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Vue.js实现分页

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效果图代码 <!DOCTYPE html> <html lang="en" xmlns:v-bind="http://www.w3.org/1999/xhtml" xmlns:v-on="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>用户管理页面</title>  <link href="bootstrap-4.3.1-dist/css/bootstrap.css" rel="stylesheet"> <link href="css/bootstrap.min.css" rel="stylesheet"> <link href="css/dashboard.css" rel="stylesheet"> <script src="bootstrap-4.3.1-dist/js/bootstrap.min.js"></script> <script src="https://cdn.staticfile.org/vue/2.4.2/vue.min.js"></script> <script src="https://cdn.staticfile.org/vue-router/2.7.0/vue-router.min.js"></script>

SCHED_FIFO与SCHED_OTHER调度机制

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疑问两个线程分别有不同的调度策略，一个SCHED_FIFO，一个SCHED_OTHER，按照之前的理解，SCHED_FIFO实时线程一定会占用CPU一直运行，导致SCHED_OTHER的普通线程得不到CPU，事实是这样么？验证写了一小段代码，一个是验证SCHED_FIFO的高优先级线程会不会抢占低优先级的线程，在不主动放弃的情况下一直运行，一个是测试普通优先级的线程会不会得到CPU时间； 1 #include <stdio.h> 2 #include <stdlib.h> 3 #include <unistd.h> 4 #define __USE_GNU 5 #include <pthread.h> 6 #include <sched.h> 7 8 long long a = 0; 9 long long b = 0; 10 11 int attach_cpu(int cpu_index) 12 { 13 int cpu_num = sysconf(_SC_NPROCESSORS_CONF); 14 if (cpu_index < 0 || cpu_index >= cpu_num) 15 { 16 printf("cpu index ERROR!\n"); 17 return -1; 18 } 19 20 cpu_set_t mask; 21 CPU_ZERO(&mask)

海豚来了app开发专业开发公司

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畅享农庄系统开发专业开发公司

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畅享农庄app开发专业开发公司

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欢乐迪士尼app开发专业开发公司

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如何优雅地使用MyBatis注解版

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1 第3-3课：如何优雅地使用MyBatis注解版自从 Java 1.5 开始引入了注解，注解便被广泛地应用在了各种开源软件中，使用注解大大地降低了系统中的配置项，让编程变得更为优雅。MyBatis 也顺应潮流基于注解推出了 MyBatis 的注解版本，避免开发过程中频繁切换到 XML 或者 Java 代码中，从而让开发者使用 MyBatis 会有统一的开发体验。因为最初设计时，MyBatis 是一个 XML 驱动的框架，配置信息是基于 XML 的，而且映射语句也是定义在 XML 中的，而到了 MyBatis 3，就有新选择了。MyBatis 3 构建在全面且强大的基于 Java 语言的配置 API 之上，这个配置 API 是基于 XML 的 MyBatis 配置的基础，也是新的基于注解配置的基础。注解提供了一种简单的方式来实现简单映射语句，而不会引入大量的开销。 1.1 注解版注解版的使用方式和 XML 版本相同，只有在构建 SQL 方面有所区别，所以本课重点介绍两者之间的差异部分。 1.1.1 相关配置注解版在 application.properties 只需要指明实体类的包路径即可，其他保持不变： mybatis.type-aliases-package=com.neo.model spring.datasource.url=jdbc:mysql:/

随机梯度下降

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梯度下降算法其实也很好理解，以简单的二元函数为例，如果我们想找到二元函数的极值，一般第一步我们是对该二元函数求导，然后令其为0，找出此时自变量的值，将该自变量代入函数式，即可求出该函数的极值。随机梯度下降算法是为了解决深度学习中多元目标函数的最优值问题，已经有很多该算法的变种算法。那么在深度学习中，针对实际问题，我们首先需要建立一个模型，然后确定一个目标函数。目标函数通常是网络输出值和目标之间的误差，误差的形式有很多种，例如常见的有平方差、交叉熵等等。训练模型的目的是使得目标函数达到极小值。对于一个深度神经网络，它的参数数目比较庞大，因此目标函数通常是一个包含很多参量的非线性函数。对于这个非线性函数，我们采用的是随机梯度下降算法来对参数进行更新。具体步骤如下：（1）对网络参数进行初始化，一般情况下，权重初始化为均值是0，方差为0.01的高斯分布随机值，而偏置统一初始化为0；（2）将参数代入网络计算前馈输出值，从而可以根据已有的目标标签得出目标函数值；（3）根据目标函数值以及各参数与目标函数所构成的树结构，运用后向传播算法计算出每个参数的梯度；（4）设置学习率大小（随着迭代的步骤增多，学习率通常要逐渐减小，这样可以有效避免训练中出现误差震荡情况），进行参数更新，最一般的更新方式是新参数=旧参数-学习率×梯度；（5）重复进行第2~4步，直到网络收敛为止。

python -request类

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import requestsurl = 'http://www.baidu.com' params = { "mobilephone" : "15814447890" , "pwd" : "123456" } headers = { "Content-Tpye" : "application/x-www-form-urlencoded" } # 指定数据类型，防止中文乱码，加入header 需要把header加入请求的方法里面res1 = requests.get(url)res = requests.post(url,data=params,headers =headers )# print(res)r1 = res.status_code # 获取响应码r2 = res.headers # 获取请求头r3 = res.text # 获取响应文本返回的字符串strr4 = res.json() # 获取json 格式的响应体返回的字典dictr5 = res.cookies # 返回cookier6 = res.request.urlprint(r1)print(r2)print(r3)print(r4)print("cookies",r5)print(type(r5))print(r6)url1 = "http://www.baidu.com"param = {

使用Python对Access读写操作

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学习Python的过程中，我们会遇到Access的读写问题一、可以利用win32.client模块的COM组件访问功能，通过ADODB操作Access的文件。 1、导入模块 import win32com . client 2、建立数据库连接 conn = win32com . client . Dispatch ( r "ADODB.Connection" ) DSN = 'PROVIDER = Microsoft.Jet.OLEDB.4.0;DATA SOURCE = test.mdb' conn . Open ( DSN ) 3、打开一个记录集 rs = win32com . client . Dispatch ( r 'ADODB.Recordset' ) rs_name = 'MEETING_PAPER_INFO' rs . Open ( '[' + rs_name + ']' , conn , 1 , 3 ) 4、对记录集操作 rs . AddNew ( ) #添加一条新记录 rs . Fields . Item ( 0 ) . Value = "data" #新记录的第一个字段设为"data" rs . Update ( ) #更新 5、用SQL语句来增、删、改数据 # 增 sql = "Insert Into " rs_name + " (id,

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