小程序云开发实战五:如何将获取到的API数据存入云数据库里面

之前的文章里面已经详细写过像云数据库里面插入数据的方法,现在用在实际项目里面再写一遍。 1:使用数据库的时候,首先要进行初始化 云开发数据库文档: https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/wxcloud/guide/database/init.html 2:打开云开发控制台 老规矩,创建一个集合 books 3:打开小程序端js, 初始化数据库 //云数据库初始化 const db = wx.cloud.databa
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小程序云开发实战七:云开发首页列表跳转详情页

1:实战六之中,列表页已经完成,现在新建一个详情页,打开app.json,"pages/details/details",,自动生成了一个详情页 2:打开首页列表页代码,绑定详情按钮跳转事件 wxml: <view wx:for="{{book_list}}"> <van-card num="2" price="{{item.price}}" desc="{{item.author}}" title="{{item.title}}" thumb="{{item.image }}">
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mongoDB入门教程一:下载安装和环境配置、连接运行

MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库, 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品。很久之前就已经学习过这个知识点,现在终于在工作之中用到,又重温了一遍,有点感到小幸运,庆幸自己还记得入门的时候的一些操作,现在用起来才不至于生疏。 参考API:http://www.runoob.com/mongodb/mongodb-window-install.html MongoDB的下载和安装 1:windows的 64 位系统的预编译二进制包安装下载 https://www.mongod
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【程序员交友】祈澈姑娘:假装文艺与代码齐飞的前端妹子

【照片】出生于江南的一个很美丽的小镇,依山傍水风景如画,像诗歌里描述的那般,是烟柳繁华之地、温柔富贵之乡。踏上青石板,听着深沉的钟声,在烟雨的季节里走过那长长的街巷,看那青苔遍满的墙根与光滑闪亮的石阶泛青的面庞。 【昵称】祈澈姑娘 【地点】目前就职于上海市徐汇区某物联网科技公司,其实一直都想知道自己是什么星座的,后来偶然之间获得了一张属于自己的生辰八字图,原来是一枚天秤座。说到自己的爱好,人人都说,身体和灵魂必须有一个在路上,那么我注定安分不下来,我喜欢折腾,喜欢踏遍千山万水的感觉,在旅游的过
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Python数据可视化操作方法及实现代码实例(文中有福利)

数据可视化,是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中,这种数据的视觉表现形式被定义为,一种以某种概要形式抽提出来的信息,包括相应信息单位的各种属性和变量。 它是一个处于不断演变之中的概念,其边界在不断地扩大。主要指的是技术上较为高级的技术方法,而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面,通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示,对数据加以可视化解释。与立体建模之类的特殊技术方法相比,数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。 我在人工智能平台上找到了一篇相关的文章,介
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如何进行机器学习优化?

机器学习中针对机器学习优化,是机器学习里十分重要的一环,如果不能很好的理解优化的概念,那么对于数据的处理和驱动都无法很好的进行。 针对机器学习优化的方法有很多,这篇文章给大家讲了几个比较重要并且泛用程度比较高的方法,大家可以看看。 文章链接:机器学习优化简介
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如何开发一个RNN神经网络,并且部署到应用程序?你只需要点一下就够了!

这里有一个学习RNN神经网络的好机会,从RNN的原理实现,到RNN程序开发,再到RNN实例的部署,非常完整的一个系列文章。 学习RNN神经网络太难?点一下链接就够了! 第一部分: RNN神经网络原理详解 第二部分: 将Keras深度学习模型部署为Web应用程序 第三部分: 在AWS上部署深度学习模型
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十分钟使用苹果机器学习框架CoreML进行图片识别(Swift版)

前几天WWDC上,苹果发布了机器学习框架CoreML 。借助 Core ML,您可以将已训练好的机器学习模型,集成到自己的应用当中,根据文档,Core ML是基于Metal和Accelerate开发的,在性能效率上有很高的保证。 在 CoreML 中, Apple 定义了一套自己的模型格式,后缀名为: mlmodel,通过 CoreML 框架,以及模型库,可以在 App 层面进行机器学习的功能研发。 一、下载Xcode9.0beta、苹果官网提供的demo 使用Core ML需要最新的Xcod
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简单解释图像识别技术如何实现

神经网络实现图像识别的过程很复杂。但是大概过程很容易理解。我也是节选一篇图像识别技术的文章,大概说一下。 图像识别技术主要是通过卷积神经网络来实现的。这种神经网络的优势在于,它利用了“同一图像中相邻像素的强关联性和强相似度”这一原理。具体而言就是,在一张图像中的两个相邻像素,比图像中两个分开的像素更具有关联性。但是,在一个常规的神经网络中,每个像素都被连接到了单独的神经元。这样一来,计算负担自然加重了。 卷积神经网络通过削减许多不必要的连接来解决图像识别技术中的这一问题。运用图像识别技术中的术
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机器人如何通过深度学习和大数据来编写和播放音乐?

在美国的一家实验室里,一台马林巴演奏机器人正在编写演并奏他自己的作品。 研究人员给机器人装置了接近5000首完整的歌曲的数据,从贝多芬到甲壳虫乐队再到Lady Gaga,还包括超过200万个音乐的乐旨、乐句片段还有反复乐节。除此之外没有人类参与进作曲或是音乐的表演当中。 哲学博士Mason Bretan是一个在机器背后给予支持的人, 他与Shimon已经共事了7年之久,使它能够“听”人类演奏的音乐并且即兴创作和弦进程。现在的Shimon首次以一名独奏作曲家去创作旋律和和声,它的作品展示了音乐听
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顶级技术公司的CEO是如何看待AI的?

图为Google CEO桑达尔·皮查伊 不需要怀疑,AI在当今是最有吸引力的新兴技术。先进的AI发展是令人兴奋和焦虑的,它能给我们带来改变人生的希望也会带来意想不到的结果。 我们唯一确定的事情是AI市场正在迅速发展。根据最近的互联网数据中心(IDC)的项目数据显示,2017年全世界就在AI系统上砸了125亿美元,比去年增长了接近60%。IDC也要求这样的全球消费直到2020年要达到一个54.4%的复合增长率,总收入将会达到460亿美元。 同样非常明确的是, Amazon,Facebook, A
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苹果WWDC2017 开发者大会,机器学习已得到广泛应用

苹果WWDC2017开发者大会低调宣布将在6月12日推出Core ML,用在移动设备上的机器学习编程框架,也可应用在苹果的Siri,Camera和 QuickType等终端产品上,Core ML允许研发人员将训练好的机器学习模型加载到 iPhone或 iPad上,它是开发者能够使用代码编写具有智能功能的应用程序,其中包括了从文本基础到面部识别的一切。苹果还表示,应用在iPhone上的图像识别速度将会比Google Pixel快六倍。 Core ML有一个很重要的特性是在本地处理机器学习数据,而
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无限调用之链模式分析

前言 链模式相信大家很常见,尤其在jq中,我们非常习惯的可以使用jq的链式模式中连续的进行方法的调用,虽然我们知道其在方法执行后会返回this的当前对象,来实现这个模式的设计,我们还是进行更加详细的研究学习吧。 基于原型的继承 首先我们知道的是链模式是基于原型
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面向对象接口多态

第3天 面向对象 今日内容介绍  接口  多态  笔记本案例 今日学习目标  写出定义接口的格式  写出实现接口的格式  说出接口中成员的特点  接口和抽象类的区别  能够说出使用多态的前提条件  理解多态的向上转型  理解多态的向下转型  能够完成笔记本电脑案例(方法参数为接口) 第1章 接口 1.1 接口概念 类:具有相同属性和功能的事物集合 接口是功能的集合,同样可看做是一种数据类型,是比抽象类更为抽象的”类”。 接口只描述所应该具备的方法,并没有具体实现,具体的实
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CORS与JSONP的区别

CORS与JSONP: a、 JSONP只能实现GET请求,而CORS支持所有类型的HTTP请求。 b、 使用CORS,开发者可以使用普通的XMLHttpRequest发起请求和获得数据,比起JSONP有更好的错误处理。 c、 JSONP主要被老的浏览器支持,它们往往不支持CORS,而绝大多数现代浏览器都已经支持了CORS
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[UE4]CheckBox

一、CheckBox默认情况下是比较小的    二、要让CheckBox变大,最简单的方法就是直接设置Transform.Scale,但如此一来CheckBox就变得模糊了。    三、CheckBox控件是在Canvas Panel容器中:      设置Size To Content,让CheckBox边框大小变得适合控件实际大小。    四、CheckBox在UE4中实际就是使用不同的图片来表示不同的状态,这些状态图片都是可以改变的。   CheckBox.Style.Unchecked
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day18-网络编程基础(一)

勿骄勿燥,还是要定下心学习,还有有些没定下心 1.基础知识 2.基于c/s结构的服务器客户端的实验 开始今日份总结 1.基础知识 现有的软件,绝大多数是基于C/S结构,那么就需要介绍网络编程,毕竟现在的绝大多数数据还是在网络中传输。下面先说明一些网络的基础知识,不过对于从事网络工程的来说只是很简单的基础知识, 1.1 C/S架构 C/S架构中C指的是client(客户端软件),s指的是server(服务器端软件),而本章的主要学习目的是写一个基于C/S架构的软件,客户端软件与服务器端基于网络通
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Ubuntu 主题

脚本 #!/usr/bin/bash sudo apt-get update sudo apt-get upgrade sudo apt-get install unity-tweak-tool sudo add-apt-repository ppa:noobslab/themes sudo apt-get update sudo apt-get install flatabulous-theme sudo add-apt-repository ppa:numix/ppa sudo
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3.2 正则表达式

本节提供有关正则表达式构造与匹配方式的概述。特别会提及 POSIX BRE 与 ERE 构造,因为它们想要将大部分 UNIX 工具里的两种正则表达式基本风格(flavors)加以正式化。 gerp 语法 grep [ options ... ] pattern-spec [ files ... ] 用途 显示匹配一个或多个模式的文本行。时常会作为管道( pipeline ) 的第一步,以便对匹配的数据做进一步处理。 主要选项 -E 使用扩展正则表达式进行匹配。grep -E 可取代传统的 eg
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poj2484 A Funny Game

题目描述 题解: $n=1$或$n=2$时,先手直接取完,先手必胜; $n=3$时,先手必败; $n>3$时,若$n$为偶数,先手在一个位置上取了一个/两个,后手就在对称位置上取一个/两个。 若$n$为奇数,第一轮先手在一个位置上取了一个/两个,后手就在对称位置上取两个/一个,接下来按对称取。 所以总结一下, 先手只在$n<=2$时能赢。 代码: #include<cstdio> int n; int main() { while(scanf("%d",&n)) {
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