使用方法如下：比如想要给test组件发送一个“相加”广播:复制代码exportdefault{method:{click(){Vue.$emit('add',{})//第二个参数可作为传递数据传送到监听端口，不需要则传空对象}}}复制代码那么test组件中就需要监听，在created方法里写复制代码exportdefault{created(){Vue.$on('add',)},method:{a

前端路由是直接找到与地址匹配的一个组件或对象并将其渲染出来。改变浏览器地址而不向服务器发出请求有两种方式:1.在地址中加入#以欺骗浏览器，地址的改变是由于正在进行页内导航2.使用H5的window.history功能，使用URL的Hash来模拟一个完整的URL。当打包构建应用时，Javascript包会变得非常大，影响页面加载。如果我们能把不同路由对应的组件分割成不同的代码块，然后当路由被访问的时

通过vscode的snippets我们可以自己配置自定义的snippets，从而实现快捷生成代码片段，在VsCode里按F1，输入snippets->选择配置用户代码片段，选择后出现选择配置的界面，这里我们对Vue文件的代码片段进行配置，然后就完成了。使用这些框架你会发现它包括了我们常用的路由，状态，交互等等，我们只需要去复用它的代码，加上一下我们自己少量的逻辑就能轻松的完成项目。在框架中已经做好

使用方法如下：比如想要给test组件发送一个“相加”广播:复制代码exportdefault{method:{click(){Vue.$emit('add',{})//第二个参数可作为传递数据传送到监听端口，不需要则传空对象}}}复制代码那么test组件中就需要监听，在created方法里写复制代码exportdefault{created(){Vue.$on('add',)},method:{a

你好，我的工作主要就是研究DNN，RNN等神经网络。书籍什么的好像真的比较少，CSDN上好像有分享，我平时用来查阅的书是《PatternRecognitionandMachineLearning》，这本书是将模式识别的，里面有神经网络的内容。不过，现在有各种各样的帖子和博客在探讨DNN或是其他神经网络，其中有很多讲的深入浅出，非常适合初级和进阶学习，如：。当然CSDN上有无穷无尽的大牛，你自己探索

卷积神经网络有以下几种应用可供研究：1、基于卷积网络的形状识别物体的形状是人的视觉系统分析和识别物体的基础，几何形状是物体的本质特征的表现，并具有平移、缩放和旋转不变等特点，所以在模式识别领域，对于形状的分析和识别具有十分重要的意义，而二维图像作为三维图像的特例以及组成部分，因此二维图像的识别是三维图像识别的基础。然而，这些特征的提取太过依赖人的经验和主观意识，提取到的特征的不同对分类性能影响很大

卷积神经网络有以下几种应用可供研究：1、基于卷积网络的形状识别物体的形状是人的视觉系统分析和识别物体的基础，几何形状是物体的本质特征的表现，并具有平移、缩放和旋转不变等特点，所以在模式识别领域，对于形状的分析和识别具有十分重要的意义，而二维图像作为三维图像的特例以及组成部分，因此二维图像的识别是三维图像识别的基础。卷积神经网络作为一种特殊的深层的神经网络模型，它的核心思想是将局部感知、权值共享以及

用Python写安卓APP肯定不是最好的选择，但是肯定是一个很偷懒的选择，而且实在不想学习Java，再者，就编程而言已经会的就Python与Golang(注：Python，Golang水平都一般)，那么久Google了一下Python写安卓的APP的可能性，还真行。毕竟web后端不是计算密集型，而是io密集型的，python和其他语言的区别不会太大吧，大量的pv是可以靠堆服务器堆出来的，如果是计算

2、SpyderSpyder是一款为了数据科学工作流做了优化的开源Python集成开发环境，它是附在Anaconda软件包管理器发行版中的，Spyder拥有大部分集成开发环境该具备的功能，如强大语法高亮功能的代码编辑器、Python代码补全以及集成文件浏览器，其还具有其他Python编辑环境中所不具备的变量浏览器功能，十分适合使用Python的数据科学家们。·一个基于浏览器的记事本，支持代码，纯文

7.将安装的Python添加到环境变量中，右键“我的电脑”（win7系统有的显示是“计算机”）选择“属性”，然后选择“高级系统设置”，操作截图如下：8.弹出的“系统属性”界面，选择“高级”里面的“环境变量（N）...”，操作显示如下：9.弹出“环境变量”的对话框，在下面的“系统变量”中找到“Path”，然后点击“编辑”，操作显示如下：10.在弹出的编辑对话框中，将Python的安装目录“C:\Py