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前端
基于React实现的echarts横向柱状图
1、柱状图颜色线性渐变
2、排名效果，前三名name前显示前三排名图片，其他显示具体排名
3、最右侧显示具体数值
vue3Vue 3 是 Vue.js 的下一代版本，它带来了许多新特性和改进，旨在提高开发者的效率、提升应用的性能和减少打包体积。Vue 3 引入了一些重大更改，比如 Composition API、更好的 TypeScript 支持、以及更快的虚拟 DOM 实现等。以下是一些关于 Vue 3 的基本介绍和关键点：
1. Composition API
Composition API 是 Vue 3 的核心特性之一，它提供了一种更加灵活和逻辑复用的方式来组织你的组件代码。通过 Composition API，你可以将相关的逻辑组织在一起，使用函数来封装你的组件逻辑，这些函数被称为“Composition Functions”或“Composables”。这些函数可以很容易地在多个组件之间重用，促进了代码的DRY（Don't Repeat Yourself）原则。
2. 更好的 TypeScript 支持
html网页设计是一个结合HTML（超文本标记语言）、CSS（层叠样式表）和JavaScript（JS）等技术的过程，旨在创建视觉上吸引人且功能丰富的网页。下面是一个简单的网页设计流程，涵盖HTML、CSS和JavaScript的基本应用。
1. 规划和设计
确定目标：明确你的网站目标，比如是提供信息、销售产品、服务用户等。
内容规划：列出网站需要包含的所有页面和每个页面的大致内容。
设计草图：使用纸笔或设计软件（如Photoshop、Sketch等）绘制网站的布局草图。
2. HTML结构搭建
HTML是网页的骨架，用于定义网页的结构和内容。
html
我的网页
微信小程序开发是一个涉及前端开发、后端服务集成以及微信平台特有API调用的过程 以下是一个基本的微信小程序开发流程和步骤，帮助你
Node.js的安装及环境配置是一个相对直接的过程，但为了确保成功，需要仔细按照步骤操作 以下是一个详细的安装及环境配置指南：
View UI Plus基于vue的基础工程
在Visual Studio Code（VSCode）中配置Python环境是一个相对简单且灵活的过程 以下是一步一步的指导，帮
配置PyTorch环境在Anaconda中是一个相对简单的过程，因为Anaconda提供了包管理和环境隔离的功能，使得安装和配置
VMware Workstation 17 的永久密钥并不是官方公开提供的，因为软件授权和密钥分发通常通过官方渠道进行，并受到版
Transformer是一种深度学习模型，其最初是作为机器翻译的序列到序列模型被提出的 然而，随着研究的深入，基于Transfo
微信小程序开发微信小程序开发是一个涉及前端开发、后端服务集成以及微信平台特有API调用的过程。以下是一个基本的微信小程序开发流程和步骤，帮助你开始微信小程序的开发：
1. 注册微信小程序账号
首先，你需要在微信公众平台（https://mp.weixin.qq.com/）上注册一个小程序账号。注册时需要填写一些基本信息，并选择小程序的类型（个人、企业等）。注册完成后，你将获得一个AppID，这是开发小程序所必需的。
2. 安装开发工具
微信官方提供了一款名为“微信开发者工具”的IDE，它集成了代码编辑、调试、预览和上传发布等功能。你可以从微信公众平台下载并安装这款工具。
3. 创建项目
打开微信开发者工具，使用你的微信账号登录，然后创建一个新项目。在创建项目时，需要填写你的AppID（如果你是以测试为目的，也可以选择无AppID）。然后，选择一个本地目录作为项目的根目录，并设置项目的名称。
4. 编写代码
微信小程序的代码主要分为四部分：
WXML（WeiXin Markup Language）：类似于HTML，用于描述页面的结构。
WXSS（WeiXin Style She
nodejs安装及环境配置Node.js的安装及环境配置是一个相对直接的过程，但为了确保成功，需要仔细按照步骤操作。以下是一个详细的安装及环境配置指南：
一、下载Node.js安装包
访问官网：首先，访问Node.js的官方网站（https://nodejs.org/），这是获取最新和最安全Node.js版本的最佳途径。
选择版本：在官网页面上，通常会有多个版本的Node.js可供选择。建议选择“LTS”（长期支持版），因为它经过了充分的测试，稳定性更高。
下载安装包：点击下载链接，下载适合您操作系统的Node.js安装包。如果您使用的是Windows系统，下载的文件将是一个.exe或.msi文件。
二、安装Node.js
双击安装包
View UI Plus 准备好的基础工程，以此为基础开发，可以为省去大量配置和调试环境的时间。 源代码地址：https://github.com/view-design/view-ui-project-vuecli
vscode python环境配置在Visual Studio Code（VSCode）中配置Python环境是一个相对简单且灵活的过程。以下是一步一步的指导，帮助您成功配置Python环境。
一、安装Python
首先，确保您的计算机上已安装Python。可以从Python官方网站下载并安装最新版本的Python。安装过程中，请注意勾选“Add Python to PATH”选项，以便VSCode和其他工具能够找到Python解释器。
二、安装VSCode
如果尚未安装VSCode，请从VSCode官方网站下载并安装。VSCode是一个轻量级但功能强大的源代码编辑器，支持多种编程语言和调试功能。
三、安装Python扩展
启动VSCode。
点击左侧边栏的扩展图标（或使用快捷键Ctrl+Shift+X）打开扩展视图。
在搜索框中输入“Python”，找到由Microsoft发布的Python扩展（通常排在最前面），并点击安装。
四、选择Python解释器
打开或创建一个Python项目文件夹，并在VSCode中打开它。
VSCode会自动检测项目中的Python解释器，并在左下
anaconda配置pytorch环境配置PyTorch环境在Anaconda中是一个相对简单的过程，因为Anaconda提供了包管理和环境隔离的功能，使得安装和配置不同版本的库变得非常容易。下面是一个步骤指南，帮助你在Anaconda中配置PyTorch环境：
1. 安装Anaconda
如果你还没有安装Anaconda，你可以从Anaconda的官方网站下载并安装它。安装时，请按照安装向导的指示操作。
2. 创建新的环境
打开Anaconda Prompt（Windows）或终端（Mac/Linux），然后使用conda create命令来创建一个新的环境。你可以根据需要命名环境，并指定Python版本。例如，要创建一个名为pytorch_env的环境，并安装Python 3.8，你可以使用以下命令：
bash
conda create --name pytorch_env python=3.8
3. 激活新环境
创建环境后，你需要激活它才能在其中安装PyTorch。使用以下命令激活环境：
bash
conda activate pytorch_env
4. 安装PyTor
vmware17最新密钥 永久VMware Workstation 17 的永久密钥并不是官方公开提供的，因为软件授权和密钥分发通常通过官方渠道进行，并受到版权保护。然而，网络上有时会流传一些非官方的密钥，但这些密钥的合法性和有效性往往无法保证，且使用它们可能违反软件许可协议，导致法律问题。
对于希望使用 VMware Workstation 17 的用户，以下是一些建议：
购买正版密钥：最合法和安全的方式是前往 VMware 官方网站或授权经销商处购买正版密钥。这不仅可以确保软件的合法性和安全性，还能享受官方的技术支持和更新服务。
利用试用版本：VMware Workstation 提供了试用版本，允许用户在一定期限内免费使用软件。这为用户提供了评估软件功能和性能的机会，从而决定是否购买正式版本。
关注官方优惠活动：VMware 官方网站和社交媒体平台会不定期发布优惠活动，如折扣、赠品等。关注这些活动可以帮助用户以更优惠的价格购买正版软件。
避免使用非官方密钥：虽然网络上可能存在一些非官方的 VMware Workstation 17 密钥，但使用这些密钥可能面临法律风险，并可能
transformerTransformer是一种深度学习模型，其最初是作为机器翻译的序列到序列模型被提出的。然而，随着研究的深入，基于Transformer的预训练模型已经在各种任务上实现了最优性能，成为自然语言处理（NLP）中的主流架构，并被广泛应用于多个领域。以下是对Transformer的详细解析：
一、Transformer的架构
Transformer主要由以下四大部分组成：
输入部分：包括输入嵌入与位置编码。输入嵌入层将文本中的词汇数字表示转换为向量表示，以捕捉词汇间的关系。位置编码层则为输入序列的每个位置生成位置向量，以便模型能够理解序列中的位置信息。
多层编码器：由多个相同的编码器层堆叠而成，每个编码器层包含两个子层：多头自注意力层和逐位置的前馈神经网络。这些层通过残差连接和层归一化来提高训练的稳定性和效果。
多层解码器：与编码器类似，解码器也由多个相同的解码器层堆叠而成，但每个解码器层包含三个子层：掩码自注意力层、Encoder-Decoder自注意力层和逐位置的前馈神经网络。解码器部分用于生成输出序列。
输出部分：包括输出线性层和Softmax层。输出线性层将