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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，源码源码情人网站源码与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php直销商城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，asp注册登录 源码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，培训网网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。
