在本篇文章里小编给大家分享的是关于VUE的history模式下除了index外其他路由404报错解决办法,对此有需要的朋友们可以学习下。
2023-02-06 10:35:47 59KB VUE history 404报错
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1、在树莓派中运行含有下面代码的时候,出现的问题。我尝试着网上的解决办法,如0换成-1,仍然解决不了问题。 video_capture = cv2.VideoCapture(0) 当我使用以下命令查看树莓派视频设备的时候,发现没有video0 这个摄像头设备,于是,我重复了整个安装摄像头的过程,还是没有发现video0。于是我猜测摄像头坏了。 ls /dev/video* 2、我又使用USB摄像头,该摄像头无需安装驱动,直接可以使用。运行ls /dev/video*   可以发现video0。并且对摄像头进行任何操作都可以,能成功拍摄照片。 所以当软件没有任何问题的时候,只能排查硬件的问题
2023-02-01 21:48:20 42KB c cam ex
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索引html 生成自定义的 index.html 文件 安装 $ npm install indexhtml 用法 var indexhtml = require ( 'indexhtml' ) indexhtml ( { title : 'hello world' , js : 'bundle.js' , // or [..] is ok css : [ 'default.css' , 'pretty.css' ] , // or 'single.css' is ok meta : [ { name : 'viewport' , content : 'width=device-width, initial-scale=1' } ] , content : '

yo

' } ) 将输出: <!DOCTYPE html > < html
2022-12-29 18:49:33 3KB JavaScript
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Flesch_Index #Intro Code计算文本文件或文档中单词的Flesch索引和阅读级别 Flesch可读性索引是Rudolf Flesch博士发明的一种工具,用于估计文档的阅读和理解难度。 索引不考虑单词的含义,仅考虑单词的长度和句子的长度,以便为文档分配可读性索引。 可读性指数越高,文档越容易理解。 Flesch可读性索引通常被转换为理解文档通常必需的教育水平,如下表所示。 屏幕截图2021-03-26为00.58.55 Flesch的公式计算索引
2022-12-11 10:21:01 1KB
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Keras用IMDB数据源(imdb.npz + imdb_word_index.json) from tensorflow.keras.datasets import imdb (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = imdb.load_data(num_words=10000) # word_index is a dictionary mapping words to an integer index word_index = imdb.get_word_index() # We reverse it, mapping integer indices to words reverse_word_index = dict([(value, key) for (key, value) in word_index.items()]) # We decode the review; note that our indices were offset by 3 # because 0, 1 and 2 are reserved indices for "padding", "start of sequence", and "unknown". decoded_review = ' '.join([reverse_word_index.get(i - 3, '?') for i in train_data[0]])
2022-12-05 21:47:55 17.27MB imdb keras
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复制原程序“index.html”页的内容到当前程序员“index.html”页。 注意:是内容复制,如果是页面替换复制,则必须重新把“index.html”页的属性中的“生成操作”设定为:“嵌入的资源”。
2022-12-02 18:17:48 57.5MB Net7 后端分离 博客实现 后端
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Relational Database Index Design and the Optimizers
2022-11-28 09:15:37 5.06MB database index
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路透社数据集,它包含许多短新闻及其对应的主题,由路透社在 1986 年发布。它 是一个简单的、广泛使用的文本分类数据集。它包括 46 个不同的主题:某些主题的样本更多, 但训练集中每个主题都有至少 10 个样本。 与 IMDB 和 MNIST 类似,路透社数据集也内置为 Keras 的一部分。
2022-11-24 17:36:36 2.22MB 深度学习 路透社 reuters kears
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非常全面的对R语言api的文档目录。适合各种熟练程度的R语言使用者。
2022-11-20 10:13:28 8.22MB R语言
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