我在a页面写一个定时,让他每秒钟打印一个1,然后跳转到b页面,此时可以看到,定时器依然在执行.这样是非常消耗性能的.如下图所示: 解决方法1: 首先我在data函数里面进行定义定时器名称: data() { return { timer: null // 定时器名称 } }, 然后这样使用定时器: this.timer = (() => { // 某些操作 }, 1000) 最后在beforeDestroy()生命周期内清除定时器: beforeDestroy() { clearInterval

// 一次性将这个日期选择器附加到一个输入框上 // 它会被挂载到 DOM 上. mounted: function () { // Pikaday 是一个第三方日期选择器的库 this.picker = new Pikaday({ field: this.$refs.input, format: 'YYYY-MM-DD' }) }, // 在组件被销毁之前, // 也销毁这个日期选择器. beforeDestroy: function () { this.picker.destroy() }

Dr. Wong, Dr. Keough, Mrs.Novogroski, Ms. Curran, members of the board of education, familyand friends of the graduates, ladies and gentlemen of the WellesleyHigh School class of 2012, for the privilege of speaking to youthis afternoon, I am honored

两种清除setInterval的方式: 方案一: data() { return { timer: null // 定时器名称 } }, mouted() { this.timer = (() => { // 某些操作 }, 1000) }, beforeDestroy() { clearInterval(this.timer); this.timer = null; } 方案二(官方推荐):通过$once事件侦听器器在定义完定时器之后的位置来清除定时器. 方案一有两个潜在的问题: 它需要在这个

前言 用Vue做项目,难免会有痛点,移动端还是PC端,我也总结了下关于问题: 进入详情页的传参问题. 服务器接口跨域 axios封装请求 UI库的按需加载 如何只在当前页面中覆盖ui库中组件的样式 定时器问题 rem文件的导入问题 打包后生成很大的.map文件的问题 fastClick的300ms延迟解决方案 解决webpack打包后-webkit-box-orient: vertical; 路由懒加载(也叫延迟加载) 开启gzip压缩代码 传参问题 Vue 是单页面,跳转当然需要带参数了: <

路由参数解耦 一般在组件内使用路由参数,大多数人会这样做: export default { methods: { getParamsId() { return this.$route.params.id } } } 在组件中使用 $route 会使之与其对应路由形成高度耦合,从而使组件只能在某些特定的 URL 上使用,限制了其灵活性. 正确的做法是通过 props 解耦 const router = new VueRouter({ routes: [{ path: '/user/:id', c

程序化的事件侦听器 点击打开视频讲解更详细 现在,你已经知道了 $emit 的用法,它可以被 v-on 侦听,但是 Vue 实例同时在其事件接口中提供了其它的方法.我们可以: 通过 $on(eventName, eventHandler) 侦听一个事件 通过 $once(eventName, eventHandler) 一次性侦听一个事件 通过 $off(eventName, eventHandler) 停止侦听一个事件 你通常不会用到这些,但是当你需要在一个组件实例上手动侦听事件时,它们是派得

int main() { // 算牌器 ]; ; do { printf("请输入牌名: \n"); scanf("%2s",char_name); ; ]) { case 'J': case 'Q': case 'K': value = ; break; case 'A': value = ; break; case 'X': continue; default: value = atoi(char_name); break; } || value > )

Prim算法 1.概览 普里姆算法(Prim算法),图论中的一种算法,可在加权连通图里搜索最小生成树.意即由此算法搜索到的边子集所构成的树中,不但包括了连通图里的所有顶点(英语:Vertex (graph theory)),且其所有边的权值之和亦为最小.该算法于1930年由捷克数学家沃伊捷赫·亚尔尼克(英语:Vojtěch Jarník)发现:并在1957年由美国计算机科学家罗伯特·普里姆(英语:Robert C. Prim)独立发现:1959年,艾兹格·迪科斯彻再次发现了该算法.因此,在某些场

KMP算法基本思想有许多博客都写到了,写得也十分形象,不懂得可以参考下面的传送门,我就不解释基本思想了.本文主要给出KMP算法及next数组的计算方法(主要是很多网上的代码本人(相信应该是许多人吧)看不懂,直接拿来用也是各种问题),这里的代码封装性和优化都有待考究,但是基本能实现KMP算法 http://www.cnblogs.com/c-cloud/p/3224788.html 这里提醒各位看官,while循环次数不是常见的固定次数的循环,而是动态根据实际情况将大家固认为的“一趟循环”分解成几

前段时间 出现过这个问题,: 表中有一列为number类型 rec_recordlength (两个时间的间隔长度/秒) 部分数据 统计这个字段就会出现 "算出运算溢出" 错误,很是头疼,找不出原因 然后 今天又出现了, 然后不断排查,排查,发现是有一条数据导致的, 后来 这条数据删除重新插入就好了, 然后想到唯一动过这条数据的,是执行了rec_recordlength的更新,动作如下: *(rec_endtime-rec_starttime) where rec_c_id='1785

Geotrellis系列文章链接地址http://www.cnblogs.com/shoufengwei/p/5619419.html 目录 前言 问题探索 采样说明 实现方案 总结 一.前言        上一篇文章讲了通过Geotrellis导出自定义的Tiff文件(见geotrellis使用(十四)导出定制的GeoTiff),但是实际中有时会有BUG,就是数据值发生非常明显的变化,理论上只进行了切割.重投影操作,数据值不应该会发生特别大的变化.今天认认真真查找了下问题,发现是因为采样方式造

插值查询:如果有这样一张表,有一列叫水位,有一列叫库容,比如下面的图. 我现在想做这么一件事情:对于这个测站而言,当我输入某一个水位或者库容的时候,想要查询到对应的水位或者库容呢? 而这个值不一定是存在数据库中的,也许这只是一个推导出来的近似值呢? 算法要点:如果这个输入的值是位于数据库值的某一个区间内的话,那么取最小的区间,然后求这个区间内单位数量的值. 大家听得可能有点不太明白,我画张图. 呵呵,应该有点眉目了吧?这个第一步也是最重要的一步就是确定区间哦 算法的话很简单,用一句公式来概括就是

最近在思考一个问题,就是怎么才算一个大型项目,大的衡量有哪些东西?为什么要搞清这个问题呢,是因为在实际的开发过程中,如果知道这是个多大的项目,那就有各种相应的解决方案(我们称之为套路的东西)就可以使用了. 我的想法 我觉得有几个可以衡量的标准. 1. 代码量 也就是项目的代码量. 2. 用户量 也可以说是PV,用户的数量,高并发. 3. 开发人员数 项目的开发人员数量. 4. 收益 也即是价值,大的项目,应该是收益大的. 大型网站软件系统的特点 在<大型网站技术架构>书中,提到了大型网站的特点

优化前的版本: /** * PHP计算两个时间段是否有交集(边界重叠不算) * * @param string $beginTime1 开始时间1 * @param string $endTime1 结束时间1 * @param string $beginTime2 开始时间2 * @param string $endTime2 结束时间2 * @return bool * @author 52php.cnblogs.com */ function is_time_cross($beginTim

论出于什么原因和目的,学习C++已经有一个星期左右,从开始就在做NOI的题目,到现在也没有正式的看<Primer C++>,不过还是受益良多,毕竟C++是一种”低级的高级语言“,而且NOI上的题目可以说是循序渐进.不仅仅是从ASM.VB．NET的角度看编程语言,这让我对编程语言语言的理解有了一些深入. 这一篇来记录一下”2.5基本算法之搜索“的两个问题解决的过程.它们有一些类似之处,也有很大不同. 一.8皇后 这是一个非常经典的问题:输出在8*8的棋盘上,摆放8个相互无法吃掉的皇后的全部摆法.

SSAS事实表中的数据,有时候会因为一对多或多对多关系发生复制变成多份,如下图所示: 图1 我们可以从上面图片中看到,在这个例子中,有三个事实表Fact_People_Money(此表用字段Money记录了每个人的薪水,比如上图中就记录了PeopleID为1的人的薪水为1000), Fact_PeopleVehicle(此表为人车关系表,记录了人和车之间的多对多关系,比如上图中就记录了PeopleID为1的张三拥有三辆车,分别为宝马.大众和奔驰), Fact_Vehicle_Color(此表为车

<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Document</title> <script> /* 算出一个数的平方值 function add(a){ var b=Math.sqrt(a); return b; } alert(add(3));*/ /*// 算出一个数的阶乘 func

[导读]前端时间,一篇“从产品经理的角度算一算,做个app需要多少钱”的文章在网上疯传,可见大家对互联网创业的热情!这次,从一名技术经理的角度再给大家分析一下,如何使用跨平台开发技术为你节省上百万的开发成本.所谓“跨平台”开发技术,就是使用一种语言和一种开发工具同时支持几种不同的手机/平板设备,这样做不仅仅省钱而且开发效率高,可以让你更快的推出新版本和新功能! 作为一名软件工程顾问,我曾参与过很多的项目,主要为软件团队进行开发工具和方法论方面的咨询/培训/指导,我接触过不下100个各种类型/大小

Lucene在进行关键词查询的时候,默认用TF-IDF算法来计算关键词和文档的相关性,用这个数据排序 TF:词频,IDF:逆向文档频率,TF-IDF是一种统计方法,或者被称为向量空间模型,名字听起来很复杂,但是它其实只包含了两个简单规则 某个词或短语在一篇文章中出现的次数越多,越相关 整个文档集合中包含某个词的文档数量越少,这个词越重要 所以一个term的TF-IDF相关性等于 TF * IDF 这两个规则非常简单,这就是TF-IDF的核心规则,第二个的规则其实有缺陷的,他单纯地认为文本频率小的