全面掌握Vue：面试题集锦与解析
本资源是为那些准备面试Vue.js相关职位的开发者量身定制的。包含超过50道面试题，这些题目精心挑选和编排，旨在全面覆盖Vue.js的核心概念、最佳实践、性能优化技巧以及常见的应用场景。从基础问题到高级挑战，这个资源既适合初学者巩固基础知识，也适合有经验的开发者检验和提升自己的技术水平。
面试题涵盖了Vue的响应式系统原理、组件生命周期、计算属性、侦听器、条件渲染、列表渲染、事件处理、表单输入绑定、组件通信、插槽使用、指令自定义、混入、Vuex状态管理和Vue Router等关键主题。这些题目不仅考察了对Vue框架的理解，也涉及到实际开发中的应用，如状态管理、路由维护、性能优化和安全性考虑。每道题目都附带了详细的答案和解析，帮助用户深入理解Vue的工作机制和设计哲学。
此外，资源中还包括了一系列的编程题和案例分析，这些题目旨在测试候选人的编码能力和问题解决能力。从实现一个简单的Vue组件到构建一个小型的单页应用（SPA），这些编程挑战将帮助候选人展示他们的技术技巧和项目经验。
整个资源的目的是为即将面临Vue.js面试的开发者提供一个全方位的准备工具，帮助他们在面试中脱颖而出。
深度学习在图像识别中的应用：构建、优化及预测模型完全指南，提供Python示例代码 Python代码文件（图像识别模型示例）
本资源提供了一个全面的指南，涉及深度学习模型的搭建、性能优化以及在特定场景下的预测应用，特别聚焦于图像识别领域。该资源旨在帮助初学者和中级从业者深入理解深度学习在图像处理中的应用，从理论到实践，涵盖了模型搭建的每一个关键步骤。
在应用场景部分，文档详细描述了图像识别技术在各种行业中的实际应用，如医疗影像分析、安防监控系统、自动驾驶车辆的视觉系统等，为读者提供了对深度学习技术广泛应用的全面了解。
数据要求和预处理章节，指导读者如何收集和处理图像数据，包括标准化、数据增强等关键步骤，这些步骤对提高模型性能至关重要。此外，还讨论了如何将数据分为训练集、验证集和测试集，以及这种划分的重要性。
在模型搭建部分，详细介绍了构建卷积神经网络（CNN）的过程，包括不同层的作用和如何使用流行的深度学习框架如Keras或PyTorch来构建模型。性能指标章节，解释了评估模型性能的各种指标，如准确率、召回率和F1分数等。
性能优化部分，提供了一系列提高模型性能的策略，包括超参数调整、正则化方法和更先进的技术如迁移学习。模型训练和验证章节，详述了训练过程中的最佳实践，如批处理、验证策略和早停技术，以及
Python爬虫资源，介绍基本知识并给出示例
创建一个包含Python爬虫基础知识、实例以及反爬机制的资源需要涵盖几个关键部分，包括理论知识、实践操作、以及法律和道德方面的注意事项。下面，我将为您提供一个大致的框架和内容说明，但请注意，实际的编程和环境设置需要您根据实际情况调整。
本资源提供了一个关于Python爬虫的基础介绍，包括理论知识、实践示例、反爬策略和环境构建等。通过本资源，您将学会如何使用Python进行基础的网页数据抓取和解析，理解和应对常见的反爬机制，并且意识到在进行网页抓取时需要遵守的法律和道德规范。本资源适合对网络爬虫感兴趣的初学者和中级程序员。
请注意，网络爬虫涉及到许多法律和道德问题。在编写或使用爬虫之前，您应该确保您的行为符合所有相关法律法规，并尊重数据所有者的权利和隐私。在实际应用中，您应该遵守目标网站的robots.txt文件和服务条款。如果您准备将这些信息用于教学或自学，请确保您和您的学生都明白这些重要的法律。
数据分析助手：编写Python程序以分析销售数据
本题目“数据分析助手：编写Python程序以分析销售数据”旨在提升对数据处理和分析的实践能力。通过解决这个问题，学习者不仅可以提高对Python编程的理解，还可以学习如何使用Python处理和分析实际数据。此题目特别适合那些对数据科学和Python编程感兴趣的学习者，同时也是面试中常见的问题类型，有助于应聘数据分析或软件开发相关岗位。
根据码流计算视频通道24小时存储需求
根据码流计算视频通道24小时存储需求。提供Python源码和.py文件。
一路摄像机存储24小时视频所需的存储空间取决于多个因素，包括视频分辨率、帧率（FPS）、编码格式和比特率。以下是一个基本的计算方法：
确定视频参数：首先，你需要知道摄像机的视频参数，主要是分辨率（如720p、1080p等）、帧率（FPS）和编码格式（如H.264、H.265等）。
计算比特率：一般情况下，不同分辨率和帧率的视频有推荐的比特率。比如，1080p的视频通常有一个比特率范围在2Mbps到10Mbps之间。
转换为每小时的数据量：比特率通常以每秒的位数（bps）来表示，所以你需要将其转换为每小时的数据量。公式为：
每小时数据量（GB）=比特率（Mbps）×3600秒/8/1024
每小时数据量（GB）=比特率（Mbps）×3600秒/8/1024。
计算24小时所需的总存储量：最后，将每小时的数据量乘以24小时，得到总存储需求。
例如，假设一个1080p的摄像机，每秒帧率为30FPS，使用H.264编码，其推荐的比特率为5Mbps。那么，我们可以计算出一天所需的存储量。让我们做一下这个计算。
Rectangle_#1_卫图.rar
北京怀柔雁栖湖附近高程数据和卫星图。可导入到3dmax生成obj地形图。亲测可用，数据来源于bigmap
导出obj序列.rar
导出obj序列，很好用。3dmax版本不要太低，尽量2016或者以上。.ms的文件，可以用记事本看源码。
EasyPlayer-RTSP-Win-v3.0.19.0415.rar
EasyPlayer-RTSP-Win-v3.0.19.0415；EasyPlayer-RTSP-Win-v3.0.19.0415
分布式+KVM坐席协作DS3.1画册2018.版.pdf
分布式+KVM坐席协作DS3.1画册；魅视；分布式+KVM坐席协作DS3.1画册；魅视
大屏幕系统连接图.dwg
CAD2018;传统大屏幕系统连接图； ；
python多图片打包成exe，有源码示例
先用pic2py.py将图片转换为.py文件，自动生成一个memory_pic.py文件，里面是图片的base64编码，将memory_pic.py中的路径删掉，只剩下cat_jpg = “”；
接下来是在你自己的.py文件（hello.py）里引用memory_pic.py。
里面代码有注释，很容易看懂。
python写的小游戏
python37，pygame写的小游戏，pyinstall打包生成exe。
Python、Pygame、pyinstaller
python环境搭建三个配套软件，python-3.7.2中自带pip,不用单独安装pip。安装顺序：
1、安装python（按向导），配置环境变量（此电脑右键属性-高级系统设置-环境变量-“系统变量”中添加python的安装地址，cmd中输入python可查看是否安装好。
2、安装pyinstaller。cmd 进入pyinstaller-pyinstaller-0d289e4中setup.py目录下，用 pip install pyinstaller命令安装。
3、安装pygame，下载后，使用pip install +路径文件名安装。pip install c:\pygame-1.9.4-cp37-cp37m-win_amd64.whl
cpu-z_1.66-cn
cpu-z_1.66-cn
RSS订阅
95
1
