element-plus自动引入组件报错，例如collapse、loading
element-plus自动引入组件，例如collapse、loading，使用时报错，报错信息如下图所示：
解决办法：vite-config.ts改变vue的引入顺序，将vue放在第一个
相关文章：
element-plus自动引入组件报错，例如collapse、loading
element-plus自动引入组件，例如collapse、loading，使用时报错，报错信息如下图所示： 解决办法：vite-config.ts改变vue的引入顺序，将vue放在第一个...
ChainForge：衡量Prompt性能和模型稳健性的GUI工具包
ChainForge是一个用于构建评估逻辑来衡量模型选择，提示模板和执行生成过程的GUI工具包。ChainForge可以安装在本地，也可以从chrome浏览器运行。 ChainForge可以通过聊天节点对多个对话可以使用不同的llm并行运行。可以对聊天消息进行模板化，并…...
队列--二叉树层序遍历
/*1/ \2 3/\ /\4 5 6 7利用LinkedListQueue1. 头 [1] 尾12.头 [2 3] 尾1 23.头 [3 4 5] 尾1 24.头 [4 5 6 7] 尾1 2 35.头 [] 尾1 2 3 4 5 6 7*/ 代码： class Solution {public List<List<Integer>> levelOrder(TreeNode root) {List<List&l…...
Ceph入门到精通-Linux内核网络参数优化小结
tcp建连优化 1 tcp建连，降低客户端超时时间 net.ipv4.tcp_syn_retries 6 2 tcp建连，服务端避免syn攻击 netstat -s | grep "SYNs to LISTEN" 1192450 SYNs to LISTEN sockets dropped 可以考虑增大syn队列 net.ipv4.tcp_max_syn_backlo…...
AWK语言第二版 2.6个人库 2.7小结
2.6 个人库 Awk提供了适量的内置函数库，如 length、sub、substr、printf 等其他十来个；在A.2.1节的参考手册中都有列出。你可以自己创建更多函数，以便有需要时引入到Awk程序中。比如内置库函数 sub 和 gsub 都只能返回替换的次数，…...
8年经验之谈 —— Web ui自动化测试框架总结！
实施过了web系统的UI自动化，回顾梳理下，想到什么写什么，随时补充。 首先，自动化测试不是手动测试的替代品，是比较好的补充，而且不是占大比重的补充。 70%的测试工作集中在底层接口测试和单元测试࿰…...
Kafka在企业级应用中的实践
前言 前面说了很多Kafka的性能优点，有些童鞋要说了，这Kafka在企业开发或者企业级应用中要怎么用呢？今天咱们就来简单探究一下。 1、 使用 Kafka 进行消息的异步处理 Kafka 提供了一个可靠的消息传递机制，使得企业能够将不同组件…...
使用企业订货系统后的效果|软件定制开发|APP小程序搭建
使用企业订货系统后的效果|软件定制开发|APP小程序搭建 企业订货系统是一种高效的采购管理系统，它可以帮助企业更好地管理采购流程，降低采购成本，提高采购效率。 可以帮助企业提高销售效率和降低成本的软件工具。使用该系统后，企业…...
STL关联式容器set,multiset，pair,map
set容器是一个集合容器。包含元素是唯一的。集合元素按照一点顺序排列，元素插入过程是顺序插入，所有不能插入指定位置。 set采用红黑树变体的数据结构实现。红黑树属于平衡二叉树。再插入和删除上比vector快。 set不能直接存取元素（不能用a…...
MFC文本输出学习
void CTxttstView::OnDraw(CDC* pDC) {CTxttstDoc* pDoc GetDocument();ASSERT_VALID(pDoc);// TODO: add draw code for native data hereCString str1;pDC->SetBkColor(RGB(0,0,0));pDC->TextOut(50, 50, "一段文字");pDC->SetBkColor(RGB(255,255,255))…...
Python 数据分析与挖掘（一）
Python 数据分析与挖掘（数据探索） 数据探索 1.1 需要掌握的工具（库） 1.1.1 Nump库 Numpy 提供多维数组对象和各种派生对象（类矩阵），利用应用程序接口可以实现大量且繁琐的数据运算。可以构建…...
【问题证明】矩阵方程化为特征值方程求得的特征值为什么是全部特征值？不会丢解吗？
问题 这个问题困扰了我好久，一直感觉如果有其他的特征值没法证伪，不过一直存在思想的层面，没有实际解决，今天突然想到动笔来解决，遂得解，证明如下。 证明 总结 这个证明看似证明过后很直观，但…...
虹科干货 | 不是吧，Redis Enterprise也能当向量数据库来用？
什么是向量相似性搜索啊？ 例如，你需要搜索一棵发财树的图片，如果用传统数据库来检索，你大概率会在茫茫树丛中错失心仪的发财树。但是，向量相似性搜索能用向量来表示所有树的特征，这样就能够通过计算向量之间…...
汽车驾驶 - 四梁六柱是什么
汽车的四梁六柱指的是车辆的两个前纵梁，两个后纵梁和ABC柱。虽然不像车辆上的发动机变速箱这些部件出镜率那么高，但这几个部位的重要作用可一点都不含糊。一辆车在碰撞时能够受力起到保护左右的就是四梁六柱，对我们汽车的安全性起到至关重要的…...
CI522 13.56MHZ电动车NFC测试资料
Ci522是一颗工作在13.56MHz频率下的非接触式读写芯片，支持读A卡（CI523支持读A/B卡），可做智能门锁、电动车NFC一键启动、玩具NFC开锁等应用。为部分要求低成本，PCB小体积的产品提供了可靠的选择。 Ci522与Si522/MFRC52…...
【微信小程序开发】一文学会使用CSS样式布局与美化
引言 在微信小程序开发中，CSS样式布局和美化是非常重要的一部分，它能够为小程序增添美感，提升用户体验。本文将介绍如何学习使用CSS进行样式布局和美化，同时给出代码示例，帮助开发者更好地掌握这一技巧。 一、CSS样式布…...
漏刻有时物联网环境态势感知大数据(设备列表、动态折线图)
物联网环境下的态势感知是指对物联网环境中的各种要素进行全面、实时、准确的监测、分析和预测，以实现网络态势的全面掌握和安全威胁的及时响应和处理。具体而言，态势感知以物联网环境为基础，利用各类传感器、数据采集设备和其他相关工具，对物联网设备、资产、数据流等进行…...
【力扣】单调栈：901. 股票价格跨度
【力扣】单调栈：901. 股票价格跨度 文章目录 【力扣】单调栈：901. 股票价格跨度1. 题目介绍2. 思路3. 解题代码参考 1. 题目介绍 设计一个算法收集某些股票的每日报价，并返回该股票当日价格的 跨度 。 当日股票价格的 跨度 被定义为股票价格…...
4_使用预训练模型 微调训练CIFAR10
使用预训练模型 微调训练CIFAR10 1. VGG 准备工作import torch from torch import nn import torchvision from torchvision import models from torchvision import datasets, transforms from datetime import datetime from tqdm import tqdm from torchsummary import sum…...
机器学习笔记(一)
1.线性回归模型 2. 损失函数 3.梯度下降算法 多元特征的线性回归 当有多个影响因素的时候,公式可以改写为: 当有多个影响因素的时候为了方便计算,可以使用 Numpy下面的点积方法, np.dot(w,x) 最后再加个b 就省略了很多书写步骤,这叫做矢量化 多元回归的梯度下降 左边是一…...
【大模型RAG】拍照搜题技术架构速览：三层管道、两级检索、兜底大模型
摘要 拍照搜题系统采用“三层管道（多模态 OCR → 语义检索 → 答案渲染）、两级检索（倒排 BM25 向量 HNSW）并以大语言模型兜底”的整体框架： 多模态 OCR 层 将题目图片经过超分、去噪、倾斜校正后，分别用…...
微软PowerBI考试 PL300-选择 Power BI 模型框架【附练习数据】
微软PowerBI考试 PL300-选择 Power BI 模型框架 20 多年来，Microsoft 持续对企业商业智能 (BI) 进行大量投资。 Azure Analysis Services (AAS) 和 SQL Server Analysis Services (SSAS) 基于无数企业使用的成熟的 BI 数据建模技术。 同样的技术也是 Power BI 数据…...
为什么需要建设工程项目管理？工程项目管理有哪些亮点功能？
在建筑行业，项目管理的重要性不言而喻。随着工程规模的扩大、技术复杂度的提升，传统的管理模式已经难以满足现代工程的需求。过去，许多企业依赖手工记录、口头沟通和分散的信息管理，导致效率低下、成本失控、风险频发。例如&#…...
【Web 进阶篇】优雅的接口设计：统一响应、全局异常处理与参数校验
系列回顾： 在上一篇中，我们成功地为应用集成了数据库，并使用 Spring Data JPA 实现了基本的 CRUD API。我们的应用现在能“记忆”数据了！但是，如果你仔细审视那些 API，会发现它们还很“粗糙”：有…...
大模型多显卡多服务器并行计算方法与实践指南
一、分布式训练概述 大规模语言模型的训练通常需要分布式计算技术，以解决单机资源不足的问题。分布式训练主要分为两种模式： 数据并行：将数据分片到不同设备，每个设备拥有完整的模型副本 模型并行：将模型分割到不同设备，每个设备处理部分模型计算 现代大模型训练通常结合…...
Caliper 配置文件解析：config.yaml
Caliper 是一个区块链性能基准测试工具，用于评估不同区块链平台的性能。下面我将详细解释你提供的 fisco-bcos.json 文件结构，并说明它与 config.yaml 文件的关系。 fisco-bcos.json 文件解析 这个文件是针对 FISCO-BCOS 区块链网络的 Caliper 配置文件，主要包含以下几个部…...
AI，如何重构理解、匹配与决策？
AI 时代，我们如何理解消费？ 作者｜王彬 封面｜Unplash 人们通过信息理解世界。 曾几何时，PC 与移动互联网重塑了人们的购物路径：信息变得唾手可得，商品决策变得高度依赖内容。 但 AI 时代的来…...
10-Oracle 23 ai Vector Search 概述和参数
一、Oracle AI Vector Search 概述 企业和个人都在尝试各种AI，使用客户端或是内部自己搭建集成大模型的终端，加速与大型语言模型（LLM）的结合，同时使用检索增强生成（Retrieval Augmented Generation &#…...
排序算法总结（C++）
目录 一、稳定性二、排序算法选择、冒泡、插入排序归并排序随机快速排序堆排序基数排序计数排序 三、总结 一、稳定性 排序算法的稳定性是指：同样大小的样本 **（同样大小的数据）**在排序之后不会改变原始的相对次序。 稳定性对基础类型对象…...
Selenium常用函数介绍
目录 一，元素定位 1.1 cssSeector 1.2 xpath 二，操作测试对象 三，窗口 3.1 案例 3.2 窗口切换 3.3 窗口大小 3.4 屏幕截图 3.5 关闭窗口 四，弹窗 五，等待 六，导航 七，文件上传 …...