vue3快速入门教程
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vue3快速入门教程相关知识
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ECharts 快速入门教程ECharts 快速入门教程 基于准备好的 dom,初始化 echarts 实例: var myChart = echarts.init(document.getElementById('main')); 指定图表的配置项和数据: var option = { title: { text: 'ECharts 入门示例' }, tooltip: {}, legend: { data:['销量'] }, xAxis: { data: ["衬衫", "雪纺衫", ,"高跟鞋"] }, yAxis: {}, series: [{ name: '销量', type: 'bar', data: [5, 36, 20] }] }; 使用刚指定的配置项和数据显示图表: myChart.setOptio
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Tomcat 教程之快速入门Tomcat 教程之快速入门 版本说明 本文使用 Tomcat 版本为 Tomcat 8.5.24。 Tomcat 8.5 要求 JDK 版本为 1.7 以上。 简介 Tomcat 是什么 Tomcat 是由 Apache 开发的一个 Servlet 容器,实现了对 Servlet 和 JSP 的支持,并提供了作为Web服务器的一些特有功能,如Tomcat管理和控制平台、安全域管理和Tomcat阀等。 由于 Tomcat 本身也内含了一个 HTTP 服务器,它也可以被视作一个单独的 Web 服务器。但是,不能将 Tomcat 和 Apache HTTP 服务器混淆,Apache
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Hello Vue: Vue快速入门教程Vue快速入门教程,此教程包括使用Kendo UI for Vue的组件。希望通过此教程能够成为你学习vue的一个很好的起点。这其中还包含一个可扩展的事例,如果你感兴趣可以深入学习下去。本教程针对的是第一次使用Vue资源管理器。我将向您展示如何使用Vue创建一个简单的示例,然后我将添加一些交互性和UI组件,最后添加更多功能和Kendo UI组件。虽然本教程演示非常基础,但它概述了使用Vue添加特性和功能的所有关键元素。扩展演示代码并交换更复杂的组件非常容易。我的例子,如Vue本身,是可扩展的。ps: 框架的名称在技术上是“Vue.js”,有些地方甚至会修改版本号以获得“Vue.js 2”,但大多数人只是在常用中使用“Vue”。本教程侧重于语言,并未涵盖更重要的Vue-cli等高级主题,但应该在以后会有介绍。让我们开始吧!Hello, world!首先,让我们先来了解一下开始使用Vue是多么容易。我们将从流行的“hello,world”应用程序的Vue实现开始。<!DOCTYPE html&g
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Realm for Android快速入门教程介绍如果你关注安卓开发的最新趋势,你可能已经听说过 Realm 。Realm是一个可以替代SQLite以及ORMlibraries的轻量级数据库。相比SQLite,Realm更快并且具有很多现代数据库的特性,比如支持JSON,流式api,数据变更通知,以及加密支持,这些都为安卓开发者带来了方便。在这篇快速入门教程中,你将学到Android版Realm的基础知识。本教程我们使用的是Realm v0.84.1。1. 添加Realm到工程要在安卓工程中使用Realm,你需要在module的build.gradle文件中添加一个添加一个依赖:compile 'io.realm:realm-android:0.84.1'2. 创建一个Realm一个Realm相当于一个SQLite数据库。它有一个与之对应的文件,一旦创建将持久保存在安卓的文件系统中。要创建一个新的Realm,你可以在任意Activity中调用静态方法Realm.getInstance。Realm
vue3快速入门教程相关课程
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- Django 慕课教程使用指南 同学们大家好,欢迎来到这门《Django 框架入门教程》。关于这门课程在个小节里面有些话想对你说:这门课的主题是著名的 Python Web 框架 Django 入门教程,而什么是 Web 框架在后面的课程中会详细的进行讲解。简单来说,当你在浏览器中输入一个地址比如 https://www.imooc.com 并按下回车之后,就会来到慕课网这个 “网站” 的首页,慕课网这个网站给你提供了精美的 UI 样式和各种各样的丰富功能,这些精美的样式暂且不提,这是属于前端工程师的职责。而这些丰富的功能则是后端工程师的职责,后端工程师们在实现这些丰富的功能时就会基于一个个不同的 Web 框架。可以说,Web 框架在网站开发中起到了重要的作用,它可以帮助后端工程师们快速的搭起一个网站的雏形。所以想要成为一名合格的网站开发工程师,Web 框架是必须要学习的技能。
- <strong>4、前端工程师必备技能</strong> 省钱套餐一【零基础快速入门前端热门框架】课程收获:手把手带你学习前端必学框架 vue、react、typescript、webpack,助你平稳迈进前端技术大门。👇点击课程名称直接加入购物车①Vue3 从入门到实战 进阶式掌握完整知识体系②React 17 系统精讲 结合TS打造旅游电商平台③一站掌握TypeScript 基础入门+语法进阶+高级语法④从基础到实战 手把手带你掌握新版Webpack4.0🔥将以上四门课程一起结算立享优惠×套餐原价:1212元√618惊喜价:964元!
- 5. 优化快速排序算法 对于优化快速排序,在这里我们只考虑最简单的一种优化思路,就是基准数的选择。前面的快排算法中,我们都是选择列表的第一个元素作为基准数,这在列表随机的情况下是没有什么问题的,但对本身有序的列表进行排序时,时间复杂度就会退化到 O(n2)O(n^2)O(n2)。我们来进行相关测试:# 冒泡排序算法import datetimeimport randomfrom sort_algorithms import get_num_position, quick_sort# python默认递归次数有限制,如果不进行设置,会导致超出递归最大次数import sys sys.setrecursionlimit(1000000)if __name__ == '__main__': # 对于设置10000,本人电脑会出现栈溢出错误 # nums = [random.randint(10, 10000) for i in range(6000)] nums = [i for i in range(6000)] start = datetime.datetime.now() quick_sort(nums, 0, len(nums) - 1) end = datetime.datetime.now() print('Running time: %s Seconds' % (end-start))第一个注释的语言是对 nums 列表随机生成,而第二个直接情况是直接生成有序的列表。我们分别看执行结果:# 随机列表快排PS C:\Users\spyinx\Desktop\学习教程\慕课网教程\算法慕课教程\code> & "D:/Program Files (x86)/python3/python.exe" c:/Users/spyinx/Desktop/学习教程/慕课网教程/算法慕课教程/code/test_algorithms.pyRunning time: 0:00:00.027907 Seconds# 有序列表快排PS C:\Users\spyinx\Desktop\学习教程\慕课网教程\算法慕课教程\code> & "D:/Program Files (x86)/python3/python.exe" c:/Users/spyinx/Desktop/学习教程/慕课网教程/算法慕课教程/code/test_algorithms.pyRunning time: 0:00:02.159677 Seconds可以看到明显的差别,差不多差了 80 倍,这确实是纯快排算法存在的一个问题。如果我们往这个有序列表中插入少量随机数,打破有序的情况,会看到性能会有较大提升。这个问题的根源在于基准数目的选择,对于有序的列表排序时每次都是选择的最小或者最大的值,这就是最坏的情况。一个显而易见的改进策略就是随机选择列表中的值作为基准数,另一种是从头 (left)、中 ([left + right] // 2) 和尾 (right) 这三个元素中取中间值作为基准数。我们分别进行测试:import randomdef get_base(nums, left, right): index = random.randint(left, right) if index != left: nums[left], nums[index] = nums[index], nums[left] return nums[left]def get_base_middle(nums, left, right): if left == right: return nums[left] mid = (left + right) >> 1 if nums[mid] > nums[right]: nums[mid], nums[right] = nums[right], nums[mid] if nums[left] > nums[right]: # nums[left]最大,nums[right]中间,所以交换 nums[left], nums[right] = nums[left], nums[mid] if nums[mid] > nums[left]: # 说明nums[left]最小, nums[mid]为中间值 nums[left], nums[mid] = nums[mid], nums[left] return nums[left]def get_num_position(nums, left, right): # base = nums[left] # 随机基准数 base = get_base(nums, left, right) # base = get_base_middle(nums, left, right) while left < right: # 和前面相同,以下两个while语句用于将基准数放到对应位置,使得基准数左边的元素都小于它,右边的数都大于它 while left < right and nums[right] >= base: right -= 1 nums[left] = nums[right] while left < right and nums[left] <= base: left += 1 nums[right] = nums[left] # 基准数的位置,并返回该位置值 nums[left] = base return left改进后的测试结果如下:# 有序列表-随机基准值PS C:\Users\spyinx\Desktop\学习教程\慕课网教程\算法慕课教程\code> & "D:/Program Files (x86)/python3/python.exe" c:/Users/spyinx/Desktop/学习教程/慕课网教程/算法慕课教程/code/test_algorithms.pyRunning time: 0:00:00.021890 Seconds# 随机列表-随机基准值PS C:\Users\spyinx\Desktop\学习教程\慕课网教程\算法慕课教程\code> & "D:/Program Files (x86)/python3/python.exe" c:/Users/spyinx/Desktop/学习教程/慕课网教程/算法慕课教程/code/test_algorithms.pyRunning time: 0:00:00.026948 Seconds# 有序列表-中位数基准值PS C:\Users\spyinx\Desktop\学习教程\慕课网教程\算法慕课教程\code> & "D:/Program Files (x86)/python3/python.exe" c:/Users/spyinx/Desktop/学习教程/慕课网教程/算法慕课教程/code/test_algorithms.pyRunning time: 0:00:00.012944 Seconds# 随机列表-中位数基准值 PS C:\Users\spyinx\Desktop\学习教程\慕课网教程\算法慕课教程\code> & "D:/Program Files (x86)/python3/python.exe" c:/Users/spyinx/Desktop/学习教程/慕课网教程/算法慕课教程/code/test_algorithms.pyRunning time: 0:00:00.020933 Seconds可以看到使用中位数基准值在有序列表情况下排序速度更快。最后还有一个简单的常用优化方案,就是当序列长度达到一定大小时,使用插入排序。# 改造前面的插入排序算法def insert_sort(nums, start, end): """ 插入排序 """ if not nums: return False for i in range(start + 1, end + 1): t = nums[i] for j in range(i - 1, start - 1, -1): k = j if nums[j] <= t: k = k + 1 break nums[j + 1] = nums[j] nums[k] = t return True # ...def quick_sort(nums, start, end): """ 快速排序算法 """ if (end - start + 1 < 10): # 在排序的数组小到一定程度时,使用插入排序 insert_sort(nums, start, end) return # 找到基准数位置,同时调整好数组,使得基准数的左边小于它,基准数的右边都是大于它 pos = get_num_position(nums, start, end) # 递归使用快排,对左边使用快排算法 quick_sort(nums, start, pos - 1) # 对右边元素使用快排算法 quick_sort(nums, pos + 1, end)下面是使用【随机基准+插入排序优化】的测试结果如下:# 有序列表-[随机基准+使用插入排序优化]PS C:\Users\spyinx\Desktop\学习教程\慕课网教程\算法慕课教程\code> & "D:/Program Files (x86)/python3/python.exe" c:/Users/spyinx/Desktop/学习教程/慕课网教程/算法慕课教程/code/test_algorithms.pyRunning time: 0:00:00.010962 Seconds# 无序列表-[随机基准+使用插入排序优化]PS C:\Users\spyinx\Desktop\学习教程\慕课网教程\算法慕课教程\code> & "D:/Program Files (x86)/python3/python.exe" c:/Users/spyinx/Desktop/学习教程/慕课网教程/算法慕课教程/code/test_algorithms.pyRunning time: 0:00:00.018935 Seconds可以看到这些小技巧在真正大规模数据排序时会有非常明显的效果。更多的优化方法以及测试,读者可以自行去实验和测试,这里就不再继续讲解了。
- 4、大数据热门课程 04、大数据实战省钱套餐一【以开发者的视角,系统入门容器化应用部署】课程收获:快速掌握常用Shell命令及脚本工具使用,熟练应用Docker、k8s完成企业应用容器化部署实践。①Linux核心技能与应用②跟着360架构师 学习Shell脚本编程③Docker环境下的前后端分离项目部署与运维④Kubernetes 入门到进阶实战,系统性掌握 K8s 生产实践套餐原价1079元618满减价:831元!省钱套餐二【以Spark和Flink这两大最热门的大数据技术,辅以周边相关的框架,追逐当前最新技术制高点】课程收获:以Spark和Flink两大框架为主,结合ClickHouse、Hbase、Kafka、Redis等框架,掌握热门大数据主流技术。①SparkSQL极速入门 整合Kudu实现广告业务数据分析②Flink+ClickHouse 玩转企业级实时大数据开发③实战Spark3 实时处理,掌握两套企业级处理方案套餐原价1275元618满减价:1027元!
- 7. 本门课程的设计思路 本门课程会从机器学习初学者的角度来逐渐切入,从简单的模型开始,以实例为驱动,让诸位在实践之中学习。总体来说,本课程为从零开始的 TensorFlow 教程,分为以下几个大的章节:如何安装自己的 TensorFlow;并从快速入门开始,让各位了解 TensorFlow 构建模型的一般流程;帮助各位使用 Keras 来构建自己的模型,以此来让各位了解 Keras 编程;引导诸位了解 TenosrFLow 中各种数据格式的使用方法;帮助各位了解 TensorFlow 的 Estimator 编程;TensorFlow 中的一些高级技巧;TesnorFlow 的可视化工具——TensorBoard。具体到每一个章节,我们会采用案例驱动的方式来进行讲解与学习,我们会将具体的细节与机器学习的知识融入到每一个案例之中,让诸位在实践中学习。诸位应该在学习的时候最大程度地动手实践一下,一方面可以提升自己的实践能力,另一方面也可以加深自己对 TensorFlow 的认知程度。
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