张士玉小黑屋

实现的效果如下：用admin账号登录展示 用xiaoxiao账号登录： 并且在xiaoxiao登录的系统中，手动在地址栏输入'/user'，请求admin用户才会显示的用户管理页，页面不会展示。实现思路如下：1.用户登录，后端返回的data中有菜单数据，把菜单数据存储在vuex中，在侧边栏组件中去获取到存储在vuex中的菜单数据，根据数据动态生成侧边栏。本项目我是用Mock模拟的数据，后端返回的接口数据如下图：importMockfrom'mockjs'exportdefault{getMenu:config=>{const{username,password}=JSON.parse(config.body)//先判断

正在备考hcia、hcipdatacom的同学们，需要考试真题的关注+留言，鹏哥送你一份最新题库。1、【拖拽题】在BCP/MPLSVPN场景中，如果PE设备收到到达同一目的网络的多条路由时，将按照一定的顺序选择最优路由。请将以下内容按照比较顺序进行排序。答题格式为：如11223344答案：【11】【22】【33】【44】解析：MP-BGP的优选原则和BGP相似。当到达同一个目的网段存在多条路由时，BGP通过如下的次序进行路由优选：     丢弃下一跳不可达的路由。优选Preferred-Value属性值最大的路由。优选Local_Preference属性值最大的路由。本地始发的BGP路由优于从其他对等体学习到的路由，本地始发的路由优先级：优选手动聚

>>>深度学习Tricks，第一时间送达<<<目录​PP-LCNet——轻量级且超强悍的CPU级骨干网络！！（一）前沿介绍1.PP-LCNet主要模块2.相关实验结果（二）YOLOv5/YOLOv7改进之结合​PP-LCNet1.配置common.py文件2.配置yolo.py文件3.配置yolov5/yolov7_​​PP-LC.yaml文件关于YOLO算法改进及论文投稿可关注并留言博主的CSDN/QQ>>>一起交流！互相学习！共同进步！<<<​PP-LCNet——轻量级且超强悍的CPU级骨干网络！！（一）前沿介绍论文题目：PP-LCNet:ALightweightCPUCo

最近人工智能爆火啊，前有AIGC后有ChatGPT，ChatGPT倒是可以很简单的体验到，但是AIGC这个似乎需要一点动手能力，而且还要考虑下我们本地的环境了。恰好我最近受邀参加了亚马逊云科技【云上探索实验室】的活动，基于他们的AmazonSageMaker服务来做了以下三个小实验，有包括AIGC，Deepracer还有图像分类，整体流程体验下来比想象中好太多了，即便是一个新手也可以通过AmazonSageMaker来掌握下面三个实验，而且不需要您再考虑基础环境配置了，可以更加专注于业务。那么就让我们来跟着下面的实验手册和演示视频一起来操作吧！最近我恰好受邀参与了亚马逊云科技[云上探索实验室]活动，利用AmazonSageMaker平台搭建了自己的AIGC应用，整个过程只用了不

一、Vue(ref和$refs属性介绍与使用)在Vue中一般很少会用到直接操作DOM，但不可避免有时候需要用到，这时我们可以通过ref和$refs这两个来实现，本文我们就来详细的介绍下这个内容除了自定义属性外，Vue实例还暴露一些有用的实例属性和方法，他们都有前缀$，以便和用户定义的属性和方法分开常用的属性有：常用的属性有：1：vm.$el//获取vue实例关联的Dom元素2:vm.$data//获取vue实例的data选项3：vm.$options//获取vue实例的自定义属性4：vm.$refs//获取vue实例中所有含有ref属性的dom元素，如果有多个，只返回最后一个。5:vm.$ref//ref被用来给元素或子组件注册引用信息，引用信息将会

前几天搜索模糊pi控制的相关仿真流程，发现csdn没有比较好的、完整的能跑出结果的模糊pid控制仿真模型。通过几天的学习和查阅文献，我现在将我仿真的步骤和出现的问题给大家分享一下，希望大家也一起交流一下自己的问题和心得。首先我们要清晰的知道模糊pid的流程，这里简单和大家分享一下：由上面的图我们可以知道，模糊pid需要确定隶属函数、控制规则，隶属函数是模糊化和反模糊化的关键。接下来进入simulink模型搭建环节：step1：在MATLAB命令行窗口中输入fuzzy——目的：打开模糊控制工具箱输入命令后会弹出这样一个窗口step2:确定模糊控制量和模糊输出量对于模糊pi控制，其结构框图如下： 由此可知，我们要设置的模糊控制工具箱的输入既为e、ec、和。   

一、简介CSPNet：CrossStagePartialNetwork，跨阶段局部网络作用：从网络设计角度来缓解以前推理时需要很大计算量的问题推理计算过高的原因：由于网络优化中的梯度信息重复导致的！cspnet解决方式：通过将梯度的变化从头到尾地集成到特征图中，在减少了计算量的同时可以保证准确率。CSPNet是一种处理的思想，可以和ResNet、ResNeXt和DenseNet结合。图是cspnet对不同backbone结合后的效果，可以看出计算量大幅下降，准确率保持不变或者略有提升（ps:分类的提升确实不多）下图是CSPNet用于目标检测的结果：AlexeyAB版本的darknet的首页就是这张图，使用CSPNet做backbone可以极大提升模型的准确率，

?前言本文是华为OD机试真题(C++)专栏的目录贴（持续更新中…）专栏介绍：华为OD机考算法题库，帮助你上岸华为；提供C++解法每篇文章都有详细的解题步骤，价格限时全网最低，专栏订阅超过50回归原价，收集全网的所有华为od机试题，帮助1000+小伙伴通过机试，入职华为其他华为OD机试题清单?华为OD机试真题(JavaC++PythonJS）??文章列表⚡华为OD机试真题(C++)⚡?1000-路灯照明问题?1001-在字符串中找出连续最长的数字串含-号?1002-滑动窗口最大值?1003-字符统计及重排?1004-TLV解析?1005-数组去重和排序?1006-字符串筛选排序?1007-连续字母长度?1008-

vue系列文章目录需求：后端返回文件流前端将文件流转为成blob地址预览pdf文件提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、安装PDF插件依赖npminstallvue-pdf--save二、封装vuePdf组件为预览页面，通过Management.vue路由传参形式跳转到预览页面1.Management.vue代码如下（示例）：封装的请求pdfDocument一定要加上{responseType:"blob",}后台返回的pdf文件流也就是result.data附代码：//预览asyncscanSubmit(row){//这个代码我不多做解释，接口请求而已

YOLO社区自前两次发布以来一直情绪高涨！随着中国农历新年2023兔年的到来，美团对YOLOv6进行了许多新的网络架构和训练方案改进。此版本标识为YOLOv6v3.0。对于性能，YOLOv6-N在COCO数据集上的AP为37.5%，通过NVIDIATeslaT4GPU测试的吞吐量为1187FPS。YOLOv6-S以484FPS的速度得到了超过45.0%的AP，超过了相同规模的其他主流检测器（YOLOv5-S、YOLOv8-S、YOLOX-S和PPYOLOE-S）。YOLOv6-M/L在相似的推理速度下也比其他检测器实现了更好的精度性能（分别为50.0%/52.8%）。此外，凭借扩展的Backbone和Neck设计，YOLOv6-L6实现了最先进的实时精度。YOLOv6