原文链接：Never again be confused when implementing ControlValueAccessor in Angular forms
前面的指令和 { { }} 都是单向绑定，当用户主动在文本框中输入内容后，如果使用 :value=”str” 方式绑定，用户输入的内容是无法自动回到程序中的变量中保存的。这是因为单向绑定只能将程序中的变量值，自动同步到页面上显示，不能自动将界面中的用户主动做的修改，自动同步回程序中变量里保存。
1.vue的本质声明式/响应式（寻常的指令）组件化。（定制） 2.vue简介：MVVM框架（不完全是，react完全是），渐近式（可大可小，既可以做简单的html页面，又可以做大型的管理系统） 3.vue开发思想：当我们想要改变视图界面时，我们只需要改变视图界面对应的声明式变量即可（间接） 4.jquery开发思想：当我们想要改变视图界面时，我们要使用$选择器获取DOM元素对象，再使用DOM API操作DOM（直接） 指令 1.指令是vue中的特色（在react中是没有的），Angular，微信小程序也有指
在要回显值的表单的所有字段上，我们都要加上 th:field,才可以完成回显值更新
在编程中.一个幂等操作的特点是其任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同。幂等函数，或幂等方法，是指可以使用相同参数重复执行，并能获得相同结果的函数。这些函数不会影响系统状态，也不用担心重复执行会对系统造成改变。例如，“getUsername()和setTrue()”函数就是一个幂等函数. 更复杂的操作幂等保证是利用唯一交易号(流水号)实现.
底层模型概述 Spread控件提供了很多模型，这些模型提供了自定义控件的基础架构。同时，这些模型作为底层模板，派生出了更多通用的快捷对象。 在不使用Spread的底层模型的情况下，你可以完成许多任务。通过使用Spread设计器或者快捷对象（如单元格、列和行）的属性，你可以在表单上实现许多改变。但是因为表单模型是所有快捷对象的基础，因此在通常情况下，使用表单模型要比使用快捷对象的速度要快。例如，在代码中使用快捷对象设置一个属性值： fpSpread1.Sheets[0].Cells[0, 0].Value =
Vue.js作为一款现代化的JavaScript框架，以其简洁、高效和灵活的特性，成为了前端开发的热门选择。在Vue中，v-model指令是实现双向数据绑定的重要工具，它使得开发者可以轻松地将数据绑定到表单元素上，并能自动响应用户的输入。
在二分类的情景中，Adaboost为了实现高精准的分类器，采取了集思广益，博取众长的集成的策略，集中群众智慧，成就英雄之举。实现了1+1大于2的分类效果。
详情见：https://github.com/Tencent/tdesign-vue/releases/tag/0.34.0
Token，就是令牌，最大的特点就是随机性，不可预测。一般黑客或软件无法猜测出来。
SpringMVC也提供了一组类似JSTL的标签，供我们在页面上简化开发。下面是个例子：
答:get是发送请求HTTP协议通过url参数传递进行接收,而post是实体数据,可以通过表单提交大量信息.
表单联动是前端经常面临的问题，联动实际上是一组表单项和表单项之间的依赖关系的集合。比如经典的“省-市-区”三级联动，就包含了“省”、“市”、“区”三个表单项，以及“市->省”和“区->市”。表单项的依赖关系可以抽象成若干if(省 === '广东省') { 市 in [‘广州市’, ‘深圳市’, ...] }的形式，即“市”依赖于“省”。（被依赖项也可以有多个，比如C依赖于B和A；而依赖项有多个的情况可以拆解为相互独立的依赖关系）
从最左上角开始看： Regression(回归):输出的目标是一个数值。如预测明天的PM2.5数值。 接下来是Classification(分类):该任务的目标是将数据归为某一类，如进行猫狗分类。 在分类任务中，将涉及线性和非线性的模型。其中，非线性的模型包含了Deep-Learning，SVM，决策树，K-NN等等。 结构化学习相对于回归或者分类来说，输出的是一个向量，结构化学习的输出可以是图像、语句、树结构等等。目前最火的的GAN就是一个典型的结构化学习样例。 回归、分类和结构化学习可以归为有监督任务，除此之外还有半监督任务以及无监督任务。 有监督模型对于模型的输入全部都是有标签的数据，半监督模型对于模型的输入，部分是有标签的数据，部分是没有标签的数据。无监督模型对于模型的输入全部都是没有标签的数据。 除此之外，因为手动对数据进行标注的代价很大，因此可以考虑将其他领域以及训练好的模型迁移到自己的任务中来，这叫做迁移学习。 目下，还有另外一个当下很火的技术叫做Reinforcement Learning(增强学习)。增强学习和监督学习的主要区别是：在有监督学习中，我们会对数据给出标签，然后拿模型得到的结果与结果进行对比，将结果进行一些处理之后用来优化模型。而在增强学习中，我们不会给模型正确的答案，取而代之的是我们会给模型一个分数，以此来表示模型结果的好坏程度。在增强学习中，模型并不知道为什么不好，只知道最终的结果评分。
说到 Vue，感觉第一印象就是双向绑定，所以v-model键值是Vue印象的半壁江山啊，这么重要的东西，你好歹要知道是怎么实现的吧
工作流在我们日常的工作中用得可谓相当普及，尤其在企业内部管理系统，如考勤、财务、合同等系统中更是离不开它。在我们金融科技领域，工作流主要用于贷款审批、风控审核等环节。由于工作流具有一定的门槛，国内尚没有能满足企业级应用的工作流开源框架，一些国内CMS开源项目号称支持的工作流也只是对Activiti的简单引入或者是较简单的工作流实现，还不能完整的满足一般企业应用。
ZooKeeper 最早起源于雅虎研究院的一个研究小组。当时，雅虎内部很多大型系统基本都需要依赖一个类似的系统来进行分布式协调，但是这些系统往往都存在分布式单点问题。所以，雅虎的开发人员就试图开发一个通用的无单点问题的分布式协调框架，以便让开发人员将精力集中在处理业务逻辑上。
这是本次教程的最后一篇，预约功能的开发。在微搭里表单提交页反倒很简单，直接使用自动生成的页面即可。
从基本的概念、原理、公式，到用生动形象的例子去理解，到动手做实验去感知，到著名案例的学习，到用所学来实现自己的小而有趣的想法......我相信，一路看下来，我们可以感受到深度学习的无穷的乐趣，并有兴趣和激情继续钻研学习。
版权: https://github.com/haiiiiiyun/awesome-django-cn Awesome Django 介绍 Awesome-Django 是由 Roberto Rosario 发起和维护的 Django 资源列表。该列表收集了大量 Django 相关的优秀应用、项目等资源，方便了 Django 用户参考查阅。 Django 优秀资源大全 则是依据 Awesome-Django 翻译而来。也欢迎你帮助推荐和提供建议 Awesome Django 管理界面 分析 资源管理
原文链接：https://bobbyhadz.com/blog/react-get-form-input-value-on-submit[1]
v-model指定可以实现表单值与属性的双向绑定。即表单元素中更改了值会自动的更新属性中的值，属性中的值更新了会自动更新表单中的值
曾经找到过“Editor.md”，看之心喜，一直想在Angular中集成下这款markdownpad编辑器玩，在网上也只找到一篇通过指令集成的，虽然可以实现，但还是希望能做成组件形式的，之后看到一篇自定义组件的文章，了解到ControlValueAccessor才真正完成这个心愿，现在记录分享与诸公。
一直想开发一个完整的机器学习应用程序，将有一个UI来输入一些输入和机器学习模型来预测这些值。上周做到了这一点。在这个过程中，在React和Flask中创建了一个易于使用的模板，任何人都可以在几分钟内修改创建自己的应用程序。
大家好，我是19组清风。有段时间没有和大家见面了，最近因为有一些比较重要的事情（陪女朋友和换了新公司）在忙碌所以销声匿迹了一小段时间，
图像分类的基本任务就是将图片分类，那如何进行图片分类呢？图片是不可能直接当作输入传递给我们的机器学习任务的，一个通用的做法就是将图片转换成一张巨大的数字表单。这时候输入有了，那么就可以使用机器学习的算法从所有种类中，给这个表单选定一个标签。 图像分类的难题在于我们所说的语义鸿沟问题
如何将大模型应用落地到自己的业务或工作中？这篇文章整理了7种目前业内最常用的大模型应用方法，以及各个方法的代表论文。通过对各种应用大模型方法的特点对比，找到最适合自己场景的应用方法。
客户在使用数据湖时通常会问一个问题：当源记录被更新时，如何更新数据湖？这是一个很难解决的问题，因为一旦你写了CSV或Parquet文件，唯一的选择就是重写它们，没有一种简单的机制可以打开这些文件，找到一条记录并用源代码中的最新值更新该记录，当数据湖中有多层数据集时，问题变得更加严重，数据集的输出将作为下次数据集计算的输入。
原始点云数据不可避免地从3D传感器或在重建算法中包含异常值。本文提出了一种用于鲁棒点云处理的新型端到端网络，称为 PointASNL，可以有效地处理带噪声的点云。我们方法中的关键部分是自适应采样（AS）模块。它首先从最远点采样点的周围对点的邻域加权，然后在整个点云中自适应的调整采样。AS模块不仅有益于点云的特征学习，而且缓解受异常值的影响。为了进一步捕捉邻域信息和长期依赖于采样点，我们从非局部操作的角度出发，提出了局部-非局部 (local-Nonlocal, L-NL) 模块。这种L-NL模块使学习过程对噪声不敏感。大量的实验证明了在分类和语义分割任务上，在合成数据，室内、室外数据，是否有噪声的数据，都有良好性能和鲁棒性。并且在有大量噪声的真实户外数据集SemanticKITTI上，明显优于以前的方法。代码发布在：
angular 入坑记录的笔记第三篇，介绍 angular 中表单控件的相关概念，了解如何在 angular 中创建一个表单，以及如何针对表单控件进行数据校验。
找不同：激活函数用阶跃函数换成了连续型函数，用一个Quantizer函数进行类别预测
今天在写模拟登陆的时候遇到了一点问题，一个是在post数据中有许多随机串，让人摸不着头脑；另一个问题是明明已经post了正确的数据，然而还是莫名其妙的无法登陆。倒腾了半天终于发现了这原来是很多网站为了防止一些攻击所进行的安全保护措施，分别是token 和 referer防护。
我们将创建一个日历应用，就像谷歌日历。这个应用可以让我们在月份、周和日之间进行切换。
由于一个partition只能固定的交给一个消费者组中的一个消费者消费，因此Kafka保存offset时并不直接为每个消费者保存，而是以 groupid-topic-partition -> offset 的方式保存。
readonly和disabled它们都能够做到使用户不能够更改表单域中的内容。但是它们之间有着微小的差别，总结如下： Readonly只针对input(text / password)和textarea有效，而disabled对于所有的表单元素都有效，但是表单元素在使用了disabled后，当我们将表单以POST或GET的方式提交的话，这个元素的值不会被传递出去，而readonly会将该值传递出去（readonly接受值更改可以回传，disable接受改但不回传数据）。 一般比较常用的情况是：
上节中我们已经讲述了关于follower副本的同步机制，并且我们提到了基于HW的备份恢复是有缺陷的。在本节中我们会阐述弊端的原因，并且讲解kafka为了解决问题从而引入了Lead Epoch的概念。
模型之间的关系是任何Odoo模块的关键组成部分。它们对于任何业务案例的建模都是必要的。然而，我们可能需要给定模型中字段之间的链接。有时，一个字段的值是根据其他字段的值确定的，有时我们希望帮助用户输入数据。
表单是商业应用程序的主流。您可以使用表单登录，提交帮助请求，下订单，预订航班，安排会议，并执行无数其他数据录入任务。
通常，在处理增、删、改之前，还存在相关的检查，特别是删、改的操作之前，都应该检查被操作的数据是否存在、是否具有权限对该数据进行操作，及可能存在的其它业务规则。
从【DL笔记1】到【DL笔记N】，是我学习深度学习一路上的点点滴滴的记录，是从Coursera网课、各大博客、论文的学习以及自己的实践中总结而来。从基本的概念、原理、公式，到用生动形象的例子去理解，到动手做实验去感知，到著名案例的学习，到用所学来实现自己的小而有趣的想法......我相信，一路看下来，我们可以感受到深度学习的无穷的乐趣，并有兴趣和激情继续钻研学习。 正所谓 Learning by teaching，写下一篇篇笔记的同时，我也收获了更多深刻的体会，希望大家可以和我一同进步，共同享受AI无穷的乐趣。
在本系列第二部分中，Noam 提出了一些模式，说明如何直接用 Web 平台作为框架提供的一些解决方案的替代方案。
网络爬虫是一种自动获取网页内容的程序或技术。它就像一只“小蜘蛛”，在互联网上爬行，抓取各种信息。 想象一下，网络就像一张大网，上面有无数的网页，而爬虫就是在这张网上穿梭的“小虫子”。它可以根据预设的规则和目标，自动访问大量的网页，并提取出有用的数据。 爬虫的工作原理通常是通过发送请求给服务器，获取网页的源代码，然后解析这些源代码，找到需要的信息。这些信息可以是文本、图片、链接、表格等等。爬虫可以将这些信息存储下来，以便后续的分析和处理。 网络爬虫有很多用途。比如，搜索引擎需要使用爬虫来索引网页，以便用户可以搜索到相关的内容。数据分析师可以使用爬虫来收集数据，进行市场研究、竞品分析等
网络爬虫 为了解决上述问题，定向抓取相关网页资源的聚焦爬虫应运而生。聚焦爬虫是一个自动下载网页的程序，它根据既定的抓取目标，有选择的访问万维网上的网页与相关的链接，获取所需要的信息。与通用爬虫（general purpose web crawler）不同，聚焦爬虫并不追求大的覆盖，而将目标定为抓取与某一特定主题内容相关的网页，为面向主题的用户查询准备数据资源。 三.爬虫背后的相关技术和原理 网络爬虫是一个自动提取网页的程序，它为搜索引擎从万维网上下载网页，是搜索引擎的重要组成。传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列，直到满足系统的一定停止条件。聚焦爬虫的工作流程较为复杂，需要根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接，保留有用的链接并将其放入等待抓取的URL队列。然后，它将根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL，并重复上述过程，直到达到系统的某一条件时停止。另外，所有被爬虫抓取的网页将会被系统存储，进行一定的分析、过滤，并建立索引，以便之后的查询和检索；对于聚焦爬虫来说，这一过程所得到的分析结果还可能对以后的抓取过程给出反馈和指导。
Start event：开始事件 End entit：结束事件 User task：用户任务活动 Service task：服务任务活动 Exclusive gateway：独家网关，排它网关通道，只能有一条分支执行，如if else Parallel gateway：并行网关，并行网关通道，所有分支一块执行 更多介绍请参考：http://www.mossle.com/docs/activiti/#bpmnConstructs
我们都知道，去创建请求体，更新数据我们用PUT请求，我们去试着更新下数据。
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