对于国内互联网ToC应用来说，微信小程序是一个能够快速上线，又便于运营的平台。所以很多创业项目一开始都喜欢先支持小程序。本文主要收集了一些评价比较好的开源小程序，包括：框架、UI以及一些具体的应用案例。如果这些刚好是你需要…

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> 一、WePY介绍 WePY 是 腾讯 参考了Vue 等框架对原生小程序进行再次封装的框架，更贴近于 MVVM 架构模式, 并支持ES6/7的一些新特性。 二、WePY 使用 1、WePY的安装或更新都通过npm进行： npm instal…

动态传值，单向绑定 使用sync，只需要在父组件传递数据时添加sync即可实现，子组件的数据随着父组件变化而变化 动态传值双向绑定 使用sync 和twoWay，只需要在父组件传递数据时添加sync即可实现，子组件添加twoWay:true …

WePY（微信小程序开发框架）是一个基于组件化开发思想的微信小程序开发框架。它类似于Vue.js框架，通过封装小程序原生的API，提供了更加简洁、高效的开发方式。 WePY的主要特点包括： 组件化开发：WePY将页面拆…

1. 快速配置指南 当 Docker 启动时，会自动在主机上创建一个 docker0 虚拟网桥，实际上是 Linux 的一个 bridge，可以理解为一个软件交换机。它会在挂载到它的网口之间进行转发。 同时，Docker 随机分配一个本地未占用的私有网段&…

联合国贸易统计数据库UNCOMTRADE是国际海关组织汇总所有成员上报的各自进出口贸易情况的综合信息数据库，是进行国际贸易分析的必不可少的数据来源。联合国贸易统计数据库中提供国际海关组织的多种商品分类标准数据查询，包括HS2002、HS1996、HS1992、SITC…

一、SAR几何畸变的原因是什么？主要有哪些类型？ 由于SAR影像侧视成像的特点，在影像上会形成固有的几何特征，如距离向压缩、透视收缩、顶底位移和雷达阴影等 距离向压缩 侧视成像的几何结构是按地面点到天线中心的斜距进行投影的&…

译：梯度增强物理信息神经网络用于正向和反向偏微分方程问题 -- Computer methods in applied mechanics engineering -- 2022 目录 一、引言 二、方法 2.1、PINN 2.2、gPINNs 2.3、基于残差自适应细化(RAR)的gPINN算法 三、实验 3.1、函数逼近 3.2、PDE正问…

文章目录 说明Abstract1 Introduction2 PreliminariesNotationsLatent features and explicit featuresGraph neural networksSupervised heuristic learning 3 A theory for unifying link prediction heuristicsDefinition 1 (Enclosing subgraph)Theorem 1Definition 2&…

A.web流量分析的基本思路 比赛中的流量分析可以概括为以下三个方向: 1.流量包修复 2.协议分析 3.数据提取 流量分析传输了数据：zip rar png jpg txt mp3，特别是流量包比较大时需要注意 binwalk分离文件，grep或者wireshark内ctrlf搜索 分情…

SAR基础知识简介 SAR提供了某些独特的功能，比光学传感器有以下优势和不足：1.Base2.Radar3.Radar Image4.SAR Woking Modes5.Radar Parameters6.Scattering7.Surface Parameters8.Geometric and Radiometric Distortion of the Radar Signal9.Speckle10.S…

1. Cholesky分解 (1) LDU分解 设 A ( a i j ) A(a_{ij}) A(aij​)是n阶矩阵，则当且仅当 A A A的顺序主子式 Δ k ≠ 0 ( k 1 , 2 , . . . , n − 1 ) \Delta_k\neq0(k1,2,...,n-1) Δk​​0(k1,2,...,n−1)时， A A A可唯一的分解为 A L D U ALDU …

多元相关 文章目录 多元相关1. 概述2. 三个角度看待相关矩阵2.1 白化2.2 PCA2.2.1 原理2.2.2 PCA与去相关2.2.3 PCA几何图形影响因素 2.3 展开2.3.1 随机矢量的KL展开2.3.2 随机过程的KL展开2.3.3 周期性宽平稳随机过程的KL展开2.3.4 非周期性宽平稳随机过程的KL展开--谱表示 1…

我的教材是：江西高校出版社的线性代数 我省去了一些容易记住且没必要的定义或定理（很少） 行列式 行列式基本性质 D D T D^T DT互换2行/列，改变符号可由某行/列拆成2个行列式可由某行/列提公因子某行/列加另一行/列乘k&#xf…

作业二 2.1 最小风险贝叶斯决策分类计算 1、请给出以下问题的求解步骤，逐步给出计算过程： 已知条件为 P(w_1) 0.9 P(w_2)0.1 p(x|w_1)0.2 p(x|w_w)0.4 λ 11 0 \lambda_{11}0 λ11​0, λ 12 6 \lambda_{12}6 λ12​6 λ 21 1 \lambda_{21}1 …

论文信息 题目：DEEPXDE: A DEEP LEARNING LIBRARY FOR SOL VING DIFFERENTIAL EQUATIONS 作者：LU LU, XUHUI MENG, ZHIPING MAO, AND GEORGE EM KARNIADAKIS 期刊会议： Computational Physics，Machine Learning 年份&#xff…

本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：本文深入探讨了雷达定位在航空管理中的基础原理和技术细节。雷达是一种利用无线电波进行目标检测和测距的技术，对于监控飞行器活动、确保飞行安全和优化空域管理至关重要。介绍了雷达工作的基本原理&…

目录 前言摘要1. 引言和背景2. 现有方法2.1 基于相似性的方法2.1.1 局部相似性指数2.1.2 全局相似性指数2.1.3 准局部指数 前言 题目： Link prediction techniques, applications, and performance: A survey 期刊： Physica A 论文地址：Link …

文章目录 1 要点1.1 概述1.2 代码1.3 步骤1.4 引用 2 算法2.1 符号2.2 VAE和可识别性2.3 CausalMIL 3 实验3.1 对比算法3.2 实例标签预测3.2.1 数据集3.2.2 定量结果3.2.3 定性结果 3.3 OOD泛化 1 要点 1.1 概述 题目：用于实例标签预测和分布外泛化的多示例因果表…

论文阅读：Gradient-enhanced physics-informed neural networks for forward and inverse PDE problems Gradient-enhanced physics-informed neural networks for forward and inverse PDE problems作者想法完整算法 实验结果函数逼近正问题Poisson 方程Diffusion-…