当前位置: 首页 > news >正文

Dcip的学习1-计算器

文章目录

  • 前言
  • 一、配置安装环境
    • 1.1 网址
    • 1.2 再次打开需要进行的操作
    • 1.3 NodeJS控制台的操作
    • 1.4 出现的页面
  • 二、Dcip生成计算器
    • 2.1 软件的基本单位 - Unit
      • form中添加内容
    • 2.2 OnleftChange();


前言

只是为方便学习,不做其他用途,

一、配置安装环境

1.1 网址

网址:http://qnap.zxklyh.cn:2030/dcip/dcip

1.2 再次打开需要进行的操作

进入NodeJS控制台:
在这里插入图片描述
之后的步骤为:

  1. cd dcip
  2. cd comx_sdk.node
  3. npm run ws qnap.zxklyh.cn
  4. npm run apply 1475207248@qq.com
  5. npm run dev-win

1.3 NodeJS控制台的操作

在这里插入图片描述

1.4 出现的页面

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

二、Dcip生成计算器

在这里插入图片描述

2.1 软件的基本单位 - Unit

在这里插入图片描述

软件名和图标:

在这里插入图片描述

form中添加内容

在这里插入图片描述

2.2 OnleftChange();

ui.res.value = ui.left.value + ui.right.value;

相关文章:

Dcip的学习1-计算器

文章目录 前言一、配置安装环境1.1 网址1.2 再次打开需要进行的操作1.3 NodeJS控制台的操作1.4 出现的页面 二、Dcip生成计算器2.1 软件的基本单位 - Unitform中添加内容 2.2 OnleftChange(); 前言 只是为方便学习,不做其他用途, 一、配置安装环境 1.1 …...

ChatGPT使用9大技巧详解

目录 技巧1:To Do and Not To Do 技巧2:增加示例 技巧3:使用引导词,引导模型输出特定内容...

随机变量X,分布函数X~F(x)的理解。

1.随机变量X 1.通常认知的"x"与随机变量X 我们通常意义上的 x 是自变量,y f(x) 中的自变量。 但是 X 更多意义是 对应法则 " f " ,X完整写法是 X(ω) ω ∈ Ω。 X这个对应法则,可以将样本点映射到实数轴上。 那么X这…...

11.构造器的查询.分块.聚合

学习要点: 1.构造器查询 2.分块.聚合 本节课我们来开始学习数据库的构造器查询以及分块和聚合查询。 一.构造器查询 1. table()方法引入相应的表,get()方法可以查询当前表的所有数据; //获取全部结果 $users DB::table(users)-&g…...

微服务保护——Sentinel

初识Sentinel 雪崩问题 微服务调用链路中的某个服务故障,引起整个链路中的所有微服务都不可用,这就是雪崩。 解决雪崩问题的常见方式有四种: 超时处理:设定超时时间,请求超过一定时间没有响应就返回错误信息,不会无休止等待舱壁…...

MySQL面试整理

https://houchen-study.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/%E9%9D%A2%E8%AF%95/MySQL/MySQL%E9%9D%A2%E8%AF%95%E5%A4%A7%E5%85%A8%281%29.pdf 数据库基础知识 为什么要使用数据库? 什么是MySQL? 数据库的三大范式是什么? MySQL有关权限的表…...

Vscode C++环境配置

多文件编译 打开设置搜索coderunner 找到Executor Map 加入-I目录名 目录名/*.cpp 调试 点击调试以后会产生tasks.json文件,加入链接文件和库文件...

matlab小波去噪

本文将为您介绍如何利用MATLAB进行小波去噪处理,并应用于实际数据。小波去噪是一种通过对数据进行小波分解和重构的方法,有效地去除信号中的噪声,提高信号质量。该方法不仅广泛应用于信号处理、图像处理等领域,在实际生产和科研中…...

为什么要采用全网营销策略?全网营销有何优势?

现在市场上有很多全网营销公司,其实很多企业的经理人疑惑全网营销是要干什么?这些公司能干什么?这里小马识途营销顾问给大家做一个整体的解读。 全网营销,概括地说就是在整个互联网,利用各类互联网平台和工具对产品和服…...

prometheus实战之四:alertmanager的部署和配置

欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码):https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 本文是《prometheus实战》系列的第四篇,在《prometheus实战之三:告警规则》中曾经提到过,整个告警功能分为规则和…...

【Python】glob 包的介绍和使用

glob 是 Python 标准库中的一个模块,它提供了一种查找符合特定模式的路径名的方法,类似于命令行中的 glob 命令。glob 模块用于读取指定路径下的所有符合特定规律的文件名,非常适合用于读取文件夹中的文件列表和操作符合特定规律文件列表。 …...

剑指offer(C++)-JZ48:最长不含重复字符的子字符串(算法-动态规划)

作者:翟天保Steven 版权声明:著作权归作者所有,商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处 题目描述: 请从字符串中找出一个最长的不包含重复字符的子字符串,计算该最长子字符串的长度。 数据范围…...

两阶段最小二乘法

两阶段最小二乘法 文章目录 两阶段最小二乘法[toc]1、ivreg包介绍2 、R语言实现 1、ivreg包介绍 R语言计量包ivreg用以解决线性回归模型的内生性问题。 描述:工具变量估计的线性模型通过两阶段最小二乘(2SLS) 回归或通过稳健回归M估计(2SM)或MM估计(2SMM)。主要的…...

ArcMap创建格网统计图

目录 前言 一、人口数据获取 来源一:中科院地理所公开数据集 来源二:WorldPop数据集 二、人口格网统计步骤 1.创建渔网 2.人口数据处理 2.1 栅格转点 2.2 空间插值——处理人口缺失数据 2.3 空间连接——渔网人口统计 总结 前言 在科研中&am…...

[VAE] Auto-Encoding Variational Bayes

直接看paper看得云里雾里,李沐视频一语道破天机(建议从30min左右开始看GAN到Diffusion的串讲)。VAE的核心思路就是下面: 做生成,其实就是从随机向量(z)到目标图像(x)的过…...

《程序员面试金典(第6版)》面试题 16.19. 水域大小(深度优先搜索,类似棋盘类问题,八皇后的简化版本,C++)

题目描述 你有一个用于表示一片土地的整数矩阵land,该矩阵中每个点的值代表对应地点的海拔高度。若值为0则表示水域。由垂直、水平或对角连接的水域为池塘。池塘的大小是指相连接的水域的个数。编写一个方法来计算矩阵中所有池塘的大小,返回值需要从小到…...

Spring 注解之@RestController与@Controller的区别

目录 1:介绍 2:区别 3:总体来说 4:社区地址 1:介绍 RestController 和 Controller 是 Spring MVC 中常用的两个注解,它们都可以用于定义一个控制器类。 2:区别 返回值类型不同:…...

Java中的泛型是什么?如何使用泛型

Java中的泛型是指在定义类、接口和方法时使用类型参数,以使得这些类、接口和方法可以操作多种类型的数据,从而提高代码的重用性和安全性。Java的泛型机制是从JDK5开始引入的,它使得Java程序员能够编写更加通用和类型安全的代码。 什么是泛型…...

【飞行棋】多人游戏-微信小程序开发流程详解

可曾记得小时候玩过的飞行棋游戏,是90后的都有玩过吧,现在重温一下,这是一个可以二到四个人参与的游戏,通过投骰子走棋,一开始靠运气,后面还靠自己选择,谁抢占先机才能赢,还可以和小…...

力扣 146. LRU 缓存

一、题目描述 请你设计并实现一个满足LRU(最近最少使用)缓存约束的数据结构。 实现 LRUCache 类: LRUCache(int capacity) 以正整数作为容量 capacity 初始化LRU缓存。int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中,则返回关键…...

Cursor实现用excel数据填充word模版的方法

cursor主页:https://www.cursor.com/ 任务目标:把excel格式的数据里的单元格,按照某一个固定模版填充到word中 文章目录 注意事项逐步生成程序1. 确定格式2. 调试程序 注意事项 直接给一个excel文件和最终呈现的word文件的示例,…...

线程同步:确保多线程程序的安全与高效!

全文目录: 开篇语前序前言第一部分:线程同步的概念与问题1.1 线程同步的概念1.2 线程同步的问题1.3 线程同步的解决方案 第二部分:synchronized关键字的使用2.1 使用 synchronized修饰方法2.2 使用 synchronized修饰代码块 第三部分&#xff…...

Linux相关概念和易错知识点(42)(TCP的连接管理、可靠性、面临复杂网络的处理)

目录 1.TCP的连接管理机制(1)三次握手①握手过程②对握手过程的理解 (2)四次挥手(3)握手和挥手的触发(4)状态切换①挥手过程中状态的切换②握手过程中状态的切换 2.TCP的可靠性&…...

Python实现prophet 理论及参数优化

文章目录 Prophet理论及模型参数介绍Python代码完整实现prophet 添加外部数据进行模型优化 之前初步学习prophet的时候,写过一篇简单实现,后期随着对该模型的深入研究,本次记录涉及到prophet 的公式以及参数调优,从公式可以更直观…...

让AI看见世界:MCP协议与服务器的工作原理

让AI看见世界:MCP协议与服务器的工作原理 MCP(Model Context Protocol)是一种创新的通信协议,旨在让大型语言模型能够安全、高效地与外部资源进行交互。在AI技术快速发展的今天,MCP正成为连接AI与现实世界的重要桥梁。…...

《C++ 模板》

目录 函数模板 类模板 非类型模板参数 模板特化 函数模板特化 类模板的特化 模板,就像一个模具,里面可以将不同类型的材料做成一个形状,其分为函数模板和类模板。 函数模板 函数模板可以简化函数重载的代码。格式:templa…...

OCR MLLM Evaluation

为什么需要评测体系?——背景与矛盾 ​​ 能干的事:​​ 看清楚发票、身份证上的字(准确率>90%),速度飞快(眨眼间完成)。​​干不了的事:​​ 碰到复杂表格(合并单元…...

从实验室到产业:IndexTTS 在六大核心场景的落地实践

一、内容创作:重构数字内容生产范式 在短视频创作领域,IndexTTS 的语音克隆技术彻底改变了配音流程。B 站 UP 主通过 5 秒参考音频即可克隆出郭老师音色,生成的 “各位吴彦祖们大家好” 语音相似度达 97%,单条视频播放量突破百万…...

从零手写Java版本的LSM Tree (一):LSM Tree 概述

🔥 推荐一个高质量的Java LSM Tree开源项目! https://github.com/brianxiadong/java-lsm-tree java-lsm-tree 是一个从零实现的Log-Structured Merge Tree,专为高并发写入场景设计。 核心亮点: ⚡ 极致性能:写入速度超…...

大模型真的像人一样“思考”和“理解”吗?​

Yann LeCun 新研究的核心探讨:大语言模型(LLM)的“理解”和“思考”方式与人类认知的根本差异。 核心问题:大模型真的像人一样“思考”和“理解”吗? 人类的思考方式: 你的大脑是个超级整理师。面对海量信…...