一.模板访问 1.没有参数传递 $view = new View(); return $view->fetch(); 此时默认访问的模板路径为:[模板文件目录]/当前控制器名(小写+下划线)/当前操作名(小写).html 2.指定模板(跨模板) $view = new View(); return $view->fetch('add'); 此时访问的模板路径为:[模板文件目录]/当前控制器名(小写+下划线)/add.html 3.指定某个控制器的某个模板(跨控制器) $view = new V

数据和方法 1:只有当实例被创建时 data 中存在的属性才是响应式的,也可以预定义一些空的属性,唯一的意外就是Object.freeze(obj),这会阻止修改现有的属性;也就是说一个数据在放到根实例的data对象之前被Object.freeze操作过,那么就不在动态响应 //存在的属性是响应式的,预定义空的属性 //Object.freeze(obj) 不再响应 data: { newTodoText: '', visitCount: 0, hideCompletedTodos: false

发现一个  thinkphp5 的小bug 我用的是 thinkphp5.0.24 版本 在模板标签里 原来的大U函数  被改成url 那么问题来了   在javascript里  这样写  标签很容易被替换掉 就是上面这句   被浏览器解释出来就变成了这样 出错了 经反复研究  这样写就不会出错了 逗号换行分割开来  就可以了   哈       被我发现的

代码 application\index\controller\index.php <?php namespace app\index\controller; use app\index\controller; class Index extends IndexBase { public function index() { return $this->fetch(); } public function base () { return $this->fetch(); } } 模板ap

TP5模板页截取中文字符串 {$vo.task_detail|mb_substr=###,0,15,'utf-8'}

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在图像处理中,通过当前位置的邻域像素计算新的像素值是很常见的操作.当邻域包含图像的上几行和下几行时,就需要同时扫描图像的若干行,这就是图像的邻域操作了.至于模板操作是实现空间滤波的基础,通常是使用一个模板(一个的矩形)滑过整幅图像产生新的像素.下面介绍通过使用OpenCV2实现Laplace算子锐化图像,来介绍OpenCV2中对邻域和模板的操作. 锐化处理主要的目的是突出灰度的过渡部分,通常由微分来定义和实现锐化算子的各种方法.Laplace算子是最贱的各向同性微分算子,常用的Laplace模板

前言: 了解js编译原理的屌丝们都知道,js是单线程的,想当年各路神仙为了实现js的多线程,为了解决innerHTML输出大段HTML卡页面的顽疾,纷纷设计了诸如假冒的“多线程“实现,我自己也在写开源框架KitJs时候,写过类似的组件http://www.cnblogs.com/xueduanyang/archive/2012/05/30/2526422.html ,其原理就是改造代码中的for为setInterval,改递归为尾递归等等,为可怜的刷新率60Hz争取17ms的微弱时间. 当然了,

更新:我的同事Terry告诉我有一种矩阵运算的方式计算斐波那契数列,更适于并行.他还提供了利用TBB的parallel_reduce模板计算斐波那契数列的代码(在TBB示例代码的基础上修改得来,比原始代码更加简洁易懂).实验结果表明,这种方法在计算的斐波那契数列足够长时,可以提高性能. 矩阵方式计算斐波那契数列的原理: 代码: #include <tbb/task_scheduler_init.h> #include <tbb/blocked_range.h> #include &

Kruskal模板:按照边权排序,开始从最小边生成树 #include<algorithm> #include<stdio.h> #include<string.h> #include<iostream> #define N 1000+5//n 个顶点,m条边 using namespace std; //最小生成树模板(计算最小生成树的sum) struct node { int u,v,len;//u->v距离len }q[N]; int f[N]

学习博客:戳这里 解题模型: 1.把原游戏分解成多个独立的子游戏,则原游戏的SG函数值是它的所有子游戏的SG函数值的异或.        即sg(G)=sg(G1)^sg(G2)^...^sg(Gn). 2.分别考虑没一个子游戏,计算其SG值. SG值的计算方法:(重点) 1.可选步数为1~m的连续整数,直接取模即可,SG(x) = x % (m+1); 2.可选步数为任意步,SG(x) = x; 3.可选步数为一系列不连续的数,用模板计算. 模板1:打表 1 //f[]:可以取走的石子个数 2

大纲: 属性 事件 循环 指令 交互 过滤器 模板 计算属性 自定义过滤器和指令 组件(父子组件之间的通讯) 路由和多层路由以及占位槽slot等其他 vue-loader和模块加载(webpack)等工程化问题 vue的包管理器--bower: 安装:npm install bower -g    验证:bower --version bower install 包名 bower uninstall 包名 bower info 包名  查看版本信息 eg:bower install vue#1.

题目链接 http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5558 Problem Description Alice wants to send a classified message to Bob. She tries to encrypt the message with her original encryption method. The message is a string S, which consists of Nlowercase let

并查集模板: #include<iostream> using namespace std; ],x,y; ]; //初始化 x 集合 void init(int n) { ; i<n; i++) { v[i]=i; Rank[i]=; } } //查找 x 所在的集合 int find_set(int x) { if(v[x]!=x) v[x]=find_set(v[x]); return v[x]; } ///更新根节点,有可能会暴栈 int mix(int x,int y) { i

forkingdog关于UITableView优化的框架其实已经能够应用在一般的场景,且有蛮多的知识点供我们借鉴,借此站在巨人的肩膀上来分析一把. 至于UITableView的瓶颈在哪里,我相信网上随便一搜就能了解的大概,我这里顺便提供下信息点:    tableView:heightForRowAtIndexPath:    框架同样根据这两个痛点给出了解决方案: 高度计算 fd_heightForCellWithIdentifier:configuration方法 - (CGFloat)fd

特征点检测广泛应用到目标匹配.目标跟踪.三维重建等应用中,在进行目标建模时会对图像进行目标特征的提取,常用的有颜色.角点.特征点.轮廓.纹理等特征.现在开始讲解常用的特征点检测,其中Harris角点检测是特征点检测的基础,提出了应用邻近像素点灰度差值概念,从而进行判断是否为角点.边缘.平滑区域.Harris角点检测原理是利用移动的窗口在图像中计算灰度变化值,其中关键流程包括转化为灰度图像.计算差分图像.高斯平滑.计算局部极值.确认角点. 一.基础知识 图像的变化类型: 在特征点检测中经常提出尺度

背景 项目:移动端H5电商项目 痛点:慢!!! 初始方案:最基本的图片懒加载,静态资源放到cdn,predns等等已经都做了.但是还是慢,慢在哪? 显而易见的原因:由于前后端分离,所有的数据都由接口下发,之后根据模板渲染页面.也就是说,我们需要先加载js,等到js加载完毕之后,请求接口,接口返回数据之后,渲染页面,加载图片等等.尽管使用了模块化的加载方式,但是对于要求高的首页和活动页,给用户的感知也不是很好. 初版解决方案 最初,由于时间紧迫,基本上都是从客户端作优化处理,基本上可以总结为以下几

题意:求环的相交面积 思路: 通过画图可知,面积= 大圆相交面积 - 大小圆相交面积*2 + 小小圆相交面积  再通过圆相交模板计算即可 #include <iostream> #include <cstring> #include <cstdio> #include <algorithm> #include <cmath> using namespace std; typedef long long ll; #define PI 3.14159

(一)数位DP模板 ·LIS的数位DP: ·含b进制数个数+数形结合的数位DP ·平衡数的数位DP: (二)网络流问题 ·Edmonds_Karp:(见书)·Dinic(见书)·ISAP(见书)·例题详见大米饼博客 (三)树链剖分 ·基本操作小题: 一棵树上有n个节点,编号分别为1到n,每个节点都有一个权值w.我们将以下面的形式来要求你对这棵树完成一些操作: I. CHANGE u t : 把结点u的权值改为t II. QMAX u v: 询问从点u到点v的路径上的节点的最大权值 III. QS

▶ 并行通讯方式: map 映射 全局一到一 全局单元素计算操作 transpose 转置 一到一 单元素位移 gather 收集 多到一 元素搬运不计算 scatter 分散 一到多 元素搬运不计算 stencil 模板 全局多到一 模板计算(例如卷积) reduce 归约 全局多到一 元素计算成一个值 scan/sort 扫描排序 全局多到多 元素局部或全局调整 ▶ 几种扫描方法: ● 线性扫描,O(n) 个 step(完全不并行),O(n) 次加法.适用于只有一个处理器的情形 [ , ,

在上篇文章中我们详细的完成了OSD的初始化配置.导入镜像.任务序列的创建和常见问题的排错.但是在实际环境中这样分发了干净的操作系统后还需要手动为客户端安装各种各样的应用程序.所以更为好的方法是将一台计算机安装完操作系统,并把常用的软件安装成功后,将此计算机作为模板计算机.今天就跟大家一起分享如何从模板计算机中捕获镜像,捕获镜像是在OSD中用得最为广泛的方式. 1.  先决条件 构建引用计算机,引用计算机必须满足以下要求: 计算机必须是工作组的成员. 本地管理员密码必须为空. 准备好模板计算机,已