uni-app uni-forms rules 偶发有值但是校验有问题
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
Python内容推荐
uni
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Uniapp 表单组件 多层选择 开关 评分 滑块 步进器 日期框 级联选择 下拉列表 复选框 单选框 多行文本 单行文本
多层选择 开关 评分 滑块 步进器 日期框 级联选择 下拉列表 复选框 单选框 多行文本 单行文本 textarea radio checkbox picker stepper input ,引用组件或者复制粘贴使用,提高工作效率。
手机号码,密码正则验证
神奇的正则表达式可以帮助我们搞定所需的格式验证,常用的有手机号码,密码等,另附上做项目经常用到的一些正则,记录一下
Amphlett半经验框架下PEMFC极化特性的高维非线性参数反演:人工蜂群算法的收敛性、敏感性与可辨识性分析(Matlab代码实现)
Amphlett半经验框架下PEMFC极化特性的高维非线性参数反演:人工蜂群算法的收敛性、敏感性与可辨识性分析(Matlab代码实现)
js图片鼠标悬停文字效果
源码链接: https://pan.quark.cn/s/aed7734c3b35 在JavaScript(JS)编程领域,达成“当鼠标停留在图片上时展示文字说明功能”是一种普遍的交互设计技巧,它有助于改善用户体验,使用户可以更便捷地获取图片所蕴含的信息。这种功能通常是通过融合HTML、CSS以及JavaScript技术来构建的。接下来我们将深入阐释这一流程。 首先,我们需要构建HTML框架。在网页中,我们可以为每张图片定义一个`<img>`标签,并为其附加一个数据属性,例如"data-description",用于存放文字说明。例如: ```html <img src="image.jpg" alt="图片说明" data-description="这是图片的文字说明"> ``` 其次,我们需要运用CSS来隐藏默认的文字说明,并在鼠标悬停时将其展示出来。可以定义一个类,例如`.hidden`,将其设置为`display: none`,然后在`:hover`伪类下将其显现: ```css .hidden { display: none; } img:hover + .description { display: block; } ``` 在此假设存在一个紧邻图片的`.description`元素,当鼠标悬停在图片上时,`.description`元素会变得可见。 然后,借助JavaScript来动态生成这些`.description`元素,并将图片的数据说明填充进去。可以使用`document.querySelectorAll()`方法选取所有图片,随后遍历每一项,构建对应的`.description`元素: ```javascr...
算法竞赛 枚举模拟 习题 本地命令行测评系统 教学练习资料
内容概要:本资源为算法竞赛基础之枚举与模拟专题配套材料,包含自制讲解视频、配套练习题目,附带一套简易本地命令行评题系统。视频讲解枚举、模拟的基础思路与常见易错点;配套习题用来巩固知识点;本地命令行测评系统可以在本机直接编译运行代码、自测程序输出,不用在线 OJ 即可完成本地自测。 适用人群:CSP‑J 入门学习者、初中算法竞赛初学者、刚接触编程竞赛想要练习枚举模拟题型的学生。 使用场景及目标:课后复习视频知识点;做完视频对应的课后练习题;借助本地命令行评题系统在自己电脑本地自测代码,快速验证程序对错,夯实枚举、模拟基础编程思维,熟悉竞赛做题调试流程。 其他说明:评题系统为简易命令行版本,仅用于本地练习自测;习题适合入门阶段训练;资料适合自主学习或者社团内部教学使用。
文章复现非线性值迭代自适应动态规划(ADP):离散时间非线性系统的策略迭代自适应动态规划算法研究(Matlab代码实现)
内容概要:本文深入研究了非线性值迭代自适应动态规划(ADP)算法,聚焦于离散时间非线性系统的策略迭代控制方法。通过Matlab代码实现,系统阐述了非线性系统最优控制问题的求解过程,详细探讨了值迭代与策略迭代的核心原理、算法收敛性分析及其实现步骤。文中重点展示了如何利用ADP方法逼近贝尔曼最优方程,解决高维非线性系统中的维数灾难题,并通过数值仿真验证了算法的有效性与鲁棒性,为复杂非线性系统的实时优化控制提供了理论依据和技术实现路径。; 适合人群:具备一定自动控制理论、最优化方法基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能控制、人工智能决策等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:① 学习和掌握自适应动态规划(ADP)的基本理论与算法实现;② 解决离散时间非线性系统的最优控制问题;③ 为强化学习、智能决策等领域的算法研究与应用提供技术参考。; 阅读建议:此资源以理论推导与Matlab代码实现相结合的方式呈现,建议读者在学习过程中同步运行和调试代码,加深对算法细节的理解,并尝试将其应用于其他非线性系统案例中以巩固所学知识。
【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)
内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,旨在解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统下的无人车路径跟踪问题。该方法不依赖于精确的车辆动力学模型,而是通过历史迭代数据进行学习与优化,结合神经网络强大的非线性逼近能力,实现对期望路径的高精度跟踪控制。算法在每次任务执行后利用跟踪误差更新控制输入,逐步提升控制性能,特别适用于结构复杂或建模困难的无人车系统。文中通过Matlab代码实现了该算法,并展示了其在典型路径跟踪场景中的有效性与鲁棒性。 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程经验的科研人员与工程技术人员,尤其适合从事无人驾驶、智能控制、迭代学习控制算法研究的相关专业研究生及研发工程师。 使用场景及目标:① 解决传统控制方法在无人车路径跟踪中因模型不确定性导致的性能下降问题;② 在重复性轨迹任务中实现高精度、自适应的路径跟踪;③ 为数据驱动控制策略在非线性系统中的应用提供实践案例与技术参考。 其他说明:该资源不仅包含完整的Matlab代码实现,还涵盖了算法原理、设计流程与仿真结果分析,便于读者深入理解并复现研究成果,适合用于科研学习、课程设计或工程项目原型开发。
slurm ubuntu setup
代码下载地址: https://pan.quark.cn/s/553ecdd73eff ### 在 Ubuntu 系统中部署 SLURM 的详细步骤 #### 一、引言 SLURM (Simple Linux Utility for Resource Management) 作为一种在超级计算集群中普遍应用的作业调度系统,其功能得到了广泛认可。本指南将系统性地阐述如何在 Ubuntu 操作环境下构建 SLURM 集群,涵盖了从准备阶段到 munge 的安装与设置、SLURM 的部署及配置等核心环节。 #### 二、前期准备 **1. 修改 `/etc/hosts` 文件** - **目的**: 保障所有节点能够通过主机名称实现相互识别。 - **操作**: `vim /etc/hosts` - **参考格式**: `192.18.26.168 node1` - **检测**: 使用 `ping node1` 进行连通性测试。 **2. 安装并设置 SSH 服务** - **安装**: `sudo apt install ssh` - **切换至管理员模式**: `sudo su` - **调整 `/etc/ssh/sshd_config` 配置**: - 将 `PermitRootLogin` 设置为 `yes`。 - 将 `PasswordAuthentication` 设置为 `yes`。 - **系统更新**: 执行 `sudo apt update` 或 `sudo apt upgrade`。 #### 三、Munge 的安装 **1. 安装 Munge** - **指令**: `sudo apt install munge` **2. 生成 Munge...
基于SpringBoot3+Vue3的助农扶贫商城的设计与开发(代码+数据库+LW)
本文阐述了基于SpringBoot3+Vue3的助农扶贫商城的设计与实现,系统针对农户、消费者、平台管理员三类角色设计差异化功能模块,依托前后端分离架构打造农产品展示、交易流通、数据管理、溯源追踪的全流程电商解决方案,实现农产品产销精准对接与数字化管理。 消费者端可完成账号注册登录,支持多维度农产品查询筛选,能进行收藏、下单支付、物流及溯源查看、评价反馈等操作,系统还会基于用户行为智能推送特色农产品;农户端可发布、管理农产品信息,实时处理订单,通过数据分析获取销售及用户偏好数据,同时维护溯源信息提升品牌可信度;管理员端依托SpringBoot3实现系统全局管控,完成用户、农产品、订单管理及权限分配,通过可视化模块监控平台运营,搭建安全防护体系保障交易与数据安全。 系统采用前后端分离架构,后端基于SpringBoot3实现数据处理、业务逻辑与接口开发,前端以Vue3构建轻量化高响应界面,数据存储于MySQL数据库,三类角色权限协同实现农产品全流程数字化运营,助力拓宽农户销售渠道、保障消费者优质消费,推动乡村振兴与助农扶贫工作落地。 关键词:助农扶贫商城;SpringBoot3;Vue3;前后端分离;电商系统;农产品溯源
mysql去重查询方法-下载即用.zip
代码转载自:https://pan.quark.cn/s/7cac7dad320e 文章通过作者的亲身实践,以图文结合的形式展示了MySQL数据库去重查询的三种技术途径。涵盖了MySQL操作中普遍采用的distinct去重技巧、group by数据提重策略以及开窗函数row_number()或类似row_number()的解决方案。具体细节请参阅相关资料。 MySQL数据库在数据管理过程中,有时需要消除重复的数据条目,目的是保证数据的精确性与统一性。本文将详尽说明三种在MySQL环境下执行去重查询的技术:应用DISTINCT、运用GROUP BY以及采用开窗函数ROW_NUMBER()或其对应方法。 ### 一、应用DISTINCT DISTINCT操作符是SQL语言中最常用的去重手段,其功能是返回所有独特的记录。例如: ```sql SELECT DISTINCT user_name, email, address FROM t_user; ``` 这个查询将会返回`t_user`表中所有独一无二的`user_name`、`email`和`address`组合。倘若存在多条记录的`user_name`、`email`和`address`相同,DISTINCT只会保留其中一条。 ### 二、采用GROUP BY GROUP BY子句通常配合聚合函数(例如COUNT、SUM等)使用,但在去重方面同样非常有效。当与所有字段一同使用时,它会返回每个唯一集合的第一个记录: ```sql SELECT user_name, email, address FROM t_user GROUP BY user_name, email, address; ``` 此处的GRO...
投资融资创业项目计划书螺蛳粉投资商业计划书
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【高性能C++】基于CAS与风险指针的无锁队列设计:解决ABA问题与内存泄漏,高并发场景下的工程化实现方案
内容概要:本文详细讲解了如何实现一个工程可用的高性能C++ CAS无锁队列,重点解决了传统无锁队列中存在的ABA问题和多线程环境下节点并发析构导致的野指针问题。通过引入Hazard Pointer(风险指针)机制,实现了安全的内存回收,确保在高并发场景下不会因内存被提前释放而引发崩溃。文章提供了完整的C++模板代码,并附带压测程序,实测结果显示该无锁队列在4生产者+4消费者各50万任务的场景下性能显著优于基于std::mutex的传统队列,适用于高并发低延迟系统如网关、日志队列等。此外,还提出了多项生产级优化建议,包括内存池复用、CacheLine对齐、自旋控制、动态回收阈值等,提升稳定性和性能。; 适合人群:具备C++多线程编程基础,熟悉原子操作与无锁数据结构,从事高性能服务开发的中高级研发人员(工作2年以上);也适合准备相关技术面试的工程师。; 使用场景及目标:①用于高并发场景下的消息传递、事件分发、日志缓冲等对性能敏感的系统模块;②帮助开发者深入理解无锁编程的核心挑战——内存安全管理与ABA问题解决方案;③作为Hazard Pointer在工业实践中应用的学习范例。; 阅读建议:建议结合提供的开源代码进行调试与压测,重点关注Hazard Pointer的设计细节及其在线程安全内存回收中的作用,同时注意生产环境中的编译优化与硬件适配问题。
车间调度基于卷积神经网络的柔性作业车间调度问题的两阶段算法(Matlab代码实现)
内容概要:本文提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的两阶段算法,用于解决柔性作业车间调度问题(FJSP)。该方法将深度学习与组合优化相结合,第一阶段利用CNN学习从问题实例到潜在调度规则的映射,提取工件与机器间的复杂关系特征;第二阶段基于学习到的规则生成高质量的初始调度方案,并通过优化算法进行精细化调整。整个算法以Matlab实现,旨在应对FJSP中工序顺序和机器分配的双重复杂性,提升调度方案的效率与适应性。; 适合人群:具备一定编程基础,熟悉Matlab或机器学习基础的研究生、科研人员及工业界从事生产调度、智能制造领域的技术人员。; 使用场景及目标:① 探索深度学习在传统组合优化问题中的应用路径;② 解决柔性作业车间中因机器冗余和工艺路径灵活带来的调度难题;③ 为复杂制造系统提供更高效的自动化排产方案。; 阅读建议:此资源以算法开发与仿真实现为核心,建议读者在掌握卷积神经网络基本原理的基础上,结合Matlab代码深入理解特征提取与调度生成的联动机制,并尝试在不同规模的FJSP算例上进行测试与优化。
Delphi 13.2控件之Devart UniDAC Pro v12.1.0 for Delphi 13 Florence Retail.7z
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基于MATLAB的模拟器,利用能量平衡和LMTD方法分析单管、壳管和交叉流配置下的热交换器性能。.zip
1.版本:matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
YOLO26算法室内时尚穿搭T恤目标检测+训练好的模型+1000张数据集+pyqt可视化界面.zip
下方可见数据集可视化效果。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[T恤(T shirt)] · 训练集:850 张 · 验证集:150 张 · 测试集:0 张 · 总计:1000 张 该数据集聚焦于室内场景下各类T恤的精准识别与分类,旨在为服装零售、电商展示及智能试衣等应用场景提供高质量视觉训练样本。通过覆盖不同品牌、款式、颜色与穿着状态的T恤图像,数据集具备高度的商业实用价值,可有效支持商品自动上架、库存管理与用户偏好分析等业务需求。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 100 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9707** mAP50-95 | 0.9220 Precision | 0.9504 Recall | 0.9388 train/box_loss | 0.1788 train/cls_loss | 0.0994 val/box_loss | 0.2822 val/cls_loss | 0.2440 【训练过程分析】 本轮完整训练 100 个 epoch,收敛非常漂亮:train/box_loss 由 0.86 降至 0.1788、train/cls_loss 从 5 压到 0.0994、train/l1_loss 自 0.02 降到 0.005;验证侧 val/box_loss 1.1 0.28、val/cls_loss 10 0.24、val/l1_loss 0.04 0.01,三者与训练同步平滑下行、无反弹,训练充分且无过拟合。mAP50 在 40 epoch 后即接近 0.96 并稳定,mAP5...
图像处理基于双目视觉的物体体积测量算法研究(Matlab代码实现)
内容概要:通过基于双目视觉的物体体积测量算法研究,利用Matlab代码实现对物体体积的精确测量。该算法基于双目成像原理,通过立体匹配获取深度信息,结合目标分割与背景分离技术,实现从二维图像到三维体积的计算。文中系统阐述了立体匹配、目标分割和体积计算等核心环节,深入分析了系统误差来源及精度优化策略,适用于规则与不规则物体的体积测量场景,尤其在工业自动化、农业与水产等领域具有重要应用价值。; 适合人群:具备一定图像处理和计算机视觉基础,从事科研或工程应用的研发人员及研究生。; 使用场景及目标:①工业自动化中对物料体积的快速测量;②农业与水产领域对不规则堆料或生物体的精细化体积估算;③科研教学中用于理解双目视觉与三维重建技术的实现流程。; 阅读建议:此资源以Matlab代码实现为核心,强调算法的实际应用与仿真验证,建议读者结合代码运行结果,深入理解立体匹配与体积计算的每一步处理逻辑,并尝试在不同场景下调整参数以提升测量精度。
利用MATLAB和泰勒-塞多夫缩放法对三位一体爆波进行图像分析,以估算爆炸能量。.zip
1.版本:matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
myTcpTools5.7版本压缩文件
代码转载自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 《QTTCPIP技术详解——基于myTcpTools5.7_20180426.rar的探索》 在信息技术行业中,TCP/IP通信构成了网络应用的基础,它建立了一套标准的通信协议,确保了不同设备之间能够高效且可靠地交换数据。而QTTCPIP则是在Qt框架中实现TCP/IP通信的一种高效工具。本文将详细研究基于"myTcpTools5.7_20180426.rar"的QTTCPIP技术,帮助开发者深入理解其工作原理,并提供实践指导。 "myTcpTools5.7"是一款基于Qt5.7版本开发的TCP/IP工具,它整合了常见的网络通信功能,包括TCP客户端和服务器、UDP通信等。Qt5.7是Qt库中的一个重要版本,提供了丰富的图形用户界面(GUI)组件和跨平台的网络编程接口,允许开发者在多种操作系统上构建高效的应用程序。 QTTCPIP的关键在于Qt的QNetworkAccessManager和QTcpSocket类。QNetworkAccessManager负责管理网络访问,能够发起HTTP、FTP等网络请求,同时支持异步和同步操作。而QTcpSocket是进行TCP连接的基础,它提供了发送和接收数据的API,使得开发者能够构建出稳定且高效的TCP服务器和客户端。 myTcpTools5.7中的实现可能包含以下几个核心部分: 1. **服务器端实现**:通过继承QTcpServer类,监听特定端口,当有新的连接请求时,创建QTcpSocket实例来处理这个连接。服务器可以接收来自多个客户端的连接,每个连接都由一个独立的QTcpSocket对象进行管理。 2. **客户端实现**:...
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