 , 1 , 5 , 6 , 4 ] 和 k = 2 输出 : 5 示例 2 : 输入 : [ 3 , 2 , 3 , 1 , 2 , 4 , 5 , 5 , 6 ] 和 k = 4 输出 : 4 说明 : 你可以假设 k 总是有效的，且 1 ≤ k ≤ 数组的长度。 链接：https://leetcode-cn.com/problems/kth-largest-element-in-an-array 解题记录 直接通过api进行排序 取排序后数组后k个 /** * @author ffzs * @describe * @date 2020/6/29 */ public class Solution { public int findKthLargest ( int [ ] nums , int k ) { Arrays . sort ( nums ) ; return nums [ nums . length - k ] ; } } 进阶 通过使用二分查找的快速排序进行确定第K大的数 通过选取中间值，通过交换前后值的方法，确定一个点right，使得其为一个mid值分解线，就是说大于j的都是大于等于mid的值

每种编程语言都会有一些特殊的单词，称为关键词。对待关键词的基本要求是，你在命名的时候要避免与之重复。本文将介绍一下Python中的关键词。关键词不是内置函数或者内置对象类型，虽然在命名的时候同样也最好不要与这些重名，但是，毕竟你还可以使用与内置函数或者内置对象类型重名的名称来命名。关键词则不同，它是不允许你使用。 在Python3.8中提供了35个关键词，如下所示： False await else import pass None break except in raise True class finally is return and continue for lambda try as def from nonlocal while assert del global not with async elif if or yield 如果打算在交互模式里面查看关键词，可以使用 help() ： >>> help( " keywords " ) Here is a list of the Python keywords. Enter any keyword to get more help. False await else import pass None break except in raise True class finally is return and

上一篇简单介绍了cornerstone.js的相关使用介绍和基于cornerstone的web库cornerstoneWADOImageLoader，在实际开发中遇到了相关的一些问题，在这里说明一下，也是防止以后再次遇到相似的问题，以便查看。 对于一些外部库，我们不了解实现的每一个细节，所以说就有可能遇到各种各样的坑，通过使用cornerstoneWADOImageLoader库文件，我从中通过爬"坑"体会到了一个道理：尽量不要依赖库自带变量。见代码： /* 假设需要获取cornerstoneWADOImageLoader中imagepath的值 在自己的程序中可能多次需要调用这个path值 */ /* 第一种可能bug的写法 */ var path1= cornerstoneWADOImageLoader.imagepath; ... var path2= cornerstoneWADOImageLoader.imagepath; ... 这种写法出现bug的次数比较多，不一定每次都有bug，因为可能跟调用的变量上下文环境有关，a变量调用没有什么限制条件，b变量也许会有一些上下文限制条件(当然这种情况很少， 但是遇到过bug),或一些其他的限制条件。 /* 避免bug的写法很简单 */ var path=cornerstoneWADOImageLoader.imagepath;

文源网络，仅供学习之用，如有侵权请联系删除。 生产者-消费者模式是一个十分经典的多线程并发协作的模式，弄懂生产者-消费者问题能够让我们对并发编程的理解加深。 所谓生产者-消费者问题，实际上主要是包含了两类线程，一种是生产者线程用于生产数据，另一种是消费者线程用于消费数据。 为了解耦生产者和消费者的关系，通常会采用共享的数据区域，就像是一个仓库，生产者生产数据之后直接放置在共享数据区中，并不需要关心消费者的行为；而消费者只需要从共享数据区中去获取数据，就不再需要关心生产者的行为。 但是，这个共享数据区域中应该具备这样的线程间并发协作的功能： 如果共享数据区已满的话，阻塞生产者继续生产数据放置入内； 如果共享数据区为空的话，阻塞消费者继续消费数据； 在实现生产者消费者问题时，可以采用三种方式： 1、使用Object的wait/notify的消息通知机制； 2、使用Lock的Condition的await/signall的消息通知机制； 3、使用BlockingQueue实现。 本文主要将这三种实现方式进行总结归纳。 wait/notify的消息通知机制 1、预备知识 Java 中，可以通过配合调用 Object 对象的 wait() 方法和 notify()方法或 notifyAll() 方法来实现线程间的通信。在线程中调用 wait() 方法，将阻塞当前线程

设计思路 本文整理归纳以往的工作中用到的东西，现汇总成基础测试框架提供分享。 框架采用python3 + selenium3 + PO + yaml + ddt + unittest等技术编写成基础测试框架，能适应日常测试工作需要。 1、使用Page Object模式将页面定位和业务操作分开，分离测试对象（元素对象）和测试脚本（用例脚本），一个页面建一个对象类，提高用例的可维护性； 2、使用yaml管理页面控件元素数据和测试用例数据。例如元素ID等发生变化时，不需要去修改测试代码，只需要在对应的页面元素yaml文件中修改即可； 3、分模块管理，互不影响，随时组装，即拿即用。 GitHub项目地址： https://github.com/yingoja/DemoUI 测试框架分层设计 把常见的操作和查找封装成基础类，不管是什么产品，可直接拿来复用 业务层主要是封装对象页面类，一个页面建一个类，业务层页面继承基础层 用例层针对产品页面功能进行构造摸拟执行测试 框架层提供基础组件，支撑整个流程执行及功能扩展，给用例层提供各页面的元素数据、用例测试数据，测试报告输出等 测试框架目录结构 如下思维导图目录结构介绍： 编写用例方法 1 testinfo: 2 - id: test_login001 3 title: 登录测试 4 info: 打开抽屉首页 5 testcase: 6 -