uniapp 引入h5页面

如何在app中引入网页?通过使用webview 标签 uniapp 官网给出的webview使用方法: https://uniapp.dcloud.io/component/web-view 但是给出的基本都是在app中使用原生html页面的方法和demo,但是用vue写的H5页面就不能正常使用,下面是解决方法: 第一步:在app项目中新建webview页面(src为你自己的网页地址)

Unity3d Mesh篇(二)— 创建Unity Logo平面

文章目录 前言一、Mesh组成二、使用步骤GetVertices方法GetNormal方法GetTriangles方法OnDrawGizmos方法 三、效果四、总结 前言 本篇将使用C#脚本实现在Unity中创建平面,并通过调整顶点、UV坐标和三角形来生成Unity Logo 的效果。 一、Mesh组成 顶点(vertex):顶点是物体表面上的点,用 Vector3

【QT 5 +Linux下软件桌面快捷方式+qt生成软件创建桌面图标+学习他人文章+第二篇:编写桌面文件.desktop】

【QT 5 +Linux下软件桌面快捷方式+qt生成软件创建桌面图标+学习他人文章+第二篇:编写桌面文件.desktop】 1、前言2、实验环境3、自我学习总结-本篇总结1、新手的疑问,做这件事目的2、了解.desktop3、三个关键目录以及文件编写1、目录:/opt/2、目录: /root/Desktop 或者 ~/Desktop3、目录: /usr/share/applications/

【web | CTF】攻防世界 Web_php_unserialize

天命:这条反序列化题目也是比较特别,里面的漏洞知识点,在现在的php都被修复了 天命:而且这次反序列化的字符串数量跟其他题目不一样 <?php class Demo { // 初始化给变量内容,也就是当前文件,高亮显示出来private $file = 'index.php';// 初始化触发函数:把我们输入的东西放入属性变量里,就是我们反序列化的时候输入的东西public funct

时序数据库TimescaleDB,实战部署全攻略

📢📢📢📣📣📣 哈喽!大家好,我是【IT邦德】,江湖人称jeames007,10余年DBA及大数据工作经验 一位上进心十足的【大数据领域博主】!😜😜😜 中国DBA联盟(ACDU)成员,目前服务于工业互联网 擅长主流Oracle、MySQL、PG、高斯及Greenplum运维开发,备份恢复,安装迁移,性能优化、故障应急处理等。 ✨ 如果有对【数据库】感兴趣的【小可爱】,欢迎关注【I

五个简单的C#编程案例

案例一:Hello, World! csharp using System;      class Program   {       static void Main()       {           Console.WriteLine("Hello, World!");       }   } 这个案例是最基础的C#程序,它打印出“Hello, World!”到控制台。每个C#程序都从M

如何在debian上实现一键恢复操作系统?

在Debian或任何其他Linux发行版上实现一键恢复操作系统,需要创建一个系统镜像或快照,并设置一个简单的方法来从该镜像恢复。以下是创建和恢复系统的基本步骤: 1. 创建系统镜像:    使用像`dd`,`rsync`或专门的备份工具(如Clonezilla)来创建整个系统的镜像。这个镜像应该包含所有需要的系统文件,以便能够从中恢复一个完全工作的系统。 2. 存储系统镜像:    将

C语言获取时间与日期的函数大全

一、最简单获取秒数的,windows和linux都支持用time()函数,获取从1970年到现在过了多少秒,time_t其实是long int 类型 time_t start=time(NULL); for(long i=0;i<10000000000;) i+=1; time_t end=time(NULL) printf("经过了%d秒",end-start); 二、linux下的,使用g

“errcode“:40163,“errmsg“:“code been used

{"errcode":40163,"errmsg":"code been used, rid: 65d6fa01-6ae8fecc-3a2f4bf8"} 通过微信静默授权方式,获得当前微信用户 openid 时,重复使用 code 造成的。  不是腾讯的问题,自己的代码逻辑没有遵循腾讯请求规则问题。 微信公众号全局返回码说明: 微信开放文档

机器学习 day39(决策树和神经网络的比较)

单个决策树、决策树集合的优缺点 适用于表格数据(结构化数据)。例如在房屋预测中,我们有房屋大小、卧室数量、楼层数量、房屋年龄等数据,这些数据可以存储在表格中,不论是连续的还是离散的都可以不适用于非结构化数据。例如图片、视频、音频、文本,这些数据不能存储在表格中训练速度快,可以让机器学习算法的迭代循环完成的更快单个决策树和小型决策树集合可能是人类可以解释的一次只能训练一个决策树 神经网络的优

B/S与C/S结构安全的相对比较

关于网络安全软件B/S、C/S两种结构的优劣,近两年来出现过一些技术性的争论,但目前业内人士已经基本达成共识,B/S结构的优越性得到了普遍的认可,B/S结构是否能成为C/S结构的终结者还有待时间的验证。 何为C/S、B/S结构 C/S结构软件(即客户机/服务器模式)分为客户机和服务器两层,客户机不是毫无运算能力的输入、输出设备,而是具备了一定的数据处理和数据存储能力;通过把应用软件的计算和数据

java servlet程序在编译时报错 包javax.servlet不存在

包javax.servlet 不存在              原因是这个包在web服务器才有,j2se中并没有,所以导致了错误。             解决方法:       找到tomcat在本机的安装目录,如:“E:\school\校园健康服务信息网站安装材料\tomcat\lib”目录下的servlet-api.jar,

java菜鸟问题记录当遇到--started with null constructor

本人编写了一个小程序后报错显示: IWAV0048I Java Bean ManagerTest started with null constructor 经查证后才知道: That's not an error. That is simply a message to tell you that the Java Bean Application Launcher us

java中的堆和栈(转)

1.简单的说:Java把内存划分成两种:一种是栈内存,一种是堆内存。 在函数中定义的一些基本类型的变量和对象的引用变量都在函数的栈内存中分配。当在一段代码块定义一个变量时,Java就在栈中为这个变量分配内存空间,当超过变量的作用域后,Java会自动释放掉为该变量所分配的内存空间,该内存空间可以立即被另作他用。 堆内存用来存放由new创建的对象和数组。在堆中分配的内存,由Java虚拟机的自动垃圾回

基于matlab移动目标的检测的实现(目标检测)

采用差分检测方式检测移动目标,并进行图像处理,代码 引言: 一、视频中移动目标检测的方法: 1. 基于像素的移动目标检测(像素颜色值,像素位置) 2. 基于区域的移动目标检测(像素属性之间的关联,大尺度特征) 3. 其他方法 二、由于视频环境的复杂和应用场景的复杂,很难使用单一技术应对所有的应用环境,各种相关算法不断涌现出来。 问题陈述及应用: 移动目标检测一般不单独构成应用,而是

基于matlab色彩平衡与融合用于水下图像增强

最近出于学习的需要,阅读了关于水下图像增强的论文《Color Balance and Fusion for Underwater Image Enhancement》,并且尝试着按照论文中所介绍的步骤使用matlab来实现,由于本人对图像处理初次接触,感觉做出来的效果一般,本文对论文提及的步骤进行简略介绍,代码是按照论文步骤写的,并不十分完善,此论文主要用于学习交流,欢迎大家阅读分享并提出宝贵意见

基于matlab小波技术进行图像融合

图像融合是指将多源信道所获取到的同一场景目标的图像信息经过计算机技术和图像处理等,集成一幅高质量的图像。融合图像所具有的信息更丰富,对信息的利用率更高。 当前,国内外对图像融合的研究越来越多,但是大多数的融合算法基本上都是集中在像素级上进行的,而对特征级和决策级上的图像融合涉猎较少。 根据经验,常用的融合算法可以分为两类:基于空间域和基于频率域的图像融合方法。   基于小波变换的图像融合是

MATLABGRNN广义回归神经网络数据预测编程

一、理论基础 广义回归神经网络是径向基神经网络的一种,GRNN具有很强的非线性映射能力和学习速度,比RBF具有更强的优势,网络最后普收敛于样本量集聚较多的优化回归,样本数据少时,预测效果很好,   网络还可以处理不稳定数据。 广义回归神经网络对x的回归定义不同于径向基函数的对高斯权值的最小二乘法叠加,他是利用密度函数来预测输出。 假定x,y为两个随机变量,联合概率密度为 f(x,y)。 我们就

MATLAB编程-Foerstner算子计算角点

1、程序结果 2、Foerstner算子原理 算子是通过计算各像素的Robert's梯度值和以像素为中心的一个窗口的灰度协方差矩阵 , 在图像中寻找具有尽可能小而接近圆的误差椭圆的点作为特征点 。 它能给 出特征点的类型且精度较高,所 实际中应用比较广泛. [+v  matlab56 沟通技术问题]    3、程序 disp('Calling ip_fop ...');[win, c

matlab图像处理基本概念-滤波|图像分割|图像增强|边缘检测

22、均值滤波  [+v.   matlab56沟通技术问题]  均值滤波是典型的线性滤波算法,它是指在图像上对目标像素给一个模板,该模板包括了其周围的临近像素(以目标象素为中心的周围8个像素,构成一个滤波模板,即去掉目标像素本身),再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。 不足之处:均值滤波本身存在着固有的缺陷,即它不能很好地保护图像细节,在图像去噪的同时也破坏了图像的细节部分,从而使

约瑟夫经典问题C++,STL容器queue解法

题目:          Description n 个人围成一圈,从第一个人开始报数,数到 m 的人出列,再由下一个人重新从 1 开始报数,数到m 的人再出圈,依次类推,直到所有的人都出圈,请输出依次出圈人的编号。 注意:本题和《深入浅出-基础篇》上例题的表述稍有不同。书上表述是给出淘汰 n−1 名小朋友,而该题是全部出圈。 Input 输入两个整数 n,m。 Output 输出

Chrome插件精选 — 缓存清理

Chrome实现同一功能的插件往往有多款产品,逐一去安装试用耗时又费力,在此为某一类型插件挑选出比较好用的一款或几款,尽量满足界面精致、功能齐全、设置选项丰富的使用要求,便于节省一个个去尝试的时间和精力。 1. Chrome清理大师:一键清理浏览器垃圾,让你的Chrome更快 下载地址 功能介绍 一键清理您的浏览器缓存和垃圾,保护您的隐私,并使您的浏览器更快,更高效 只需一次点击,

Linux文件上传下载与MySQL安装常见问题

Linux文件上传和下载 在FinalShell中拖拽上传文件   双击下载文件 或者 yun -y install lrzsz 安装此命令 rz 进行文件上传 sz 进行文件下载 Linux系统常用的压缩格式 tar格式 归档文件,整合到一个文件内,无压缩效果   gzip格式 gzip压缩文件,不仅能整合到一个文件,同时有体积压缩效果 tar命令 tar [] 参数

【AIGC】基于深度学习的图像生成与增强技术

摘要: 本论文探讨基于深度学习的图像生成与增强技术在图像处理和计算机视觉领域的应用。我们综合分析了主流的深度学习模型,特别是生成对抗网络(GAN)和变分自编码器(VAE)等,并就它们在实际应用中的效果和局限性展开讨论。通过比较实验和案例研究,我们评估了不同技术的性能和适用场景,旨在为图像处理领域的实际应用提供参考和启示。我们的研究旨在加深对这些技术的理解,并为未来的研究和应用提供指导。 关键词

Python算法100例-2.2 出售金鱼

完整源代码项目地址,关注博主私信'源代码'后可获取 1.问题描述2.问题分析3.算法设计4.完整的程序 1.问题描述 小明将养的一缸金鱼分5次出售:第1次卖出全部的一半加1/2条;第2次卖出余下的三分之一加1/3条;第3次卖出余下的四分之一加1/4条;第4次卖出余下的五分之一加1/5条;最后卖出余下的11条。试编程求出原来鱼缸中共有多少条金鱼。 2.问题分析 依题意可知,金鱼是分5次出售

代码随想录|day 22

Day 22 一、回溯法学习 在讲二叉树的递归 (opens new window)中我们说了递归三部曲,这里我再给大家列出回溯三部曲。 回溯函数模板返回值以及参数 回溯函数终止条件 回溯搜索的遍历过程 二、代码 77. 组合 - 力扣(LeetCode) 差一点就犯错误了。这里的组合问题不是数组,所以说写for循环的时候一定要注意加不加等号。 class Soluti