:class 后面不應該再跟 {{ }}，可以改成 { active: 布爾表達式 } 如：<div :class="{active: index === 0}" v-for="(item, index) in tabs" :key="index">{{item}}</div>

這里報錯是因為babel的版本沖突。官方文檔注明：babel-loader 8.x | babel 7.x npm install -D babel-loader @babel/core @babel/preset-env babel-loader 7.x | babel 6.x npm install -D  [email protected] babel-core babel-preset-env處理方法(1)升級babel到babel7.0將所有有關babel的包都升級為7.0版本 "@babel/core": "^7.2.2", "@babel/preset-env": "^7.3.1", "@babel/preset-react": "^7.0.0", "babel-loader": "^8.0.5",并且修改.babel文件 { "presets":["@babel/react","@babel/env",]}(2)降級到babel6.0版本 "babel-core": "^6.26.3", "babel-preset-env": "^1.7.0", "babel-preset-react": "^6.24.1", "babel-loader": "^

實在不行就試試重裝吧……不過在此之前可以嘗試把 VSCode 和插件升級到最新然后用 npm update -g 把 global 包升級到最新npm outdated -g 可以查看有更新版本的包，如果 update 更新不到最新，可以記住包名 用 npm install -g [email protected] 來安裝最新的

您的原始模型在我的機器上使用SWI-Prolog需要32.8秒。這個版本使用ff,bisect作為搜索策略，采用3.1： euler4c(P) :- A in 1..9, B in 0..9, C in 0..9, D in 100..999, E in 100..999, E #>= D, P #= D * E, P #= A * 100001 + B * 10010 + C * 1100, labeling([max(P),ff,bisect], [P]). % 3.1s 另外，SWI-Prolog的CLP解算器通常不是最快的CLP解算器，因此其他Prolog的可能更快。 另外，請參閱我的non-CLPSWI Prolog方法來解決這個問題：http://hakank.org/swi_prolog/euler4.pl（在大約0.2秒內解決這個問題）。

正確的語法是 backendData.users.map((user, i) => ( <p key={i}> {user} </p>)) 在(user, i) => (...)函數周圍有一對括號。

可以了，style-loader版本過高

你用的自定義元素？還是應該寫成.focus?

編輯：我也注意到你的一階導數是不正確的。 你對L'Hopitals規則的一階導數和二階求值是不正確的。 從：f（n）=n*log2（n）g（n）=n^（log3（4））開始 由此得出：f'（n）=log2（n）+n*（1/ln（2））*n^(-1）=log2（n）+1/ln（2）g'（n）=log3（4）*n^(log3(4)-1） 由此得出：f''（n）=（1/ln（2））*n^(-1）g''（n）=log3（4）*(log3(4)-1）*n^(log3(4)-2） 如果你在第一個導數中出錯，你會得到f'''（n）=（1/ln（2））*n^(-1）-（1/ln（2））*n^(-2)，這仍然允許你把n因子去掉，得到相同的最終結果。 現在你有了n，你可以把它分解出來：f'''（n）/g''''（n）=1/[ln（2）*log3（4）*(log3(4)-1)*n^(log3(4)-2+1)]=1/[ln（2）*log3（4）*(log3(4)-1)]*n^(1-log3(4))]，現在可以表示為：k*n^(1-log3(4))，其中k>0。當它接近無窮大時，極限是0。這意味著n^log3（4）的漸近線大于n*log2（n）。 或者，可以先簡化。請注意，兩者都有一個可以刪除的因子n，因此可以使用：f（n）=log2（n）g(n)=n^(log3(4)-1） f'(n)=(1/ln(

更新quiver:^2.0.1。到quiver:^3.1. 0

Bob__'s的注釋應該抓住主要的罪魁禍首：在每個坐標更新之后，在循環中調用deriv。但只有最后一個電話才算數。因為這是用完全設置的向量完成的，所以得到了正確的結果。更改為 for(i=0;i<n;i++) { Xp[i]=X[i]+ddt*k1[i];}deriv(t+ddt,Xp,k2,n); 以此類推，時間應該減少大約3倍，將3*4+1=13deriv調用替換為4個。 你可以減少平方根的計算。只是計算一下 r3 = pow(X[0]*X[0]+X[1]*X[1], 1.5); 也可以用乘法代替除法 ir3 = pow(X[0]*X[0]+X[1]*X[1], -1.5); 用RK4來模擬一個大的太陽系是不切實際的。你有太多不同的尺度，不同頻率的過程。此外，在明顯偏心軌道上的物體在其遠點移動非常緩慢，在其最近點移動非常迅速，這在固定步長下很難捕捉到。最好使用具有自適應步長的解算器，甚至可能對通過“密集輸出”插值連接的內部系統、外部系統和彗星使用單獨的解算器。查閱“周圍移動的星星”教程，最后他們給出了如何組織大規模天體模擬的一些初步想法。

element-plus新版中的math.div在舊版sass中不支持導致的報錯。我將"sass": "^1.32.8",更新到了"sass": "^1.44.0",就可以正常打包了。

調用tup[-1]時，訪問了索引-1處的特定元素。另一方面，當您調用tup[-2:-1]時，您對元組進行切片，從而得到一個元組。

您可以使用以下代碼 library(minpack.lm)k_0 = 0.21k_1 = 0.21m = 52alpha = 0.05beta = 0.2pi_0 = 0.669power <- 1-betacz <- 20z_alpha <- qnorm(p= alpha/2, lower.tail=FALSE)Z_beta <- qnorm(p= beta, lower.tail=FALSE)fun <- as.formula(cz ~ 1 + ((z_alpha + Z_beta)^2)*((pi_0*(1-pi_0)/m + pi_1*(1 - pi_1)/m + (((k_0)^2)*((pi_0)^2) + ((k_1)^2)*((pi_1)^2)))/((pi_0 - pi_1)^2)))df <- data.frame(cz, z_alpha, Z_beta, alpha, m, beta, pi_0, k_0, k_1)#Fitting model using minpack.lm packagenls.out <- nlsLM(fun, data = df, start=list(pi_1=1), algorithm = "LM", control = nls.lm.control(maxiter = 500))summ

雖然在編碼find-all-solutions部分時存在一些問題，但大部分都是正確的。這里有一個z3教程附帶的N-queens解決方案：https://ericpony.github.io/z3py-tutorial/guide-examples.htm 您可以將其轉換為"find-all-solutions版本，如下所示： from z3 import *def queens(n): Q = [Int('Q_%i' % (i + 1)) for i in range(n)] val_c = [And(1 <= Q[i], Q[i] <= n) for i in range(n)] col_c = [Distinct(Q)] diag_c = [If(i == j, True, And(Q[i] - Q[j] != i - j, Q[i] - Q[j] != j - i)) for i in range(n) for j in range(i)] sol = Solver() sol.add(val_c + col_c + diag_c) num_solutions = 0 while sol.check() == sat: mod = sol.model() ss = [mod.evaluate(Q[i]) for i in range(n)] print(ss) n