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    探索:怎样将单个vue文件转换为小程序所需的四个文件(wxml, wxss, json, js)

    而在vue中,也是将template中的代码转换成了AST结构的json文件。...style -> wxss文件 首先从最简单的开始。将styles部分转换成wxss文件。 因为在vue中我们使用的是less的语法,所以解析出来的styles中content的代码是less语法。...比如需要把created方法转换为小程序的 onLoad 或者 组件中的 attached方法, 我们需要使用Babel把script部分的代码解析成一个AST抽象语法树,再用Babel的api去转换和修改这颗抽象语法树...3.生成(generate) 生成部分 babel 会利用 babel-generator 将转换后的 AST 树转换为新的代码字符串。 以上是理论,下面我们来实践一下。...转换后的小程序代码 template -> wxml文件 将 template 代码转换为 AST树 接下来是 将 template 部分 转换为 wxml 文件。

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    macOS下利用dSYM文件将crash文件中的内存地址转换为可读符号

    一、使用流程     Windows下的程序运行崩溃时,往往可以利用pdb文件快速解析出程序崩溃的具体位置,甚至可以对应到源代码的具体行数。...macOS下的symbolicatecrash也具备相应的功能。对应于Windows下的pdb文件,macOS下的crash文件解析需要用到dSYM文件。...当程序崩溃时,通过symbolicatecrash对crash文件和dSYM文件中的符号进行映射,即可将crash文件中的内存地址转换为可读的字符串。以前的博文中也进行过总结,但是并没有具体实践。...这里我的程序在内存中的加载位置为0x10c680000(尖括号中的字符串是程序的UUID)。再次找到我们感兴趣的内存地址,如下: ?      再次运行命令: ?    ...至此即可分析出特定地址的符号了,调试的时候也可以确定大致的位置了。至于为什么不能全文解析crash文件暂时还不清楚。

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    Spring 拦截器:获取 Request 请求体中的 JSON 数据并转换为 Java 对象

    Spring 拦截器:获取 Request 请求体中的 JSON 数据并转换为 Java 对象 摘要 在 Spring 的 Web 应用中,我们常使用拦截器(HandlerInterceptor)来处理请求的统一逻辑...通常情况下,拦截器可以轻松获取请求头和 URL 参数,但若需要获取请求体中的 JSON 数据并将其转换为 Java 对象,则需要一些特殊处理。...为了实现拦截器读取请求体并转换为 Java 对象的需求,我们需要: 解决 流只能读取一次 的问题。 使用工具类将 JSON 数据解析为 Java 对象。 确保读取请求体不会影响后续流程。 正文 1....Java 对象 我们可以利用 Jackson 库将 JSON 数据解析为 Java 对象。...总结 本文详细解析了如何在 Spring 拦截器中获取请求体中的 JSON 数据,并转换为 Java 对象。

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    python-使用pygrib将已有的GRIB1文件中的数据替换为自己创建的数据

    :cf2cdm 将cfgrib样式的Dataset转换为经典的ECMWF坐标命名的形式 >>> import cf2cdm >>> ds = xr.open_dataset('era5-levels-members.grib...将数据写入新的grib文件!有用!...: grb pygrib.index()读取数据后,不支持通过关键字读取指定的多个变量 问题解决:将滤波后的数据替换原始grib中的数据再重新写为新的grib文件 pygrib写grib文件的优势在于...,写出的grib文件,基本上会保留原始grib文件中的信息,基本的Attributes等也不需要自己编辑,会直接将原始文件中的信息写入 替换的大致思路如下: replace_data = np.array...'.grib','wb') for i in range(len(sel_u_850)): print(i) sel_u_850[i].values = band_u[i] #将原始文件中的纬向风数据替换为滤波后的数据

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    Windows 商店应用中使用 SharePoint REST API

    REST API 默认会返回 Atom 格式的数据,不过我们也可以根据需求设定返回 JSON 格式的数据。...我个人更喜欢处理 JSON 格式,JSON 数据转换为 C# 的对象,有一个很棒的网站:http://json2csharp.com/。...通过这个网站,我们可以把 JSON 数据直接转换为 C# 对象,节省了很多编写 C# 基础代码的时间。...当需要向列表中插入新项时,我们需要使用列表项集合 API,使用 POST 方法插入数据。而需要修改列表中某一项时,则需要使用指定列表项 API,使用 MERGE 方法来更新数据。       ...将获得的 OAuth 访问令牌加入到请求标头中。这里我们不做详细介绍了。关于 API本身的使用过程,和其他 API 没什么差异,这里就不做详细介绍了。

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    JSON转Excel工具新增WPS插件功能,将JSON转换成WPS表格工作表数据

    在数据处理和分析的日常工作中,JSON与Excel格式的相互转换是一项频繁且重要的任务。为了满足不同用户的需求,WTSolutions推出的JSON转Excel工具一直致力于提供全方位的转换解决方案。...JSON转Excel工具简介 WTSolutions出品的JSON转Excel工具是一系列能够将JSON数据转换为Excel文件的专业工具集,支持转换扁平结构和嵌套结构的JSON数据。...:在Excel环境中实现JSON转Excel,与Excel无缝集成 WPS加载项:在WPS环境中实现JSON转Excel,与WPS无缝集成(新增功能) API:通过HTTPS POST请求在API中转换...将JSON数据复制粘贴到文本区域 点击"加载JSON文件"选择器,从本地计算机选择JSON文件(专业版支持批量处理,一次最多可加载20个文件) 开始转换:点击"开始"按钮 查看结果:转换完成后,您将在WPS...个对象(行) 每个数据集最多100个唯一属性(列) 值中的数组将转换为WPS工作表中的字符串 一次最多可转换20个加载的本地JSON文件(专业功能) 全场景解决方案的价值 JSON转Excel工具通过提供多种使用方式

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    JetBrains增强AI代码补全功能

    其他消息,Figma 推出了一个名为 Handoff 的新的开源项目,该项目可以自动将设计转换为代码。...除了这些新闻之外,一些 IDE 特定的更新包括: 改进的 Jupyter 笔记本 和新的 AI 单元,帮助在 PyCharm 2024.2 中更快地迭代数据分析工作负载; 新的 IDE 功能,例如“将方法添加到接口及其所有实现...该公司在其博客中表示,API 中的结构化输出确保模型生成的输出将完全匹配开发人员提供的 JSON 模式。 OpenAI 解释说,从非结构化输入生成结构化数据是 AI 在应用程序中的核心用例之一。...新的开源工具将 Figma 设计转换为代码 Figma 推出了一个 名为 Handoff 的新开源项目,它为创作者和工程师提供了一种将 Figma 设计自动转换为代码的新方法。...Handoff 基于 Figma 的 Rest API,可通过 Figma Marketplace 获得。

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    对接多个 Neuron 实例,实现多网关协同分析与设备联动

    我们添加了许多新的转换函数,包括 JSON 字符串相关、base64 编码相关以及压缩相关的函数,方便用户更灵活地处理和转换数据流。运营效率增强。...丰富数据转换函数eKuiper 1.9.0 版本还增加了许多新的转换函数,例如 to_json、parse_json、decode等。...例如,如果您要将数据流转换为JSON格式并进行特定字段的过滤,则可以使用以下代码:SELECT id, compress(to_json(object_construct("recordId", newuuid...): 解压缩二进制数据to_json(object):数据转换为 JSON 字符串parse_json(json_str):将 JSON 字符串解析为对象等数据decode(str, method):...当使用大型数据集时,这可以节省时间并减少传输的数据量,提高效率。

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    安装 Django REST Framework

    它们负责将Django模型转换为JSON、XML或其他格式的数据,并反之亦然。...下面是一个简单的序列化器示例,用于将Django的User模型序列化为JSON格式:from rest_framework import serializersfrom django.contrib.auth.models...我们指定了User模型作为序列化器的元数据,并指定了我们想要在JSON中包含的字段。创建视图视图是DRF中的另一个核心概念。它们定义了API的行为,即如何响应请求、如何验证输入等。...我们指定了我们想要返回的所有用户的查询集,并指定了用于序列化数据的序列化器。创建路由路由是将URL映射到视图的一种机制。在DRF中,我们可以使用Django的URLConf和DRF的路由器来定义路由。...现在,您可以在浏览器中访问http://localhost:8000/users/,应该能够看到所有用户的JSON格式数据。上面的示例只是DRF的入门示例。

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    如何用pycococreator将自己的数据集转换为COCO类型

    COCO是最早出现的不只用边界框来注释对象的大型数据集之一,因此它成了用于测试新的检测模型的普遍基准。...接下来就该pycococreator接手了,它负责处理所有的注释格式化细节,并帮你将数据转换为COCO格式。让我们以用于检测正方形、三角形和圆形的数据集为例,来看看如何使用它。 ?...一般你还需要单独用于验证和测试的数据集。 COCO使用JSON (JavaScript Object Notation)对数据集的信息进行编码。...在创建了COCO类型的数据集之后,你可以使用COCO API将其可视化来测试它。以pycococreator中的Jupyter Notebook为例,你应该会看到类似的情况: ?...使用COCO API的输出示例 你可以在github上找到用于转换形状数据集的完整脚本以及pycococreato。

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    JSON导入WPS表格,JSON转wps,json2wps, WPS 插件使用指南

    其中 WPS 加载项是该工具集的重要组成部分,可在 WPS 环境中实现 JSON 转 Excel,与 WPS 无缝集成。 2....使用范围 WPS 加载项适用于以下场景: 需要在 WPS 环境中快速将 JSON 数据转换为 Excel 工作表 处理包含嵌套结构的 JSON 数据 批量转换多个 JSON 文件为 Excel 工作表...3](在 Excel 中将转换为字符串,如"[1,2,3]") 对象: {“x”: 1}(如果选择平面模式,将转换为字符串;如果选择嵌套模式,将被展平) 有效和无效的 JSON 数据示例 有效的 JSON...限制条件 每次转换最多 1000 个对象(行) 每个数据集最多 100 个唯一属性(列) 值中的数组将转换为 WPS 工作表中的字符串 一次最多可转换 20 个加载的本地 JSON 文件 专业功能 9....、Excel 加载项、API 和 MCP 服务等方式将 Excel 转换为 JSON。

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    我只装迅速提升效率的 IntelliJ IDEA 插件

    其中有很多好用,但是不为人知的工具。 1. REST client 在日常开发过程中,我们或多或少都涉及到 API 接口的测试。...转领域对象工具:GsonFormat 领域对象转JSON工具:POJO to JSON 时序图生成工具:SequenceDiagram 字符串工具:String Manipulation 代码作色工具:...JSON转领域对象工具:GsonFormat 在开发过程中,我们可能会遇到 json 格式的字符串转换成实体类参数的场景,这个插件可以根据 JSONObject 格式的字符串,自动生成实体类参数。...领域对象转JSON工具:POJO to JSON 为了测试需要,我们需要将简单 Java 领域对象转成 JSON 字符串方便用 postman 或者 curl 模拟数据。...RESTful 服务开发辅助工具集: RestfulToolkit 开发中,经过会根据 URI 的部分信息来查找对应的 Controller 中方法,RestfulToolkit 提供了一套 RESTful

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    07 Confluent_Kafka权威指南 第七章: 构建数据管道

    不同的数据库和其他存储系统所支持的数据类型各不相同。你可能将使用kafka中的avro格式将xml数据加载到kafka中。然后将数据转换为json存储到elasticsearch。...,因为它被转换为我们连接器的JSON并一行一行地放在kafka-config-topic中。...现在让我们使用文件的接收转换器将该topic的内容转储到一个文件中,结果文件应该与原始服务器完全相同。属性文件因为JSON转换器将json记录转换为简单的文本行。...转化器是将mysql行转换为json记录的组件,连接器将其写入kafka中。 让我们更深入的了解每个系统以及他们之间是如何交互的。...连接器返回数据 API的记录给worker,然后worker使用配置的转化器将激励转换为avro对象,json对象或者字符串,然后结果存储到kafka。

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    在AI技术唾手可得的时代,挖掘新需求成为关键——某知名AI框架需求洞察

    a.内容描述核心功能定位:该项目是一个为Go语言应用程序提供便捷访问某知名AI服务REST API的库。它封装了API调用细节,使开发者能够轻松集成AI能力到他们的Go应用中。...函数调用:允许定义和调用自定义函数,扩展AI模型的能力。结构化输出:支持将AI输出转换为结构化的数据格式,便于后续处理。多模态支持:处理文本、图像、音频等多种类型的数据输入和输出。...Azure使用:支持通过特定配置选项与某云服务商的AI服务集成。e.潜在新需求(1)需求1:用户希望优化JSON处理,避免HTML转义字符导致的格式问题,确保JSON数据在传输过程中的完整性。...(2)需求2:用户希望改进URL编码处理,避免在文件URL参数中错误转义特殊字符(如&符号),确保URL的正确性和可访问性。...(3)需求3:用户希望增强响应流处理能力,支持更高效的流式数据累积和处理,特别是在处理大型响应时避免缓冲区溢出问题。

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    Spark系列 - (3) Spark SQL

    3.2 RDD和DataFrame、DataSet RDD:弹性(Resilient)、分布式(Distributed)、数据集(Datasets),具有只读、Lazy、类型安全等特点,具有比较好用的API...DataFrame:与RDD类似,DataFRame也是一个不可变的弹性分布式数据集。除了数据以外,还记录着数据的结构信息,即Schema。...Dataframe 是 Dataset 的特列,DataFrame=Dataset[Row] ,所以可以通过 as 方法将 Dataframe 转换为 Dataset。...3.2.1 三者的共性 都是分布式弹性数据集,为处理超大型数据提供便利; 都是Lasy的,在进行创建、转换,如map方法时,不会立即执行,只有在遇到Action如foreach时,三者才会开始遍历运算,...,此时需要将此逻辑执行计划转换为Physical Plan。

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