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vuejs中的模板普通方法计算属性computed与监听属性watch四者的比较

,去实现的 注意事项 使用普通方法,实现时,每当触发方法,都会引起页面重新渲染，执行方法函数,它是没有缓存的 如果有一个性能开销比较大的计算属性,它需要遍历一个很大的数组,并做大量的计算,而这个计算属性又有其他依赖...,值是一个对象,并且添加与之相对应的计算属性 计算属性得到的值是之前缓存的计算结果，不会多次执行 实例代码如下所示 中可以直接使用,不用加圆括号计算属性名(),这点有别于普通方法的调用 在模板中放入太多的逻辑会让模板过重且难以维护,也不直观(简单的逻辑可以放在模板中处理) 对于复杂逻辑，可以使用计算属性...(计算属性的 getter 函数是没有副作用, 但也可以使用方法,但是计算属性在计算数量量比较大,具有缓存计算结果的作用,性能更高,频繁调用方法,解析模板,渲染页面,是比较消耗性能的) 计算属性是基于它们的响应式依赖进行缓存的...在vue中实现同一个功能,对于简单的逻辑功能,可以使用模板,其次是方法(但不具备数据缓存的能力),若逻辑很复杂,需要缓存数据,则使用计算属性,而watch属性,同样也能实现 在平时的开发中,优先使用计算属性

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Google Earth Engine（GEE）——提取指定矢量集合中的NDVI值并附时间属性

本教程的主要目的是实现影像转化为数组，然后我们需要直到其转化为的数组的轴，然后根据轴的信息进行切片，切片后完成时间属性的标准转化，这里一定要对影像结果提取完成后再对矢量集合进行操作，最后就可以提取指定的属性信息...下面的例子按NDVI排序，然后得到集合中NDVI值最高的观测值子集的值： 与线性建模的例子一样，使用arraySlice()沿波段轴将感兴趣的波段与排序索引（NDVI）分开。...将一个图像集合转换为一个二维数组的图像。在每个像素点上，在所有波段中具有有效（未屏蔽）值的图像，按照它们在图像集合中出现的顺序，沿着阵列的第一轴排列。...选择图像1和图像2中每一对匹配的波段的第一个值。如果图像1或图像2只有1个条带，那么它将被用来对付另一个图像中的所有条带。如果图像有相同数量的条带，但名字不一样，它们就按自然顺序成对使用。...输出的带子以两个输入中较长的命名，或者如果它们的长度相等，则以图像1的顺序命名。输出像素的类型是输入类型的联合。

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    原 在PostgreSQL中秒级完成大表添加带有not null属性并带有default值的实验

    近期同事在讨论如何在PostgreSQL中一张大表，添加一个带有not null属性的，且具有缺省值的字段，并且要求在秒级完成。...建表，并查询表信息，插入数据： postgres=# create table add_c_d_in_ms(id int, a1 text, a2 text, a3 text, a4 text, a5...我们来看下一新家字段的列属性： postgres=# select * from pg_attribute where attrelid = 16384 and attname='a9'; attrelid...，如何快速添加这么一个字段： 首先，在这里我们涉及三张系统表，pg_class（表属性）、pg_attribute（列属性）、pg_attrdef（缺省值信息），接下来依次看一下三张表的信息： #pg_class...322.143 ms 问题： #正常添加字段可以 postgres=# alter table add_c_d_in_ms add a10 text; ALTER TABLE #如果添加not null属性的字段

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    将Js数组对象中的某个属性值升序排序，并指定数组中的某个对象移动到数组的最前面

    需求整理： 　　本篇文章主要实现的是将一个数组的中对象的属性值通过升序的方式排序，然后能够让程序可以指定对应的数组对象移动到程序的最前面。..., Id: 24 },{ name: "小红", Id: 25 }] 找到Id为23的对象，移动到数组的最前面去（注意Id值唯一）： 实现原理：因为移除数组对象需要找到对应数组对象的下标索引才能进行移除...，现在我们需要移除Id=23的对象，让其排到最前面去（先找到对象下标，然后把给数组对象赋值给temporaryArry临时数组，然后在通过下标移除newArrayData中的该对象值，最后将arrayData...v=>v.Id==23); console.log('Id=23的索引值为：',currentIdx); //把Id=23的对象赋值给临时数组 temporaryArry.push(newArrayData...[currentIdx]); //移除数组newArray中Id=23的对象 newArrayData.splice(currentIdx,1);//从start[一般为对象的索引]的位置开始向后删除

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    成功实现MDK自动生成hex文件的crc值并附加到hex文件末尾（bin也支持），然后跟STM32的硬件CRC计算值做比较

    【操作步骤】 注意，我是按照我们的工程操作的，其它工程大家自行做适配，推荐将CRC值放在扇区末尾，方便程序设计和配置。...0x08000000 0x0801FFFC -STM32_Little_Endian 0x0801FFFC   ： 计算0x08000000 到 0x0801FFFC的CRC值，以小端格式存储到地址0x0801FFFC...计算值存储的位置 */ __IO uint32_t uwCRCValue = 0; __IO uint32_t uwExpectedCRCValue; void BootHexCrcVeriy(void...5、下载程序，这步比较关键，我们要单独下载生成的output_crc.hex文件，我这里直接使用jlink lite下载的，简单易用： ?...核心就是软件计算的CRC和STM32的硬件CRC数值一样即可 【后续】 在原来程序的基础上再添加一个生成的output_crc.hex文件转换为bin文件。

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    GEE 案例——如何计算sentinel-2中每一个单景影像的波段的DN值并绘制直方图

    原始问题 我正试图在 Google 地球引擎中为整个图像集合计算一个直方图。为了达到我想要的结果，我现在所做的是计算每个单独图像的直方图直方图1 并将它们相加，不知道是否正确。...简介 直方图基本上是一个配对值列表。因此，您可以用函数映射它，而无需 for/ 循环。以下代码片段包含了为整个图像集生成直方图的算法的重要部分。...创建一个聚类器，使用固定数量、固定宽度的分隔来计算输入的直方图。超出 [min, max] 范围的值将被忽略。输出是一个 Nx2 数组，包含桶下边缘和计数（或累计计数），适合按像素使用。...计算并绘制图像指定区域内色带值的直方图。 X 轴 直方图桶（带值）。 Y 轴 频率（带值在桶中的像素数量）。 Returns a chart....ui.Chart.image.histogram 获得的（您的 histo 图像对于获得整个集合的直方图没有用处，也无法添加到地图画布中）。

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    【机器学习】K近邻算法：原理、实例应用（红酒分类预测）

    红酒数据集 2.1 数据集获取方式        红酒数据集是Scikit-learn库中自带的数据集，我们只需要直接调用它，然后打乱它的顺序来进行我们自己的分类预测。...首先我们导入Scikit-learn库，如果大家使用的是anaconda的话，这个库中的数据集都是提前安装好了的，我们只需要调用它即可。...然后把我们需要的数据转换成DataFrame类型的数据。为了使预测更具有一般性，我们把这个数据集打乱。...评分法：根据x_test预测结果，把结果和真实的y_test比较，计算准确率 .score(x_test, y_test) 预测方法： .predict(用于预测的特征值) # 评分法计算准确率 accuracy...knn.fit(x_train,y_train) # 检测模型正确率--传入测试的特征值和目标值 # 评分法，根据x_test预测结果，把结果和真实的y_test比较，计算准确率 accuracy =

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    Python 数据分析（PYDA）第三版（二）

    DataFrame 表示数据的矩形表，并包含一个有序的、命名的列集合，每个列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）。...另一个用例是使用布尔 DataFrame 进行索引，比如通过标量比较生成的 DataFrame。...的corrwith方法，您可以计算 DataFrame 的列或行与另一个 Series 或 DataFrame 之间的成对相关性。...表 5.9：唯一值、值计数和成员资格方法 方法 描述 isin 计算一个布尔数组，指示每个 Series 或 DataFrame 值是否包含在传递的值序列中 get_indexer 为数组中的每个值计算整数索引...，以便将其对齐到另一个不同值的数组；有助于数据对齐和连接类型操作 unique 计算 Series 中唯一值的数组，按观察顺序返回 value_counts 返回一个 Series，其唯一值作为索引，频率作为值

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    数据科学 IPython 笔记本 7.15 高性能 Pandas

    在这个笔记本中，我们将逐步介绍它们的使用方法，并提供一些何时可以考虑使用它们的经验法则。...如果x和y数组非常大，这可能会产生大量内存和计算开销。Numexpr 库使你能够逐元素计算这种类型的复合表达式，而无需分配完整的中间数组。...用于高效操作的pandas.eval() Pandas 中的eval()函数接受字符串表达式，来使用DataFrame高效地计算操作。...字符标记变量名而不是列名，并允许你高效计算涉及两个“名称空间”的表达式：列的名称空间和 Python 对象的名称空间。...问题是你的临时DataFrame与系统上的 L1 或 L2 CPU 缓存的大小相比（2016 年通常为几兆字节）如何；如果它们更大，那么eval()可以避免不同内存缓存之间的某些值移动，它们可能很慢。

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    Python 算法交易秘籍（一）

    （有关时区的更多信息，请参阅日期时间对象和时区示例。） 在步骤 3中，这些属性被打印为dt1。您可以看到它们保存了当前时间戳信息。 在步骤 4中，您创建并打印另一个datetime对象。...您可以通过比较步骤 2和步骤 3的输出来确认这一点。在步骤 4中，您创建另一个datetime对象dt3。这次，您直接调用datetime构造函数。...您将所有属性传递给构造函数，使创建的时间戳与dt2相同。在步骤 5中，您使用==运算符确认dt2和dt3持有完全相同的时间戳，该运算符返回True。...你可以在 DataFrame 对象上使用iloc属性来提取行、列或子集 DataFrame 对象。在步骤 5 中，你使用iloc提取第一行，并使用0作为索引。...使用一个单列close和随机值创建另一个DataFrame对象。

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    Python 数据处理：Pandas库的使用

    字典键或Series索引的并集将会成为DataFrame的列标 由列表或元组组成的列表 类似于“二维ndarray" 另一个DataFrame 该DataFrame的索引将会被沿用，除非显式指定了其他索引...计算并集 isin 计算一个指示各值是否都包含在参数集合中的布尔型数组 delete 删除索引i处的元素，并得到新的Index drop 删除传入的值，并得到新的Index insert 将元素插入到索引...的corrwith方法，你可以计算其列或行跟另一个Series或DataFrame之间的相关系数。...： 方法 描述 isin 计算一个表示“Series各值是否包含于传入的值序列中”的布尔型数组 match 计算一个数组中的各值到另一个不同值数组的整数索引；对于数据对齐和连接类型的操作十分有用 unique...计算Series中的唯一值数组，按发现的顺序返回 value_counts 返回一个Series，其索引为唯一值，其值为频率，按计数值降序排列 有时，你可能希望得到DataFrame中多个相关列的一张柱状图

    22.8K10

    Spark MLlib

    在这个过程中，MapReduce只能把中间结果存储到磁盘中，然后在下一次计算的时候重新从磁盘读取数据；对于迭代频发的算法，这是制约其性能的瓶颈。...例如，DataFrame中的列可以是存储的文本、特征向量、真实标签和预测的标签等。 Transformer：翻译成转换器，是一种可以将一个DataFrame转换为另一个DataFrame的算法。...它可以把一个不包含预测标签的测试数据集DataFrame打上标签，转化成另一个包含预测标签的DataFrame。...技术上，Transformer实现了一个方法transform()，它通过附加一个或多个列将一个DataFrame转换为另一个DataFrame。...它基于不同特征值的数量来识别哪些特征需要被类别化，那些取值可能性最多不超过maxCategories的特征需要会被认为是类别型的。 （1）首先引入所需要的类，并构建数据集。

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    如何使用Python基线预测进行时间序列预测

    建立基线对于任何时间序列预测问题都是至关重要的。 性能基准让您了解所有其他模型如何在您的问题上实际执行。 在本教程中，您将了解如何开发持久性预测，以便用Python计算时间序列数据集的性能基准级别。...完成本教程后，您将知道： 计算时间序列预测问题的性能基线的重要性。 如何在Python中从头开发一个持久化模型。 如何评估来自持久性模型的预测，并用它来建立性能基准。 让我们开始吧。...准备好之后，您需要选择一个朴素的方法，您可以使用此方法进行预测并计算基准性能。 目标是尽可能快地获得时间序列预测问题的基线性能，以便您更好地了解数据集并开发更高级的模型。...制定基线预测的好技术的三个属性是： 简单：只需要很少或根本不需要训练和智力的方法。 快速：一种快速执行的方法，在计算上可以做出预测。...一旦完成对训练数据集中的每个时间点进预测，就将其与预期值进行比较，并计算均方差（MSE）。

    8.4K100

    Python进阶之Pandas入门(一) 介绍和核心

    pandas可以说是数据的管家。通过pandas，您可以通过清理、转换和分析数据来熟悉您的数据。 例如，假设您希望研究存储在计算机上的CSV中的数据集。...pandas将从CSV中提取数据到DataFrame中，这时候数据可以被看成是一个Excel表格，然后让你做这样的事情: 计算统计数据并回答有关数据的问题，比如每一列的平均值、中值、最大值或最小值是多少...与运行整个文件相比，Jupyter Notebook使我们能够在特定的单元中执行代码。这在处理大型数据集和复杂转换时节省了大量时间。...DataFrame和Series在许多操作上非常相似，一个操作可以执行另一个操作，比如填充空值和计算平均值。...数据中的每个(键、值)项对应于结果DataFrame中的一个列。这个DataFrame的索引在创建时被指定为数字0-3，但是我们也可以在初始化DataFrame时创建自己的索引。

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