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文章目录Android开发架构MVCMVPMVVMUI驱动vs数据驱动MVVM的具体实现JetpackMVVM使用举例封装参考Android开发架构如果开发过程中大家各自为战,没有统一规范,久而久之,项目代码会变得混乱且后续难以维护。当使用统一的架构模式后,有很多的好处,如:统一开发规范,使得代码整洁、规范,后续易于维护及扩展提高开发效率(尤其在团队
<template><divv-if="reFresh">...</div></template>exportdefault{data(){return{reFresh:true}},methods:{initPage(){...},handleReFresh(){this.reFresh=falsethis.$nextTick(()
案例目标:实现GET的主要属性为req.method,并且生成随机数使用nodejs,实现一个Ajax的get请求方式将lib里的data.json文件请求获取出来data里面的数据为{"success":[{"data":"你赢了","message":"请求成功","code":"200"}],"fail":[{"d
从最开始接触fme的时候,我就一直有一个想法,fme能不能和机器学习、深度学习、统计学回归算法结合实现大批量数据的智能操作,奈何学识一直有限,到目前都没实现突破。但是房地一体确权登记项目的扫描件相对很多不规范数据来说通过提取特征文字实现自动分类归档是可以通过用python调用谷歌的汉字识别库pytesseract来实现特征值提取,然后用fme进行数据清洗,最后整理数据输出成我们想要的档案档案结构。既然大体思路已经定下来了,剩下的就是从各个技术难度逐一突破的问题了,首先python提取图片的包OpenCV,我们通过这个模
前言:深度学习的世界里,怎能少得了Google的身影?2017年Google提出的sketch-rnn横空出世,是学习基于深度学习的手绘草图必知必会的经典模型,其中提出的QuickDraw数据集包含了超过五千万幅手绘草图,是目前最大的手绘草图数据集。本文围绕SketchRNN中提出的QuickDraw,重点讲解如何在自己的深度学习项目中使用QuickDraw,如何下载QuickDraw,如何解析QuickDraw数据集,如何可视化QuickDraw数据集。目录QuickDraw简介Quick
1概述ThingsBoard是用于数据收集、处理、可视化和设备管理的开源物联网平台。它通过行业标准的物联网协议MQTT、CoAP和HTTP实现设备连接,并支持云和本地部署。ThingsBoard迄今没有导入专业的时序数据库应用,用户可选择的只有PostgreSQL和Cassandra。虽然针对PostgreSQL引入了TimeScale插件,但由于其不是按照宽表的方式组织数据记录,TimeScale的优势根本发挥不出来。总之,这两种数据库不具备高效的数据吞吐能力。而且,Thingsboard在数据入库时,是将设备的多个遥测值拆分成不同的记录
上一篇介绍了“8.4智能索引推荐”的相关内容,本篇我们介绍“8.5指标采集、预测与异常检测”的相关精彩内容介绍。8.5指标采集、预测与异常检测数据库指标监控与异常检测技术,通过监控数据库指标,并基于时序预测和异常检测等算法,发现异常信息,进而提醒用户采取措施避免异常情况造成严重后果。8.5.1使用场景用户操作数据库的某些行为或某些正在运行的业务发生了变化,都可能会导致数据库产生异常,如果不及时发现并
阿里云物模型物联网平台初探(python)前言家里买了个天猫精灵,发现这些随便加了个传感器的东西都好贵,想着自己做一个巨无霸整合传感器,剩下一大笔money。毕设也可以往这方面发展。具体的步骤看官网的吧,稍微踩了点坑。初步的python示例在下面。mqtt协议的学习光看官方文档还是有点枯燥,这里观看了b站的视频MQTT协议视频小白一个,都是本人的拙见,有错误欢迎指正,没有怎么正经学过ÿ
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🍅作者主页:不吃西红柿 🍅简介:CSDN博客专家🏆、信息技术智库公号作者✌ 华为云享专家、HDZ核心组成员。简历模板、PPT模板、学习资料、面试题库、技术互助,点击下方「信息技术智库」跳转文末都给你!目录🍅信息技术智库🍅文章很长,前言一定要看拥有本篇文章,意味着你拥有一本完善的书籍,本篇文章整理了数据仓库领域,几乎所有的知识点,文章内容主要来源于以下几个方面:源于「数据仓库交流群」资深数据仓库
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