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2.热门微信小程序demo源码下载汇总(17/12.1-7)
3.国内Linux开源代码镜像站汇总
4.5大网站汇总,汇总汇总搞定新颖的源码源码计算机专业毕业设计网站汇总
5.GROUPING运算符
vue3源码学习--编译阶段汇总
从vue-loader开始,我们逐步探索vue/compiler-core包的查询查询源码,完成了编译阶段的网站解析(忽略了compiler-ssr部分)。 涉及的汇总汇总包包括:vue-loader:基于webpack的入口
vueLoaderPlugin:处理核心操作
@vue/compiler-sfc:处理script、template和style
compiler-dom:处理template,源码源码会员软件管理系统源码与compiler-core协同工作
compiler-core:处理template的查询查询核心部分
vue-loader首先安装vueLoaderPlugin,主要负责匹配资源并调用相应方法。网站script部分通过@vue/compiler-sfc的汇总汇总compileScript处理,其他如template和style则根据其类型调用相应处理函数。源码源码 编译流程中,查询查询script通过babel将JavaScript转换为AST节点,网站然后进行处理。汇总汇总template则通过compiler-dom和compiler-core转换为浏览器可识别的源码源码JavaScript代码。CSS变量和scopeId也是查询查询波场dapp源码在这个阶段进行处理的。 在dev模式下,render function会被分离出来以支持热模块替换(HMR),而prod模式下,这些代码会被整合到setup函数中,以提高代码效率。 最后,总结整个编译阶段,对Vue源码有了深入理解,不再是神秘的魔法,而是清晰的流程。希望这些内容对您有所帮助,祝大家新春快乐!热门微信小程序demo源码下载汇总(/.1-7)
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国内Linux开源代码镜像站汇总
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开源镜像站点,简单来说,是提供免费下载开源软件源代码和发行包的平台,它们促进了代码学习和本地资源的获取。由于许多Linux开源代码存储在国外,国内用户在下载时速度受限,因此,仿xuetr源码开源本文整理了国内的一些知名Linux开源代码镜像站点,旨在帮助用户提高下载效率。企业开源镜像站
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如果你对这些内容感兴趣,不妨给予支持,你的认可是我们持续提供优质内容的动力。我是宝藏男孩工作室,关注我,获取更多优质分享。5大网站汇总,搞定新颖的计算机专业毕业设计网站汇总
随着年临近,计算机专业的学生们在寻找新颖毕业设计课题时,常会困惑于传统项目的重复性。为此,我根据个人经验,1000套论文源码整理出五个备受好评的网站,它们将为你的毕业设计提供丰富的灵感和资源。
首先,中国知网是你的首选学术宝库。尽管主要收录硕士和博士论文,但通过搜索热门领域如机器学习,你可以找到最新的研究动态,即使本科论文相对较少,但硕士论文能提供深入的参考价值。
其次,开源资源的天堂——GitHub,拥有众多计算机项目和源码,通过项目的star和watch数量,可以发现当前热门的技术趋势。虽然国外网站速度可能较慢,但其丰富的资源不容忽视。
接着,理工酷 ligongku.com 是一个隐藏的宝藏,这里汇聚了大量计算机领域的毕业设计资料,包括答辩PPT和源码,尤其在机器学习、计算机视觉等领域,你可能会找到不少新颖选题。更棒的是,许多资源都是免费且注册简单,同时覆盖了多个工程专业。
CSDN作为程序员社区,其下载频道汇集了大量实用资源,尽管部分需要积分,但积分获取方便。这里是你积累技术素材的好去处。
最后,别忘了探索B站,这个以动漫闻名的平台近年来也成为了学习资源的聚集地。在B站搜索计算机毕业设计,你会发现许多实战视频和教程,不仅能看到完成过程,还能学习到独特的设计思路。
这五个网站,无论是在论文研究、项目参考还是实战经验分享上,都能为你的毕业设计带来新灵感和实用资源。祝你在寻找新颖课题的道路上顺利!
GROUPING运算符
在处理汇总数据时,传统的GROUP BY语句无法直接实现合计和小计,这需要通过多次查询和union操作,增加了代码复杂性和数据库处理负担。为了解决这一问题,GROUPING运算符应运而生,包括rollup、cube和grouping sets三种。
例如,rollup运算符如例题1所示,用于按课程号计算平均成绩并包含合计行。源代码执行后,第五行即为总成绩的汇总。
在更复杂的场景下,如例题2,按照学号和课程号分组并求小计和总计,能清晰看到每个学生的课程汇总。变换列顺序(例题3)则会先对课程进行汇总,再对所有数据做汇总。
然而,当结果集中包含null值时,分组和总计可能会混淆。为解决这个问题,例题4通过grouping函数将null转换为便于识别的1或0。
cube函数(例题5)与rollup类似,但对所有列都进行汇总,提供了更全面的汇总信息。相比之下,grouping sets函数(例题7)仅提供各个聚合键的结果,不包含总计,适用于特定的分析需求。
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