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AngularDart4.0 指南- 模板语法二 顶

当用户点击Delete时,组件的delete()方法被调用,指示StreamControllerHero添加到stream中。...模板语句作用 deleteHero方法一个作用:删除一个英雄。 模板语句的作用不只是好的,但可预期。 删除英雄更新模型,可能会触发其他更改,包括查询并保存到远程服务器。...NgClass 您通常通过动态添加和删除CSS来控制元素的显示方式。 你可以绑定到ngClass来同时添加或删除多个。 class绑定是添加或删除单个的好方法。 <!...isUnchanged, 'special': isSpecial }; } ngClass属性绑定添加到currentClasses,相应地设置元素的: <div [ngClass]=...但是NgForm指令,它解释了如果heroForm.form.valid无效并且整个表单控件树传递给父组件的onSubmit方法,您可以禁用提交按钮。

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Angular: 最佳实践

注意我们是怎么在组件创建一个 statuses 字段,以便我们可以在模版中使用这个枚举。但是假如我们在多个组件中使用这个枚举呢?或者假如我们要在不同的组件使用其他枚举呢?我们需要不停创建这些字段?..., status: Statuses.Read} ]; } 复制代码 所以,现在我们一个基本组件(实际就是一个容器),我们的组件可以从中派生以重用应用程序的全局值和方法。...所以,下面有几条规则需要考虑下: 一个 API 调用的基础服务简单的 HTTP 服务逻辑放在基中,并从中派生 API 服务。...,现在就可以专注于你接收哪些数据以及如何处理它。...从模版到组件方法的委托比原始的逻辑更难。请注意,这里我用了比原始更难的词语,而不是复杂这个词。这是因为除了检查直接的条件语句之外,任何逻辑都应该写在组件的方法中,而不是写在模版中。

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Angular4记账webApp练手项目之三(在angular4项目中使用路由router)

用到了哪些 1、路由,子路由的使用,引入——定义Routes——router-outlet——routerLink——routerLinkActive 2、(click)指令,绑定事件 3、[ngClass...修改菜单menu.component.html如下: routerLink 是路由地址,routerLinkActive的作用是,当 a 元素对应的路由处于激活状态时,weui-bar__item_on将会自动添加到...a 元素。... 可以看出存在问题,进入时没有默认页面,必须点击后才会到对应页面,可以路由中#改为空,可以实现默认进入记账页面...不够后面我们用动态绑定class的方法来代替routerLinkActive。 ? 这里写图片描述 二级路由(子路由使用) 我们当初设计统计有两个页面,按年统计,和按月统计。现在来完成这个。

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CVPR:IoU优化——在Anchor-Free中提升目标检测精度(源码)

通过IoU度量合并到端到端单阶段anchor-free目标检测框架中,研究者观察到它们在pascal一般目标检测基准的性能和MSCOCO的一致。...目标检测是"在哪里什么"的任务,在这个任务中,目标的类别不确定、数量不确定、位置不确定、尺度不确定,传统非深度学习方法如VJ和DPM,和早期深度学习方法如OverFeat,都要金字塔多尺度+遍历滑窗的方式...然后我们可以很容易地计算中心框和GT真实框之间的单位。由于IoU是基于一个分配给每个点的框,我们命名IoU度量。...在IoU计算之后,每个点可以被分配一个IoU值v,就像每个锚的IoU一样,用基于锚的方法进行分配。 从上图中显示,边界框边附近的一些点被指定为负样本。...检测头是一个FCN,它附加到来自FPN的每个输出特征映射上,它包含两个子集:一个分类器和一个回归器。

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AngularDart4.0 指南- 表单 顶

创建一个基本的表单 一个Angular表单两个部分:一个基于HTML的模板和一个组件,以编程方式处理数据和用户交互。 从课程开始,因为它简要地说明了英雄编辑可以什么。...使用name和绑定来有条件地分配适当的表单有效性。 临时另一个名为spy的模板引用变量添加到Name 标记,并使用它显示输入的CSS。...作为绑定的替代方法可以使用NgClass指令来设置控件的样式。...英雄Alter Ego是可选的,所以你可以不用关那个。 英雄power选择是必需的。 如果需要,可以将相同类型的错误消息添加到中,但这不是必须的,因为选择框已经权限限制为有效值。...添加一个清除按钮 clear()方法加到组件中:lib/src/hero_form_component.dart (clear) void clear() { model.name = '';

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【Angular教程】-组件初识|8月更文挑战

**** 组件核心来看一下内容, 除了常规的导入模块和创建了一个****HelloWorldComponent**之外,还使用了**@Component**装饰器。...html模板使用的样式的路径,我们看到是用的数组格式,说明传递多个样式文件应该是没有问题的 组件相关的其他文件暂时先放一放,在Vue开发的时候我们创建好的组件总是要挂载后才能使用的,那angular需要挂载?...应为angular项目创建的时候默认初始化了git仓库,我们这会儿可以看到还有一个文件是变化的,那就是app.module.ts,打开文件后我看就看到了新创建的组件已经自动的挂载到了全局的app。...现在我们通过修改**app.component.html**内容来显示一下我们自己的组件吧 清空app.component.html的内容 还记得我们创建的组件叫什么?...> 字符串全部转为小写 LowerCasePipe: {{ value | lowercase }} 字符串全部转为大写 UpperCasePipe: {{ value

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半监督辅助目标检测:自训练+数据增强提升精度(源码下载)

在今天分享中,研究者提出了STAC,这是一种用于视觉目标检测的简单而有效的SSL框架以及数据增强策略。STAC从未标记的图像中部署本地化目标的高度可信的标签,并通过数据增强提升一致性来更新模型。...),开创性的在目标检测领域使用半监督学习,提出了STAC(自训练和一致正则化驱动的增强策略,简单来说就是用标签做自训练,训练中加入了一致正则化为原理的数据增强,很多小伙伴可能不理解什么是一致正则化?...通俗点就是说图像和图像+干扰应该在网络的输出结果是相同的,即抗噪声干扰的能力,也可以理解为鲁棒性,那么这个一致正则化很厉害?)...为什么使用未标记数据有时可以帮助模型更准确,关于这一点的体会就是:即使你不知道答案,但你也可以通过学习来知晓,有关可能的值是多少以及特定值出现的频率。...每个Head两个模块,分别是区域分类器和边界框回归器。为简化起见, 研究者提出监督和无监督的RPN的损失。监督损失的写法如下: 生成标签执行教师模型检测器生成标签。

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第一周好文分享(强推这个系列!)

所以我计划在这里每周分享一次我一周读到的我认为比较优秀的文章,毫无保留的分享给大家,希望对大家提高技术帮助!...公众号文章: TS的基础入门教程,适合坐地铁的时候看: 抛砖引玉:TypeScript 从入门到实践 虽然是低配版,但是下载源码之后可以发现,很多值得学习的知识点: 羊了个羊,但是低配版 很好玩的...css技巧,用纯css实现定时器,可玩: 还在用定时器?...借助 CSS 来监听事件 这篇文章解决了我一直困惑的元素的问题: CSS 中的 : 和 :: 什么区别?...1.3 万字深度剖析 Vue3 响应式(脑图) 更简单版本的羊了个羊,但是里面有一个小bug需要解决,就是底层的方块也能被点击,有没有大佬帮他改一下?

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Angular学习笔记(一)

其中最重要的属性是: declarations - 声明本模块中拥有的视图。Angular 三种视图:组件、指令和管道。...组件 组件负责控制视图,通过一些由属性和方法组成的 API 与视图交互。 模板 模板以 HTML 形式存在,告诉 Angular 如何渲染组件。 元数据 元数据告诉 Angular 如何处理一个。...模板与数据绑定 绑定的类型可以根据数据流的方向分成三: 从数据源到视图、从视图到数据源以及双向的从视图到数据源再到视图。...'red' : 'green'"> 内置属性型指令 NgClass - 添加或移除一组CSS NgStyle - 添加或移除一组CSS样式 NgModel - 双向绑定到HTML表单元素...该方法接受当前和一属性值的 SimpleChanges 对象。 当被绑定的输入属性的值发生变化时调用,首次调用一定会发生在 ngOnInit() 之前。

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SFOD:无源域适配升级优化,让检测模型更容易适应新数据(论文下载)

现有的SFOD方法通常采用标签范式,模型自适应在预测标签和微调模型之间交替进行。 由于域偏移的存在和目标域训练数据的使用有限,这种方法标签准确性不令人满意。如上图所示。...SFDA的方法大致可以分为两。  第一是基于样本生成的思想: 由于源数据不可访问,传统的域适应技术不适用。生成具有源域样式或目标域样式的标记图像,或服从源分布的标记特征。...另一利用基于自我训练的标签: 获得可靠的标签并不容易,尤其是在领域差距很大的情况下,在自训练过程中总是只取高置信度的标签样本。 很明显,目标域风格(例如成像特征)对域相对于源域的迁移很大贡献。...因此,最小化目标域样式对模型行为的影响立即有效地减少域转移。在上述基础,如刚开始的图所示,提出了一种新的领域适应方法(LODS)。 ...通过风格增强图像视为另一个领域,可以使用Mean-Teacher框架来利用风格差异进行模型适应(图(b))。目标图像和风格增强版本分别输入教师和学生模型。

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GPT-CV:基于Yolov5的半监督目标检测

这种方法可以有效地利用无标签数据,减少过拟合的风险,并且可以提高模型的泛化能力。 注意:本文主要是GPT解读,如有差异请在留言指出!...我们的实验表明,高效教师框架在VOC、COCO标准和COCO附加方面取得了最先进的结果,使用的FLOP比以前的方法更少。据我们所知,这是SSOD应用于YOLOv5的第一次尝试。...比较RetinaNet和检测聚器的指标分布图,发现: (a)RetinaNet使用了更少的输入数据,产生了更高的分辨率,暗色表示分数较低; (b)检测聚器利用更多的输入数据,根据物体特征和分类结果产生了更强健和更密集的反应...为了解决这个问题,我们提出了标签分配器方法,该方法根据高低阈值标签分为可靠和不可靠的类别,分别为目标 L 提高单目标 SSOD 中标签的质量。...:方法的比较分析(源代码) NÜWA:女娲算法,多模态预训练模型,大杀四方!

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DTG-SSOD:最新半监督检测框架,Dense Teacher(论文下载)

具体来说,研究者提出了逆NMS聚(INC)和秩匹配(RM)来实例化密集监督,而无需广泛使用的传统稀疏标签。...通过提出的INC和RM,Dense Teacher Guidance集成到半监督目标检测(称为“DTG-SSOD”)中,成功地放弃了稀疏标签,并在未标记数据实现了更多信息学习。...教师弱增强(例如翻转和调整大小)图像作为输入以生成标签,而学生则应用强增强(例如剪切、几何变换)进行训练。...为了缓解这个问题,研究者借鉴了之前工作的一些优势:Soft Teacher混合比r设置为1/4,以便在每个训练批次中采样更多未标记数据,这使得未标记数据的前景样本数接近标记数据;Unbiased Teacher...因为老师只提供稀疏标签,进一步转化为对学生训练的密集监督,这些方法被称为“稀疏到密集”范式。理论,新提出的SSOD方法独立于检测框架,可以适用于单级和两级检测器。

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GPT理解的CV:基于Yolov5的半监督目标检测

这种方法可以有效地利用无标签数据,减少过拟合的风险,并且可以提高模型的泛化能力。 注意:本文主要是GPT解读,如有差异请在留言指出!...我们的实验表明,高效教师框架在VOC、COCO标准和COCO附加方面取得了最先进的结果,使用的FLOP比以前的方法更少。据我们所知,这是SSOD应用于YOLOv5的第一次尝试。...比较RetinaNet和检测聚器的指标分布图,发现: (a)RetinaNet使用了更少的输入数据,产生了更高的分辨率,暗色表示分数较低; (b)检测聚器利用更多的输入数据,根据物体特征和分类结果产生了更强健和更密集的反应...为了解决这个问题,我们提出了标签分配器方法,该方法根据高低阈值标签分为可靠和不可靠的类别,分别为目标 L 提高单目标 SSOD 中标签的质量。...:方法的比较分析(源代码) NÜWA:女娲算法,多模态预训练模型,大杀四方!

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AngularDart4.0 指南- 模板语法一 顶

Angular应用程序管理用户看到和可以做的事情,通过组件实例(组件)和面向用户的模板的交互来实现这一点。...属性名称或方法调用应该是标准。 偶尔的布尔否定(!)可以。  另外, 应用和业务逻辑放到到组件本身,在那里它将更容易开发和测试。...同样,您不能在目标元素使用属性绑定来调用方法。 如果元素引发事件,则可以使用事件绑定来监听它们。 如果您必须读取目标元素属性或调用其中一个方法, 你需要一个不同的技术。...当然,该表达式可能会调用具有副作用的属性或方法。 Angular无法知道或阻止你。 该表达式可以调用类似getFoo()的东西。 只要你知道getFoo()是做什么的。...数据值呈现为字符串时,没有技术的理由去选择另一种形式,但插值更可读。

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Label,Verify,Correct:一种简单的Few Shot 目标检测方法

引入了一种简单的标记方法,从训练集中为每个新类别获取高质量的注释,大大增加了训练实例的数量并减少了不平衡;新提出的方法会找到以前未标记的实例。...使用模型预测进行Na¨ıvely training会产生次优性能;研究者提出了两种新方法来提高标记过程的精度:首先,引入了一种验证技术来删除具有不正确标签的候选检测;其次,训练了一个专门的模型来纠正质量差的边界框...在这两个新步骤之后,获得了大量高质量的注释,允许最终检测器进行端到端的训练。此外,研究者展示了新方法保持了基性能,以及FSOD中简单增强的实用性。...具体来说,假设我们一个图像数据集D和两个注释集。首先是 Ybase,对一组基本类别Cbase进行了详尽的注释。其次YKNOVEL,在一组小类别 CNOVEL只有K个注释。...在这里,我们建立了一种方法来提高这些候选注释的精度,方法是自动过滤掉具有不正确标签的候选,并为剩余的那些改进边界框坐标。

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一种简单的Few Shot 目标检测方法

引入了一种简单的标记方法,从训练集中为每个新类别获取高质量的注释,大大增加了训练实例的数量并减少了不平衡;新提出的方法会找到以前未标记的实例。...使用模型预测进行Na¨ıvely training会产生次优性能;研究者提出了两种新方法来提高标记过程的精度:首先,引入了一种验证技术来删除具有不正确标签的候选检测;其次,训练了一个专门的模型来纠正质量差的边界框...在这两个新步骤之后,获得了大量高质量的注释,允许最终检测器进行端到端的训练。此外,研究者展示了新方法保持了基性能,以及FSOD中简单增强的实用性。...具体来说,假设我们一个图像数据集D和两个注释集。首先是 Ybase,对一组基本类别Cbase进行了详尽的注释。其次YKNOVEL,在一组小类别 CNOVEL只有K个注释。...在这里,我们建立了一种方法来提高这些候选注释的精度,方法是自动过滤掉具有不正确标签的候选,并为剩余的那些改进边界框坐标。

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