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    Blazor练习3 -数据绑定

    默认绑定 1.使用方法 Blazor中Razor组件通过一个名为@bind的HTML元素属性提供数据绑定功能,数据绑定的对象可以为字段、属性或表达式值。...onchange事件,通过在组件中添加一个元素p可以看出效果,每当input离开focus或者回车时,p中的值才会更新: ID: @slave 2.等价单向绑定 由于@bind绑定的数据是强类型...,在从input的value到绑定的数据时,会做相关的数据转换,如果转换失败,则会保持上次的值不变。...,input的value显示的依然为123.1,不过通过C#获取slave的值时,得到的与通过@bind绑定数据时的行为是一致的。...在单向绑定时,即使使用StateHasChanged(),由于渲染引擎未发现状态的变化,依然是不会改变显示的值。

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    Blazor学习之旅(5)数据绑定

    本篇,我们来了解下在Blazor中数据是如何绑定的。 关于数据绑定 如果希望 HTML 元素显示值,可以编写代码来更改显示内容。如果值发生更改,则需要编写额外的代码以更新显示内容。...在 Blazor 中,可以使用数据绑定将 HTML 元素连接到字段、属性或表达式。 这样,当值发生更改时,HTML 元素便会自动更新。更新通常在更改后迅速发生,并且我们无需编写任何更新代码。...通常来说,这种在父组件和子组件之间的数据绑定 也叫做 双向绑定。 同时,我们也注意到在Blazor中事件回调(委托)的统一类型为:EventCallback。...我们在子组件中使用的是InvokeAsync()方法也说明它是线程安全的。 实现效果: 在一个更真实常见的场景中,我们可能希望实现数据实施修改的联动更新,类似于下面的例子。...最终效果: 小结 本篇,我们了解了数据如何在Blazor中进行数据的绑定。 下一篇,我们学习一下在Blazor中数据绑定的各种花样。

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    Blazor学习之旅(4)数据共享

    本篇,我们来了解下在Blazor中数据是如何共享的,组件之间又该如何传递参数。 关于Blazor组件 在 Blazor 中,从名为“组件”的自包含代码部分生成 UI。...关于数据共享 Blazor 包含多种在组件之间共享信息的方法。 (1)可使用组件参数或级联参数将值从父组件发送到子组件。...为了完美处理此问题,Blazor 包含了级联参数。在组件中设置级联参数的值时,其值将自动提供给所有子组件。 在父组件中,使用  标记指定将级联到所有子组件的信息。...最终效果: 小结 本篇,我们了解了数据如何在Blazor中共享。 下一篇,我们学习一下在Blazor中数据绑定的各种花样。...参考资料 Microsoft Docs,《在Blazor应用程序中共享数据》 65号腕,《Blazor中的参数和级联参数》

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    使用Hadoop处理大数据

    大数据现在意味着大利润。世界正在不断积累大量的原始数据,如文本,MP3或Jpeg图片文件,可以通过分析这些数据得到利益。Apache Hadoop是处理大数据的开源软件。...本文将介绍如何安装Hadoop并使用它。 大数据正在整个科技领域掀起浪潮。每个人都知道数据日益增多。旧技术无法存储和检索庞大的数据集。...应该注意的是,Hadoop不是OLAP(在线分析处理),而是面向批处理(离线)的。 大数据面临的挑战是,数据是否应该存储在单台机器上。硬盘大小约为500GB,即使您添加外部硬盘,也不能存储PB级数据。...即便你添加足够多的外部硬盘来存储这些数据,由于内存不足,你也不能打开或处理这些文件。处理分析这些数据可能要花费几个月的时间。所以Hadoop分布式文件系统(HDFS)在这里起到了作用。...这只是一个小例子,用于演示在大数据上使用Hadoop的方法。

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    使用 python 处理 nc 数据

    ,于是经过不太充分的研究后总结成此文,以记录如何使用 python 处理 nc 数据。...所以看到这里,各位应该已经明白了,可以直接使用 GDAL 处理 nc 数据,比如直接使用 gdalwarp 将某个 SUBDATASET 转成 GeoTiff 等等,此处暂且不表,各位只需要查阅一下 gdalwarp...当然第一种方式就是使用 netCDF4 处理完之后,使用此框架写入 GeoTiff,但是这样不太优雅,而且使用了两个框架,明显过于麻烦,我们直接使用此框架从读数据开始处理。...这样我们就可以继续将此数据使用 numpy 等框架进行处理,处理完之后更重要的是要写入 GeoTiff 中(直白的说就是添加空间信息)。...三、总结 本文简单介绍了 nc 数据的特点及如何使用 python 处理 nc 数据。

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    使用biopython处理序列数据

    序列是基因组学数据的基本单位,对于序列先关信息的存储,有以下两种常用的文件格式 1. fasta 2. genebank 通过biopython, 我们可以方便的读取这些格式的文件,并提取其中的信息。...具体地,通过以下3个子模块来处理序列数据 1. Bio.Seq 2. Bio.SeqRecore 3....用法如下 >>> count = SeqIO.convert("input.gb", "genbank", "out.fasta", "fasta") 以上3个子模块层层渐进,构建了biopython处理序列数据的完整生态...,对于使用者而言,通过简单的几句代码,就可以完成基本的序列操作,对于开发者而言,其class的抽象设计,方法编写都值得参考借鉴。...本公众号深耕耘生信领域多年,具有丰富的数据分析经验,致力于提供真正有价值的数据分析服务,擅长个性化分析,欢迎有需要的老师和同学前来咨询。

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    使用jq处理JSON数据(三)

    前情提要: 使用jq处理JSON数据(一) 使用jq处理JSON数据(二) 今天,我来分享一下jq工具最后的一部分内容:文件格式转换。 jq工具可以从JSON到CSV的简单转换。...,而不是使用.artworks(不带[]),那样我们会得到一个数组,如下: fv@FunTester  ~/Downloads  cat FunTester.json| jq '.article'...Part2组装数据 那么接下来,需要将这些JSON对象转换为数组。这里用到之前学到的组合管道符和函数中的语法:增加一个管道符,处理每一个JSON对象数据。...author,.title] ' [ "tester1", "ApiTest" ] [ "tester2", "performanceTest" ] 新的过滤器[.author,.title]处理返回的...JSON数据,获取到JSON数据中key是author和title的值,并用逗号,连接。

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    使用Power Query处理数据(三)

    使用Power Query处理数据(三) 我们在日常工作中不可避免的会遇到按条件查询数据的情况。...如果是单条件查询,我们通常会使用VLOOKUP函数解决;当遇上两个或多个条件查询时,我们还继续使用函数,则效率会有所降低。 使用Power Query的合并查询简单几步就可以轻松解决。...如我们需要将图1的的数据根据【产品ID】和【部件】引用到图2中的【员工姓名】字段。 ? 图1 ? ? 图2 1 首先,先要导入数据,这里的操作已经和大家介绍过了。...不同的是我们这里要同时导入两个Sheet,所以我们要点击【选择多项】-选中【Sheet1】和【Sheet2】-【转换数据】。 ? 2 进入编辑器界面后,要对两个Sheet分别做下处理。...单击【员工信息】右侧按钮 -选择【员工姓名】-取消勾选【使用原始列作为前缀】-【确定】-【关闭并上载】 ? 6 小结 本篇主要介绍了【合并查询】的功能。使用该功能查询数据比传统函数更加高效。

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    使用jq处理JSON数据(二)

    之前的文章使用jq处理JSON数据(一)中,我分享了jq工具的基本用法。今天开始分享jq的高阶使用,包括管道符、函数以及格式转换。...管道符和函数 在这个章节中中,将分享jq更多过滤JSON数据的方法。 使用|运算符,我们可以结合两个过滤器。它的工作原理与Unix系统管道符类似。左边的过滤器的输出传递到右边的过滤器。...请注意:.name.first与.name | .first使用结果是完全相同的,就将JSON数据中.name节点数据传递到第二个过滤器,然后选择.first。 管道可以跟其他功能组合。...例如,我们可以使用keys函数来获取JSON数据某个节点的键集合: ✘ fv@FunTester  ~/Downloads  cat FunTester.json | jq '. | keys'...转换格式 这个章节,我将分享一些使用jq将原来JSON数据组合转换其他格式的技巧。

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