动态组件[1]是 Vue3 中非常重要的一个组件类型，它可以让我们在不同的场景下灵活地渲染不同的组件。 ✨ 快速上手 使用动态组件非常简单，我们只需要在模板中使用 <component> 标签，并通过设置组件的is 属性来指定要渲染的组件。例如： <component :is="currentComponent"></component> 其中，currentC 继续阅读

使用 Vue 3 的 defineAsyncComponent 特性可以让我们延迟加载组件。这意味着它们仅在需要时从服务器加载。 这是改善初始页面加载的好方法，因为我们的应用程序将以较小的块加载，而不必在页面加载时加载每个组件。 在本教程中，我们将学习 defineAsyncComponent 的全部内容，并看一个例子，该例子将一个弹出窗口的加载推迟到我们的应用程序需要的时候。 好了，让我们开始吧。 什么是defi 继续阅读

对于动态规划问题，我将拆解为如下五步曲，这五步都搞清楚了，才能说把动态规划真的掌握了！ 确定dp数组（dp table）以及下标的含义确定递推公式dp数组如何初始化确定遍历顺序举例推导dp数组 JZ42 连续子数组的最大和 思路：五部曲 确定dp数组（dp table）以及下标的含义 dp[i]：包括下标i的最长连续子序和确定递推公式 加入当前 继续阅读

Python-snap7与S7-1500的通讯可以查阅前几篇。篇末演示功能实现的效果。利用PythonDjango+JS+Ajax技术来实现：网页发送读写请求至服务器，服务器写入数据至PLC，并读取相关数据返回网页前端，网页动态显示PLC变量的实时值。简单示例：一、使用Pycharm创建Django工程1、New Project --->Django --->填写项目名称(在More Setti 继续阅读

这一天的题目内容开启了买卖股票最佳时机的专题，两道最基础也是最经典的题目复习回顾买卖股票相关的动态规划问题。 LeetCode 121 买卖股票的最佳时机 题目链接：121. 买卖股票的最佳时机 - 力扣（Leetcode） 买卖股票的第一个版本是只交易两次，分别是买入以及在买入之后的卖出。由于只有正利润才符合题目预期结果，当股票价格呈现非递增变化时，买卖股票无法获得收益（甚至有 继续阅读

前言 本文主要介绍了关于动态在线扩容root根分区大小的相关内容，分享出来供大家参考学习，下面话不都说了，来一起看看详细的介绍吧。 ? 1 qemu-img resize yourname.img +10G 继续阅读

  旅行商问题是一个著名的NP问题，不能找到多项式解。不过可以用动态规划的方法把时间复杂度从O(N!)降低到O   (2^N)。对于解决小规模的旅行商还是可以实现的。 http://icpc.ahu.edu.cn/OJ/Problem.aspx?id=420 发现枚举过程中还是有很多重复计算的，所以可以存贮一下状态，避免了重复计算。     开辟N+1维数组，dp[N][2][2]..[2] dp[cur] 继续阅读

在UniApp中，表单组件是构建用户交互的重要元素。本教程将详细介绍UniApp中的各种表单子组件，包括(button、checkbox、editor、form、input、label、picker、picker-view、radio、slider、switch和textarea)，并提供详细的示例代码。 1. button 按钮 按钮是常用的表单子组件之一，用于触发某些操作或提交表单。 示例代码： <tem 继续阅读

目录 1. 初识动态SQL2. if标签2.1 原始的插入语句2.2 加入if的插入数据 3. trim标签4. where标签5. set标签6. foreach标签 1. 初识动态SQL 官方给的动态SQL的概念 链接: 官方动态sql链接描述 2. if标签 我们想创建一个数据库,注意我们的name属性默认为空串,而不是null. create table stu3(id int primary key auto_increment,name 继续阅读

力扣题目：#518.零钱兑换II（完全背包组合问题） 刷题时长：7min 解题方法：动态规划（完全背包） 复杂度分析 时间复杂度: O(mn)，其中 m 是amount，n 是 coins 的长度空间复杂度: O(m) 问题总结 对递推公式的理解 本题收获 题意转换：纯完全背包是凑成背包最大价值是多少，而本题是要求凑成总金额的物 继续阅读

python 结巴分词学习 https://www.toutiao.com/a6643201326710784520/ 2019-01-06 10:14:00 结巴分词(自然语言处理之中文分词器) jieba分词算法使用了基于前缀词典实现高效的词图扫描，生成句子中汉字所有可能生成词情况所构成的有向无环图(DAG), 再采用了动态规划查找最大概率路径，找出基于词频的最大切分组合，对于未登录词，采用了基于汉字成词能力... Python利用结 继续阅读

分割等和子集 leetcode416. 分割等和子集题目描述 暴力递归代码演示 动态规划解题思路代码演示 动态规划专题 leetcode416. 分割等和子集 题目描述 暴力递归 代码演示 public boolean canPartition(int[] nums) {if(nums.length == 1){return false;}//计算数组累加和int sum = 0;for(int i = 0 继续阅读