Element+vud.js 树形数据与懒加载

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Web前端文档阅读笔记-vis.js动态添加节点(vue cli环境)

图用的是vis.js,表单使用的是element-ui 程序运行截图如下: 添加一个节点: 这里是不需要刷新页面就能添加的。 程序结构如下: 关键源码如下: FormGroup.vue <template> <el-form :...

vue-element-admin 后台前端解决方案,基于vue和element-ui实现

vue-element-admin 是一个后台前端解决方案,它基于 vue 和 element-ui实现。它使用了最新的前端技术栈,内置了 i18 国际化解决方案,动态路由,权限验证,提炼了典型的业务模型,提供了丰富的功能组件,它可以帮助...

帮你彻底搞懂JS中的prototype、__proto__constructor(图解)

帮你彻底搞懂JS中的prototype、__proto__constructor(图解) https://blog.csdn.net/cc18868876837/article/details/81211729 帮你彻底搞懂JS中的prototype、__proto__constructor(图解) ...

Vue.js——60分钟快速入门

Vue.js是当下很火的一个JavaScript MVVM库,它是以数据驱动和组件化的思想构建的。相比于Angular.js,Vue.js提供了更加简洁、更易于理解的API,使得我们能够快速地上手并使用Vue.js。 如果你之前已经习惯了用jQuery...

PostgreSQL 数据加密之 pgcrypto

PostgreSQL 扩展模块 pgcrypto 提供了单向加密算法 MD5、SHA、HMAC ,PGP 双向加密算法 Blowfish、AES、DES 等,可以用于实现数据的加密和解密。本文介绍了这个模块的安装、函数的使用以及实际案例,包括用户密码...

原生JS实现旋转轮播图+文字内容切换

废话不多说,直接上图看效果: ...原理:点击右侧左侧按钮,把3号的样式给2号,...1.让页面加载出所有盒子的样式; 2.把两侧按钮绑定事件(调用同一个方法,只有一个参数,true为正向旋转,false为反向旋转);...

java期末考

基础 class HelloWorldApp { public static void main (String { System.out.println(“Hi, ”+args[0]); } } 编辑存盘:主类名 含有 main 方法 和文件名要 一致性 HelloWorldApp.java •编译程序 : javac ...

【Ruby】【改gem源镜像】【Win10 + Jruby-9.1.2.0 + Rails 5.1.3 + gem 2.6.4 】

参考地址:https://ruby-china.org/topics/33843 (1)> gem sources --add http://gems.ruby-china.org 遇到问题: Error fetching https://gems.ruby-china.org/: certificate verify failed ...

一个小白的vue之路(四)——搭建自己的后台管理开发框架(1)

前言:本文我们来一起动手搭建自己的后台管理开发框架,主要目的是为了加深对VUE框架理解使用。我们在本文中要实现后台管理模板最基本的功能,登陆进入主页,点击主页左侧菜单动态加载右侧内容。本文中会用到几个...

VUE-PDF VUE的PDF预览组件

vue.js pdf viewer 安装 npm install --save vue-pdf 示例 <template> <pdf src="./static/relativity.pdf"></pdf> </template> <script> impor...

删除MySQL数据表中的重复数据,并保留一份重复数据

再用python进行数据爬取的时候,把需要的字段值存入MySQL数据库,却出现了重复数据,在解决这一问题的时候遇到的坑。在此记录一下,备忘。 数据资源:链接:https://pan.baidu.com/s/14VUd5ftpUXrAz-Ka5UXk4w 提取...

Android 数据存储ContentProvider(类容提供者)之对外提供数据修改

Android钟对数据的存储访问是很有必要的,在Android中对于数据存储提供了如下几种方法:文件形式 SharedPreferences(参数-键值对形式) SQLite数据库(空间2T) Content provider (Android组件-内容提供者) ...

element-UI使用中:el-input type为textarea时@change无法触发?

自己瞎尝试解决了的。官方文档上居然没写@input事件,醉了。 转载于:https://www.cnblogs.com/LLLLily/p/10606170.html

vue生命周期详解

一、vue的生命周期 创建前:beforeCreate, 创建后:created 挂载前:beforeMount, 挂载后:mounted 更新前:beforeUpdate, 更新后:updated 销毁前:beforeDestroy, 销毁后:destroyed DOM渲染在哪个周期中就已经完成...

vue 动态添加组件

vue 利用数组循环动态添加组件 1. 实现效果: ... 2. 实现思想: 构建需要动态添加的模板,利用 v-for 循环模板。 通过 index 判断当前模板,绑定当前值。...利用 splice 删除相应位置的模板 2. 实现代码: ...

org.apache.ibatis.reflection.ReflectionException: There is no getter for property named 'xunjianjilu

记录平时遇到过的问题,这个问题并不大,只是太久没写mybatis,忘了一些细节 总结:mybatis传单个String类型,可以不用@param注解,前提是xml中不含有条件表达式(when,if..标签中没有引用到该参数) ...

降低Vud测定中的氢不确定性

通过将所需的输入连接到有关中微子和反中微子散射的现有数据,我们获得了更新的值ΔRV= 0.02467(22),其中降低了强子不确定性。 假设其他标准模型的理论计算和实验测量保持不变,我们将获得| Vud | = 0.97370(14...

react 首页加载loading

首页加载loading,放在#root里面,代码如下: <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="utf-8"> <meta name="renderer" content="webkit|ie-comp|ie-stand"&...

Cocos2d-html5 更改Loading图片、删除Loading时的小圈圈动画、修改应用名称

勤奋努力,持之以恒!

解决org.apache.ibatis.reflection.ReflectionException: There is no getter for property named异常

今天写代码的时候,出现了一个错误: Whitelabel Error Page This application has no explicit mapping for /error, so you are seeing this as a fallback. Thu Jun 11 16:24:17 CST 2020 There was an unexpected...

Node项目实战开发-博客系统

Nodejs项目实战开发-博客系统(已完结) 个人博客系统 前言: 开发技术 技术 版本 Node ^14.3.0 ejs ^3.1.3 express ^4.17.1 cookie-session ^1.4.0 mysql ^2.18.1 开发工具 ...在

HelloWorld

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vuex中的getter值赋值给vue组件里的data

通过watch将orderDetailsData对象赋值给data中的consignee对象,这样能将操作能避免v-model修改时,直接改动vuex中的值。 &lt;template&gt;  &lt;input type="text"...text&quo

点击事件和右键菜单点击事件相冲突,解决办法?

如图示,点击重命名会触发一个事件弹出模态框,但同时会触发点击朋友的那个事件,怎么解决呢?试过阻止冒泡方法,但还是不行。 ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201812/04/1543887594_98769.png)

rsa签名验签

后台生成的公钥和私钥或者网上下载小工具自己生成 var pubkey = `-----BEGIN PUBLIC KEY----- MIIBIjANBgkqhkiG9w0BAQEFAAOCAQ8AMIIBCgKCAQEAoa2op/Fov4fBHj/02+sb JHfpY62FZQe+xUrPCU87vibEVaUjn0DgcSwDesY9hV7...

JavaScript闭包

1.什么是闭包闭包是指函数定义和函数表达式位于另一个函数的函数体内的函数。这些内部函数可以访问外部函数的局部变量,参数和定义的其他内部函数。当其中一个这样的内部函数被调用时,就会形成闭包。...

Vue学习_2_组件化

什么是组件化? 人面对复杂问题的处理方式: 任何一个人处理信息的逻辑能力都是有限的 所以,当面对一个非常复杂的问题时,我们不太可能一次性搞定一大堆的内容。 但是,我们人有一种天生的能力 , 就是将问题进行拆解...

Css中路径data:image/png;base64的用法详解操作

知识点主要参考来源: https://www.aimks.com/css-path-data-image-png-usage-base64.html 大家可能注意到了,网页上有些图片的src或css背景图片的url后面跟了一大串字符,比如: 1 ...FWH

TypeScript + Vue 传统多页面开发模式配置方案

这种开发方式很非主流,但我...我也是最近因为种种原因才开始接触 Vue,发现对于网页中需要有大量数据变动和组件联动情况下,Vue 还是比较方便的。所以打算用 TypeScript 和 Vue 集成到以前使用 layui 的后台中去...

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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