Vue(读音/vjuː/，类似于view)是一套用于构建用户界面的渐进式框架。
与其它大型框架不同的是，Vue被设计为可以自底向上逐层应用。
Vue的核心库只关注视图层，不仅易于上手，还便于与第三方库或既有项目整合。
另一方面，当与现代化的工具链以及各种支持类库结合使用时，Vue也完全能够为复杂的单页应用提供驱动。
是一个很好的教程，简洁，易懂

分叉。
克隆它。
我使用以下命令在根目录中创建.env文件DATABASE_URL=“mongodb：//127.0.0.1：27017/test”npm运行构建Nodemon服务器npm开始

说明:1:此示例只是用来显示视频流并没有处理存储视频及回放视频功能2:在打开项目后务必将构建里面的影子构建Shadowbuild取消3:实时显示视频视频响应速度比VLCQTAV等播放器快很多倍4:精简代码在windows下是可以完整编译通过并运行的linux下要将对应ffmpeg库文件替换5:代码处理并不够完整还有很多需要优化的地方6:代码注释不够详尽但是简单易懂7:没有使用定时器采用信号槽机制实现视频流播放8:处理全部放在QFFmpge类中包括注释也才到100行代码左右9:使用示例简单方便自带了一个珍藏多年的黑灰色主题样式表锦上添花10:窗体加载时动画渐显效果11:同时支持两路RTSP视频流播放代码稍作修改即可16路同时显示12:1画面到16画面模式自由切换13:自定义按钮标签样式表应用14:自定义标题栏和不规则窗体的实现真正意义上实现了鼠标拖动不仅仅是拖动标题栏才能动15:QT4与QT5均可编译通过亲测无误"＞说明:1:此示例只是用来显示视频流并没有处理存储视频及回放视频功能2:在打开项目后务必将构建里面的影子构建Shadowbuild取消3:实时显示视频视频响应速度比VLCQTAV等播放器快很多倍4:精简代码在windows下是可以完整编译[更多]

RONY（快速和可扩展的RPC框架）Rony使您可以轻松创建支持群集的服务。
基本上，当您使用Rony框架编写服务时，您开发了两个接口，一个是针对客户端的，服务的客户端可以进行连接和通信。
我们称之为“网关”。
另一个接口与集群中的其他实例通信，我们称其为“隧道”。
基本上，当您使用Rony构建服务时，会启动“Edge”服务器。
每个边缘服务器都有三个组件，您可以根据需要启用它们。
“网关”，“隧道”和“集群”。
如果不启用“群集”，则无法启用“隧道”。
如果启用了群集，则每个边缘服务器都可以是副本集的成员。
边缘服务器位于同一副本集中，然后彼此复制。
此复制是通过Raft协议完成的。
因此，副本集中只有一台边缘服务器是领导者，其余的是跟随者。
每个边缘服务器都可以启用其“隧道”组件。
边缘服务器可以通过这种方式相互通信。
例如，假设您有一个来自客户端的请求，该客户端连接到副

2D激光雷达局部地图构建和机器人定位，可以直接执行，亲测可行

【目录】-MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书)第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。
第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。
第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。
第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。
这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。
第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。
第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。
第7章RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。
将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。
第8章GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。
第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。
要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。
第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。
第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。
第12章SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。
第13章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。
第14章SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。
第15章SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。
若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。
第16章自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。
每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类),中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本,余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。
以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区

在核环境中，与物联网（IoT）场景的现实相关联的无线传感器网络（WSN）的使用正在引起越来越多的安全问题。
在这种情况下，由于安全事故影响的规模很大，因此加强了标准以维护这些设施的物理完整性，这些设施被认为是至关重要的。
本文提出了一项建议，旨在建立一种方法来评估在核区域中使用的带有物联网设备的WSN的安全级别。
该提案最初是基于相关工作以建立更具体的初始框架，并按照先前科学研究的一致步骤进行构建。

更快地构建防弹UI组件故事书是UI组件的开发环境。
它使您可以浏览组件库，查看每个组件的不同状态以及以交互方式开发和测试组件。
查看自述文件：介绍故事书在您的应用程序外部运行。
这使您可以独立开发UI组件，从而可以提高组件重用性，可测试性和开发速度。
您可以快速构建，而不必担心特定于应用程序的依赖性。
您可以参考以下精选示例，以了解Storybook的工作方式：:Storybook随附了许多用于组件设计，文档，测试，交互性等的。
使用Storybook的API，可以通过各种方式进行配置和扩展。
它甚至已扩展为支持针对移动设备的ReactNative开发。
翻译目录

锈铁一种计算单词错误率的简单锈程序。
这是我了解Rust的学习过程的一部分。
另外，我想看看与诸如Python之类的解释器语言相比，Rust的速度要快多少。
python-equivalent/wer.py文件具有用Python编写的完全相同的算法。
单词错误率（WER）是一种评估语音转文本系统性能的方法。
它考虑了在预测文本（ASR系统的输出）和基本情况（手动转录的文本）之间需要插入/删除或替换多少个单词。
在我的实现中，我将从每个单独的句子中返回平均WER。
依存关系clap="2.33.3"用于命令行解析。
cute="0.3.0"，cute="0.3.0"循环。
用法通过运行目录中的cargobuild构建项目（或cargobuild--release，以避免在运行cargorun...时重新编译代码）。
如果您使用了--release标志，

对于贯彻联邦企业体系结构框架（FederalEnterprise ArchitectureFramework，FEAF）方针的团体和机构而言，IBM:registered:RationalUnified Process:registered:(RUP:registered:)是足以支持其企业体系结构（EnterpriseArchitecture，EA）计划的唯一选择。
Rational UnifiedProcess可以帮助用户成功地捕获、管理和使用企业体系结构。
本文将探讨如何使用RUP和UML 构建和管理企业体系结构。
具体而言，我们将分析FEAF的四层矩阵结构（levelIVmatrix），并讨论如何用 RUP促进捕获各

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。