这个表达式又是什么？其实这里说的是 js的表达式。翻译成土话就是，js代码，也就是说，vue里面，我们一样可以写js代码。怎么样，我说应该先学js吧？不学的话很多基础的计算都没法搞了。
在前面几节课，我说过这种数据构造平台，集成了各种工具，而工具按照复杂度，可以划分为很多类。于是，我们之前刚刚做了一个简单的计算加法的小工具。
上一篇章介绍了使用v-model双向绑定表单元素的value与Vue中的data数据，那么利用该特性来写一个加减乘除的计算器。
上一篇章介绍了使用v-model双向绑定「表单元素」的value与Vue中的data数据，那么利用该特性来写一个加减乘除的计算器。
Vuex 是一个专为 Vue.js 应用程序开发的状态管理模式， 采用集中式存储管理应用的所有组件的状态，解决多组件数据通信。
插件是为Vue应用添加可重用功能的好方法。有了大量用于组件、路由等的现有插件，Vue的生态系统为许多常见的用例提供了解决方案。
如果对象是响应式的，确保属性被创建后也是响应式的，同时触发视图更新。这个方法主要用于避开 Vue 不能检测属性被添加的限制。
Vue全家桶之Vue基础(1)
Vuex 是一个专为 Vue.js 应用程序开发的状态管理模式。它采用 集中式存储管理 应用的所有组件的状态，并以相应的规则保证状态以一种可预测的方式发生变化。看不懂就对了，因为这是官方的解释，下面看看小编的解释 (✿◡‿◡) 当组件1、组件2、组件3 三个组件之间共享某些状态的时候，我们不能将该状态定义在组件1中，也不能定义在组件2中，也不能定义在组件3中，因为我们没有办法确保三个组件之间是有关联的。 如果我们将该状态定义在组件1中，然后组件3想要用该状态，但是组件1在组件树的顶层，而组件3却在组件数的最底层，这样一层一层调用十分复杂，因此我们需要另外一个东西来存放并且管理组件之间共享的状态，这个东西就是Vuex。 综上所述，Vuex是一个管理共享状态的管家，并且该状态是响应式的。简单而又精辟的解释
学Python要先学什么？对于零基础的学员来说没有任何的编程基础，应该学习Python基础：计算机组成原理、Python开发环境、Python变量、流程控制语句、高级变量类型、函数应用、文件操作、面向对象编程、异常处理、模块和报、飞机大战游戏制作等知识打好基础。
最近这些年，随着React、Vue、Angular三大框架逐渐稳定，前端技术栈的迭代似乎也渐渐缓慢下来。并且随着React 16版本推出 Fiber， Vue 3.0 版本的正式发布，前端三大框架都有了自己的护城河。
什么是“页面直出” 我们通常说的“页面直出”，其实就是服务端渲染（SSR, Server-Side Render）。 最初的 JS SPA 方案有个常见的问题，就是脚本没有加载执行完时，页面中没有内容
我们在使用插值表达式的时候，游览器第一次渲染的时候可能会出现一下 表达式的字符串，然后就被替换 data 中的数据内容，这种情况解决就如官方文档的方式皆可以解决了。
React是当下前端生态圈流行的框架之一，与Vue和Angular并称前端三架马车。今天，我们就一起来学习下React，今天的主要内容有。
之前我们做过一个练习，使用node运行一个js文件。但是在实际项目开发中，不可能将全部代码都写在一个文件中。node为我们提供了模块化的语法，每一个js文件都可以当做一个模块：
"一个人光勤奋不行，要想获得事业上的成功，必须把勤奋与思考结合起来，勤奋工作的同时，必须认真地思考问题。古语说：“人无远虑，必有近忧”、“思则明，不思则暗”。在工作中除勤奋之外，还要学会思考，要善于思考，处理事务要有谋略，工作中要有章法有套路。
基本上就是将数据以字符串的方式拼接到HTML标 签中，前端代码风格大体上如下图所示。
vue是数据驱动视图更新的框架, 所以对于vue来说组件间的数据通信非常重要，那么组件之间如何进行数据通信的呢？ 首先我们需要知道在vue中组件之间存在什么样的关系, 才更容易理解他们的通信方式, 就好像过年回家，坐着一屋子的陌生人，相互之间怎么称呼，这时就需要先知道自己和他们之间是什么样的关系。 vue组件中关系说明:
vue是数据驱动视图更新的框架, 所以对于vue来说组件间的数据通信非常重要，那么组件之间如何进行数据通信的呢？首先我们需要知道在vue中组件之间存在什么样的关系, 才更容易理解他们的通信方式, 就好像过年回家，坐着一屋子的陌生人，相互之间怎么称呼，这时就需要先知道自己和他们之间是什么样的关系。vue组件中关系说明:
vue是数据驱动视图更新的框架，所以对于vue来说组件间的数据通信非常重要，那么组件之间如何进行数据通信的呢？
本篇文章带大家详细了解一下vue中8种组件通信方式。有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对大家有所帮助。
在 beforeCreate 钩子函数调用的时候，是获取不到 props 或者 data 中的数据的，因为这些数据的初始化都在 initState 中。
分为两类：简单数据类型(Number,String,Boolean,Undefined,Null)和复杂数据类型(object)。
基本上就是将数据以字符串的方式拼接到HTML标 签中，前端代码风格大体上如下所示。
设计模式是一套被反复使用、多数人知晓、经过分类编目的、代码设计经验的总结。它是为了可重用代码，让代码更容易的被他人理解并保证代码的可靠性。
父组件通过props的方式向子组件传递数据，而通过$emit 子组件可以向父组件通信。
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vue项目中，需要把 moment.js 挂载到全局上（即vue的原型链上），访问时直接使用 this.moment() ;
大家好，我是喵喵侠。先前体验过一期混元大模型，有亮点有槽点。好在官方团队每隔一段时间，就会对大模型进行迭代优化，那么这次再来看看，混元大模型的实际表现如何。这里我准备了一些问题，让我们来一探究竟吧！
原文地址：https://vuejsdevelopers.com/2020/07/20/code-coverage-vue-cypress/ 原文作者：Gleb Bahmutov 译文出自："掘金翻译
这些基本的门电路，是我们计算机硬件端的最基本的“积木” 包含十亿级别晶体管的现代CPU，都是由这样一个一个的门电路组合而成的。
加法神经网络 (AdderNets) 在仅使用加法运算的图像分类方面表现出令人印象深刻的性能，这比使用乘法构建的传统卷积神经网络更节能。
时间复杂度： 个树的完全diff 算法是一个时间复杂度为O(n*3） ，vue进行优化转化成O(n) 。
再比如它们当中的大多数都可以写代码，但是理解代码却很费劲——稍微遇到点带循环的程序就gg。
当我们看到无法使用加法和减法的时候，我们的第一印象应该就是想着转化思维，去思考计算机的底层到底是什么运算呢？
JavaScript在1995年由Netscape公司的Brendan Eich，在网景导航者浏览器上首次设计实现而成。近年来发展非常迅速，标准也在不断完善已经达到ES6时代。
Github来源：力扣 (LeetCode)｜刷题打卡 | 求星星 ✨ | 给个❤️关注，❤️点赞，❤️鼓励一下作者
注意: 这里为啥显示的时候不设置为block是因为有些元素本身不是块级元素，如果强行设置为block有可能导致错误的样式。
分析： 1-100的累计价和，即1+2+3+4+5+6+...+100，即前面两个数组的相加结果加上下一个数字（下一个数字就是前一个数字加上1）
摘要：尽管在各种复杂任务中表现出色，但现代大型语言模型（LLM）仍然难以处理一些对人类来说简单直观的数学问题，例如加法。虽然我们可以很容易地学习加法的基本规则，并将其应用于任何长度的新问题，但LLM也很难做到这一点。相反，他们可能依赖于训练语料库中看到的类似“案例”来寻求帮助。我们将这两种不同的推理机制定义为“基于规则的推理”和“基于案例的推理”。由于基于规则的推理是必不可少的，获得系统的泛化能力，我们的目标是探索究竟是基于规则的或基于案例的推理Transformers器的数学问题。通过精心设计的干预实验五个数学任务，我们证实，Transformers进行基于案例的推理，无论是否使用便笺，这与以前的观察，变压器使用子图匹配/快捷学习的原因。为了缓解这些问题，我们提出了一个规则遵循微调（RFFT）技术教Transformers执行基于规则的推理。具体来说，我们在输入中提供明确的规则，然后指示Transformers背诵并一步一步地遵循规则。通过RFFT，我们成功地使LLM在1-5位数加法上进行微调，以超过95%的准确度推广到12位数加法，比暂存器高出40%以上。这一显著的改进表明，教授LLM显式使用规则有助于他们学习基于规则的推理，并在长度上更好地概括。
GBDT是机器学习面试中的常客，但是，要准确地说出它的原理却并不容易，除了掌握DT基本知识外，还要掌握加法模型、前向分步算法、梯度提升思想，本文是对这些知识点的一个简单总结，请各路大神指正。
松哥最近正在录制 TienChin 项目视频～采用 Spring Boot+Vue3 技术栈，里边会涉及到各种好玩的技术，小伙伴们来和松哥一起做一个完成率超 90% 的项目，戳戳戳这里-->TienChin 项目配套视频来啦。
(2) 熟悉 Logisim 平台基本功能，能在 logisim 中实现多位可控加减法电路。
对于我们平时开发的业务代码，单个函数往往不是独立的，它需要依赖于其他模块、第三方库、数据库、消息交互的结果等等。
机器之心报道 编辑：Panda 深度卷积神经网络的计算常常需要巨大的能耗，因此难以在移动设备上实现。为此学界正在探索研究各式各样的新方法，本文要介绍的这项研究提出了使用加法替代 CNN 中的乘法（卷积），从而极大降低神经网络使用时的能耗。 该研究的初步结果已在 CVPR 2020 发表（arXiv:1912.13200）。本文要介绍的是最新的研究成果，在新版本中，AdderNet 的性能已经获得了显著的提升，并且还具有了完善的理论保证。 首先，该研究团队证明了具有单个隐藏层 AdderNet 和宽度有界的
机器数及特点 <1> 为什么要研究机器内的数据表示 目的：组织数据，方便计算机硬件直接使用 要考虑的因素 - 支持的数据类型 - 能表示的数据范围 - 能表示的数据精度 - 存储和处理的代价 - 是否有利于软件的移植 - .... <2> 机器内的数据表示 真值：符号用 "+"、 "-" 表示的数据表示方法 机器数：符号数值化的数据表示方法，用0、1表示符号 三种常见的机器数：设定点数的形式为X0X1X2X3
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