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面试官：Vue 中父子组件通信有哪些方式？ 自己先想一分钟。 无可否认，现在无论大厂还是小厂都已经用上了Vue.js 框架，简单易上手不说，教程详尽，社区活跃，第三方套件还多。真的是前端开发人员必备技能。而且在面试当中也往往会问到关于 Vue 方面的各种问题，其中大部分面试官会问到如上这种问题。 最近一直在做 Vue项目代码层面上的优化，说实话，优化别人的代码真是件痛苦的事情，功能实现尚且不说，就说代码规范我就能再写出一篇文章来。真的是无规范不成方圆，规范这个东西太重要了！有点扯了，回到主题，咳咳，那就谈谈我对上面的面试题的理解吧，文笔有限，不妥之处，欢迎在文章结尾留言斧正啊，正啊，啊！ 概述

摘要:VB源码,界面编程,百分比进度条,进度条控件　　四种进度条控件及VB的应用实例源码，压缩包里有4个不同动画形式的VB进度条控件源代码：1.格子式进度条，这也是Windows系统常见的一种风格；2.可以显示百分比的进度条，一般多用于程序安装或逻辑处理；3.动画式进度条，视场合而用；4.专用于媒体播放器的音量进度条。

通过多种机器学习股票价格预测，包括随机森林(Random Forest),决策树(SVM),线性回归(LinearRegression),长短期记忆(LSTM)。 利用toshare获取600519.sh 2000-2020年数据，除了随机森林外基本都是以前19年数据做训练集，最后一年做预测。数据获取的文件在toshare文件夹，获取好的数据集一并在内。想自己拿数据，注册toshare换接口即可。 这些内容都是结课实践要求下我搜集网络资料学习而来，自己理解修改整理使得基本以同一个数据集进行预测。可以说对国内网络上参差不齐的简单机器学习股票预测做了一个复现整理。这对我的机器学习知识有一定帮助，也希望能帮助到需要它的人。 全部为jupterbook格式，代码注释全面且执行效果都在。 适合个人学习、课程团队作业、毕业设计参考等。

在做React Native开发的时候避免不了的需要原生模块和JS之间进行数据传递

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glcm matlab代码论文名称为“多点地统计的两种参数优化方法” 本文介绍了两种MPS参数优化方法的程序代码。 基于GLCM的方法的源代码是用MATLAB编写的，而深度学习程序代码是用c＃.Net编写的。 1.基于GLCM的方法主程序是“ GLCM_Method.m”，它取决于“ GrayCoMatrix.m”和“ HsimSimilarity.m”。 基于GLCM的方法中使用的第三方代码包含“ sort_nat.m”，“ rotateticklabel.m”。 2.基于深度学习的方法主程序是基于ML.Net的“ Program.cs”。该程序包含代码文件，例如“ Preprocessing_ImageFolder”，“ ImageNetData.cs”，“ MyDataTable.cs”等。 。 在使用这些程序之前，请解压缩两个压缩文件“ demo data.rar”和“ ML_Assets.rar”。 文件“ demo data.rar”包含了本文使用的数据，包括训练图像通道的实现以及基于Snesim和simpat获得的分类。

参考windows 10系统自带的计算器，进一步完善实验1的计算器功能，基本要求（必须要具备的）： 支持四种计算模式：标准型、科学型、程序员、日期计算模式 ; 支持货币与容量转换 ; 支持不同模式的切换 。 扩展功能（选做，加分项）： 绘图功能 ； 界面美观，尽可能接近windows 10的计算器的界面设计