v-if不会触发getboundingclientrect()

时间: 2023-08-30 19:03:11 浏览: 138
v-if是Vue.js中的指令,用于根据条件动态地插入或删除元素。它通过判断条件的真假来决定是否渲染相应的元素。 getBoundingClientRect()是JavaScript中的方法,用于获取元素在视口中的位置信息。它返回一个DOMRect对象,包含了元素的宽度、高度、左边距、上边距等信息。 在Vue.js中,使用v-if指令控制元素的显示与隐藏,当条件为假时,元素将被从DOM中移除。因此,当元素在DOM中不存在时,它无法触发任何DOM相关的方法,包括getBoundingClientRect()。 这种情况下,如果你需要在获取元素的位置信息时使用getBoundingClientRect(),可以考虑使用v-show指令。v-show指令也可以根据条件来控制元素的显示与隐藏,但是只是通过CSS的display属性来控制元素的可见性,元素依然存在于DOM中。因此,即使条件为假时,元素仍然可以触发getBoundingClientRect()方法。 总结来说,v-if指令会将元素从DOM中移除,无法触发getBoundingClientRect()方法,而v-show指令可以保留元素在DOM中,可以继续触发getBoundingClientRect()方法。选择使用哪种指令取决于你的具体需求。
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您可以在 `<el-form>` 标签上绑定 `@input` 事件,当表单数据发生改变时,触发该事件,然后在事件处理函数中计算出水印的样式,并将样式绑定到 `<span>` 标签上。具体实现代码如下: ``` <template> <main-content :ifDetail="true"> <div class="two-side"> <div class="main-left"> <el-form :model="form" :rules="rules" ref="form" label-width="120px" @input="handleInput"> <!-- 表单项省略 --> </el-form> </div> <div class="main-right" id="show"> <div class="watermark"> <span :style="watermarkStyle" ref="showText" style="word-break:break-all;display: inline-block">{{ form.text }}</span> </div> </div> </div> </main-content> </template> <script> export default { data() { return { form: { accountName: '', rotate: 0, text: '', fontSize: 16, alignment: 1, textPosition: 1 }, options: [ { label: '左上', value: 1 }, { label: '居中', value: 2 }, { label: '右下', value: 3 } ], textPositionOptions: [ { label: '正常', value: 1 }, { label: '斜体', value: 2 } ] } }, computed: { watermarkStyle() { const { rotate, fontSize, alignment, textPosition } = this.form const deg = rotate + (textPosition === 2 ? -45 : 0) const translateX = alignment === 1 ? '-10%' : alignment === 2 ? '-50%' : '90%' const translateY = alignment === 1 ? '-10%' : alignment === 2 ? '-50%' : '90%' const transform = `rotate(${deg}deg)` const style = { position: 'absolute', top: 0, left: 0, bottom: 0, right: 0, fontSize: `${fontSize}px`, transform: transform, '-webkit-transform': transform, '-ms-transform': transform, '-moz-transform': transform, '-o-transform': transform, opacity: '0.2', 'pointer-events': 'none', 'text-align': 'center', 'z-index': 9999, transformOrigin: '50% 50%', '-webkit-transform-origin': '50% 50%', '-ms-transform-origin': '50% 50%', '-moz-transform-origin': '50% 50%', '-o-transform-origin': '50% 50%', color: '#000', 'word-break': 'break-all', 'white-space': 'pre-wrap', 'max-height': '100%', 'max-width': '100%', overflow: 'hidden', 'text-overflow': 'ellipsis', '-webkit-text-fill-color': 'transparent', '-webkit-background-clip': 'text', 'background-clip': 'text', '-webkit-user-select': 'none', '-moz-user-select': 'none', '-ms-user-select': 'none', userSelect: 'none', '-webkit-line-clamp': '1', display: 'flex', 'align-items': 'center', 'justify-content': 'center', 'transform-style': 'preserve-3d' } if (textPosition === 2) { style.padding = '0.5rem' style.background = 'linear-gradient(to right bottom, rgba(255, 255, 255, 0.2) 0%, rgba(255, 255, 255, 0.2) 45%, rgba(255, 255, 255, 0) 50%, rgba(255, 255, 255, 0.2) 55%, rgba(255, 255, 255, 0.2) 100%)' } style.transform += ` translate(${translateX}, ${translateY})` style['-webkit-transform'] += ` translate(${translateX}, ${translateY})` style['-moz-transform'] += ` translate(${translateX}, ${translateY})` style['-ms-transform'] += ` translate(${translateX}, ${translateY})` style['-o-transform'] += ` translate(${translateX}, ${translateY})` return style } }, methods: { handleInput() { this.$nextTick(() => { const { width, height } = this.$refs.show.getBoundingClientRect() const { offsetWidth, offsetHeight } = this.$refs.showText if (width === 0 || height === 0 || offsetWidth === 0 || offsetHeight === 0) { return } const scaleX = width / offsetWidth const scaleY = height / offsetHeight const scale = Math.min(scaleX, scaleY) this.$refs.showText.style.transform += `scale(${scale})` this.$refs.showText.style['-webkit-transform'] += `scale(${scale})` this.$refs.showText.style['-moz-transform'] += `scale(${scale})` this.$refs.showText.style['-ms-transform'] += `scale(${scale})` this.$refs.showText.style['-o-transform'] += `scale(${scale})` }) } } } </script> ``` 代码中的 `watermarkStyle` 计算属性用于计算水印的样式,`handleInput` 方法用于在计算出水印样式后,将水印按照比例缩小并居中显示。注意,为了保证水印样式的正确性,需要在表单项加载完成之后计算水印样式,因此需要在 `handleInput` 方法中使用 `$nextTick` 方法等待表单项加载完成再进行计算。

vue2使用vue-lazyload等待图片加载完成,后手动触发图片的懒加载

在Vue2中,可以使用vue-lazyload插件来实现图片的懒加载。如果想要手动触发图片的懒加载,你可以使用以下步骤: 1. 在模板中,添加一个图片的占位符,并设置其src属性为一个默认的占位图片,例如: ```html <img v-lazy="imageSrc" src="loading.gif"/> ``` 2. 在组件中,使用`Vue.prototype.$Lazyload`方法获取到vue-lazyload的实例。例如: ```javascript import Vue from 'vue' import VueLazyload from 'vue-lazyload' Vue.use(VueLazyload) export default { mounted () { this.lazyload = Vue.prototype.$Lazyload({/* options */}) }, methods: { loadImages () { const images = document.querySelectorAll('img[v-lazy]') images.forEach(image => { if (this.isVisible(image)) { this.lazyload.lazyLoad(image) } }) }, isVisible (element) { const rect = element.getBoundingClientRect() return ( rect.top >= 0 && rect.left >= 0 && rect.bottom <= (window.innerHeight || document.documentElement.clientHeight) && rect.right <= (window.innerWidth || document.documentElement.clientWidth) ) } } } ``` 3. 在组件的`mounted`钩子中,初始化vue-lazyload实例,并将其赋值给组件的`lazyload`属性。 4. 在组件的`loadImages`方法中,使用`querySelectorAll`方法获取到所有设置了`v-lazy`指令的图片元素,并遍历这些元素。如果某个图片元素可见,则调用`lazyload.lazyLoad`方法手动触发它的懒加载。 5. 在组件中,可以在`window`对象的`scroll`事件和`resize`事件中调用`loadImages`方法,以便在滚动和窗口大小变化时动态地触发图片的懒加载。例如: ```javascript mounted () { this.lazyload = Vue.prototype.$Lazyload({/* options */}) window.addEventListener('scroll', this.loadImages) window.addEventListener('resize', this.loadImages) }, beforeDestroy () { window.removeEventListener('scroll', this.loadImages) window.removeEventListener('resize', this.loadImages) } ```

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1 目标检测的定义 目标检测(Object Detection)的任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),确定它们的类别和位置,是计算机视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具有挑战性的问题。 目标检测任务可分为两个关键的子任务,目标定位和目标分类。首先检测图像中目标的位置(目标定位),然后给出每个目标的具体类别(目标分类)。输出结果是一个边界框(称为Bounding-box,一般形式为(x1,y1,x2,y2),表示框的左上角坐标和右下角坐标),一个置信度分数(Confidence Score),表示边界框中是否包含检测对象的概率和各个类别的概率(首先得到类别概率,经过Softmax可得到类别标签)。 1.1 Two stage方法 目前主流的基于深度学习的目标检测算法主要分为两类:Two stage和One stage。Two stage方法将目标检测过程分为两个阶段。第一个阶段是 Region Proposal 生成阶段,主要用于生成潜在的目标候选框(Bounding-box proposals)。这个阶段通常使用卷积神经网络(CNN)从输入图像中提取特征,然后通过一些技巧(如选择性搜索)来生成候选框。第二个阶段是分类和位置精修阶段,将第一个阶段生成的候选框输入到另一个 CNN 中进行分类,并根据分类结果对候选框的位置进行微调。Two stage 方法的优点是准确度较高,缺点是速度相对较慢。 常见Tow stage目标检测算法有:R-CNN系列、SPPNet等。 1.2 One stage方法 One stage方法直接利用模型提取特征值,并利用这些特征值进行目标的分类和定位,不需要生成Region Proposal。这种方法的优点是速度快,因为省略了Region Proposal生成的过程。One stage方法的缺点是准确度相对较低,因为它没有对潜在的目标进行预先筛选。 常见的One stage目标检测算法有:YOLO系列、SSD系列和RetinaNet等。 2 常见名词解释 2.1 NMS(Non-Maximum Suppression) 目标检测模型一般会给出目标的多个预测边界框,对成百上千的预测边界框都进行调整肯定是不可行的,需要对这些结果先进行一个大体的挑选。NMS称为非极大值抑制,作用是从众多预测边界框中挑选出最具代表性的结果,这样可以加快算法效率,其主要流程如下: 设定一个置信度分数阈值,将置信度分数小于阈值的直接过滤掉 将剩下框的置信度分数从大到小排序,选中值最大的框 遍历其余的框,如果和当前框的重叠面积(IOU)大于设定的阈值(一般为0.7),就将框删除(超过设定阈值,认为两个框的里面的物体属于同一个类别) 从未处理的框中继续选一个置信度分数最大的,重复上述过程,直至所有框处理完毕 2.2 IoU(Intersection over Union) 定义了两个边界框的重叠度,当预测边界框和真实边界框差异很小时,或重叠度很大时,表示模型产生的预测边界框很准确。边界框A、B的IOU计算公式为: 2.3 mAP(mean Average Precision) mAP即均值平均精度,是评估目标检测模型效果的最重要指标,这个值介于0到1之间,且越大越好。mAP是AP(Average Precision)的平均值,那么首先需要了解AP的概念。想要了解AP的概念,还要首先了解目标检测中Precision和Recall的概念。 首先我们设置置信度阈值(Confidence Threshold)和IoU阈值(一般设置为0.5,也会衡量0.75以及0.9的mAP值): 当一个预测边界框被认为是True Positive(TP)时,需要同时满足下面三个条件: Confidence Score > Confidence Threshold 预测类别匹配真实值(Ground truth)的类别 预测边界框的IoU大于设定的IoU阈值 不满足条件2或条件3,则认为是False Positive(FP)。当对应同一个真值有多个预测结果时,只有最高置信度分数的预测结果被认为是True Positive,其余被认为是False Positive。 Precision和Recall的概念如下图所示: Precision表示TP与预测边界框数量的比值 Recall表示TP与真实边界框数量的比值 改变不同的置信度阈值,可以获得多组Precision和Recall,Recall放X轴,Precision放Y轴,可以画出一个Precision-Recall曲线,简称P-R
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图像识别技术在病虫害检测中的应用是一个快速发展的领域,它结合了计算机视觉和机器学习算法来自动识别和分类植物上的病虫害。以下是这一技术的一些关键步骤和组成部分: 1. **数据收集**:首先需要收集大量的植物图像数据,这些数据包括健康植物的图像以及受不同病虫害影响的植物图像。 2. **图像预处理**:对收集到的图像进行处理,以提高后续分析的准确性。这可能包括调整亮度、对比度、去噪、裁剪、缩放等。 3. **特征提取**:从图像中提取有助于识别病虫害的特征。这些特征可能包括颜色、纹理、形状、边缘等。 4. **模型训练**:使用机器学习算法(如支持向量机、随机森林、卷积神经网络等)来训练模型。训练过程中,算法会学习如何根据提取的特征来识别不同的病虫害。 5. **模型验证和测试**:在独立的测试集上验证模型的性能,以确保其准确性和泛化能力。 6. **部署和应用**:将训练好的模型部署到实际的病虫害检测系统中,可以是移动应用、网页服务或集成到智能农业设备中。 7. **实时监测**:在实际应用中,系统可以实时接收植物图像,并快速给出病虫害的检测结果。 8. **持续学习**:随着时间的推移,系统可以不断学习新的病虫害样本,以提高其识别能力。 9. **用户界面**:为了方便用户使用,通常会有一个用户友好的界面,显示检测结果,并提供进一步的指导或建议。 这项技术的优势在于它可以快速、准确地识别出病虫害,甚至在早期阶段就能发现问题,从而及时采取措施。此外,它还可以减少对化学农药的依赖,支持可持续农业发展。随着技术的不断进步,图像识别在病虫害检测中的应用将越来越广泛。
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1 目标检测的定义 目标检测(Object Detection)的任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),确定它们的类别和位置,是计算机视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具有挑战性的问题。 目标检测任务可分为两个关键的子任务,目标定位和目标分类。首先检测图像中目标的位置(目标定位),然后给出每个目标的具体类别(目标分类)。输出结果是一个边界框(称为Bounding-box,一般形式为(x1,y1,x2,y2),表示框的左上角坐标和右下角坐标),一个置信度分数(Confidence Score),表示边界框中是否包含检测对象的概率和各个类别的概率(首先得到类别概率,经过Softmax可得到类别标签)。 1.1 Two stage方法 目前主流的基于深度学习的目标检测算法主要分为两类:Two stage和One stage。Two stage方法将目标检测过程分为两个阶段。第一个阶段是 Region Proposal 生成阶段,主要用于生成潜在的目标候选框(Bounding-box proposals)。这个阶段通常使用卷积神经网络(CNN)从输入图像中提取特征,然后通过一些技巧(如选择性搜索)来生成候选框。第二个阶段是分类和位置精修阶段,将第一个阶段生成的候选框输入到另一个 CNN 中进行分类,并根据分类结果对候选框的位置进行微调。Two stage 方法的优点是准确度较高,缺点是速度相对较慢。 常见Tow stage目标检测算法有:R-CNN系列、SPPNet等。 1.2 One stage方法 One stage方法直接利用模型提取特征值,并利用这些特征值进行目标的分类和定位,不需要生成Region Proposal。这种方法的优点是速度快,因为省略了Region Proposal生成的过程。One stage方法的缺点是准确度相对较低,因为它没有对潜在的目标进行预先筛选。 常见的One stage目标检测算法有:YOLO系列、SSD系列和RetinaNet等。 2 常见名词解释 2.1 NMS(Non-Maximum Suppression) 目标检测模型一般会给出目标的多个预测边界框,对成百上千的预测边界框都进行调整肯定是不可行的,需要对这些结果先进行一个大体的挑选。NMS称为非极大值抑制,作用是从众多预测边界框中挑选出最具代表性的结果,这样可以加快算法效率,其主要流程如下: 设定一个置信度分数阈值,将置信度分数小于阈值的直接过滤掉 将剩下框的置信度分数从大到小排序,选中值最大的框 遍历其余的框,如果和当前框的重叠面积(IOU)大于设定的阈值(一般为0.7),就将框删除(超过设定阈值,认为两个框的里面的物体属于同一个类别) 从未处理的框中继续选一个置信度分数最大的,重复上述过程,直至所有框处理完毕 2.2 IoU(Intersection over Union) 定义了两个边界框的重叠度,当预测边界框和真实边界框差异很小时,或重叠度很大时,表示模型产生的预测边界框很准确。边界框A、B的IOU计算公式为: 2.3 mAP(mean Average Precision) mAP即均值平均精度,是评估目标检测模型效果的最重要指标,这个值介于0到1之间,且越大越好。mAP是AP(Average Precision)的平均值,那么首先需要了解AP的概念。想要了解AP的概念,还要首先了解目标检测中Precision和Recall的概念。 首先我们设置置信度阈值(Confidence Threshold)和IoU阈值(一般设置为0.5,也会衡量0.75以及0.9的mAP值): 当一个预测边界框被认为是True Positive(TP)时,需要同时满足下面三个条件: Confidence Score > Confidence Threshold 预测类别匹配真实值(Ground truth)的类别 预测边界框的IoU大于设定的IoU阈值 不满足条件2或条件3,则认为是False Positive(FP)。当对应同一个真值有多个预测结果时,只有最高置信度分数的预测结果被认为是True Positive,其余被认为是False Positive。 Precision和Recall的概念如下图所示: Precision表示TP与预测边界框数量的比值 Recall表示TP与真实边界框数量的比值 改变不同的置信度阈值,可以获得多组Precision和Recall,Recall放X轴,Precision放Y轴,可以画出一个Precision-Recall曲线,简称P-R
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本文档深入探讨了"基于关键字的数据库搜索研究综述"这一主题,重点关注于关系数据库领域的关键技术。首先,作者从数据建模的角度出发,概述了关键字搜索在关系数据库中的应用,包括如何设计和构建有效的数据模型,以便更好地支持关键字作为查询条件进行高效检索。这些模型可能涉及索引优化、数据分区和规范化等,以提升查询性能和查询结果的相关性。 在体系结构方面,文章对比了不同的系统架构,如全文搜索引擎与传统的关系型数据库管理系统(RDBMS)的融合,以及基于云计算或分布式计算环境下的关键字搜索解决方案。这些架构的选择和设计对于系统的扩展性、响应时间和查询复杂度有重大影响。 关键算法部分是研究的核心,文章详细分析了诸如倒排索引、布尔逻辑运算、TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency,词频-逆文档频率)等算法在关键字搜索中的作用。同时,也讨论了近似匹配、模糊查询以及动态调整权重等技术,这些都是为了提高搜索的准确性和用户体验。 然而,论文并未忽视现有技术存在的问题,比如查询效率低下、对自然语言理解的局限、数据隐私保护等。针对这些问题,作者提出了未来研究的方向,包括但不限于改进算法以提升搜索速度,增强对用户查询意图的理解,以及开发更安全的隐私保护策略。 此外,本文还提及了关键词搜索的关键术语,如"top-k查询",这是一种返回最相关结果前k个的查询方式,常用于信息检索和推荐系统中。而"数据库模式"则涵盖了数据结构和组织方式,是实现关键字搜索的基础。 这篇综述论文旨在为研究人员和开发者提供一个全面的视角,以便他们能够理解基于关键字的数据库搜索技术的现状,识别挑战,并推动该领域未来的发展。通过阅读这篇论文,读者可以了解到如何设计更智能、更高效的数据库搜索系统,以满足日益增长的数据处理需求。
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"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
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实时识别加速秘籍:内存优化与并行处理技术

![实时识别加速秘籍:内存优化与并行处理技术](https://ares.decipherzone.com/blog-manager/uploads/banner_webp_24b8d9dc-ec88-456d-aa06-7cc90c0c584a.webp) # 1. 内存优化与并行处理技术概述 ## 1.1 内存优化与并行处理的兴起背景 随着计算需求的爆炸式增长,应用程序对硬件资源的要求也越来越高。内存作为程序运行的直接支撑环境,其性能直接影响到整个系统的效率。在有限的物理内存条件下,如何通过优化手段提升内存使用效率,减少资源浪费,成为了IT行业研究的热点问题之一。同时,并行处理技术利用
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matlab二维数组保留6位小数

在MATLAB中,如果你想要显示二维数组的元素保留到6位小数,可以使用`format`函数设置显示格式,但请注意,这并不会改变数据本身的精度,仅仅是改变了输出的显示方式。如果需要在特定的上下文中保留数值精度(比如输出到文本文件),你可能需要使用其他方法,如`fprintf`或者在保存数据时指定精度。 下面是一个如何设置MATLAB命令窗口输出格式的示例: ```matlab format long e; % 设置为长格式,并保留6位小数 A = [1.23456789, 2.12345678; 3.45678901, 4.34567890]; disp(A); ``` 上述