在线观看不卡亚洲电影_亚洲妓女99综合网_91青青青亚洲娱乐在线观看_日韩无码高清综合久久

鍍金池/ 問答
扯不斷 回答

file控件不能，原生是什么展示就是什么展示，不同端安卓和ios是不一樣的。你無法改變它的顯示方式。之前可以設(shè)置accept="*/image"來進入相冊，但現(xiàn)在這樣設(shè)置會變成直接進入相機。所以放棄吧，用這個控件就是只能用默認的展示方式。

悶油瓶 回答

直接寫 JsonUtil.toJson(pjp.getArgs()) 就行

單眼皮 回答

將這一段代碼，挪出在click函數(shù)外試試。

        socket.on('chat',function(data){
            var $it = addMsg(data);
            $it.appendTo($message);
        });

具體可參考：https://stackoverflow.com/que...

別瞎鬧 回答

首先,你GitHub代碼,我跑不起來.

其次,大概看了一下你代碼

src/component/layout/index.jsx 你確定你引用文件目錄沒問題?

clipboard.png

上圖代碼是從你提供的GitHub地址上Clone下來的

哎呦喂 回答

可以參考一下這個庫，正是你需要的
https://github.com/dudongge/D...

帥到炸 回答

處理數(shù)組、對象數(shù)據(jù)的思路很重要，一般手段是遞歸，或者借助第3個變量來完成遍歷，還可以利用對象key值不重復(fù)的原理做很多事情。

不二心 回答

不算答案的答案

按照你的描述，我覺得問題不是出在前端能否做到，
而是在于各個移動端瀏覽器廠商對跨域限制的處理不是一致的，
協(xié)議是死的，人是活的。人家就是不遵守，你也沒辦法。

這個問題光靠前端基本搞不定，所以在后端做一層跨域代理我覺得是唯一的解決辦法

拽很帥 回答

既然提問改了，我也順便把答案改了吧XD

 {
    path: 'b',
    name: 'b',
    title:'b',
    component: (resolve) => require(['./views/b/b.vue'], resolve),
    redirect: 'b/c',   // 當(dāng)進入路由b時重定向，前面不寫'/'會自動連接上更前面的路由地址
    children: [
        {
          path: 'c',
          name: 'c',
          title:'c',
          component: (resolve) => require(['./views/b/ccc.vue'], resolve)
        },
    ]
},
// c和b之間失去父子關(guān)系，當(dāng)進入b時路由保持為b的路由地址，但是實際顯示的界面是c
{ path: '/c', component: C, alias: '/b' }
// 在b界面中實現(xiàn)，當(dāng)進入b時直接跳轉(zhuǎn)到b的子路由c
this.$router.push('c')
冷眸 回答

搞半天發(fā)現(xiàn)值得問題

笨小蛋 回答

dialog是不是多一個s，在v for里面

巷尾 回答

圖片描述
你這個是不支持 對象的... 語法， 應(yīng)該是。
http://babeljs.io/docs/plugin...
在babel 配置上這個...
我的nuxt

圖片描述

圖片描述

純妹 回答

你確定你是連續(xù)修改的嗎, vue 自己會累加修改, 統(tǒng)一在下一個周期處理, 所以連續(xù)修改也只會觸發(fā)一次 render. 你這個還是上代碼吧, 應(yīng)該是其他地方出了什么問題.

凝雅 回答

怎么可能沒有……樓主補充個截圖吧，我覺得你是搞錯位置了。

我不懂 回答
  • tf那部分代碼有誤。y和y_predict的shape不一樣。前者是(批大小,),后者是(批大小,1)
  • 你可以在計算完wx+b之后把y_predict的shape用tf.squeeze()調(diào)整。
...
y_predict = tf.matmul(x, Weights)+biases
# 在這里加上squeeze把y_predict的形狀調(diào)整得和y一樣
y_predict = tf.squeeze(y_predict)
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_predict - y))
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(loss)
...
  • 補充1，tf有直接計算mse的函數(shù)，可以直接用tf.losses.mean_squared_error()代替tf.reduce_mean(tf.square(y_predict - y))。
  • 補充2，keras的sgd默認學(xué)習(xí)率是0.01,這個可以在文檔和源代碼查到，為了保證和tf對比一致，你也可以手動指定學(xué)習(xí)率optimizer=keras.optimizers.SGD(lr=0.01)
  • 補充3，你keras的Dense層初始化方法可能和tf的不一樣，雖然最后收斂一樣。你可以通過model.add(Dense(units=1, input_dim=xdim,kernel_initializer='weights初始化的方法',bias_initializer='biases初始化方法')) 來指定。
乞許 回答

onPageScroll必須在你的內(nèi)容超過一屏幕的情況下才生效
你設(shè)置一下試試

page{
  width: 100%;
  height: 120%;
}
首頁 上一頁 1131 1132 1133 1134 1135 1136 1137 1138 1139 下一頁 尾頁