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何在 React 获取点击元素的 ID?

React 应用,我们经常需要根据用户的点击事件来执行相应的操作。在某些情况下,我们需要获取用户点击元素的唯一标识符(ID),以便进行进一步的处理。...本文将详细介绍如何在 React 获取点击元素的 ID,并提供示例代码帮助你理解和应用这个功能。使用事件处理函数在 React ,我们可以使用事件处理函数来获取点击元素的信息。...使用 ref除了事件处理函数,我们还可以使用 ref 来获取点击元素的信息。通过创建一个引用(ref),可以在组件引用具体的 DOM 元素,并访问其属性和方法。...结论本文详细介绍了在 React 获取点击元素的 ID 的两种方法:使用事件处理函数和使用 ref。...无论是通过事件处理函数还是使用 ref,都能够方便地获取到点击元素的信息,并进行相应的处理和操作。

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何在小程序获取用户信息

在以前的文章,我们介绍了小程序的登录鉴权功能,方便开发者去获取用户的appid和session_key以便确认用户的身份。但是,仅仅通过appid和session_key不能去获取用户的信息。...那么,这篇文章,我们将介绍如何在小程序获取用户的昵称、头像、性别、城市等信息。...wx.getUserInfo({ success(res) { console.log(res.userInfo) } }) } }) 这里的代码信息为将获取到的用户信息...[1548317415181] 这里只是最简单的获取用户信息,我们可以通过后端代码将其发至服务器或者展示在地方。如图所示,官方已经抛弃相关接口,所以开发者们请用下面的接口来进行用户信息获取。...总结 这篇文章,我们分享了如何使用微信相关的开放能力,在前端展示数据。也分享了微信获取用户数据的两个接口,你学会了吗? 喜欢的小伙伴请持续关注本专栏。

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何在H264码流的SPS获取宽和高信息

没错,它们就是序列参数集(SPS)和图像参数集(PPS),而且通常情况下,PPS会依赖SPS的部分参数信息,同时,视频码流的宽高信息也存储在SPS。...那么如何从中获取视频的宽高信息呢,就是今天本文的主要内容。 正文 一、SPS的结构 对H264码流进行解码时,肯定会用到SPS的相关参数,因此,我们非常有必要了解其中参数的含义。...(15) vui_parameters_present_flag 标识位,说明SPS是否存在VUI信息。...二、SPS的存储位置 在H264码流,都是以"0x00 0x00 0x01"或者"0x00 0x00 0x00 0x01"作为起始码的,找到起始码之后,使用开始码之后的第一个字节的低5位判断是否为7,...三、如何计算宽高信息 根据SPS信息计算视频宽高的常用公式如下: width = (pic_width_in_mbs_minus1+1)*16; height = (pic_height_in_map_units_minus1

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关于数据地图的几个遗留问题解决方案

何在一个版面上呈现不同行政级别的地理信息; 如何给版面添加mini导航定位窗口; 关于九段线问题。 关于第一个问题的解决方案,其实很简单,就是通过两个不同行政级别的图层进行叠加来达到目的。...>=30 & lat>=10)%>%arrange(group,order) #底层的区域地图: ggplot(mymapdata)+ geom_polygon(aes(x=long,y=lat,group...#将两个图层对象放在同一个图形对象(注意先后顺序)。...一般的九段线标识方法有两种,一种是在实际位置框定九段线范围,另一种则是将九段线的实际范围单独移至版面的边缘位置。...第一种方法需要精确的九段线经纬点数据,获取不易,第二种则九段线位置过于灵活,然后不好掌握数据。

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react-dnd使用总结一】拖放完成后获取放置元素在drop容器的相对位置

工具函数-根据元素的起始位置和最终位置,计算相对于某元素的位置 export interface IPosition { left: number; top: number; } /** *...根据元素的其实位置和最终位置,计算相对于某元素的位置 * @param initialPosition 拖动元素相对于屏幕左上角的起始位置(偏移量) * @param finalPosition 拖放完成后当前节点相对于屏幕左上角的位置...initialPosition: any, finalPosition: any, containerEle: HTMLDivElement, ): IPosition => { // 获取容器的位置信息...rect 信息包含left top width height const dropTargetPosition = containerEle.getBoundingClientRect();...dropTargetPosition.left; return { left: newXposition, top: newYposition, }; }; 在drop回调函数

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关于美国地图中的两个海外州坐标平移与原始投影问题~

所以该方法通用性也不强,除非是只要位置效果,不做任何颜色、大小邓数据信息的映射。它唯一的好处是,真正的实现了原始位置的坐标投影信息。...,但是缺陷仍然是——无法保留原始位置的坐标投影信息。...(long,lat))) mynewdata<-join(centres,newdata,type="full") #获取各州多边形中心经纬度中心坐标: #美国总统大选各州选举人票数分布: ggplot...4、使用albersusa包(最佳) library("albersusa") mapdata %fortify(us,region="name") #这是该包处理过位置偏移的地理位置信息...(long,lat))) #获取各州中心点经纬度坐标: mynewdata<-merge(centres,newdata,by.x="id",by.y="STATE_NAME") ggplot()+ geom_polygon

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IM里“附近的人”功能实现原理是什么?如何高效率地实现它?

Distance(double long1, double lat1, double long2, double lat2) { double a, b, R; R = 6378137...7.2 源码分析 /* GEOADD key long lat name [long2 lat2 name2 ... longN latN nameN] */ void geoaddCommand(...(不设置则返回所有元素) - STORE key:将返回结果的地理位置信息保存到指定key。 - STORedisT key:将返回结果离中心点的距离保存到指定key。...成功查询后的返回值: 不带WITH限定,返回一个member list,:["member1","member2","member3"] 带WITH限定,member list每个member也是一个嵌套...在实际搜索时,首先会根据搜索半径计算geohash网格等级(即右图中网格大小等级),并确定九宫格位置(即红色九宫格位置信息);再依次查找计算九宫格的点(蓝点和红点)与中心点的距离,最终筛选出距离范围内的点

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看用 Redis 如何实现微信「​附近的人」​功能?

源码分析 /* GEOADD key long lat name [long2 lat2 name2 ... longN latN nameN] */ void geoaddCommand(client...(不设置则返回所有元素) - STORE key:将返回结果的地理位置信息保存到指定key。- STORedisT key:将返回结果离中心点的距离保存到指定key。...成功查询后的返回值: 不带WITH限定,返回一个member list,: ["member1","member2","member3"] 带WITH限定,member list每个member也是一个嵌套...,&lat_range); //将待查经纬度按指定精度(steps)编码成geohash值 geohashEncode(&long_range,&lat_range,longitude,latitude...在实际搜索时,首先会根据搜索半径计算geohash网格等级(即右图中网格大小等级),并确定九宫格位置(即红色九宫格位置信息);再依次查找计算九宫格的点(蓝点和红点)与中心点的距离,最终筛选出距离范围内的点

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Redis 到底是怎么实现“附近的人”这个功能的呢?

源码分析 /* GEOADD key long lat name [long2 lat2 name2 ... longN latN nameN] */ void geoaddCommand(client...(不设置则返回所有元素) - STORE key:将返回结果的地理位置信息保存到指定key。- STORedisT key:将返回结果离中心点的距离保存到指定key。...成功查询后的返回值: 不带WITH限定,返回一个member list,: ["member1","member2","member3"] 带WITH限定,member list每个member也是一个嵌套...,&lat_range); //将待查经纬度按指定精度(steps)编码成geohash值 geohashEncode(&long_range,&lat_range,longitude,latitude...在实际搜索时,首先会根据搜索半径计算geohash网格等级(即右图中网格大小等级),并确定九宫格位置(即红色九宫格位置信息);再依次查找计算九宫格的点(蓝点和红点)与中心点的距离,最终筛选出距离范围内的点

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Redis 到底是怎么实现“附近的人”这个功能的?

源码分析 /* GEOADD key long lat name [long2 lat2 name2 ... longN latN nameN] */ void geoaddCommand(client...(不设置则返回所有元素) - STORE key:将返回结果的地理位置信息保存到指定key。- STORedisT key:将返回结果离中心点的距离保存到指定key。...成功查询后的返回值: 不带WITH限定,返回一个member list,: ["member1","member2","member3"] 带WITH限定,member list每个member也是一个嵌套...,&lat_range); //将待查经纬度按指定精度(steps)编码成geohash值 geohashEncode(&long_range,&lat_range,longitude...在实际搜索时,首先会根据搜索半径计算geohash网格等级(即右图中网格大小等级),并确定九宫格位置(即红色九宫格位置信息);再依次查找计算九宫格的点(蓝点和红点)与中心点的距离,最终筛选出距离范围内的点

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用 Redis 查询 “附近的人” !妙啊!

源码分析 /* GEOADD key long lat name [long2 lat2 name2 ... longN latN nameN] */ void geoaddCommand(client...(不设置则返回所有元素) - STORE key:将返回结果的地理位置信息保存到指定key。- STORedisT key:将返回结果离中心点的距离保存到指定key。...成功查询后的返回值:不带WITH限定,返回一个member list,: ["member1","member2","member3"] 带WITH限定,member list每个member也是一个嵌套...,&lat_range); //将待查经纬度按指定精度(steps)编码成geohash值 geohashEncode(&long_range,&lat_range,longitude...在实际搜索时,首先会根据搜索半径计算geohash网格等级(即右图中网格大小等级),并确定九宫格位置(即红色九宫格位置信息);再依次查找计算九宫格的点(蓝点和红点)与中心点的距离,最终筛选出距离范围内的点

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Redis 到底是怎么实现“附近的人”这个功能的?

源码分析 /* GEOADD key long lat name [long2 lat2 name2 ... longN latN nameN] */ void geoaddCommand(client...(不设置则返回所有元素) - STORE key:将返回结果的地理位置信息保存到指定key。- STORedisT key:将返回结果离中心点的距离保存到指定key。...成功查询后的返回值: 不带WITH限定,返回一个member list,: ["member1","member2","member3"] 带WITH限定,member list每个member也是一个嵌套...,&lat_range); //将待查经纬度按指定精度(steps)编码成geohash值 geohashEncode(&long_range,&lat_range,longitude...在实际搜索时,首先会根据搜索半径计算geohash网格等级(即右图中网格大小等级),并确定九宫格位置(即红色九宫格位置信息);再依次查找计算九宫格的点(蓝点和红点)与中心点的距离,最终筛选出距离范围内的点

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Redis 是怎么实现 “附近的人” 的?

源码分析 /* GEOADD key long lat name [long2 lat2 name2 ... longN latN nameN] */ void geoaddCommand(client...(不设置则返回所有元素) - STORE key:将返回结果的地理位置信息保存到指定key。- STORedisT key:将返回结果离中心点的距离保存到指定key。...成功查询后的返回值: 不带WITH限定,返回一个member list,: ["member1","member2","member3"] 带WITH限定,member list每个member也是一个嵌套...,&lat_range); //将待查经纬度按指定精度(steps)编码成geohash值 geohashEncode(&long_range,&lat_range,longitude...在实际搜索时,首先会根据搜索半径计算geohash网格等级(即右图中网格大小等级),并确定九宫格位置(即红色九宫格位置信息);再依次查找计算九宫格的点(蓝点和红点)与中心点的距离,最终筛选出距离范围内的点

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Redis 到底是怎么实现“附近的人”这个功能的呢?

源码分析 /* GEOADD key long lat name [long2 lat2 name2 ... longN latN nameN] */ void geoaddCommand...(不设置则返回所有元素) STORE key:将返回结果的地理位置信息保存到指定key。 STORedisT key:将返回结果离中心点的距离保存到指定key。...成功查询后的返回值: 不带WITH限定,返回一个member list,: ["member1","member2","member3"] 带WITH限定,member list每个member...,&lat_range); //将待查经纬度按指定精度(steps)编码成geohash值 geohashEncode(&long_range,&lat_range...在实际搜索时,首先会根据搜索半径计算geohash网格等级(即右图中网格大小等级),并确定九宫格位置(即红色九宫格位置信息);再依次查找计算九宫格的点(蓝点和红点)与中心点的距离,最终筛选出距离范围内的点

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揭开Redis“附近的人”的神秘面纱

源码分析 /* GEOADD key long lat name [long2 lat2 name2 ... longN latN nameN] */ void geoaddCommand(client...(不设置则返回所有元素) - STORE key:将返回结果的地理位置信息保存到指定key。- STORedisT key:将返回结果离中心点的距离保存到指定key。...成功查询后的返回值: 不带WITH限定,返回一个member list,: ["member1","member2","member3"] 带WITH限定,member list每个member也是一个嵌套...,&lat_range); //将待查经纬度按指定精度(steps)编码成geohash值 geohashEncode(&long_range,&lat_range,longitude...在实际搜索时,首先会根据搜索半径计算geohash网格等级(即右图中网格大小等级),并确定九宫格位置(即红色九宫格位置信息);再依次查找计算九宫格的点(蓝点和红点)与中心点的距离,最终筛选出距离范围内的点

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Redis 实现「附近的人」

源码分析 /* GEOADD key long lat name [long2 lat2 name2 ... longN latN nameN] */ void geoaddCommand(client...(不设置则返回所有元素) - STORE key:将返回结果的地理位置信息保存到指定key。 - STORedisT key:将返回结果离中心点的距离保存到指定key。...成功查询后的返回值: 不带WITH限定,返回一个member list,: ["member1","member2","member3"] 带WITH限定,member list每个member也是一个嵌套...,&lat_range); //将待查经纬度按指定精度(steps)编码成geohash值 geohashEncode(&long_range,&lat_range,longitude...在实际搜索时,首先会根据搜索半径计算geohash网格等级(即右图中网格大小等级),并确定九宫格位置(即红色九宫格位置信息);再依次查找计算九宫格的点(蓝点和红点)与中心点的距离,最终筛选出距离范围内的点

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