摘要：前端开发学习路径包括三大核心技术(HTML/CSS/JavaScript)和主流框架(React/Vue/Angular)。需要掌握构建工具(Webpack/Vite)、版本控制(Git)和API交互技术。进阶方向涵盖TypeScript、测试工具、性能优化等。React重点学习组件化开发、状态管理；Vue侧重模板语法、组合式API；Angular强调模块化架构。MDN文档和开源项目是优质学习资源。全文系统介绍了从前端基础到框架应用的完整知识体系。

本文介绍了Python文件操作的基础知识，主要包括文件概念、路径表示、文件操作方法和上下文管理器。文章首先解释了文件作为持久化存储的重要性，介绍了常见的文件类型和路径表示方法。重点讲解了文件的基本操作：使用open函数打开文件，read和write进行读写，以及close关闭文件。特别强调了及时关闭文件的重要性，并介绍了使用with语句的上下文管理器来避免资源泄露。文章还提供了实际代码示例，涵盖了文本文件的读写操作、编码问题处理以及多行文件的读取方法，为Python初学者提供了实用的文件操作指南。

本文详细介绍 MyCat 的 9 种分片规则（范围、取模等，含配置与适用场景），还阐述 MyCat 原理、管理端口与常用命令，以及 MyCat-eye 的安装、访问、配置和监控功能，助力高效管理分布式数据库。

这是一款基于Spring Boot+Vue3的办公用品申领管理系统，包含完整的后端API和前端界面。系统采用主流技术栈：Spring Boot 2.7+MyBatis-Plus+MySQL+Redis后端架构，Vue3+Pinia+Element Plus前端框架，支持JWT认证。功能包括用户申请办公用品、管理员审批、库存管理等模块，提供用户注册/登录、用品申请、申请审批等完整业务流程。项目结构清晰，包含数据库初始化脚本，支持快速部署和二次开发。系统默认提供管理员账号(admin/admin123)和普通用

轮廓系数是一种用于评估聚类质量的内部指标，它通过计算样本到同簇和最近其他簇的平均距离来量化聚类效果，取值范围为[-1,1]，值越大表明聚类效果越好。其优点包括无需真实标签、直观可解释性强、可进行样本级分析等，但对非凸簇效果不佳且计算复杂度较高。典型应用包括确定最优聚类数k和评估聚类质量，Python中可通过scikit-learn的silhouette_score实现。

需求: 在微信小程序内跳转到h5, 浏览完后点击返回按钮再返回到微信小程序中;微信小程序跳转h5,这个还是比较简单的, 但要注意细节1.新建跳转h5页面, 新建文件夹,新建page即可2.使用web-view标签wxml页面js页面到此为止, 小程序中的操作就做完了,接下来是h5中的代码。

2023 年登上顶会 ICCV 后一路升级，如今已成为游戏、影视行业的效率神器，小白也能秒变 3D 建模师！生成精准骨架，再提取表面法线喂给 Stable Diffusion 优化细节，连恐龙脊背的锯齿都能清晰还原！比如丢个方块进去 + 输入 “科幻飞船”，立马生成带机械纹理的星舰，解决 AI 乱长 “多头怪” 的尴尬。是华南理工大学团队打造的文本转 3D 黑科技，一句话描述就能生成高精度 3D 模型！模拟真实光线反射，金属能反光、布料有绒毛感，告别塑料质感。，用户指尖旋转看细节，转化率飙升 30%。

Fowlkes-Mallows（FM）得分是一种评估聚类性能的外部指标，通过比较聚类结果与真实标签的一致性来计算。它基于样本对的分配关系，计算真阳性（TP）、假阳性（FP）和假阴性（FN），并取精确率和召回率的几何平均数。FM得分范围在0到1之间，1表示完美匹配，对簇数量不敏感且基于成对比较。相比Rand Index，FM对不平衡聚类更稳健。该指标适用于有监督评估场景，能综合反映聚类的合并和拆分能力。

本文深度解读 Kafka Exactly-Once 语义原理，并提供幂等生产者、事务协调器与消费隔离的完整实践与代码示例，结合实测数据与优化建议，帮助后端开发者在强一致性场景下平衡吞吐与延迟。

容器化：用于机器学习的 Docker 和 Kubernetes