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django 级的评论

一、摘要 拓展 django 官方的评论库,为评论提供级的支持。 再返回首页,点击测试,评论效果如下: ?  点击2楼后面的reply,回复一下 ?  再返回首页,点击测试,评论效果如下: ? 回复3楼 ? 4级评论如下: ? 还可以再回复,这里就不演示了。

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记一滚动 」列表优化

首先,原来滚动的逻辑就是基于scroll事件,通过不断滚动触发的回调,重新计算渲染到页面上的区间。 其,为了动态调整可视区域的元素,使用了MutationObserver。 经过自测,仅仅是使用一个基础的Select,rc滚动的情况下同样发生了卡顿) 2. 下拉懒加载 基于 Intersection Observer 实现一个 下拉懒加载。 选择方案 要么接受使用rc滚动的不够流畅; 要么使用 Intersection Observer 实现一个下拉懒加载的滚动效果 最终采用下拉懒加载。 ---- 总结 通常,滚动的方案可以分为两种: 1. 论是选择虚拟长列表or下拉懒加载,在使用监听scroll事件或者Intersetion Observer API之间的取舍时,可以参考: scroll的事件回调会在主线程中被成千上万调用,尽管加了防抖

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    softmax

    基本原理 根据标签(label)和频率建立霍夫曼树;(label出现的频率越高,Huffman树的路径越短) Huffman树中每一叶子结点代表一个label; 之间的映射 将输入中的词和词组构成特征向量 ,再将特征向量通过线性变换映射到隐藏,隐藏通过求解最大似然函数,然后根据每个类别的权重和模型参数构建Huffman树,将Huffman树作为输出。  image.png 模型的训练 Huffman树中每一叶子结点代表一个label,在每一个非叶子节点处都需要作一二分类,走左边的概率和走右边的概率,这里用逻辑回归的公式表示  ? 参考 softmax函数(hierarchical softmax)

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    2019-07-15 数据库级分类设计

    如果是多个实现上会更加复杂,为了讨论级设计,这里先定每个分类仅有一个上级分类。 就是字段长度是有的,但 longtext 最大能存储 4G 的文本,我想没有这么变态的级数。所以这个分类在许多系统中使用。 方案三:基于ClosureTable的级分类存储 另建一张表存储节点之间的关系,其中包含了任何两个有关系的节点的关联信息: ? 如果要过滤掉一些则可以制 distance 的值。 总结 ClosureTable是一种比较完美的解决方案,对于有很好的适应性,比较适用于大型系统。

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    「R」聚类和非聚类

    ❝原英文链接:https://www.rpubs.com/dvallslanaquera/clustering[1]❞ 聚类 (HC) 在这个分析中,我们将看到如何创建聚类模型。 这我们将使用欧氏距离,但也有其他有用的距离方法。 paste("Cluster", 1:k), pch = 22, col = 2:(k + 1), bty = "n") } hcoplot(spe.ch.ward, spe.ch, k = 4) 非聚类 (NHC) 这我们将做一个k均值聚类模型。

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    Vue.js与ElementUI搭建级联级表格组件

    我们今天要做的项目是怎么样搭建一个级联级表格组件,好了,多了不多说,赶快行动起来吧! 项目一览 到底是啥样子来?我们来看下。 正如你所看到的那样,这个组件涉及添加、删除、编辑功能,并且可以级嵌套。那么怎样实现的?我们来看下。 源码 直接给出源码,就是这么直接。 el-table-column prop="label" label="标签名称"> </el-table-column> <el-table-column prop="location" label="<em>层</em>级 style="margin-left: 50px" > <el-form-item label="<em>层</em>级 <el-select v-model="temp.location" placeholder="请选择<em>层</em>级

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    聚类

    colValue)],label=i) pl.legend(loc='upper right') pl.show() C=AGNES(dataset,dist_avg,3) draw(C) 算法:聚类是将每个对象作为一个簇和这些簇根据某些准则被一步一步地合并

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    升入:SQL极调优之一更新操作的N种优化可能

    如果本地表中记录的ID在远端表关联中可以查询到,则这条记录的相应字段更新为1;如果对应记录在远端法查询到记录,则这个字段更新为0。 在这个例子中造成一个SQL效率更低的主要原因是:论是前面的两更新,还是一个UPDATE语句,对远端对象的两访问是法避免的,且后一个UPDATE的逻辑更加复杂,选择执行计划更加困难。 虽然对远端表只读取一,但是这个读取在循环中完成,肯定有不少的交互开销,操作效率肯定要低于通过一个SQL来完成,而且对于每个匹配的记录都要执行一UPDATE,这也是比较低效的。 对于例子中的一个UPDATE语句的实现,它本身就是一个批量操作,但是由于对远端表访问了两,效率却远远低于只访问远端对象一的循环操作。 第三,优化的方法是多种多样的,但是优化思路是固定的。 这个例子中优化的原则非是尽量减少对远端对象的访问、将单条操作转化为批量操作、尽量减少交互数等几种。

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    二叉树的遍历遍历+queue

    给出一棵二叉树,返回其节点值的遍历(逐从左往右访问) 样例 给一棵二叉树 {3,9,20,#,#,15,7} : 3 / \ 9 20 / \ 15 7 返回他的分遍历结果 : [ [3], [9,20], [15,7] ] 遍历+queue 参见数据结构与算法中写的,遍历是需要借助queue来做的,单纯的逐遍历写起来是比较简单的,像这样要求不同的还要放在不同的 vector中,稍微难一点,我一开始也没想好到底怎么做,参考了别人的代码,实际上也不是很难,主要是记录一下每的长度,那如何知道每一的长度呢,用了一个很巧妙的方法。 que;(先把front节点记录下来) } 把x放入vecto<vector<int>> res ; } 返回 res; 这样操作的巧妙之处在于每可以用 len记录当前的节点的个数,然后通过while循环把当前节点的下一放进queue,这样while出来之后刚好是遍历完了这一(而且已经删掉),queue里面剩下的就是下一的节点了。

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    Agens聚类

    聚类是另一种主要的聚类方法,它具有一些十分必要的特性使得它成为广泛应用的聚类方法。它生成一系列嵌套的聚类树来完成聚类。单点聚类处在树的最底,在树的顶有一个根节点聚类。 聚类分为两种: 合并(自下而上)聚类(agglomerative) 分裂(自上而下)聚类(divisive) 目前 使用较多的是合并聚类 ,本文着重讲解合并聚类的原理。 Agens聚类原理 合并聚类主要是将N个元素当成N个簇,每个簇与其 欧氏距离最短 的另一个簇合并成一个新的簇,直到达到需要的分簇数目K为止,示意图如下: ? 假设 K=3 ,合并的步骤为: 26个字母首先被分配成 26 个簇 两两欧氏距离最近的两个簇合并,此时簇变成了 13 个 再两两欧氏距离最近的两个簇合并,此时一共有 12 个簇合并成了6个簇,还余下一个簇 ,因此此时剩下 6+1=7 个簇 一直重复上一步的操作,直到簇的数量为 3 的时候,就算是分簇完成 Agens聚类实现: 随机生成26个字母: # 生成坐标字典 def buildclusters(

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    循环

    如果条件判断语句永远为 true,循环将会的执行下去,如下实例: 实例 #! /usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- var = 1 while var == 1 : # 该条件永远为true,循环将执行下去 num = raw_input File "test.py", line 5, in <module> num = raw_input("Enter a number :") KeyboardInterrupt 注意:以上的循环你可以使用

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    分析法是什么 分析法的作用

    分析法是一个听起来十分具有专业性的词语,出现在各大相关的学术文章之中。但是不乏没有专业知识的人群对这个词语充满疑惑。那么分析法是什么?这种分析方法有什么具体的作用? image.png 什么是分析法 分析法,是一种将影响决策的相关因素拆解呈目标,准则和方案等方面的内容。然后通过定量分析的方法进行对于各项指标的衡量依据进行决策的决定。 从而分析法开始被众多统计学家选择开始进行运用到统计资料的方面。 分析法有什么具体作用 分析法具体应用场景,主要体现在使用者面临多个选择法决断的情况。 综上所述,分析法是一种用于对多个可选项目的横向比较,用于进行数值化的量化和纵向对比帮助使用者得出更好的解救方案。因此,当人们对于多个选择的事情抉择方面,可以考虑使用这种分析方法进行分析处理。

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    【黄啊码】PHP配合xlswriter实现表头级Excel导出

    本文介绍基于PHP扩展xlswriter的Vtiful\Kernel\Excel类可以支持级的复杂表头导出! // 默认宽度 private $defaultWidth = 16; // 默认导出格式 private $exportType = '.xlsx'; // 表头最大

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    Pandas-化索引

    化索引是pandas的一项重要功能,它能使你在一个轴上有多个索引级别,也就是说,它能使你以低维度形式处理高维度数据,比如下面的代码: data = pd.Series(np.random.randn , [1, 2, 3]], labels=[[0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 3, 3], [0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 1, 2]]) 有了化索引之后 1 -0.241329 2 -1.945047 d 2 0.460786 3 -0.411931 dtype: float64 DataFrame的行列索引都可以使用化索引 Colorado Green Red Green a 1 0 1 2 2 3 4 5 b 1 6 7 8 2 9 10 11 我们可以创建化索引 key2 key1 1 a 0 1 2 2 a 3 4 5 1 b 6 7 8 2 b 9 10 11 使用化索引时

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    1.4 与交互

    与交互 一个好的可视化工具一定要有管理和交互设定的功能,让我们能够从不同的角度对数据进行切换分析,PowerBI很好的实现了这两项。 所谓,即对类别的架构进行定义,比如时间由大到小有年、月、日,地域如中国、北京市、海淀区,产品如iphone、6S、128G.。 所谓交互,即各视觉对象间可以相互交流互动。 相信我,掌握了下面的管理和交互设定,会让你的图表一下子高逼格起来。 1 管理 继续沿用咖啡数据的例子,在日期表的字段上我们点击鼠标右键,选择新的结构并更名为时间,再选择[年份季度]和[年份月份]把它们添加到时间中。 ? 当你选择取消关联时,论怎样点击产品柱形图,折线图的数据都不会随之改变。 ? ? 怎么样,掌握了和交互,编程感瞬间爆表了吧~~

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    Pandas-化索引

    化索引是pandas的一项重要功能,它能使你在一个轴上有多个索引级别,也就是说,它能使你以低维度形式处理高维度数据,比如下面的代码: data = pd.Series(np.random.randn 'd'], [1, 2, 3]], labels=[[0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 3, 3], [0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 1, 2]]) 有了化索引之后 0.751478 c 1 -0.2413292 -1.945047 d 2 0.4607863 -0.411931 dtype: float64 DataFrame的行列索引都可以使用化索引 Colorado Green Red Green a 1 0 1 2 2 3 4 5 b 1 6 7 8 2 9 10 11 我们可以创建化索引 key2 key1 1 a 0 1 2 2 a 3 4 5 1 b 6 7 8 2 b 9 10 11 使用化索引时

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    文件结构

    文件系统结构标准(英语:Filesystem Hierarchy Standard,FHS)定义了Linux操作系统中的主要目录及目录内容。 在大多数情况下,它是一个传统BSD文件系统结构的形式化与扩充。 / 第一结构 的根、 整个文件系统结构的根目录。 /usr/ 用于存储只读用户数据的第二; 包含绝大多数的(多)用户工具和应用程序。[11] /usr/bin/ 非必要可执行文件 (在单用户模式中不需要);面向所有用户。 /usr/share/ 体系结构关(共享)数据。 /usr/src/ 源代码,例如:内核源代码及其头文件。 /usr/X11R6/ X Window系统 版本 11, Release 6. /usr/local/ 本地数据的第三, 具体到本台主机。通常而言有进一步的子目录, 例如:bin/、lib/、share/.

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    网络划分

    网络划分 为了使不七,自下而上依为:物理(Physics Layer)、数据链路(Data Link Layer)、网络(Network Layer)、传输(Transport Layer 2.OSI七网络模型 TCP/IP协议毫疑问是互联网的基础协议,没有它就根本不可能上网,任何和互联网有关的操作都离不开TCP/IP协议。 由于OSI七模型为网络的标准划分,所以我们以OSI七模型为例从下向上进行一一介绍。 ?    网络中涉及众多的协议,其中包括最重要的协议,也是TCP/IP的核心协议——IP协议。IP协议非常简单,仅仅提供不可靠、连接的传送服务。 4)传输(Transport Layer)   第一个端到端,即主机到主机的。传输负责将上数据分段并提供端到端的、可靠的或不可靠的传输。

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