thymeleaf-extras-db 0.0.1发布，select标签加载数据的新姿势

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thymeleaf-extras-db 0.0.1发布，select标签加载数据的新姿势

在写thymeleaf页面的时候,我为了偷懒,不想为每个select下拉列表框都写一个接口,于是这个懒人jar诞生了.该jar的核心功能是直接通过thymeleaf页面的自定义标签的属性,直接运行sql并初始化select数据. 项目地址: github gitee 简介 thymeleaf-extras-db是针对thymeleaf的扩展,主要是简化前端select标签数据的获取,让select标签直接从数据库加载数据,而不需要单独写接口,支持缓存. 导入 <dependency> <…

asp.net c# select 动态加载数据

1.说明通过 asp.net,利用jQuery ,c#语言给 select控件动态加载数据.前端页面使用的是.aspx类型的HTML页面,后台使用MVC上的controller控制器 2.webconfig 设置连接字符串 <configuration><connectionStrings> <add name="connectStr" connectionString="Data Source=192.168.1.105;Initial C…

[Android Pro] 使用CursorLoader异步加载数据 from 3.0

Android 3.0引入了CursorLoader实现异步加载数据,为了避免同步查询数据库时阻塞UI线程的问题.在API 11之前可以通过下载支持库,来使之前的系统支持此功能,下载页面为 http://developer.android.com/tools/extras/support-library.html. 下面是一个例子: public class ListViewLoader extends ListActivity implements LoaderManager.LoaderCa…

使用 .NET Core 3.0 的 AssemblyLoadContext 实现插件热加载

一般情况下,一个 .NET 程序集加载到程序中以后,它的类型信息以及原生代码等数据会一直保留在内存中,.NET 运行时无法回收它们,如果我们要实现插件热加载 (例如 Razor 或 Aspx 模版的热更新) 则会造成内存泄漏.在以往,我们可以使用 .NET Framework 的 AppDomain 机制,或者使用解释器 (有一定的性能损失),或者在编译一定次数以后重启程序 (Asp.NET 的 numRecompilesBeforeAppRestart) 来避免内存泄漏. 因为 .NET Co…

Web App 向上滑动动态加载数据 2015-06-11 09:36 20人阅读评论(0) 收藏

好久没有写博客了 - - ,个人原因个人原因.. 宣传一下...自己的.NET群:252713569 欢迎各位大神加入嗯..最近在公司开发微信平台的东西..需要做一个WebAPP(PS:其实就是手机访问的WEB - -,) 呃,需要加载一个列表..当然不可能把所有数据一次性取出来..比较常见的就是向上滑就会加载数据... 嗯...直接上代码吧... function getMore() { alert("裤子拉掉了!"); }; $(window).bind("scro…

setUserVisibleHint的使用.执行顺序和viewPager.setOffscreenPageLimit(0)不管用还是默认会加载第二个fragment

处理问题一:viewPager.setOffscreenPageLimit(0)不管用还是默认会加载第二个fragment的原因(源码解读); 处理问题二:setUserVisibleHint的使用场景和onCreate onResume() 的执行顺序这个情况适合多个fragment之间切换时统计,而非activity和fragment同时交换,现在越来越多的应用会使用viewpager+fragment显示自己的内容页,fragment和activity有很多共同点.但是frag…

pytorch1.0神经网络保存、提取、加载

pytorch1.0网络保存.提取.加载 import torch import torch.nn.functional as F # 包含激励函数 import matplotlib.pyplot as plt # 假数据 x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1,1,100),dim=1) # x data (tensor), shape=(100, 1) y = x.pow(2) + 0.2*torch.rand(x.size()) # noisy y d…