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Vue_Echarts ： 解决__ob__: Observer

在Vue+Echarts做表中遇到一个问题，__ob__: Observer无法展示数据， 在这之前推荐一篇文章看一下，个人觉得挺不错的。 文章链接：                   https://blog.csdn.net/weixin_38345306/article/details/123090611   话不多说，咱们上代码。             <template>

python 画图技巧部分集锦

在x或者y轴指定间隔标数字 x_major_locator=MultipleLocator(8)#以每15显示 y_major_locator=MultipleLocator(0.2)#以每3显示 ax=plt.gca() ax.xaxis.set_major_locator(x_major_locator) ax.yaxis.set_major_locator(y_major_locator) 在x或者y轴指定位置标指定内容 xdata存放

ecahrts柱状图顶点样式设置背景图片

配置series中的markPoint markPoint: { label: { color: '#FFF', // 文字颜色 padding: [0, 0, 5, 0], // 可用padding调整图片内文字距离 show: false,

matlab-lsqcurvefit函数

lsqcurvefit函数（least-squares curve-fitting）：用于最小二乘法求解非线性曲线拟合问题。即已知输入向量xdata和输出向量ydata，并且知道输入与输出的函数关系为ydata=F(x, xdata)，但不知道系数向量x。 1.语法 x = lsqcurvefit(fun,x0,xdata,ydata) 从 x0 开始，求取合适的系数 x，使

bootstrapValidator使用时遇到的问题

今天开发时遇到了关于vue动态生成的节点无法验证bootstrapValidator表单控件的问题： 　　其中引用验证表单控件的input是通过v-for动态生成的。 <template v-for="(item,index) in datalist"> <input type="text" :id="item.ID" :name="item.Code"

vue echarts 组件使用

官网参考：https://echarts.apache.org/zh/option.html#title   1.安装echarts // npm安装echarts npm install echarts --save// 或者// 先安装淘宝镜像npm install -g cnpm --registry=https://registry.npm.taobao.org// cnpm安装echartscnpm install echarts -S 2.在需要的

使用C语言访问51单片机中存储器

使用C语言访问51单片机中存储器 1.头文件 在Keil C51工程中 #include <absacc.h> ,可以直接使用CBYTE, XBYTE, DBYTE, PBYTE absacc.h 的部分内容如下： #ifndef __ABSACC_H__ #define __ABSACC_H__ #define CBYTE ((unsigned char volatile code *) 0) #define DBYTE ((unsigned

TMS XData Sparkle 绑定证书

TMS XData Sparkle 绑定证书必须满足下面两个调试 1:  系统需要先安装IIS, 在IIS中载入证书。 2:  TMSHttpConfig.exe 软件。  此软件在tms web core的包中，并不在Sparkle中，也可能是我没有找到.   1：  系统需要先安装IIS, 在IIS中载入证书。    A):在本地解压已下载的证书

（实践）单层感知器——异或问题&线性神经网络，Delta学习规则&线性神经网络解决异或问题

''' 异或 0^0 = 0 0^1 = 1 1^0 = 1 1^1 = 0 ''' import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #输入数据 X = np.array([[1,0,0], [1,0,1], [1,1,0], [1,1,1]]) #标签 Y = np.array([[-1],

matplotplib动态曲线

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from matplotlib import animation from numpy.core.fromnumeric import repeat fig,ax = plt.subplots() xdata,ydata = [],[] ln, = ax.plot([],[],animated=True) ax.set_xlim(0,2*np.pi) ax.set_ylim(-1,1) xdata

KEIL:编译提示含义

在编译完成后观察编译结果，如果能编译成功，应该有类似下面的信息：“program size：data=9.0,xdata=1,code =2345”， 其中data的整数部份就是你实际需要的内部RAM字节数， xdata是你实际需要的外部RAM字节数， code是代码长度。

Autocad二次开发中的XData

Autocad允许应用程序在实体对象上附加XDATA（扩展数据）。XDATA可以附在任何图形实体以及层，线型等非图形实体上，Autocad负责维护这些信息，但不使用这些信息，也不在图纸中直接表现出来。XDATA的每一组均以一个互相不相同的应用程序名开头，组码在1000~1071之间，不同组码对应不同类型的信息。

MATLAB实现excel中vlookup函数的查找匹配功能

1.介绍我遇到的问题图1图2 问题：我要根据图1的第一列店名和图2的店名为相等条件去匹配图1的第二列数据到图2黄色区域。 2.MATLAB实现与excdl的vlookup函数相同功能的代码function Result_data=CellLookup(x,y,xdata)     % x为y的子集     % x为需要查找的     % 

always@* 和 assign的区别

用了很久的mc8051，一直以为mc8051的外扩接口有问题，只能写出不能读入。 尝试了很多种方案，包括外部接口使能打一拍读入都试了，都不行。 突然发现数据读入一直都用的assign，换成always@*会是什么样，居然TMD好使了。原始代码 // assign xdata_o =ramx_en ? ramx_data:// p

异步bus交互（二）— 握手协议（1）

跨时钟域处理 & 亚稳态处理 1.概述 常见的跨时钟域信号处理方法都有哪些呢？有如下的三种： （1）两级DFF同步器 （2）握手协议 （3）异步FIFO . . 2.一个简单的握手信号 如果频率较高的时钟域A中的信号D1 要传到频率较低的时钟域B，但是D1只有一个时钟脉冲宽度（1T），clkb 就有几率采不到D1了，如图1

梯度下降、AdaGrad算法内容及实现

梯度下降、AdaGrad算法内容及实现 AdaGrad算法 在一般的优化算法中，目标函数自变量的每一个变量都采用统一的学习率来进行迭代。 \[w = w-\eta\frac{\partial f}{\partial w},\\ b = b-\eta\frac{\partial f}{\partial b} \]但是AdaGrad算法根据自变量在每个维度的梯度值大小来调整

CAD二开---扩展数据XData

一.简述        CAD数据库对象可以灵活添加一定数量的自定义数据，供开发者使用，这些数据由开发者自己进行解释 ，CAD不管其含义，但要遵循一定的组码规则，这些数据被称为扩展数据XData。扩展数据以吸附物的形式吸附在实体上。                1.可以通过实体DBObject类及其派

神经网络--单层感知器

前言： 神经网络是非常重要的且用途广泛，通过模拟人体的处理信息方式来解决问题，下面就来介绍一下单层感知器。 正文： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #输入数据 X = np.array([[1,3,3], [1,4,3], [1,1,1], [1,0,2]])

CAD中添加XDATA

1 　　　　　　　AcadPoint acadPoint = this.GetAcadDoc.ModelSpace.AddPoint(new double[] { 500,500,0}); 2 3 List<short> DataType = new List<short>(); 4 List<object> DataValue = new List<object>(); 5

ObjectARX学习笔记(十八)---如何给对象添加xData

// (C) Copyright 1996-2008 by Autodesk, Inc.   //   // Permission to use, copy, modify, and distribute this software in   // object code form for any purpose and without fee is hereby granted,   // provided that the above copyright no

Tensorflow 学习笔记

import numpy as npimport tensorflow as tf# 使用numpy生成100个随机点xdata = np.random.rand(1000)ydata = xdata * 0.1225 + 0.8843 # y=0.1225*x+0.8843# 构造一个线性模型b = tf.Variable(0.)k = tf.Variable(0.)y = k * xdata + b# 二次代价函数loss = tf.reduce_mean(tf

matlab中的lsqcurvefit 拟合

非线性曲线拟合是已知输入向量xdata和输出向量ydata，并且知道输入与输出的函数关系为ydata=F(x, xdata)，但不知道系数向量x。今进行曲线拟合，求x使得输出的如下最小二乘表达式成立： min Σ(F(x,xdatai)-ydatai)^2 函数 lsqcurvefit 格式 x = lsqcurvefit(fun,x0,xdata,ydata)

【优化算法】Greedy Randomized Adaptive Search算法 超详细解析，附代码实现TSP问题求解

01 概述 Greedy Randomized Adaptive Search，贪婪随机自适应搜索（GRAS），是组合优化问题中的多起点元启发式算法，在算法的每次迭代中，主要由两个阶段组成：构造（construction）和局部搜索（ local search）。 构造（construction）阶段主要用于生成一个可行解，而后该初始可行解会被放进局部搜索进行邻域

AutoCAD.NET二次开发：扩展数据之XData

 方法来添加 TypedValue，可以添加多个TypedValue，但总数据大小不能超过128K： ResultBuffer resBuf = new ResultBuffer (); resBuf.Add(new TypedValue ((int)DxfCode.Text, "我的扩展数据")); resBuf.Add(new TypedValue ((int)DxfCode.Real, 20.0)); resBuf.Add(new TypedV

TMS Xdata Server

Xdata 在TMS中扮演的桥的角色，一年前仔细看过TMS 的源码，当时对流程很清晰，随着时间慢慢的过去，现在该忘记的都忘记了。所以用此文章来记录自己对Xdata还剩下的一点点的记忆... 光有xdate是不能工作的，xdata的底层走的是sparkle，sparkle可以走indy，httpsys，或者其他通讯协议。具体参看下图（