后端circle，后端原力是什么培训机构

react插件?

1、react页面缓存插件react-router-cache-route此插件可以满足缓存上一页的功能，即：返回上一页的时候，上一页的滚动条、动作状态等等和离开这个页面时的状态保持一致。搭配react-router工作的、带缓存功能的路由组件，类似于vue中的keep-alive功能。

2、在vscode中，没有特定的插件被普遍认为是专门用于自动删除未使用的React组件的，但可以通过检查和调整VSCode设置及扩展来尝试解决此问题。检查VSCode设置：禁用自动格式化：检查editor.formatonsave设置，如果此选项被启用，VSCode会在保存文件时自动格式化代码。

3、使用createreactAPP创建React项目。删除不必要的文件以精简配置。引入Antd作为UI框架。配置manifest.json：根据Manifest V3规范配置manifest.Json文件，确保插件的声明和权限请求符合新标准。规划目录结构：合理规划目录结构以支持不同类型的脚本文件，如背景脚本、内容脚本、弹出页面等。

4、获取安装包：面对网络限制，离线安装成为可行选项。已准备安装包供下载。 打开 Chrome 浏览器的扩展程序界面。 启用开发者模式：确保扩展程序页面的“开发者模式”按钮开启。 拖放ZIP文件：将下载的文件拖放到扩展程序页面，完成安装。安装完成后，浏览器工具栏将显示 React 图标。

5、在React项目中实现轮播图功能时，我选择使用swiper插件。轮播图需求包括自动播放、点击切换，最多同时展示六张图片，无限滚动。以下是我如何在React中使用Swiper插件的详细步骤和注意事项。首先，明确需求后，查看Swiper的官方文档，了解其基本功能和API，为接下来的开发做好准备。

6、简介：Slate.js 是另一款超好用的 React 富文本编辑器，可用于构建优雅、功能强悍的编辑器，如 Medium Editor、google Docs 等。优点：可使用插件进行扩展。输出 JSON 格式的内容，更容易与其他模块集成。嵌套文档模型支持更复杂的内容结构，如表格、分页符和其他自定义功能。

php是什麽(我想要详细一点的答案)

PHP，一个嵌套的缩写名称，是英文超级文本预处理语言（PHP：Hypertext Preprocessor）的缩写。PHP 是一种 html 内嵌式的语言，PHP与微软的ASP颇有几分相似，都是一种在服务器端执行的嵌入HTML文档的脚本语言，语言的风格有类似于C语言，现在被很多的网站编程人员广泛的运用。

PHP，作为英文超级文本预处理语言Hypertext Preprocessor的简称，是一种在服务器端执行的嵌入HTML文档的脚本语言。这种语言融合了HTML的便捷性和C语言的强大功能，成为开发动态网站的得力助手。PHP的核心特点是其简洁而高效的语法，这使得它深受开发者的喜爱。

PHP（中文名：“超文本预处理器”）是一种通用开源脚本语言。语法吸收了C语言、java和Perl的特点，利于学习，使用广泛，主要适用于web开发领域。PHP独特的语法混合了C、Java、Perl以及PHP自创的语法。它可以比CGI或者Perl更快速地执行动态网页。

【答案】：解析：PHP，是英文超级文本预处理语言Hypertext Preprocessor的缩写。PHP是一种HTML内嵌式的语言，是一种在服务器端执行的嵌入HTML文档的脚本语言，语言的风格有类似于C语言，被广泛的运用。PHP的另一个含义是：菲律宾比索的标准符号。

对于经常上网或者对程序代码有一定了解的朋友来说，都听说过php，但是不知道php具体是什么。下面给你简单介绍一下php。php是什么？PHP是一门应用非常广泛的语言，尤其是在网络程序开发方面。一般来说，PHP大多运行在服务器端，通过运行PHP代码生成网页供浏览器阅读。

这21个自动化部署工具,你都知道吗?

Jenkins：开源的Java CI工具，曾是Hudson的分支，具有跨平台特性、灵活的插件扩展和分布式构建能力。ElectricFlow：发布自动化工具，提供免费的社区版本，支持Groovy和api扩展。Visual Studio：集成了版本管理的自动化功能。

首先，Jenkins作为开源的Java编写的CI工具，曾是Hudson的分支。其跨平台特性、灵活的插件扩展和分布式构建能力使其成为强大而灵活的选择。ElectricFlow则是一个发布自动化工具，提供免费的社区版本，支持Groovy和API扩展。

Scikit-learn scikit-learn是一个用于执行预测分析的开源工具，提供分类、回归、聚类等功能。图片展示：Keras Keras是一个深度学习框架，用于处理非结构化数据并在神经网络上进行训练，构建在TensorFlow 2之上。