技术标签: vue
<el-table v-loading="loading" :data="tableData" style="width: 100%;">
<el-table-column prop="date" label="日期" width="180"></el-table-column>
<el-table-column prop="name" label="姓名" width="180"></el-table-column>
<el-table-column prop="address" label="地址"></el-table-column>
</el-table>
//首先引入Loading服务
import {Loading} from 'element-ui';
//在需要调用时:
Loading.service(options);
其中,options参数为Loading的配置项,取值如下表,
Loading.service方法会返回一个Loading实例,通过调用该实例的close方法可关闭它:
let loadingInstance=Loading.service(options);
this.$nextClick(()=>{ //以服务方式调用的Loading需要异步关闭
loadingInstance.close();
});
let loadingInstance1 = Loading.service({ fullscreen: true });
//在第一个Loading实例没关的情况下又申请了一个实例
let loadingInstance2 = Loading.service({ fullscreen: true });
console.log(loadingInstance1 === loadingInstance2); // true
此时调用它们中任意一个的close方法都能关闭这个全屏Loading。
代码实例:“E:\sublime text 3\Sublime Text 3\itemname2\element-starter”
加密算法对称加密加密和解密使用同样规则(简称"密钥"),这被称为"对称加密算法"非对称加密授权机制OAuthOAuth2.0授权码(authorization-code隐藏式(implicit)密码式(password)客户端凭证(client credentials)..._oauth2 client secret
Google App Engine(GAE)提供了一个很好的Python和Java语言支持平台,可以让程序员们很容易的在Google的集群服务器上部署自己开发的各种网络应用程序。 最近下载了最新的MyEclipse8.5,而且想做个Java小程序部署到GAE上,但是GAE提供的都是Eclip...
1.工具栏Tools2.弹出界面3.界面布局_android studio获取当前屏幕布局
#include <sys/stat.h>#include <dirent.h>#include <fcntl.h>/*** 递归删除目录(删除该目录以及该目录包含的文件和目录)* @dir:要删除的目录绝对路径*/int remove_dir(const char *dir){ char cur_dir[] = "."; char up_dir[] = ".."; char dir_name[128]; DIR *dir_c语言 删除非空目录
还记得我们在此之前是如何实现底部导航栏功能的吗?在BottomNavigationView没出来之前,也有几套比较成熟或者大家使用比较多的方案: 第一种 使用LinearLayout + TextView实现了底部导航栏的效果。 第二种 使用RadioGroup + RadioButton实现了底部导航栏的效果。 这两种方法也都能实现底部导航栏的效果,但是用过的人应该都清楚,实现过程太过繁琐,而BottomNavigationView却可以让你用最少的代码实现最动人的效果。
XmlPullParser.getEventType()方法的返回类型_andriod xmlpullparser.geteventtype()一直等于4
为什么80%的码农都做不了架构师?>>> ...
Numpy库学习——向量表示在机器学习和深度学习的编程过程中,为了提高程序的运行速度,通常将模型表达式转换为向量表达式(向量化),即利用矩阵运算思想提高运行效率。那么,在Python中究竟如何利用Numpy库定义一个向量,以及如何判断否为向量呢?(一)Python中向量的特征通常情况下,Python中向量和数组之间界限比较模糊,很多时候是通用的..._行向量组和列向量组的区别
在前一篇文章的基础上,编写一个稍微复杂的请假流程,进一步熟悉Activiti的基本知识,并期望能够触类旁通,解决上一篇博文中没有解决的问题。实现过程中,参考了以下文章,在此向作者表示感谢。1、activiti快速入门--简单请假例子(1)2、Activiti 6.0 工作流入门 之HelloWorld3、Activiti工作流框架——快速上手4、Maven 生命周期另外,程序猿..._activiti 请假流程图
一、存储人脸特征图像存储20张人脸特征图像代码:import cv2import dlibimport osimport sysimport random# 存储位置output_dir = 'E:/AI1/Face/631907090130'size = 64 if not os.path.exists(output_dir): os.makedirs(output_dir)# 改变图片的亮度与对比度 def relight(img, light=1, bias=0_c++ dlib 人脸特征数据 如何存储
一、Mat类型:矩阵类型,Matrix。 在openCV中,Mat是一个多维的密集数据数组。可以用来处理向量和矩阵、图像、直方图等等常见的多维数据。Mat有3个重要的方法:1、Mat mat = imread(const String* filename); 读取图像2、imshow(const string frameName, InputArray mat); 显示图像3、...