Vue CLI 3.x 是 Vue.js 官方提供的一款强大的脚手架工具，它极大地简化了 Vue.js 应用的初始化和构建过程。在 Vue CLI 3 中，不仅支持单页面应用（SPA）的构建，还内置了对多页面应用（MPA）的支持，这使得开发者能够更高效地管理多个独立的入口页面。下面我们将详细讨论 Vue CLI 3 中如何配置和使用多页面应用。 1. **创建项目** 确保已经全局安装了 Vue CLI 3。如果还没有安装，可以通过以下命令进行安装： ``` npm install -g @vue/cli ``` 然后，创建一个新的 Vue 项目，并选择一个预设或者手动配置： ``` vue create my-project ``` 2. **配置多页面应用** 在项目根目录下，打开 `vue.config.js` 文件（如果没有，创建一个）。这个文件用于自定义 Vue CLI 的配置。在该文件中，我们可以配置 `pages` 属性来定义多个入口页面： ```javascript module.exports = { pages: { index: { entry: 'src/pages/index/main.js', // 入口文件 template: 'public/index.html', // 模板文件 filename: 'index.html', // 输出文件名 }, about: { entry: 'src/pages/about/main.js', template: 'public/about.html', filename: 'about.html', } } } ``` 在这个例子中，我们定义了两个页面：`index` 和 `about`，每个页面有自己的入口文件、模板文件和输出文件名。 3. **目录结构** 根据上面的配置，`src/pages` 目录下应有对应的子目录，例如 `src/pages/index` 和 `src/pages/about`，分别包含各自的 `main.js` 文件。同时，`public` 目录下应有对应的 HTML 模板文件。 4. **路由管理** 在多页面应用中，每个页面通常有自己的路由管理。你可以为每个页面设置独立的路由，或者在全局路由文件中根据页面名称动态配置。例如，在 `src/router/index.js` 中，你可以这样配置： ```javascript import Vue from 'vue' import Router from 'vue-router' const routes = [ { path: '/', component: () => import('@/pages/index') }, { path: '/about', component: () => import('@/pages/about') }, ] export default new Router({ routes }) ``` 5. **运行与构建** 现在，你可以通过以下命令启动开发服务器或构建项目： ``` npm run serve // 开发模式 npm run build // 生产模式 ``` Vue CLI 会根据 `vue.config.js` 中的配置自动处理多页面应用的构建。 6. **其他配置** 除了多页面配置外，Vue CLI 3 还提供了许多其他功能，如 CSS 预处理器支持、代码分割、热模块替换等。你可以根据项目需求在 `vue.config.js` 中进一步定制这些配置。 总结，Vue CLI 3 提供的多页面应用配置使得开发和管理多个入口页面变得简单。只需几步简单的配置，你就可以享受到高效开发的便利。对于想要学习和使用 Vue CLI 3 构建多页面应用的开发者来说，这是一个非常友好的特性。

中的知识点主要涉及到的是计算机视觉（Computer Vision）领域的一种高级应用——以文搜图（Image Retrieval）。在这个过程中，我们使用了OpenCV库，一个广泛用于图像处理和计算机视觉任务的开源库，以及ONNXRuntime，这是一个跨平台、高性能的机器学习推理框架。这里的关键技术是将自然语言文本转化为图像特征的表示，以便进行搜索匹配。 中进一步确认了这个项目的目标：当用户输入一段中文描述时，系统能够通过理解文本并匹配图像库中的图像特征，找出最符合描述的图片。这涉及到自然语言处理（NLP）和计算机视觉的结合，特别是文本到图像的语义映射。 **OpenCV**是计算机视觉中的重要工具，它提供了丰富的图像处理函数，包括图像读取、显示、转换、图像特征提取等。在以文搜图的应用中，OpenCV可能被用来预处理图像，如调整大小、去噪、色彩空间转换等，以便后续的特征提取。 **ONNXRuntime**是用于执行预先训练好的机器学习模型的运行时环境，它支持多种深度学习框架，如PyTorch、TensorFlow等。在本项目中，可能有一个基于CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining）的模型被转换成ONNX格式，并在ONNXRuntime中运行。CLIP是一个强大的模型，它在大量文本-图像对上进行了预训练，能理解文本与图像之间的语义关系。 **CLIP**是来自OpenAI的一个模型，它通过对比学习的方式学习到了文本和图像之间的对应关系。输入中文描述后，CLIP模型可以将其转化为高维向量，这个向量代表了文本的语义信息。同样，图像也可以通过CLIP转化为类似的向量表示。通过计算两个向量的相似度，可以确定文本描述与图像的相关性。 **C++/C#/C 编程语言**标签表明项目可能使用了这些编程语言中的至少一种来实现上述功能。C++通常用于性能敏感的部分，如图像处理；C#可能用于构建更高级的用户界面或与系统交互的部分；而C语言可能是作为底层库或者与硬件交互的部分。 综合以上，这个项目涉及的技术栈相当广泛，包括计算机视觉、自然语言处理、深度学习模型的部署和优化，以及多语言编程。它展示了如何将先进的AI技术融入实际应用，以解决实际问题。对于开发者来说，理解和实现这样的项目不仅可以提升计算机视觉和NLP的技能，还能增强跨领域技术整合的能力。

整体使用requests模块，把京东的搜索框作为一个加载页面，我们从窗体文件中为他传入一个关键词，把这个关键词作为京东搜索网址里搜索的keyword，我设的爬取范围是搜索商品自初始页面往后的600件商品，在这个京东的网页很神奇，因为有些商品你虽然在这个爬去中看到了，但是你拿着编号去页面搜索的时候却看不到，每一页有60+左边20=80个商品展示。为了增加爬取的速度我是用了多线程，总共大约18个，但速度快带来的代价就是我总共没使用几次，我的IP就封掉了，所以大家学习一下就行，别给人家添麻烦了，哈哈。

电影票房预测数据集是一个包含了电影多方面信息的详细资料库，这个数据集对于电影行业分析师、投资者、电影制片人以及数据科学家等具有极高的应用价值。该数据集涵盖了电影名称、上映日期、地区、时长、电影类型、评分、评分人数、想看人数、导演、演员以及票房等多个字段。 电影名称和上映日期是电影的基本信息，它们可以用来追踪电影的上映时间线以及市场分布情况。地区字段可以用来分析不同地区的电影偏好和市场反应，为电影的地区性宣传和上映策略提供数据支持。 时长信息有助于分析不同长度电影的受众接受度和市场表现。电影类型则是预测电影票房的一个重要因素，不同类型电影面向的受众群体和市场需求不同，数据集能够展示不同类型电影的票房表现，为制片方提供针对性的市场定位依据。 评分和评分人数是衡量电影质量和受众认可度的重要指标。高评分通常意味着电影内容受到认可，从而吸引更多观众进影院观看，反映在票房上就是一个良好的市场表现。而评分人数的多寡则反映了电影的热度和受众讨论度，评分人数多往往意味着电影具有较高的知名度和市场影响力。 想看人数是电影上映前观众期待度的一个直观体现，它可以在一定程度上预示着电影的潜在票房表现。导演和演员则是电影的艺术和商业成功的两大关键因素，知名导演和演员能够为电影带来更高的关注度和票房回报。 票房数据是电影商业成功最直接的体现，它综合了以上所有因素的影响，是最为重要的参考指标。通过对历史数据的分析，可以建立起预测模型来预估未来电影的票房表现，帮助相关人员进行市场预测和决策支持。 以上字段所组成的电影票房预测数据集，能够为多方面用户提供深度的数据分析和决策支持。无论是对电影艺术价值的评估、商业投资的风险分析还是市场趋势的探索，这个数据集都能提供有力的数据支持，帮助用户洞察电影市场的发展方向和潜在机会。

该资源包含基于U-Net模型的医学图像分割任务完整代码及不同注意力机制（如SENet、Spatial Attention、CBAM）下的训练结果。资源实现了数据预处理、模型定义、训练与验证循环，以及结果评估与可视化，提供了详细的实验记录与性能对比（如Accuracy、Dice系数、IoU等关键指标）。代码结构清晰，易于复现和扩展，适用于医学图像分割研究和U-Net模型改进的开发者与研究者参考。 在人工智能领域，图像分割技术一直是一个备受关注的研究方向，特别是在医学图像分析中，精确的图像分割对于疾病的诊断和治疗具有重要的意义。ISIC（International Skin Imaging Collaboration）项目提供了大量的皮肤病医学图像，这对于研究和开发图像分割模型提供了宝贵的资源。UNet作为卷积神经网络（CNN）的一种变体，在医学图像分割领域表现出了优异的性能，尤其是它的结构特别适合小样本学习，并且能够捕捉图像的上下文信息。 本研究利用UNet模型对ISIC提供的皮肤病医学图像进行了分割，并在此基础上加入了注意力机制，包括SENet（Squeeze-and-Excitation Networks）、CBAM（Convolutional Block Attention Module）等，以进一步提升模型性能。注意力机制在深度学习中的作用是模拟人类视觉注意力，通过赋予网络模型关注图像中重要特征的能力，从而提高任务的准确性。SENet通过调整各个特征通道的重要性来增强网络的表现力，而CBAM则更加细致地关注到特征的二维空间分布，为网络提供了更加丰富和准确的注意力。 研究结果表明，在引入了这些注意力机制后，模型的分割准确率达到了96%，这显著高于没有使用注意力机制的原始UNet模型。这样的成果对于医学图像的精确分割具有重要的意义，能够帮助医生更准确地识别和分析病灶区域，从而为疾病的诊断和治疗提供科学依据。 本资源提供了一套完整的医学图像分割任务代码，涵盖了数据预处理、模型定义、训练与验证循环、结果评估和可视化等关键步骤。代码结构设计清晰，方便开发者复现和对模型进行扩展，不仅对医学图像分割的研究人员有帮助，同时也对那些想要深入学习图像分割的AI爱好者和学生有着极大的教育价值。 通过对比不同注意力机制下的训练结果，研究者可以更深入地理解各种注意力机制对模型性能的具体影响。实验记录详细记录了各个模型的关键性能指标，如准确率（Accuracy）、Dice系数、交并比（IoU）等，这些都是评估分割模型性能的常用指标。通过这些指标，研究者不仅能够评估模型对图像分割任务的整体性能，还能够从不同维度了解模型在各个方面的表现，从而为进一步的模型优化提供指导。 这份资源对于那些希望通过实践来学习和深入理解医学图像分割以及U-Net模型改进的研究人员和开发人员来说，是一份宝贵的资料。它不仅包含了实现高精度医学图像分割模型的代码，还提供了如何通过引入先进的注意力机制来提升模型性能的实践经验。

在计算机科学领域，CPU（中央处理器）是计算机系统的核心组件，负责执行指令并控制硬件操作。流水线技术是现代CPU设计中的一个重要概念，它通过将指令执行过程分解为多个独立阶段，实现指令间的重叠执行，从而提高处理器的吞吐率。本课程设计主要关注的是在VIVADO环境下如何构建一个基于MIPS架构的流水线CPU，并解决在流水线中可能出现的三种冒险问题。 VIVADO是一款由Xilinx公司开发的硬件描述语言综合工具，主要用于FPGA（现场可编程门阵列）的设计和实现。它提供了一个完整的流程，包括设计输入、逻辑综合、布局布线、仿真验证以及硬件编程等，使得开发者能够高效地创建、优化和验证复杂的数字系统。 在这个课程设计中，我们将使用VIVADO来实现一个MIPS（Microprocessor without Interlocked Pipeline Stages）架构的CPU。MIPS是一种精简指令集计算机（RISC）架构，以其简洁高效的指令集和流水线设计而闻名。它的指令执行过程被划分为取指、解码、执行、内存访问和写回五个阶段。 在流水线CPU设计中，可能会遇到三种类型的冒险：数据冒险、控制冒险和结构冒险。数据冒险是指指令间的依赖关系导致的数据冲突；控制冒险是由于分支或跳转指令引起的流水线乱序；结构冒险则源于硬件资源的共享冲突。解决这些冒险的方法各有不同： 1. 数据冒险：通常通过插入旁路（bypassing）电路来解决，它允许前一条指令的结果在未写入寄存器之前直接传递给后续指令使用。 2. 控制冒险：通常采用动态分支预测和分支目标缓冲器来提前确定分支目标，减少因分支延迟而导致的停顿。 3. 结构冒险：可以通过改进硬件设计，如增加专用通路或使用多级队列，避免资源冲突。 在VIVADO中，我们首先需要编写Verilog或VHDL代码来描述CPU的逻辑功能，然后使用VIVADO的综合工具将其转换为逻辑门级表示。接着，进行布局布线，分配FPGA上的物理资源。通过仿真验证确保设计正确无误后，下载到FPGA硬件中运行。 这个课程设计不仅涵盖了计算机组成原理的基础知识，还涉及到VIVADO工具的使用技巧，对理解硬件描述语言、FPGA设计流程以及CPU流水线原理有极大的帮助。代码可以直接运行，便于学习者快速上手并进行实践操作。在学习过程中，遇到任何问题都可以随时提问，作者承诺会给予及时的回应和支持。

Android微信独立共存版3by想保持低调

1、Serva功能强大，官方文档自然也相当详细，但存在两个问题：一是但没有中文；二是官方文档洋洋洒洒，重点不清晰；对于只想用Serva安装自己系统的人来说，如何快速再快速的上手呢？ 2、资料的主线是安装windows和安装linux，大量上图。并根据自己的实践情况，标注了Serva配置安装windows或linux的要点。容易出错的部分，同时汉化了部分重要的官方文档。绝对超值。

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