建议看看MEAN架构，如果应用是重内容的，推荐react以及react native，可以快速一些，如果创业也还是要看自己有多少可以用的技术和资源了。。。工具还是要会用才会好用，解决问题最重要

在进行vue项目打包的时候出现了bug。项目能够正常运行，但是一打包会出现如下错误： {代码...} 在网络上查找大多让重启vscode，但重启后仍报上述错误。

它使用一个调用 nth_element 和一个调用 max_element 它在这里： https ://gitlab.com/conradsnicta/armadillo-code/-/blob/9.900.x/ 包括/armadillo_bits/op_median_meat.hpp#L380

例如，我有这个纯 Python 代码片段来计算一维列表的滚动标准偏差，其中 observations 是一维值列表，而 n 是窗口长度标准偏差：

我在一个5117行的数据集上使用lgbmregressor，数据集是按照时间排列的，所以训练集和测试集的划分是按照某个时间点划分开的（因此这一部分没有random），然后我设置random_state=1

报错： {代码...}

我已经停止使用 mpl_finance（和 plotly），因为它们太慢了。相反，我编写了一个优化的财务绘图库 finplot ，我用它来回测多达 10 6 个蜡烛。

想做这种滚动悬浮，效果实现了，就是需要刷新才起作用，新手求赐教！ {代码...}

{代码...} train_data_normalize是一个(13233, 15625)的矩阵来源如下 {代码...}

通常是因为网络资源不足，可能是因为背后的什么插件，也可能是系统的什么进程。切到incongnito模式，后者把插件全关掉，找一个windows工具分析一下系统当前网络资源。

$log first checks if the browser supports console.log (IE 8, for example, doesn't). This prevents errors being displayed on IE 8. Note: this doesn't mean it will log anything on IE 8, it simply means it won't throw the error.

list1 = ["张三", "张三", "王五", "张三", "李四"]list2 = [10, 15, 1, 20, 99]df = pd.DataFrame({'a':list1,'b':list2})x = dict(df['b'].groupby(df['a']).mean())list3 = [x['i'] for i in list1]

当我尝试用 g++ -std=c++20 main.cpp 编译时，它说 g++: error: unrecognized command line option '-std=c++20'; did you mean '-std=c++03'

紫色：可枚举方法/属性（enumerable properties），浅紫色：不可枚举方法/属性（non-enumerable properties），所有内置属性（built-in methods）都是不可枚举的获取全部属性可用：Object.getOwnPropertyNames(o)获取继承属性需要遵循原型链

自定义的CardView想在调用的地方设置backgroundColor等属性值，无法设置报以上错误。 {代码...}

背景 我用apache的ab test在公司的两台虚拟机上面测试,发现用pymongo的速度最快,asyncmongo其次,最后才是motor库.囧 機器配置 server端 ubuntu 12.04 Intel(R) Core(TM)2 Duo CPU E7500 @ 2.93GHz 內存 500M 基本的server配置全部打開 ˜(比如maxsoconn设到很大) client端 freebsd(机子在公司,暂时空缺=.=) 測試工具 ab t...

运行平均值是 卷积 数学运算的一个例子。对于运行平均值，您沿着输入滑动一个窗口并计算窗口内容的平均值。对于离散的一维信号，卷积是一样的，除了计算任意线性组合而不是平均值，即，将每个元素乘以相应的系数并将结果相加。这些系数（窗口中的每个位置一个）有时称为卷积 _核_。 N 个值的算术平均值为 (x_1 + x_2 + ....