前言: 在Vue项目中,当访问的页面路由不存在或错误时,页面显示为一片空白.然而,通常我们需要对访问url不存在或者错误的情况下添加默认的404页面,即not found页面. 一般的处理方法是: 在最后添加一个path: * ,优先级从上到下查找路由,都没有的时候全部指向 404页面 ,代码如下: const baseRoute = [ { path: '/login', name: 'login', component: Login }, {path: '/', redirect: '/in

首先,类是一个集合,包含了数据,操作描述的一个抽象集合 你可以首先只把类当做一个容器来使用 class Cycle: def __init__(self,r): self.pi=3.14 self.r=r a=Cycle(4) b=Cycle(7) 你看,我们定义了一个 Cycle 类,我们现在只是将它当做一个数据集合来用,我们利用其实例之间彼此数据隔离的特性来保证具体的实例数据彼此不污染.好了你现在想问,为什么我们要用数据集合来放数据 好了,我们来看看没有类之前我们会怎么样,假设我们现在要计算

本文实例讲述了C++二分查找(折半查找)算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 二分查找又称折半查找,优点是比较次数少,查找速度快,平均性能好:其缺点是要求待查表为有序表,且插入删除困难. 因此,折半查找方法适用于不经常变动而查找频繁的有序列表. 二分查找思想 首先,假设表中元素是按升序排列,将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较,如果两者相等,则查找成功: 否则利用中间位置记录将表分成前.后两个子表,如果中间位置记录的关键字大于查找关键字,则进一步查找前一子表,否则进一步查找后一子表. 重复

目录 前言 环境依赖 主要代码 前言 本文提供在在无音频的视频中添加音频的python工具,附上代码. 环境依赖 ffmpeg环境安装,可以参考:windows ffmpeg安装部署 ffmpy安装: pip install ffmpy -i https://pypi.douban.com/simple 主要代码 不废话,上代码. #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2021/12/5 1:49 # @Author :

但是在通过了 Apache,Squid等反向代理软件就不能获取到客户端的真实IP地址了.如果使用了反向代理软件,用 request.getRemoteAddr()方法获取的IP地址是:127.0.0.1或 192.168.1.110,而并不是客户端的真实IP. 经过代理以后,由于在客户端和服务之间增加了中间层,因此服务器无法直接拿到客户端的 IP,服务器端应用也无法直接通过转发请求的地址返回给客户端.但是在转发请求的HTTP头信息中,增加了X-FORWARDED-FOR信息.用以跟踪原有的客户端

(一)响应式数据 1. 简单例子 从最简单的数据绑定开始,在 Vue 2.0 中,我们这样将一个数据绑定到模板的指定位置: 在组件创建参数的 data 构造函数中返回一个用来绑定的数据对象,其中有个 now 字段,会被渲染到模板内的 .app > p 内. <template> <div class="app"> <h1>Hello world!</h1> <p>Now is: {{now.toString()}}<

目录 前言 优先级概述 相同优先级 结合性 运算符优先级一览表 运算符优先级重点说明 结语 前言 虽然本文讲的是Python,但其实它也适用于所有的编程语言.因为这里面蕴含着编程之魂.所以本文标题没有显著的使用Python关键词.当然以前的文章用了Python关键词是因为当时我并没有想到这一点,很多内容也适用所有编程语言. 本文是运算符相关教程的最后一篇,将介绍运算符的最后一个汇总性的概念——运算符的优先级. 优先级概述 所谓优先级,是指优先计算的顺序.比如小学中我们学过的加减乘除基本四则运算,

一.背景: 现在项目上有一个用python 实现非线性规划的需求.非线性规划可以简单分两种,目标函数为凸函数 or 非凸函数. 凸函数的 非线性规划,比如fun=x^2+y^2+x*y,有很多常用的python库来完成,网上也有很多资料,比如CVXPY 非凸函数的 非线性规划(求极值),从处理方法来说,可以尝试以下几种: 1.纯数学方法,求导求极值: 2.使用神经网络,深度学习来处理,可参考反向传播算法中链式求导的过程: 3.寻找一些python库来做,本文介绍scipy.optimize.mi

首先给出一段代码: public class AslistMethod { public static void main(String[] args) { String sentence = "i love you"; List<String> words = Arrays.asList(sentence.split(" ")); for (int i = 0; i < words.size(); ) { if (words.get(i).equ

目录 背景 问题分析 1.属性值是 Json 格式的,需要使用 Json 操作函数处理 2.字段内容不规范,乱七八糟 3.又要抽取内容.又要格式化,记录还有 900w+,太慢了 最后执行结果比较 数据导入比较 总结 这只是一次简单数据迁移的统计,数据量不大,麻烦的是一些中间步骤处理和思量. 没有 SQL 优化.索引优化的内容,大家轻喷. 背景 用户眼科属性表记录数大概 986w,目的是把大概 29w 记录的属性值(json 格式)的其中八个字段解析为数字,转储为统计表的记录,用于图表分析. 以下

问题描述 在使用poi-tl word模版工具时,发现生成的文档中,图片格式为嵌入型,有的图片甚至被表格遮挡一半.而自己想要的图片格式为上下型环绕,并且图片需要居中. 问题分析 poi-tl渲染图片,使用的是org.apache.poi.xwpf.usermodel.XWPFRun的addPicture方法,该方法中有一段代码:CTInline inline = drawing.addNewInline();意思就是默认将图片转为inline类型,即行内元素. 然后我们把生成的嵌入型图片的文档转