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在实验 vue3.2中 的时,关于...toRefs的应用尝试

setup中的...toRefs 大家都知道在setup的这种写法中,我们可以将定义的响应式对象通过...toRefs的方式将这个响应式对象中的每个属性变为一个响应式数据 import...那要是在script setup中想使用...toRefs去将我们的响应式对象变为一个个响应式数据呢?...我们来试一试 尝试一 首先想到的是在写script setup时我们还可以写普通的script标签 那我们在这个普通的script标签里写setup并定义响应式对象,然后在通过return暴露给组件模板...script setup>和 setup{} 两种模式共存时,在 setup{} 中的setup中定义的任何变量和方法模板都访问不到...在实际的业务中,第三种方式应该也足够我们使用。

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    React SSR 源码剖析

    组件在服务端被灌入数据,并“渲染”成 HTML 后,在客户端能够直接呈现出有意义的内容,但并不具备交互行为,因为上面的服务端渲染过程并没有处理onClick等属性(其实是故意忽略了这些属性): function...,渲染到原生组件(HostComponent)时,会将预选的节点挂到fiber节点的stateNode上: // 遇到原生节点 function updateHostComponent(current,...workInProgress, renderLanes) { if (current === null) { // 尝试复用预选的现有节点 tryToClaimNextHydratableInstance...= nextHydratableInstance; // 尝试复用 tryHydrate(fiber, nextInstance); } 以元素节点为例(文本节点与之类似): function...props是否一致,主要做 3 件事情: 文本子节点值不同报警告并纠错(用客户端状态修正服务端渲染结果) 其它style、class值等不同只警告,并不纠错 DOM 节点上有多余的属性,也报警告 也就是说,只在文本子节点内容有差异时才会自动纠错

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    SSD目标检测算法必须知道的几个关键点

    其中, g:ground truth box l:predicted box d:prior box w:width h:heigth Match策略 在训练时,ground truth boxes与prior...boxes按照如下方式进行配对:首先,寻找与每一个ground truth box有最大交并比(IoU)的prior box,这样就能保证每一个真实标注框与至少会有一个预选框与之对应,之后又将剩余还没有配对到的预选框与任意一个真实标注框尝试配对...其中公式中的x表示预选框信息,c为置信度,l为预测框,g为真实标注。...所以SSD在抽样时按照置信度误差(预测背景的置信度越小,误差越大)进行降序排列,选取误差较大的top-k作为训练的负样本,控制正负样本比例为1:3,这样可以导致模型更快的优化和更稳定的训练。...而网络中每一层feature使用的预选框大小和形状不一样,导致调试过程非常依赖经验。

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    备战CKA每日一题——第5天

    、优选、pod优先级抢占、bind阶段; 预选:从podQueue的待调度队列中弹出需要调度的pod,先进入预选阶段,预选函数来判断每个节点是否适合被该Pod调度。...优选:从预选筛选出的满足的节点中选择出最优的节点。 pod优先级抢占:如果预选和优选调度失败,则会尝试将优先级低的pod剔除,让优先级高的pod调度成功。...其中在构建pod资源对象新增、更新、删除的回调函数时,分已被调度的和未被调度的回调。...已被调度的回调: 已被调度的pod根据FilterFunc中定义的逻辑过滤,nodeName不为空,返回true时,将会走Handler中定义的AddFunc、UpdateFunc、DeleteFunc...,nodeName为空且pod的SchedulerName和该调度器的名称一致时返回true;返回true时,将会走Handler中定义的AddFunc、UpdateFunc、DeleteFunc,这个最终会加入到

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    MongoDB内核:副本集选举过程分析

    这里得到的投票结果跟预投票时可能得到的结果要少一个,不可能为kPrimaryRespondedNo,因为这种可能性在经过预投票之后被排除了。 一切正常的话,该节点会进入成员状态变更的逻辑。...在尝试自增term并发起选举之前,S2会看看自己有没有可能获得来自S1和S3的选票。如若不满足条件则不会发起真正的选举。...[writeConcern为2时的写入流程.png] 从前面的代码分析中,我们可以知道catchup是利用节点间的心跳和oplog来实现的。这一时间段的长短取决于旧primary挂之前超前的数据量。...客户端会收到MongoDB返回的错误(NotMaster) not master,该错误一般出现在尝试对seconday节点进行写操作时。...也就不会尝试在集群刚选举结束后就立马进行写入了:) 补充 感兴趣的小伙伴可以再来考虑raft协议中这样一种边界情况: [选举之另一种异常场景.png] 如图所示,同样的一个3-节点集群,分别为S1,S2

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    这 8 张图终于把 K8S 调度器讲通透了!

    1. kube-scheduler 的设计 Scheduler 在整个系统中承担了“承上启下”的重要功能。...预选与优选算法源码细节分析 3.1 预选算法 预选顾名思义就是从当前集群中的所有的 node 中进行过滤,选出符合当前 pod 运行的 nodes。...因为如果一个 5000 节点的集群来进行调度的话,不进行控制时,每个 pod 调度都需要尝试 5000 次的节点预选过程时非常消耗资源的。...,如果在 Schedule 时被调用,那么会测试 node,能否可以让所有存在的 pod 以及更高优先级的 pod 在该 node 上运行。...因篇幅有限,以及个人的兴趣导向,在正常流程介绍完毕之后第三章对正常调度过程中的优选和预选策略再次进行深入的代码阅读。以期能够对正常调度的细节有更好的把握。

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    Kubernetes-核心资源之Pod

    2.3 使用私钥镜像仓库 在Kubernetes中运行容器时,需要为容器获取镜像。Pod中容器的镜像有三个来源,即Docker公共镜像仓库、私有镜像仓库和本地镜像。...2.7.2 优选策略 通过预选策略对Node过滤后,获得预选的Node列表。在预选Node列表的基础上,对这些预选的Node进行打分,从而为Pod选择一个分值最高的Node。...5 PriorityMetadata 根据元素进行打分。 6 MostRequestedPriority 根据Node上所提供的资源进行打分。...3.3 终止Pod 在集群中,Pod代表着运行的进程,但不再需要这些进程时,如何优雅的终止这些进程是非常重要。以防止在Pod被暴力删除时,没有对Pod相关的信息进行必要的清除。...的优雅时间,超过该时间的Pod会被认为死亡; 3)在客户端命令行中,此Pod的状态显示为”Terminating(退出中)”; 4)(与第3步同时)当Kubelet检查到Pod的状态退出中的时候,它将开始关闭

    1.1K50

    Kubernetes Pod资源调度概述

    创建Pod对象时,调度器scheduler负责为每一个未经调度的Pod资源、基于一系列的规则集从集群中挑选一个合适的节点来运行它,因此它也可以称作Pod调度器。...2)节点优选:对预选出的节点进行优先级排序,以便选出最适合运行Pod对象的节点 3)从优先级排序结果中挑出优先级最高的节点运行Pod对象,当此类节点多于一个时,则从中随机选择一个 有些特殊的Pod资源需要运行在特定的节点之上...不过,未激活特定的预选策略时,Pod资源对节点便没有特殊偏好,相关的预选策略无法在节点预选过程中真正发挥作用。...执行预选操作时,调度器将对每个节点基于配置使用的预选策略以特定次序逐一筛查,并根据一票否决制进行节点淘汰。...如上的各预选策略中,CheckNodeLabelPresence和CheckServiceAffinity可以接受特定的配置参数以便在预选过程中融合用户自定义的调度逻辑,这类策略也可称为可配置 策略,而余下那些不可接受配置参数的策略也统一称为静态策略

    1.2K30

    基于PaddlePaddle实现的目标检测模型SSD

    执行train.py程序开始训练,每训练一轮都会更新保存的模型,训练过程中可以随时停止训练。 执行infer.py预测图像,预测模型的路径在config.py配置文件中查找。...上只需一个接口即可完成,在参数inputs参数中把6个feature map的输出都作为参数输入。...use_multiprocess是否使用多线程读取数据,在Windows系统下不能使用,否则会出错。...预测是可以在图像上画框和类别名称并显示。 label_file是标签文件,由create_data_list.py生成,在画框的时候显示类别名称。...但是生成SSD模型的预选框是调用了utils/image_util.py完成,这个代码包含了生成预选框和数据增强,增强方式请仔细阅读该代码。

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    kube-scheduler调度扩展

    Kubernetes 自带了一个默认调度器kube-scheduler,其内置了很多节点预选和优选的调度算法,一般调度场景下可以满足要求。但是在一些特殊场景下,默认调度器不能满足我们复杂的调度需求。...在这类场景下,默认调度器内置的预选、优选算法不能满足需求,我们有以下三种选择: 将新的调度算法添加到默认调度程序中,并重新编译镜像,最终该镜像运行的实例作为kubernetes集群调度器; 参考...实现“调度扩展程序“:默认调度器kube-scheduler在进行预选时会调用该扩展程序进行过滤节点;在优选时会调用该扩展程序进行给节点打分,或者在bind操作时,调用该扩展器进行bind操作。...,但这无疑是不现实的; 第三种:通过启动参数的policy配置,选用某些默认调度器中的预选、优选调度算法的同时,也可以调用外部扩展调度程序的算法,计算得到最优的调度节点,无需修改kube-scheduler...kube-scheduler在调度pod实例时,首先获取到Node1、Node2、Node3三个节点信息,进行默认的预选阶段,筛选满足要求的节点,其次再调用扩展程序中的预选算法,选出剩下的节点,假设预选阶段

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    目标检测经典工作:RetinaNet和它背后的Focal Loss

    其实RPN本质上也是one stage检测模型,RPN训练时所采取的策略也是抽样,从一张图像中抽取固定数量N(RPN采用的是256)的样本,正负样本分开来随机抽样N/2,如果正样本不足,那就用负样本填充...当一个边框被误分类时,pt较小,则 ? 接近于1,其损失几乎不受影响;当pt接近于1时,表明其分类预测较好,是简单样本, ? 接近于0,因此其损失被调低了。...(2)RetinaNet使用了类似于Anchor的预选框,在每一个金字塔层,使用了9个大小不同的预选框。...(5)Focal Loss:与OHEM等方法不同,Focal Loss在训练时作用到所有的预选框上。对于两个超参数,通常来讲,当γ增大时,α应当适当减小。实验中γ取2、α取0.25时效果最好。...由于C1的特征图尺寸较大且语义信息不足,因此没有把C1放到横向连接中。

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    有史以来最全的异常类讲解没有之一!第二部分爆肝2万字,终于把Python的异常类写完了!最全Python异常类合集和案例演示,第二部分

    在尝试访问 my_list[3] 时,由于 my_list 列表只有三个元素(索引为 0, 1, 2),索引 3 超出了列表的有效范围。因此,Python 解释器会引发 IndexError 异常。...KeyError KeyError 是 Python 中的一个标准异常类型,它会在你尝试访问字典中不存在的键时引发。这个异常表明你尝试获取的键在字典的键集合中不存在。...如果在命令行或脚本中运行包含语法错误的代码,Python 解释器将显示一个错误消息,指出错误发生的位置和原因。...如果在命令行或脚本中运行包含缩进错误的代码,Python 解释器将显示一个错误消息,指出错误发生的位置和原因。...如果在命令行或脚本中运行包含缩进方式不一致的代码,Python 解释器将显示一个错误消息,指出错误发生的位置和原因。

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