【vue】饿了么项目的相关笔记链接

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Vue常用经典开源项目汇总参考-海量

Vue常用经典开源项目汇总参考-海量 Vue是什么? Vue.js(读音 /vju/, 类似于 view) 是一套构建用户界面的 渐进式框架.与其他重量级框架不同的是,Vue 采用自底向上增量开发的设计.Vue 的核心库只关注视图层,并且非常容易学习,非常容易与其它库或已有项目整合.另一方面,Vue 完全有能力驱动采用单文件组件和 Vue 生态系统支持的库开发的复杂单页应用. Vue.js 的目标是通过尽可能简单的 API 实现响应的数据绑定和组合的视图组件. 易用(已经会了HTML,CSS,J

【前端】Vue.js经典开源项目汇总

Vue.js经典开源项目汇总 原文链接:http://www.cnblogs.com/huyong/p/6517949.html Vue是什么? Vue.js(读音 /vju?/, 类似于 view) 是一套构建用户界面的 渐进式框架.与其他重量级框架不同的是,Vue 采用自底向上增量开发的设计.Vue 的核心库只关注视图层,并且非常容易学习,非常容易与其它库或已有项目整合.另一方面,Vue 完全有能力驱动采用单文件组件和 Vue 生态系统支持的库开发的复杂单页应用. Vue.js 的目标是通过

Vue.js经典开源项目汇总

Vue.js经典开源项目汇总 原文链接:http://www.cnblogs.com/huyong/p/6517949.html Vue是什么? Vue.js(读音 /vju?/, 类似于 view) 是一套构建用户界面的 渐进式框架.与其他重量级框架不同的是,Vue 采用自底向上增量开发的设计.Vue 的核心库只关注视图层,并且非常容易学习,非常容易与其它库或已有项目整合.另一方面,Vue 完全有能力驱动采用单文件组件和 Vue 生态系统支持的库开发的复杂单页应用. Vue.js 的目标是通过

Android在线升级相关笔记一(解析服务器版本与当前版本比较)

大概流程:Android客户端去访问服务器上的封装了版本号等信息的xml文件,对服务器上的版本和当前版本进行比较, 如果低于服务器的版本,则下载服务器上的新版软件,进行安装替换,完成升级. 一.首先用tomcat搭建服务器,用于开发测试. 下载tomcat请参考:http://blog.csdn.net/only_tan/article/details/25110625 1.在tomcat中新建自己的项目: \apache-tomcat-6.0.39\webapps 目录下新建自己的项目文件夹,

Linux 下面java编译环境相关笔记

1.如果自己编写的java文件依赖于很多第三方库(比如adir1和dir2下面都有很多jar包),加入自己的文件名叫foo.java那么可以用如下指令编译 javac -Djava.ext.dirs=dir1;dir2 foo.java 2.打包一个可执行的jar包的过程 a.写一个完整的java文件HelloWorld.java b.执行命令:javac HelloWorld.java生成HelloWorld.class c.执行命令 jar cvf HelloWorld.jar HelloW

软件安装相关笔记

程序的安装 rpm :redhat packagemanager早期 rpm is package manager现在 rpm:/var/lib/rpm数据库 rpm命名规则: 主包:bind-version-el5.i386.rpm 子包:bind-libs-version-el5.i386.rpm 格式: name-version-release.arch.rpm bind-major.minor.release.arch.rpm 主版本号:重大改进 次版本好:某个子功能发生重大改变 发行号

shell脚本相关笔记

书写一个shell脚本并使之执行的步骤: 1. 打开一个文件,以 #! bin/bash作为开头 2.在文件中写入一些正确可执行的shell语句 3.保存文件 4.更改文件权限,执行文件 一些小技巧: 如果想在系统中添加自己的命令,比如执行自己建好的shell脚本语句这样一条命令 实例: 1.创建文件cd.sh 内容为: #! bin/bash cd xxx/yyy/zzz 2.保存文件 3.执行文件./cd.sh 现在发现并没有能够打开我们想要打开的目录并进去. 原因是shell还有分父she

神经网络与深度学习相关笔记

说明: 本文是关于http://neuralnetworksanddeeplearning.com/的相关笔记 问题一:神经元在错误的值上饱和导致学习速率的下降 解决: 1.输出层: 因使用二次代价函数时,学习在神经元犯了明显错误时却比学习快接近真实值时慢, 可以使用交叉熵代价函数 使得在神经元犯明显错误时学习得更快 注: 输出层:具有交叉熵代价的S型(sigmoid)输出层或具有对数似然代价的柔性最大值(softmax)输出层 后者更加适用于那些需要将输出激活值解释为概率的场景 2.隐藏层:

“vue饿了么实战”视频

"vue饿了么实战"视频,要的加我qq:840573460