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VS code简单应用——day03

由 烂漫一生 提交于 2020-02-27 03:51:48
一、音频 （1）应用格式： <audio src=“音频地址” controls autoplay loop></audio> （2）属性： controls属代表控制条，布尔属性 loop属性代表是否循环播放，布尔属性 moted属性代表是否静音播放，布尔属性 autoplay属性代表是否自动播放，布尔属性 二、视频 （1）应用格式： <video src=“视频地址” controls autoplay loop></video> （2）属性： controls属代表控制条，布尔属性 loop属性代表是否循环播放，布尔属性 moted属性代表是否静音播放，布尔属性 autoplay属性代表是否自动播放，布尔属性 三、表单-1 1.登录界面应用格式： (type=“text” 、type=“password”) <body> <h3>登录表单</h3> <form action= "#" method= "GET" > 用户名：<input type= "text" name= "username" placeholder= "手机号/邮箱/名称" ><br> 密码：<input type= "password" name= "password" placeholder= "请输入密码" ><br> <input type= "submit" value= "登录" > <

uniapp表单label的作用

由 為{幸葍}努か 提交于 2020-02-26 19:36:51
label概念 用来改进表单组件的可用性，使用for属性找到对应的id，或者将控件放在该标签下，当点击时就会触发对应的控件 for优先级高于内部控件，内部有多个控件的时候默认触发第一个控件。 目前可以绑定的控件有： button,，checkbox，radio，switch。`在这里插入代码片` 实例 代码 < template > < view > < redio - group @change = "checkOne" > < label > < text > 苹果 < / text > < radio value = "apple" / > < / label > < label > < text > 香蕉 < / text > < radio value = "banana" / > < / label > < label > < text > 橘子 < / text > < radio value = "orange" / > < / label > < / redio - group > < / view > < template > `在这里插入代码片` 来源： CSDN 作者： koala_sir 链接： https://blog.csdn.net/Mr_li_sir/article/details/104521197

React学习：form表单

由 六月ゝ 毕业季﹏ 提交于 2020-02-26 11:00:08
在React中，form表单元素和其他的DOM不一样，因为表单元素通常会保留一个内部的state状态。 1.受控组件 class NameForm extends React.Component { constructor(props) { super(props); this.state = {value: ''}; this.handleChange = this.handleChange.bind(this); this.handleSubmit = this.handleSubmit.bind(this); } handleChange(event) { this.setState({value: event.target.value}); } handleSubmit(event) { alert('提交的名字: ' + this.state.value); event.preventDefault(); } render() { return ( <form onSubmit={this.handleSubmit}> <label> 名字: <input type="text" value={this.state.value} onChange={this.handleChange} /> </label> <input type="submit" value="提交"

kubernetes高级调度简单说明

由 时光怂恿深爱的人放手 提交于 2020-02-26 03:29:16
Node label使用说明 1.查看label kubectl get nodes --show-labels=true 2.创建label kubectl label node $(node_name) $key=$value 3.更新label kubectl label --overwrite node $(node_name) $key=$value 4.删除label kubectl label node $(node_name) $key- Node调度几种模式 首先看一下，我测试环境node label 1.nodeName模式 apiVersion: extensions/v1beta1 kind: Deployment metadata: name: hello-world spec: replicas: 3 template: metadata: labels: k8s-app: hello-world spec: nodeName: node1 containers: - name: hello-world image: registry.cn-qingdao.aliyuncs.com/icommon/hello-world:latest 2.nodeSelector模式 apiVersion: extensions/v1beta1 kind:

玩转VUE的双向绑定

由 泪湿孤枕 提交于 2020-02-26 01:56:11
最近用VUE做了个项目，觉得VUE确实很有趣，其中双向绑定是最吸引人的特性了。 绑定文本框 用React写一个文本框： class TextBox extends Component { constructor(props) { super(props); this.state = { txtValue: 'hello world' }; this.setTxtValue = this.setTxtValue.bind(this); } setTxtValue(e) { this.setValue({txtValue: e.target.value}) } render() { return ( <div> <input type="text" onChange={this.setTxtValue} value={this.state.txtValue} /> </div> ) } } 为了取数据要专门写个事件处理，还要bind，很啰嗦，要是来十个文本框，手指受不了，眼睛也受不了。 让我们看看VUE的伟大吧 <template> <div> <input type="text" v-mode="txtValue"> </div> </template> <script> export default { data() { return { txtValue: 'hello

DISM部署Windows系统

由 牧云@^-^@ 提交于 2020-02-26 01:46:46
diskpart list disk select disk 0 clean convert gpt create partition efi size=300 format quick fs=fat32 label="System" assign letter="S" create partition msr size=128 create partition primary size=102400 format quick fs=ntfs label="Windows" assign letter="C" Dism /apply-image /imagefile:G:\sources\install.wim /index:1 /ApplyDir:C:\ bcdboot C:\windows /s S: 来源： 51CTO 作者： BlueMiaomiao 链接： https://blog.51cto.com/xvjunjie/2472798

Python高级应用程序设计任务

由 冷暖自知 提交于 2020-02-25 12:43:48
Python高级应用程序设计任务要求 用Python实现一个面向主题的网络爬虫程序，并完成以下内容： （注：每人一题，主题内容自选，所有设计内容与源代码需提交到博客园平台） 一、主题式网络爬虫设计方案（15分） 1.主题式网络爬虫名称 　　 去哪儿网攻略信息爬取 2.主题式网络爬虫爬取的内容与数据特征分析 　　 爬取内容：文章链接、标题、简要秒速信息、发布者、发布者个人标签、出发日期、天数、拍照数量、出行的类型、旅行的标签、途经、行程路线、人均消费、观看数、点赞数、评论数 　　数据特征分析： 旅游出行类别分析 旅游出行各类别所占比例分析 对出行类别、出行描述与人均消费可视化图分析 各月份旅游量分析 出行天数、人均消费、观看数散点图分析 3.主题式网络爬虫设计方案概述（包括实现思路与技术难点） 　　 实现思路：编写 HandleQuNar 类，HandleQuNar 类中 __init__ () 初始化方法，初始化爬虫过程中的 User-Agent；handle_travel()方法对url迭代，采用requests库的get()获取对应的html网页，利用BeautifulSoup的find_all方法获取每一页的10个li进行遍历，利用find等方法获取标签内相应的文本并对获取的数据进行处理。每爬取完一个li(攻略信息)，将其设置成字典的格式，调用save()方法进行保存

【css】单选框和复选框文字垂直居中问题

由 巧了我就是萌 提交于 2020-02-25 12:33:06
现在的网站一般字体大小都是 12px，在 12px 下单选框和复选框文字垂直居中对不齐，不过要是字体大小是 14px 的话却完全没有这个问题。下面我整理了下解决方法，总共有 6 种。 <!DOCTYPE HTML> <html lang="en-US"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>css-checkbox-radio-vertical-align</title> <link rel="stylesheet" type="text/css" href="css/base.css" media="all"/> <style type="text/css"> body{font:12px SimSun;} p{margin:30px 10px;} .wrapper{margin:50px auto;width:500px;} .input1{vertical-align:text-bottom; margin-bottom:-1px; *margin-bottom:-4px;} .input2{height:13px; vertical-align:text-top; margin-top:0;} .input3{height:15px; vertical-align:bottom; margin-bottom:-1px; margin

graphviz使用

由 China☆狼群 提交于 2020-02-24 23:18:18
官方网站：http://www.graphviz.org/ Graphviz (Graph Visualization Software) 是一个由AT&T实验室启动的开源工具包。DOT是一种图形描述语言，非常简单的， Graphviz就是用来处理这种语言的工具。只需要简单了解一下DOT语言，就可以用Graphviz绘图了，它对程序员特别有用。 安装 sudo apt -y install graphviz 安装了命令包 使用 无向图 graph graphname { a -- b -- c; b -- d; } 运行命令： dot test.dot -Tpng -o test.png 在当前目录下生成test.png文件 有向图 digraph graphname { a -> b -> c; b -> d; } 设置权重 digraph tr{ a -> b [label="20"]; b -> c [label="30"]; } 二叉树 digraph G { label = "Binary search tree"; node [shape = record]; A [label = "<f0>|<f1>A|<f2>"]; B [label = "<f0>|<f1>B|<f2>"]; C [label = "<f0>|<f1>C|<f2>"]; D [label = "

python学习，模型存储与再加载，决策树可视化

由 ≡放荡痞女 提交于 2020-02-24 13:29:00
Python自学 （9） 文章编号：Python学【2020】009号 日期：2019-2-22 文章为日常学习记录，以备温习使用，同时作为像我一样的新人学习使用，内容属于学习记录，版权归视频学习提供方。以每天追无聊小说的心态，每天坚持学习码代码。 训练模型并将模型保存到joblib文件 存储文件“music-recommender.joblib” 在实操训练中，如文档所示在原来的模型中，利用DecisionTreeClassifer 建立模型，并进行训练，训练后存储到“music-recommender.joblib”文件 之后再新的程序过程中，应用已存储的joblib文件，利用joblib函数直接建立加载模型 应用model.predict进行预测 jupyter录入以下代码实现可视化文件存储为dot文件 import pandas as pd from sklearn . tree import DecisionTreeClassifier from sklearn import tree #import data set music_data = pd . read_csv ( 'music.csv' ) X = music_data . drop ( "genre" , axis = 1 ) y = music_data [ "genre" ] #X_train,X
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