《分类》专题

引入 import { createApp } from 'vue'; import { TreeSelect } from 'vant'; const app = createApp(); app.use(TreeSelect); 代码演示 单选模式 item 为分类显示所需的数据，数据格式见下方示例。main-active-index 表示左侧高亮选项的索引，active-id 表示右侧高

import { Indexlist } from 'feui'; components: { [Indexlist.name]: Indexlist } 代码演示 基础用法 link 如果有该属性，右侧将会出现指引点击的右箭头，当做路由跳转。 <fe-list v-model="oData"></fe-list> export default { data() {

分类设置 功能介绍：设置付费阅读和直播课程的分类标签，手机端即可根据此分类标签快速查找。 步骤 从【店铺设置】→【分类设置】→【新建分类】。 选择分类标签所属模块儿、分类名称以及显示顺序。

subCategories标签 版本5.0.170927 新增 标签名 作用 包含属性 subCategories 获取指定分类下的子分类 categoryId ,item 标签属性: | 标签属性名 | 含义 | | --- | --- | | categoryId | 父级分类 id| | item | 循环变量,默认 vo | 代码演示 <portal:subCategories categ

文件范围的元数据 reST 有字段列表”field lists” 的概念; 字段序列如下: :fieldname: Field content 文件开端的字段列表会被文档工具解释为文档源信息,通常记录了作者，出版日期等元数据. 在Sphinx中, 在所有标记前面的字段列表将作为文档元数据放在Sphinx 环境中,不显示在输出文档中; 在文档标题后的字段列表仍然是文档源信息的一部分显示在输出文档中.

18.2.1. RANGE分区 18.2.2. LIST分区 18.2.3. HASH分区 18.2.4. KEY分区 18.2.5. 子分区 18.2.6. MySQL分区处理NULL值的方式 本节讨论在MySQL 5.1中可用的分区类型。这些类型包括： ·RANGE分区：基于属于一个给定连续区间的列值，把多行分配给分区。参见18.2.1节，“RANGE分区”。 ·LIST分区：类似于按RANG

一般来说，检查一个字符并测试它是大写还是小写、是字母还是数字是有用的。C++提供了一组库函数用来执行这种分类操作。要使用这些函数，需要包含头文件ctype.h。 char letter = ’a’; if (isalpha(letter)) { cout << "The character " << letter << " is a letter." << endl; } 你可能期望isal

译者：bat67 最新版会在译者仓库首先同步。 目前为止，我们以及看到了如何定义网络，计算损失，并更新网络的权重。 现在可能会想， 数据呢？ 通常来说，当必须处理图像、文本、音频或视频数据时，可以使用python标准库将数据加载到numpy数组里。然后将这个数组转化成torch.*Tensor。 对于图片，有Pillow，OpenCV等包可以使用 对于音频，有scipy和librosa等包可以使用

8.1 Bug 的分类 当 hacker 或者逆向工程师分析软件漏洞的时候，都会设法找到能控制程序执行的 bug。 Fuzzer 就提供了一种自动化的方式帮助我们找出 bug，然后获得系统的控制权，提升权限， 并且偷取程序访问的信息，不论目标程序是在系统独立运行的进程，还是只运行脚本的网络 程序。在这里我们关注的是独立运行的进程，以及其泄漏的信息。 8.1.1 缓冲区溢出 缓冲区溢出是最常见的软件

本文向大家介绍C# Partial：分部方法和分部类代码实例，包括了C# Partial：分部方法和分部类代码实例的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 这段代码只会输出：Hello，并且不会造成编译错误。

如果使用带有单个参数的第一个StringToknenizer构造函数并编写示例程序，结果是和12个令牌。它返回没有任何空格的整个句子。我明白这是怎么回事。 如果使用带有两个参数的第二个构造函数，我的测试程序将得到每个单词有空格，但没有逗号，只有两个标记。我认为它应该同时将空格和逗号作为标记分隔符计算，但它将逗号之前的所有内容作为1标记计算，将逗号之后的所有内容作为1标记计算。这部分让我很困惑。 我

第十二部分 独立成分分析（Independent Components Analysis ） 接下来我们要讲的主体是独立成分分析（Independent Components Analysis，缩写为 ICA）。这个方法和主成分分析（PCA）类似，也是要找到一组新的基向量（basis）来表征（represent）样本数据。然而，这两个方法的目的是非常不同的。 还是先用“鸡尾酒会问题（cocktai

分页与分段比较，如下表所示 - 编号 分页 分段 1 非连续的内存分配 非连续的内存分配 2 分页将程序分成固定大小的分页。 分段将程序分成可变大小的段。 3 由操作系统负责 由编译器负责。 4 分页比分段更快 分段比分页慢 5 分页更接近操作系统 分段更接近用户 6 它会遭受内部碎片问题 它会遭受外部碎片问题 7 没有外部碎片 没有外部碎片 8 逻辑地址分为:页码和页码偏移 逻辑地址分为:分段号

我们在AWS上运行16个节点kafka集群，每个节点是m4. xLargeEC2实例，具有2TB EBS（ST1）磁盘。Kafka版本0.10.1.0，目前我们有大约100个主题。一些繁忙的话题每天会有大约20亿个事件，一些低量的话题每天只有数千个。 我们的大多数主题在生成消息时使用UUID作为分区键，因此分区分布相当均匀。 我们有相当多的消费者使用消费群体从这个集群消费。每个使用者都有一个唯一的

用户分群是一种用户运营和用户分析手段，通过对特定用户进行定向投放实现精细化运营，通过对某一个用户群体分析发现不同用户的特征以及偏好。HubbleData的分群区别于传统的标签体系，支持产品策划或者运营人员通过行为数据指定用户，具体使用场景包括： 策划，交互或者视觉同事，通过对比不同分群用户对产品的使用，发现用户特征以优化产品设计 运营通过用户分群定向投放，实现用户的精细化运营 HubbleData