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select2如何黏贴选择

有时在使用select2插件时会遇到这种需求:一次性选择一些数据,然后根据这些数据自动选择相关项,我也遇到了这种需求并实现,这里简单讲讲我的做法: 1.首先我修改了select2的源码,增加了一个方法paste...positionDropdown", "data", "search","highlight"], 2.捕获paste事件,然后把粘贴板的数据经过处理后传给自定义的paste方法,在paste方法中完成数据项的选择...//由于select2重载了select元素,真正操作都是操作的select2插件创建的元素,笔者定义的select2元素id为multiple-import-orgId,s2id_multiple-import-orgId...则是select2插件创建的select元素id $("#s2id_multiple-import-orgId").on('paste',function(e){ // var data; if(window.clipboardData...('paste',items,selId); //selId为select2插件id }); 通过上面代码,相信都已经明白了其中的原理

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打爆React泡沫,重新审视前端技术选择

(它还得到了 Next.js 开发商 Vercel 的支持。) SVELTE 适用于: 打算重新探索前端开发的乐趣,需要全面且优质选项的前端开发者。...Solid 本质上以 React 为起点,之后重新做了设计规划,消除了复杂性、性能问题和大量样板。Solid 还提出了 Signals 的概念,消除了组件渲染和生命周期方面最让人头痛的混乱和陷阱。...它最大的特点就是全面拥抱最小化 JS,“孤岛”式设计也逾期能够运行在边缘位置上。...它还有自己的杀手级功能:Astro 默认不发送 JavaScript,大家只须选择自己真正想用的要素。...对于这类项目来说,React 绝对有点“杀鸡用牛刀”了,这时候选择前面提到的 Web 组件库明显更为合适。

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打爆 React 泡沫,重新审视前端技术选择

(它还得到了 Next.js 开发商 Vercel 的支持。) SVELTE 适用于: 打算重新探索前端开发的乐趣,需要全面且优质选项的前端开发者。...Solid 本质上以 React 为起点,之后重新做了设计规划,消除了复杂性、性能问题和大量样板。Solid 还提出了 Signals 的概念,消除了组件渲染和生命周期方面最让人头痛的混乱和陷阱。...它最大的特点就是全面拥抱最小化 JS,“孤岛”式设计也逾期能够运行在边缘位置上。...它还有自己的杀手级功能:Astro 默认不发送 JavaScript,大家只须选择自己真正想用的要素。...对于这类项目来说,React 绝对有点“杀鸡用牛刀”了,这时候选择前面提到的 Web 组件库明显更为合适。

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SELECT和DELETE执行计划的不同选择

blog.csdn.net/bisal/article/details/102735217 模拟表名,A表的数据量约1000万,B表的数据量约500万,进行连接,其中这几个条件字段,都创建了索引, SQL> SELECT...join B b on a.ID = b.id where b.C_DATE <= trunc(sysdate)-1000; 我们知道在CBO优化器模式下,Oralce会基于Cost成本,来选择执行计划...Join,被驱动表只扫描一次,HINT使用索引则用的嵌套循环连接Nested Loop,两个表的记录都很多,哪个表做被驱动表都会导致扫描次数过多,回表也过多,而且索引的CF高,索引扫描的成本,会更高些,SELECT...返回所有列,需要考虑回表,因此干脆不回表,选择全表扫描,从Cost能看出,HINT索引的值更高。...从10053能看到SELECT的执行计划成本计算,根本没考虑索引,鉴于SELECT *和较高的CF,能不回表就不回表了, PLAN_TABLE_OUTPUT ----------------------

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PyTorch入门笔记-masked_select选择函数

masked_select torch.masked_select(input,mask,out=None) 函数返回一个根据布尔掩码 (boolean mask) 索引输入张量的 1D 张量,其中布尔掩码和输入张量就是...torch.masked_select(input, mask, out = None) 函数的两个关键参数,函数的参数有: input(Tensor) - 需要进行索引操作的输入张量; mask(BoolTensor...比如执行 torch.zeros([2, 2], out = tensor_a),相当于执行 tensor_a = torch.zeros([2, 2]); 「masked_select 函数最关键的参数就是布尔掩码...(x, mask3)) Traceback (most recent call last): File "/home/chenkc/code/masked_select.py", line 100...the size of tensor b (4) at non-singleton dimension 1 masked_select 函数虽然简单,但是有几点需要注意: 使用 masked_select

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