在使用vue-draggable-plus时倘若只是节点里面所有元素都可以拖拽倒还好实现，但遇到某些子元素是作为其他作用不可拖拽或者可拖拽不可替换这些情况，则比较头疼了 这里眨眼睛分享一种可定制可拖拽状态的方法供小友参考 解决方法： 1. 绑定移动事…

Ad-hoc 线程封闭：完全由程序控制实现，最糟糕的方式，忽略 堆栈封闭：局部变量，无并发问题。当多个线程访问同一个方法的时候，方法内的局部变量都会被拷贝一份副本到线程的栈中，所以局部变量是不会…

1.id?: number问号的含义 其代表的含义：用作类型注解的一部分，表示该属性是可选的（optional）。当你在一个接口的属性后面添加 ? 时，这意味着该属性在创建对象时不必提供，如果提供，它的值将符…

L1-019 谁先倒（15分） 划拳是古老中国酒文化的一个有趣的组成部分。酒桌上两人划拳的方法为：每人口中喊出一个数字，同时用手比划出一个数字。如果谁比划出的数字正好等于两人喊出的数字之和，谁就输了，输家罚…

s7 y[3,5,4,6,8,2,1] y[8,5,4,6,7,2,1] xy # 把去掉最大值的y,拆分成2个list maxymax(y) maxyindexy.index(maxy) chihuo[maxy] ly y[0:maxyindex] ry y[maxyindex 1:] print(ly,ry) if ly :while ly:if not ry or not ly:breakif ly[-1] > ry[-1]:chihuo.append(ly[-1]…

修改后重启项目，去浏览器刷新： 没有改变？ 解决办法： F12去调试器里“网络”工具栏下找到“禁用缓存”按钮即可解决

/* * merge rebase 与 cherry-pick 区别 */ cherry-pick 用于将另一个分支的某一次或几次commit应用到当前分支。它可以选择性地拉取代码修改。 merge 用于将两个分支合并成一个新分支。它会把整个分支上的所有修改都合并过来。 具体区别: cherry-pick 通常用于将…

HarmonyOS–认证服务 文章目录 一、注册华为账号开通认证服务二、添加项目：*包名要与项目的包名保持一致三、获取需要的文件四、创建项目：*包名要与项目的包名保持一致五、添加json文件六、加入请求权限七、加入依赖八、修改构建配置文件：bui…

什么是 NumPy？ NumPy，全称 Numerical Python，是一个开源的 Python 库，专门用于高效处理大型多维数组和矩阵。它提供了丰富的数学函数，简化了复杂的数组运算。NumPy 是许多高级数据科学库（如 Pandas、SciPy…

题意：“OpenAI API：如何在 API 请求之前计算令牌数量” 问题背景： I would like to count the tokens of my OpenAI API request in R before sending it (version gpt-3.5-turbo). Since the OpenAI API has rate limits, this seems impor…

说明：本文仅是用于学习分析自己搭建的Git漏洞内容和原理，请勿用在非法途径上，违者后果自负，与笔者无关；本文开始前请认真详细学习《‌中华人民共和国网络安全法》‌及其相关法规内容【学法时习之丨网络安全在身边一图了解网络安全法_中央网络安全和信息化委员会办公室】 …

目录 一、模版方法模式（制作豆浆问题） 1. 豆浆制作问题 2. 模板方法模式 2.1. 基本介绍 2.2. 代码实现 2.3. 钩子方法 2.4. 应用案例 应用一：Android中View的draw 应用二：Spring 框架应用的源码分析 2.5. 注意事项和细节…

1. 什么是redis主从同步? 单间点的redis并发能力是有上限的，要进一步提高redis的并发能力，就需要搭建主从集群，实现读写分离。 一般都是一主多从，主节点负责写数据，从节点负责读数据。2. 主从同步数据的流程&#xf…

由Datamodeling社区出品的「数据治理与数据建模workshop 」将在9月份正式启动上海站和深圳站。 本课程由社区特邀讲师王琤老师、黄峰老师授课，两位老师基于丰富的数据管理经验提炼出知识体系，以面对面带练的方式，帮助学习者快速掌握数据建模…

Stable Diffusion是一种基于深度学习的文本到图像生成模型，其原理主要基于扩散模型（Diffusion Model）的变体，即潜在扩散模型（Latent Diffusion Model, LDM）。 原理 一、技术架构与组成 Stable Diffusion…

backward() backward()函数是pytorch框架实现自动微分的关键函数,一般通过loss.backward()调用,这里的loss一般是标量张量 import numpy as np import torch device torch.device(mps if torch.backends.mps.is_available() else cpu) print(device ) data1 torch.randint(…

一起搭WPF界面之View的简单设计一 1 前言2 界面预期设想3 基础的实现步骤3.1 界面划分3.1.1 基础框架代码：3.1.2 实现效果 4 界面花样设计4.1 花样设计4.2 界面源代码4.3 错误提醒4.3.1 错误14.3.2 错误2 总结 1 前言 基于上一篇的window、Gird、Border的简单介绍&…

工业软件架构 - 事件驱动 - 1 0.事件总线（EventBus）1. 传感器模块（Sensor Module）2. 硬件控制模块（Hardware Control Module）3. 按键处理模块（Button Handler Module）4. 界面管理模块（UI Module）5. 参数管理模块（Parameter Manager Module）6. 主程序集成与初始化7.…

✍✍计算机编程指导师 ⭐⭐个人介绍：自己非常喜欢研究技术问题！专业做Java、Python、微信小程序、安卓、大数据、爬虫、Golang、大屏等实战项目。 ⛽⛽实战项目：有源码或者技术上的问题欢迎在评论区一起讨论交流！ ⚡⚡ Java实战 |…

一、批量生成配比 # 保证element + "en"的总体占比不变 # 从element_min_ratio到element_max_ratio，生成element在这个范围内的超参搜索配比。 import pandas as pd import numpy as np pd.set_option(display.max_colwidth, None)df = pd.read_csv("qwen2_da…