双11狂欢大促

盲盒赢 定制羽绒服

开启惊喜盲盒,抽取你的专属好礼

— 惊喜奖品抢先看 —

学习打卡04 小程序03

lyqiuyo lyqiuyo 墨衍会员 · AI 创作全网分发 墨衍智能分发 通过墨衍一键同步至各平台 可同步平台 CSDN微信公众号微博知乎掘金百家号博客园抖音小红书 你的文章也可以这样分发 墨衍会员 ¥399起/年,写一次发全网 我也要 + 加入社区

一、flex布局

{
  "pages":[
    "pages/index/index"
  ],
  "window":{
    "navigationBarBackgroundColor": "#000000",   //黑色
    "navigationBarTitleText": "发现"       //导航标题
  },
  "sitemapLocation": "sitemap.json"    //配置其小程序页面是否允许为微信索引
}
​
<!--index.wxml-->
<view class = "container">
  <view class="listGroup" wx:for="{{list}}" wx:for-item="value" wx:key="value{{index}}">
    <view class="listItem" wx:for="{{value}}" wx:for-item="value1" wx:key="value{{index}}">
    <image src="{{value1.icon}}"></image>
    <text>{{value1.text}}</text>
    <image></image>
    </view>
  </view>
</view>
/**index.wxss**/
​
.container{
  height: 100vh;                       //100视窗
  background-color: silver;            //背景色 银色
  display: flex;                       //flex布局
  flex-direction: column;              //垂直布局
}
​
.listGroup{
  background-color: white;              
  margin: 20rpx 0;                   //元素边缘 上下外边距20rpx 左右距离为0
}
​
.listItem{
  display: flex;
  flex-direction: row;
  align-items: center;
  border: 1rpx solid silver;
  padding: 10rpx;
}
​
image{
  width: 80rpx;
  height: 80rpx;
  margin: 0 15rpx;
}

二、循环创建栏目

// index.js
Page({
​
  /**
   * 页面的初始数据
   */
  data: {
    list: [
      [
        {text:'朋友圈',icon:''}
      ],
      [
        {text:'扫一扫',icon:''},
        {text:'摇一摇',icon:''}
      ],
      [
        {text:'搜一搜',icon:''},
        {text:'搜一搜',icon:''}
      ],
      [
        {text:'购物',icon:''},
        {text:'游戏',icon:''}
      ],
      [
        {text:'小程序',icon:''}
      ],
    ]
  }
})

wxml中绑定循环,用 wx:for, wx:for-item 取别名, wx:key 当前的key值,{{index}}表示当前的索引值

...全文

相关推荐

伯禹《动手学深度学习》打卡博客:Task03+Task04

量太大了,我先挑几个我感兴趣的学一下,漏下的等有空再补上了 文章目录一、循环神经网络二、GRU(gated recurrent unit)三、LSTM(长短期记忆) 一、循环神经网络 参考博客:零基础入门深度学习(5) – 循环神经网络 1.循环神经网络最大的用处就是处理序列的信息,即前面和后面的输入是有关系的,比如理解一句话的意思,以及处理视频 2.语言模型:给定一句话前面的成分,预测接下来最有可能的一个词是什么 3.下面是一个简单的RNN模型示意图,它由输入层、隐藏层和输出层组成 4.全连接层:该层的每个节点都和隐藏层的每个节点相连 5.循环神经网络展开后如下: 其中U,V,W都是权

weixin_38659646

DataWhale组队打卡学习营task04-1 机器翻译

机器翻译和数据集 机器翻译(MT):将一段文本从一种语言自动翻译为另一种语言,用神经网络解决这个问题通常称为神经机器翻译(NMT)。 主要特征:输出是单词序列而不是单个单词。 输出序列的长度可能与源序列的长度不同。 import os os.listdir('/home/kesci/input/') [‘fraeng6506’, ‘d2l9528’, ‘d2l6239’] import sys sys.path.append('/home/kesci/input/d2l9528/') import collections import d2l import zipfile from d2l.

weixin_38672794

大模型理论基础打卡Task04

大模型理论基础打卡Task04

qq_57067122

《动手学深度学习》第二次打卡-学习小队

一、学习任务: Task03:过拟合、欠拟合及其解决方案;梯度消失、梯度爆炸;循环神经网络进阶 Task04:机器翻译及相关技术;注意力机制与Seq2seq模型;Transformer Task05:卷积神经网络基础;leNet;卷积神经网络进阶 二、学习要点 2.1 过拟合、欠拟合及其解决方案 过拟合:太过贴近于训练数据的特征了,在训练集上表现非常优秀,近乎完美的预测/区分了所有的数据,但是在新的测试集上却表现平平 欠拟合:样本不够或者算法不精确,测试样本特性没有学到,不具泛化性,拿到新样本后没有办法去准确的判断 https://blog.csdn.net/xuaho0907/articl

weixin_38613154

04-考勤系统(小程序).rar

04-考勤系统(小程序)

翰文编程
评论
收藏 已收藏
分享
返回顶部
lyqiuyo
编程新手村 67,947 成员 3,261 内容