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matplotlib 在1.0版本之前其实是不支持3D图形绘制的。 后来的版本中，matplotlib加入了3D图形的支持，不仅仅是为了使数据的展示更加生动和有趣。更重要的是，由于多了一个维度，扩展了其展示数据分布和关系的能力，可以一次从三个维度来比较数据。 下面介绍在matplotlib中绘制各类
组播通信是一种基于UDP协议的网络通信方式，它允许发送方将消息同时传递给多个接收方。在组播通信中，发送方和接收方都会加入一个共同的组播组，这个组播组对应一个特定的IP地址，所有加入该组播组的主机都能够接收到发送方发送的消息。组播通信可以有效地减少网络流量和网络负载，因为在传统的点对点通信方式下，每个消息都需要单独传输到每个接收方，而在组播通信中，每个消息只需要传输一次，就可以同时传递给多个接收方。
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Optional最早是Google公司Guava中的概念，代表的是可选值。Optional类从Java8版本开始加入豪华套餐，主要为了解决程序中的NPE问题，从而使得更少的显式判空，防止代码污染，另一方面，也使得领域模型中所隐藏的知识，得以显式体现在代码中。Optional类位于java.util包下，对链式编程风格有一定的支持。实际上，Optional更像是一个容器，其中存放的成员变量是一个T类
打包后的项目静态资源无法使用，导致页面空白 静态资源无法使用，那就说明项目打包后，图片和其他静态资源文件相对路径不对，此时找到config里面的index.js，在build模块下加入assetsPublicPath: './', 如下图所示， 在History模式下配合使用nginx运行打包后的项
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前言 最近遇到一个需求，有几十个Excel，每个的字段都不一样，然后都差不多是第一行是表头，后面几千上万的数据，需要把这些Excel中的数据全都加入某个已经上线的Django项目 这就需要每个Excel建个表，然后一个个导入了 这样的效率太低，不能忍 所以我造了个自动生成 Model 和导入脚本的轮
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