关于前端性能优化，有很多文章写的都很详细，大体内容都是减少dom操作，压缩代码文件，减小图片,使用cdn之类的。这些都是一些普遍的问题，因为从根本来看，影响前端性能的因素有三点，一是网络带宽，二是接口返回时间，三是界面渲染速度。
背景 最近在涉猎 【React】 前端框架知识时; 更多的精力会放在对 JS 的数据处理上 并且, 在业务中会经常使用数组操作 显然， 对不熟悉前端开发的小伙伴，会很容易入坑的 ——
俗话说「人靠衣装马靠鞍」，一个网页的漂亮与否CSS起到了很大的作用。它能够帮助我们进行美化。因此 CSS 在前端开发中的地位不用多说。
微慕小程序是资讯、媒体类小程序,因为对富文本内容和媒体内容的显示有较高的需求。对于富文本解析，微慕小程序以前采用的开源的wxParse组件，不过wxParse组件存在很多的问题且已经停止维护支持，随着微慕小程序功能不断的增加和优化，wxParse组件已经无法适应，同时对wxParse二次开发优化的难度比较大，基于此微慕团队考虑寻找更合适的解析组件，经过朋友的推荐和我们的考察，最终选择开源组件：mp-html(https://jin-yufeng.gitee.io/mp-html)，这个组件堪称小程序富文本解析利器。微慕团队对mp-html组件二次开发后可以与微慕小程序完美兼容，微慕小程序专业版v3.8.0加入了该组件。mp-html组件给富文本的内容提供了不少出色的功能。
在项目里面写一个公共的方法，只要有需要的table的column需要变色就直接调用这个方法就好了，不需要在自己的子页面写方法。 如下图，写一个column变色的公共方法。
文档比对技术是一种用于比较两份文档之间差异的先进技术。具备较大的技术难点和场景价值。下面将对其技术难点和使用场景进行详细探讨。
htmllentitles()/unhtml()/urlencode()/urldecode/
DIV+CSS布局，页面代码精简，这一点对XHTML有所了解的都知道。代码精简所带来SEO优化直接好处有两点：一是提高spider爬行效率，能在最短的时间内爬完整个页面，这样对收录有更好的作用。 📷 SEO优化中采用DIV+CSS布局的好处有： 排名的影响 基于XTHML标准的DIV+CSS布局，一般在设计完成后会尽可能的完善到能通过W3C验证。截止目前没有搜索引擎表示排名规则会倾向于符合W3C标准的网站或页面，但事实证明使用XTHML架构的网站排名状况一般都不错。 表格的嵌套问题，很多SEO在其文章中称，
本文介绍了大数据可视化分析工具，列举了39种常用工具，并给出了每种工具的优缺点。这些工具涵盖了各种领域，如商业智能、数据挖掘、数据可视化等。
人工神经网络有两个重要的超参数，用于控制网络的体系结构或拓扑：层数和每个隐藏层中的节点数。配置网络时，必须指定这些参数的值。
pandas中常用的数据结构有： 1，Series：一维数组，有index。Series中只允许存储同种类型数据。 2，DataFrame：二维的表格型数据结构。可以将DataFrame理解为Series的容器。 3，Panel ：三维的数组。可以理解为DataFrame的容器。
你的预测建模问题适合选择何种神经网络？对于初学者而言，深度学习领域很难知道要使用什么类型的网络。因为有许多类型的网络可供选择，每天都会有新的方法被发布和讨论。
选自arXiv 作者：冯霁、俞扬、周志华 机器之心编译 自去年周志华等研究者提出了「深度森林」以后，这种新型的层级表征方式吸引了很多研究者的关注。今日，南京大学的冯霁、俞扬和周志华提出了多层梯度提升决策树模型，它通过堆叠多个回归 GBDT 层作为构建块，并探索了其学习层级表征的能力。此外，与层级表征的神经网络不同，他们提出的方法并不要求每一层都是可微，也不需要使用反向传播更新参数。因此，多层分布式表征学习不仅有深度神经网络，同时还有决策树! 近十年来，深层神经网络的发展在机器学习领域取得了显著进展。通过构建
1.文件与数据 Tableau使用的数据结构必须是标准的关系型数据库中的二维表结构。 1.1 Tableau文件类型 文件类型 文件大小 使用场景 具体内容 数据源.tds 小 频繁使用的数据源 完整的数据源定义 数据提取.tde 大 数据源为远程，希望提高库性能 筛选出的部分或完整的源数据本地副本 工作薄.twb 小 默认保存方式 仅包括数据源定义和可视化图表定义，无源数据 工作薄.twbx 大 与无法访问源数据的用户分享工作结果 所有信息和源数据 1.2 数据整理操作 名称与重命名 更改数据类型：数值
原文网址：https://blog.profitbricks.com/39-data-visualization-tools-for-big-data/
数据可视化无处不在，而且比以前任何时候都重要。无论是在行政演示中为数据点创建一个可视化进程，还是用可视化概念来细分客户，数据可视化都显得尤为重要。以前的工具的基本不能处理大数据。本文将推荐39个可用于处理大数据的可视化工具（排名不分先后）。其中许多工具是开源的，能够共同使用或嵌入已经设计好的应用程序中使用，例如JavaScript，JSON，SVG，Python，HTML5，甚至有些工具不需要任何编程语言基础。其他的则是商业智能平台，能够进行复杂的数据分析并生产报告，并配有多种方式实现数据可视化。无论你是需
SQL Admin是一个使用Electron、Vue、Arco Design构建的数据库管理工具，目标是为开发者、数据库管理员或任何需要使用数据库的人员提供一个可视化的、统一的、易用的数据库管理工具。
机器之心报道 机器之心编辑部 内存友好的深度森林软件包开源了。现在，普通设备也可以跑得动深度森林。 周志华等人一直在推动的深度森林，是探索神经网络以外 AI 领域重要的研究方向之一，在表格数据建模任务中已初现锋芒。但是，由于基于决策树的集成模型在具体实现当中，经常会遇到内存不足，硬件效率不如神经网络等问题，是推动其大规模应用的主要瓶颈之一。 经过 LAMDA 徐轶轩等人的不懈努力，2021 年 2 月 1 日，新的深度森林软件包 DF21 在 GitHub 与开源中国同时开源了。该软件包尝试解决了这一方向
本系列前2篇已经稍微展示了 python 在数据处理方面的强大能力，这主要得益于 pandas 包的各种灵活处理方式。
以下对 DBLE 3.20.10.0 版本的 Release Notes 进行详细解读。
克服单层感知器局限性的有效办法就是在输入层和输出层之间引入一个或多个隐层作为输入样本的内部表示，从而将单层感知器变成多层感知器（MLP，Multilayer Perceptron）。下图显示了只有一个隐层的多层感知器。不难看出，它是一种前馈人工神经网络模型，由于输入层不涉及计算，该多层感知器的层数为2。还可以看到，隐层中的神经元和输入层各输入完全连接，输出层中的神经元和隐层中的各神经元也完全连接。因此多层感知器中的隐层和输出层都是全连接的。
组件来说，大多代码在Vue2和Vue3都非常相似。Vue3支持碎片(Fragments)，就是说在组件可以拥有多个根节点。
好久没更新了，最近配置json文件的时候发现以前用的excel转json转换器不好用了，上网找了几个都不能满足需求，于是自己用python写了一个。工具不复杂，使用简单，但能满足几乎所有excel转json的要求了，包括多层嵌套，每一层定制为列表或者字典的输出格式，复杂单元格的定制。 转载请注明出处：https://blog.csdn.net/ylbs110/article/details/82755822
GitHub 使用的是 “ GitHub Flavored Markdown ” ，简称GFM，有site-in issues,comments,pull requests等功能，它与标准的Markdown有一些区别，并增加了些新的扩展功能
Power BI 2023年的几次更新使得内置视觉对象（表格矩阵和新卡片图）自定义99%的图表效果成为可能，实现路径是DAX和SVG矢量图结合。我已经在各种场合分享了两三百种SVG图表效果，目测丰富程度全球第一。表格矩阵和新卡片图（不了解新卡片图参考此文：Power BI可视化的巅峰之作：新卡片图）都是SVG自定义图表的良好载体，二者在应用上有什么区别？本文依据过往的经验总结一二。
身处信息时代之中，我们最能明显感受到的一点就是密集数据大量爆发，人们积累的数据也越来越多。这些庞杂的数据出现在一起，传统使用的很多数据记录、查询、汇总工具并不能满足人们的需求。更有效的将这些大量数据处理，让计算机听懂人类需要的数据效果，从而形成更加自动化、智能的数据处理方式。
任何东西不可能凭空出来。那么Promise，它到底是个啥？干嘛用的？为解决什么问题而出现的？咱们以这几个问题为线索，简单的说一下。为什么说是简单说一下呢？因为要详细的说那还不如直接看文档呢。 Promise是一个方案，用来解决多层回调嵌套的解决方案。它现在是ES6的原生对象。 可以把一个多层嵌套的同步、异步都有回调的方法，给拉直为一串.then()组成的调用链。 多层嵌套的回调方法中，如果同时存在同步、异步的方法，那
在企业微信创建腾讯表格，选中：项目甘特图，即可在公司内部、部门之间进行项目甘特图的整理、收集、记录和共享协作。
方法1, 可以使用定高度,然后加个overflow:hidden. ,当点击查看更多时,把overflow去掉即可.但是当我需要给每个单元格加个hover显示详情的时候,发现position:absolute的元素都给overflow给盖住了.所以这个方法只能舍弃
有人说“互联网中有50%以上的流量是爬虫”，第一次听这句话也许你会觉得这个说法实在太夸张了，怎么可能爬虫比用户还多呢？毕竟会爬虫的相对与不会爬虫的简直少之又少。
Java Web的学习是需要一定的计算机基础的，主要有前端基础和Java基础和一定的网络基础，这些基础知识还是需要掌握到一定的程度的。
这是一篇7月新发布的论文，他提出了使用自然语言处理的检索增强Retrieval Augmented技术，目的是让深度学习在表格数据上超过梯度增强模型。
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas
新智元编译 来源：arxiv 编辑：闻菲、克雷格 【新智元导读】今天，ArXiv上公布了深度森林系列最新的第三弹——可做表示学习的多层GBDT，冯霁、俞扬和周志华提出了一种新颖的具有显式表示学习能
有一个项目需求，要求在前端项目中导出Excel表格，经过查找代码,Vue.js确实可以实现，具体实现步骤为：
有不同的页面主题风格：Base,bootstrap 3,jquery UI, Foundation, Semantic UI.
1.组件开发需要全面的收集需求，深刻分析此组件可以覆盖的业务范围，并作出正确的取舍。 2.一个组件不可能是大而全的，但可以是层层扩展的，从一个基础组件，一层层的扩展成更复杂的组件，甚至超大型的组件。 3.组件的props、method、events需要遵守同样的命名规范，如获取值用getXXX,设置值用setXXX，创建用createXXX等，这些可以快速的帮助使用者找到需要的接口。 4.组件需要添加name，在设置keep-alive时需要用到。 5.组件头部应该添加组件的说明注释，如接收的传入参数、向外层抛出的事件名等。 6.props定义应该尽量详细，包括type、default、required、甚至validator 7.样式应该设置scoped，避免污染全局样式。
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我不是前端大神，只是偶尔在开发系统时，需要用到表格。如果表格只需要单独的用来展现数据，那就很简单了，那如果需要实现复杂的样式呢？比如说表头固定，当网页滚动的时候，表头自动固定到网页顶部，这样很客观的展现了每列的内容。
在实际开发中，经常会遇到导入Excel文件的需求，有的产品人想法更多，想要在前端直接判断文件内容格式是否正确，必填项是否已填写
<!DOCTYPE html> <html> <head> <title>Bootstrap 实例 - 基本的表格</title> <link href="http://libs.baidu.com/bootstrap/3.0.3/css/bootstrap.min.css" rel="stylesheet"> <script src="http://libs.baidu.com/jquery/2.0.0/jquery.min.js"></script> <script src="http://libs.baidu.com/bootstrap/3.0.3/js/bootstrap.min.js"></script> </head> <body>
优化 Docker 镜像可以提高构建速度、减少镜像大小、提高安全性和效率。以下是一些优化 Docker 镜像的方法：
作者：yangchunwen 导语：React比较吸引我的地方在于其客户端-服务端同构特性，服务端-客户端可复用组件，本文来简单介绍下这一架构思想。 出于篇幅原因，本文不会介绍React基础，所以，
React比较吸引我的地方在于其客户端-服务端同构特性，服务端-客户端可复用组件，本文来简单介绍下这一架构思想。
在注册页面上有一个下拉列表,下拉列表显示省份信息,有另一个下列列表.选择某个省份，将这个省份下的城市列出.
作为一名优秀的打工人，Excel是大家上班中必不可少的办公软件。随着互联网时代的到来，越来越多的公司开始使用各种B/S系统来处理表格数据文件。那么有没有一种可以直接在浏览器中使用的Excel插件去处理数据呢？答案是肯定的。本文小编将为大家介绍如何在Vue框架中集成在线表格插件（以下简称为“SpreadJS”）和在线表格编辑器（类Excel浏览器插件）实现在浏览器中使用Excel插件来处理数据。
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