Unnecessary use of conditional expression for default assignment.eslintno-unneeded-ternary

时间: 2024-04-13 13:30:13 浏览: 439
这个警告是由ESLint的规则`no-unneeded-ternary`引起的,它表示在默认赋值时使用条件表达式是不必要的。 在上面的代码示例中,可以看到在`filterItems`方法中使用了条件表达式来处理空字符串的情况。然而,根据该警告,使用条件表达式是不必要的,因为我们可以直接使用简单的赋值操作来实现相同的效果。 要解决这个警告,你可以将条件表达式改为简单的赋值操作。 下面是修改后的代码示例: ```vue <template> <div> <q-select v-model="selectedItem" :options="filteredItems" option-label="label" option-value="value" :filter="filterItems" input-debounce="300" placeholder="Search" /> </div> </template> <script> export default { data() { return { selectedItem: '', items: [ { label: 'Option 1', value: 'option1' }, { label: 'Option 2', value: 'option2' }, { label: 'Option 3', value: 'option3' }, // 其他选项... ], filteredItems: [] }; }, methods: { filterItems(val, update) { if (val === '') { update(() => { this.filteredItems = []; }); } else { const lowercaseVal = val.toLowerCase(); this.filteredItems = this.items.filter(item => item.label.toLowerCase().includes(lowercaseVal) ); } } } }; </script> ``` 在修改后的代码中,我们移除了条件表达式,并直接在`if`语句的分支中进行赋值操作。这样可以避免不必要的条件表达式。 通过这种方式,我们可以消除ESLint警告,并且代码逻辑仍然保持一致。 希望这个解决方案对你有所帮助!如果还有其他问题,请随时提问。
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3.4 Pair Interaction Feature The interaction pattern between two individuals is encoded by a spatial descriptor with view invariant relative pose encoding. Given the 3D locations of two individual detec- tions zi,zj and two pose features pi,pj, we represent the pairwise relationship using view normalization, pose co-occurrence encoding, semantic compression and a spatial histogram (see Fig. 5 for illustration). The view normalization is performed by rotating the two people in 3D space by θ with respect to their midpoint, making their connecting line perpendicular to the cam- era view point. In this step, the pose features are also shifted accordingly (e.g. if θ = 45‘, shift 1 dimension with a cycle). Then, the co-occurrence feature is obtained by building a 2-dimensional matrix in which each element (r, c) corresponds to min(pi(r), pj (c)). Although the feature is view invariant, there are still elements in the matrix that deliver the same semantic concepts (e.g. left-left and right-right). To reduce such unnecessary variance and obtain a compact representation, we perform another transformation by multiplying a semantic compression matrix Sc to the vector form of the co-occurrence feature. The matrix Sc is learned offline by enumerating all possible configurations of view points and grouping the pairs that are equivalent when rotated by 180 degrees. Finally, we obtain the pair interaction descriptor by building a spatial histogram based on the 3D distance between the two (bin centers at 0.2, 0.6, 2.0 and 6.5 m). Here, we use linear interpolation similarly to contextual feature in Sec. 3.3. Given the interac- tion descriptor for each pair, we represent the interaction feature φxx(xi,xj) using the confidence value from an SVM classifier trained on a dictionary of interaction labels Y.什么意思

2023-06-09 09:46:11.022252: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1900] Ignoring visible gpu device (device: 0, name: GeForce GT 610, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 2.1) with Cuda compute capability 2.1. The minimum required Cuda capability is 3.5. 2023-06-09 09:46:11.022646: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:151] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) to use the following CPU instructions in performance-critical operations: AVX AVX2 To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags. WARNING:tensorflow:5 out of the last 9 calls to <function Model.make_test_function.<locals>.test_function at 0x0000017BB39D0670> triggered tf.function retracing. Tracing is expensive and the excessive number of tracings could be due to (1) creating @tf.function repeatedly in a loop, (2) passing tensors with different shapes, (3) passing Python objects instead of tensors. For (1), please define your @tf.function outside of the loop. For (2), @tf.function has experimental_relax_shapes=True option that relaxes argument shapes that can avoid unnecessary retracing. For (3), please refer to https://www.tensorflow.org/guide/function#controlling_retracing and https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/function for more details. WARNING:tensorflow:6 out of the last 11 calls to <function Model.make_test_function.<locals>.test_function at 0x0000017BB3AE83A0> triggered tf.function retracing. Tracing is expensive and the excessive number of tracings could be due to (1) creating @tf.function repeatedly in a loop, (2) passing tensors with different shapes, (3) passing Python objects instead of tensors. For (1), please define your @tf.function outside of the loop. For (2), @tf.function has experimental_relax_shapes=True option that relaxes argument shapes that can avoid unnecessary retracing. For (3), please refer to https://www.tensorflow.org/guide/function#controlling_retracing and https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/function for more details.

xiazai.py:10:0: C0301: Line too long (130/100) (line-too-long) xiazai.py:29:21: C0303: Trailing whitespace (trailing-whitespace) xiazai.py:30:0: W0311: Bad indentation. Found 10 spaces, expected 12 (bad-indentation) xiazai.py:40:0: C0301: Line too long (103/100) (line-too-long) xiazai.py:41:0: C0301: Line too long (153/100) (line-too-long) xiazai.py:53:0: C0305: Trailing newlines (trailing-newlines) xiazai.py:1:0: C0114: Missing module docstring (missing-module-docstring) xiazai.py:7:0: C0103: Constant name "url" doesn't conform to UPPER_CASE naming style (invalid-name) xiazai.py:13:13: W3101: Missing timeout argument for method 'requests.get' can cause your program to hang indefinitely (missing-timeout) xiazai.py:14:16: I1101: Module 'lxml.etree' has no 'HTML' member, but source is unavailable. Consider adding this module to extension-pkg-allow-list if you want to perform analysis based on run-time introspection of living objects. (c-extension-no-member) xiazai.py:19:0: C0103: Constant name "num" doesn't conform to UPPER_CASE naming style (invalid-name) xiazai.py:21:4: R1723: Unnecessary "elif" after "break", remove the leading "el" from "elif" (no-else-break) xiazai.py:24:17: W3101: Missing timeout argument for method 'requests.get' can cause your program to hang indefinitely (missing-timeout) xiazai.py:25:20: I1101: Module 'lxml.etree' has no 'HTML' member, but source is unavailable. Consider adding this module to extension-pkg-allow-list if you want to perform analysis based on run-time introspection of living objects. (c-extension-no-member) xiazai.py:28:8: C0103: Constant name "judge" doesn't conform to UPPER_CASE naming style (invalid-name) xiazai.py:28:31: C0209: Formatting a regular string which could be a f-string (consider-using-f-string) xiazai.py:30:22: C0209: Formatting a regular string which could be a f-string (consider-using-f-string) xiazai.py:31:14: C0209: Formatting a regular string which could be a f-string (consider-using-f-string) xiazai.py:34:8: C0103: Constant name "chapter_num" doesn't conform to UPPER_CASE naming style (invalid-name) xiazai.py:38:29: W3101: Missing timeout argument for method 'requests.get' can cause your program to hang indefinitely (missing-timeout) xiazai.py:39:32: I1101: Module 'lxml.etree' has no 'HTML' member, but source is unavailable. Consider adding this module to extension-pkg-allow-list if you want to perform analysis based on run-time introspection of living objects. (c-extension-no-member) xiazai.py:41:22: C0209: Formatting a regular string which could be a f-string (consider-using-f-string) xiazai.py:42:16: C0103: Constant name "all_content" doesn't conform to UPPER_CASE naming style (invalid-name) xiazai.py:44:20: R1713: Consider using str.join(sequence) for concatenating strings from an iterable (consider-using-join) ----------------------------------- Your code has been rated at 5.43/10

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