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Vue课件，来源于B站老师发布的压缩包。

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简介：
这是B站上的一段资源，名为“2019年最全最新Vue、Vuejs教程，从入门到精通”的视频源代码。通过仔细研读这段代码，学习者通常能够对Vue框架获得相当程度的掌握。

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  • B站coderwhy老师Vue课程课件与代码笔记资料
    优质
    本资源包含B站上广受好评的CoderWhy老师的Vue框架教学视频的配套课件和详细的代码笔记，适合前端开发者学习参考。 B站上有一个视频讲解得很好，方便大家学习。视频地址是：https://www.bilibili.com/video/BV15741177Eh?from=search&seid=291894933216424179。这个视频是免费的。
     
  • 大龙老师B站课程素材.rar
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    该文件包含大龙老师在哔哩哔哩网站上发布的教学课程相关资料，内容涵盖课堂讲义、习题解答及学习指南等资源。 大龙老师课程素材 scratch 课程素材
     
  • Vue课件 B站版.rar
    优质
    本资源为《Vue课件 B站版.rar》，包含了在B站上广受欢迎的Vue.js教程的相关资料和案例代码，适合初学者及进阶学习者下载使用。 这个B站视频提供了2019年最全面、最新的Vue和Vuejs教程，从入门到精通的内容。看完后应该能对Vue有较深入的了解。
     
  • Coderwhy老师的Vue课程
    优质
    Coderwhy老师的Vue课程专注于前端开发核心技术Vue.js的教学，通过丰富的实战项目帮助学员掌握Vue框架的应用与优化技巧。 b站上有Coderwhy老师的Vue教学资料。
     
  • electron-vue源码压缩包.zip
    优质
    这是一个包含Electron和Vue.js框架集成项目的源代码压缩文件。适用于想要深入了解两技术结合开发桌面应用的开发者。 Electron-vue 自动加载路由以及 ElementUi 菜单导航和选项卡联动。
     
  • B站唐宇迪老师OpenCV入门笔记
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    这是一份关于在哔哩哔哩平台上唐宇迪老师开设的OpenCV入门课程的学习笔记，旨在帮助初学者快速掌握OpenCV的基础知识和实用技巧。 这段文字包含一个B站视频的链接：https://www.bilibili.com/video/BV1PV411774y?p=47。去掉链接后的内容如下： 观看第47集的视频内容。 这样处理之后，原文的意思没有改变，并且去除了网址信息。
     
  • B站邸老师的静态时序分析汇总
    优质
    邸老师在B站上的教学视频专注于讲解和总结静态时序分析的相关知识和技术，适合希望深入了解这一领域的学习者观看。 这段时间我一直在学习IC设计，并深入研究STA静态时序分析。邸老师的课程讲解得非常清晰，所以我决定分享我的笔记以供他人参考交流。 在观看邸老师课程的过程中，我没有记下关于TCL的笔记内容，因为我之前已经写了两篇详细介绍TCL语言的文章（EDA05–TCL脚本语言（一）和EDA05–TCL脚本语言（二））。因此，我的笔记主要集中在Synopsys TCL的相关知识上。 在此先回顾一下前面的内容：我已经介绍了Linux操作系统、TCL脚本语言、VCS仿真以及DC逻辑综合。至此，数字芯片前端的主要工作已经完成。接下来就是后端设计，包括PT、formality和ICC等工具的使用。这里再次简要概述了整个数字芯片的设计流程。 通过这段时间的学习与实践，我对数字设计的整体流程有了更加深入的理解。
     
  • 美赛备战资料-清风老师B站课程的手写笔记
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    这份文档包含了跟随清风老师在B站上的数学建模竞赛（美赛）备考课程所做的详细手写笔记，旨在为参赛者提供全面的学习资源和解题思路。 本段落主要介绍了在美赛备赛过程中可能会用到的一些数据分析方法，特别是相关分析和评价模型的运用，并详细解释了这些知识点。 1. **熵权法**：这是一种确定权重的方法，基于信息熵理论来处理不确定性问题。通过计算各指标的信息熵和相对熵，可以确定各个指标的重要性。这种方法有助于在不确定条件下进行决策或评估。 2. **主成分分析（PCA）**：作为一种降维技术，PCA用于将高维度数据转换为少数几个主成分，这些主成分能保留原始数据的主要信息。步骤包括中心化数据、计算协方差矩阵、特征值分解和选择主成分。通过这种方法可以消除量纲影响并减少模型复杂性。 3. **相关分析**：这种技术用于研究两个或多个变量之间的线性关系，并常用皮尔逊相关系数（适用于连续且正态分布的数据）和斯皮尔曼等级相关系数（适用于非正态分布的连续数据）。这些相关系数在-1到1之间，值越接近于这两个极端表示两组变量间的关系越强。 4. **典型相关分析（CCA）**：CCA用于分析两组变量之间的多重关系。通过计算典型相关系数揭示这两组变量间的内在联系，并通常需要进行假设检验来确定这些关联的显著性。 5. **典型载荷分析**：这是对CCA的一种扩展，它帮助理解原始变量如何组合形成新的典型变量。这有助于识别哪些原始变量对于新形成的典型变量贡献最大。 6. **代码实现**：实际操作中可以利用MATLAB或SPSS等统计软件进行相关计算和评价模型的构建。例如，MATLAB提供了多种函数用于执行PCA、相关性分析等功能；而SPSS则有专门的功能菜单支持这些任务。 7. **假设检验**：在评估变量间的关联时需要使用如T检验这样的方法来确定这种关系是否具有统计学意义。如果P值小于预设的显著水平（例如0.05），那么可以认为相关性是显著存在的。 掌握上述技术对于解决美赛中的评价类问题和建立有效的数据分析模型非常重要，有助于提高参赛者的解决问题的能力及对数据的理解深度。
     
  • B站王红元(codewhy)的Vue课件和笔记
    优质
    《B站王红元(codewhy)的Vue课件和笔记》是由B站知名前端技术UP主codewhy精心整理的关于Vue框架教学资源，包含详尽的课程讲义与学习笔记，适合初学者快速掌握Vue开发技能。 B站王红元（codewhy）的Vue课件及笔记提供了一系列关于Vue框架的学习资源，适合不同层次的学习者参考使用。
     
  • 宋浩老师的微积分B站教学笔记.one
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    《宋浩老师的微积分B站教学笔记》是一份全面总结宋浩老师在哔哩哔哩平台教授微积分课程精华内容的学习资料，适合高校学生及数学爱好者参考使用。 跟随宋浩老师学习了全套的微积分课程，并在OneNote上做了手写笔记，希望能对大家的学习有所帮助。