if (node.type === 'model' && node.id !== currentNodeKey.value) { return; } if (node.type !== 'model' && !keys?.includes(currentNodeKey.value)) { return; } if (node.type === 'model' && node.id === currentNodeKey.value) { currentNodeKey.value = ''; // 取消选中状态 getTree().setSelectedKeys([]); } if (node.type !== 'model' && keys?.includes(node.id)) { currentNodeKey.value = ''; } 简化代码

时间: 2024-02-07 09:04:01 浏览: 86
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javascript if 的简化代码

可以将这段代码进一步简化,去掉冗余的条件判断和重复的代码: ``` if (node.type === 'model') { if (node.id === currentNodeKey.value) { currentNodeKey.value = ''; getTree().setSelectedKeys([]); } else { return; } } else { if (!keys?.includes(currentNodeKey.value)) { return; } else { currentNodeKey.value = ''; } } ``` 这样就可以用更简洁的代码实现同样的功能。
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降低这段代码的重复率:def calTravelCost(route_list,model): timetable_list=[] distance_of_routes=0 time_of_routes=0 obj=0 for route in route_list: timetable=[] vehicle=model.vehicle_dict[route[0]] travel_distance=0 travel_time=0 v_type = route[0] free_speed=vehicle.free_speed fixed_cost=vehicle.fixed_cost variable_cost=vehicle.variable_cost for i in range(len(route)): if i == 0: next_node_id=route[i+1] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[v_type,next_node_id]/free_speed departure=max(0,model.demand_dict[next_node_id].start_time-travel_time_between_nodes) timetable.append((int(departure),int(departure))) elif 1<= i <= len(route)-2: last_node_id=route[i-1] current_node_id=route[i] current_node = model.demand_dict[current_node_id] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[last_node_id,current_node_id]/free_speed arrival=max(timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes,current_node.start_time) departure=arrival+current_node.service_time timetable.append((int(arrival),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id]/free_speed+\ + max(current_node.start_time - arrival, 0) else: last_node_id = route[i - 1] travel_time_between_nodes = model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed departure = timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes timetable.append((int(departure),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id,v_type] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed distance_of_routes+=travel_distance time_of_routes+=travel_time if model.opt_type==0: obj+=fixed_cost+travel_distance*variable_cost else: obj += fixed_cost + travel_time *variable_cost timetable_list.append(timetable) return timetable_list,time_of_routes,distance_of_routes,obj

class ApprovalFlow(models.Model): _name = 'approval.flow' _description = u'审批流程' def _compute_domain(self): all_cls = inspect.getmembers(sys.modules[__name__], inspect.isclass) odoo_cls = [getattr(cls[1], '_name') for cls in all_cls if cls[1].__bases__[0].__name__ == 'Model'] # 排除当前的对象 odoo_cls += [model.model for model in self.env['ir.model'].search([('transient', '=', True)])] # 排除临时对象 return [('model', 'not in', odoo_cls)] name = fields.Char(u'名称') model_id = fields.Many2one('ir.model', u'模型', domain=_compute_domain, index=1) model_name = fields.Char(related="model_id.model", string='模型名称') condition = fields.Char(u'条件', help=u'请遵循odoo的domain的写法,如:[("field_name", "=", value)]',store=True) on_create = fields.Boolean(u'创建时', default=False, help=u'记录创建时创建审批流程') company_ids = fields.Many2many('res.company', 'approval_flow_company_rel', 'flow_id', 'company_id', u'适用公司', default=lambda self: [self.env.company.id]) node_ids = fields.One2many('approval.flow.node', 'flow_id', u'流程节点', copy=False) action_ids = fields.One2many('approval.flow.node.action', 'flow_id', u'节点动作', copy=False) commit_approval_group_id = fields.Many2one('res.groups', u'提交审批组', help=u'执行提交审批的组,如果未指定,则记录所属公司的所有用户都可以提交审批') approval_can_run_id = fields.Many2one('execute.function.list', u'完成后能执行方法', help=u'审批流程完成后才能执行的功能,比如确认订单等') approval_can_run = fields.Char(u'完成后能执行方法', help=u'审批流程完成后才能执行的功能,比如确认订单等',related='approval_can_run_id.fun_name',store=True) approval_cannot_run_id = fields.Many2many('execute.function.not.list', 'function_not_rel', u'完成后不能执行操作', help=u'审批流程完成后不能能执行的操作,修改,删除') approval_cannot_run = fields.Char(u'完成后不能执行操作', help=u'审批流程完成后不能能执行的操作,修改,删除',store=True) def unlink(self): audit = self.env['approval.flow'] for record in audit: if record.approval_can_run_id == '删除': raise UserError("不能删除") return super(Rokedispatchordermanagement, self).unlink() 重新删除方法不能删除approval_can_run_id值等于删除的怎么写

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Epoch 1/10 2023-07-22 21:56:00.836220: W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:1807] OP_REQUIRES failed at cast_op.cc:121 : UNIMPLEMENTED: Cast string to int64 is not supported Traceback (most recent call last): File "d:\AI\1.py", line 37, in <module> model.fit(images, labels, epochs=10, validation_split=0.2) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 70, in error_handler raise e.with_traceback(filtered_tb) from None File "D:\AI\env\lib\site-packages\tensorflow\python\eager\execute.py", line 52, in quick_execute tensors = pywrap_tfe.TFE_Py_Execute(ctx._handle, device_name, op_name, tensorflow.python.framework.errors_impl.UnimplementedError: Graph execution error: Detected at node 'sparse_categorical_crossentropy/Cast' defined at (most recent call last): File "d:\AI\1.py", line 37, in <module> model.fit(images, labels, epochs=10, validation_split=0.2) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 65, in error_handler return fn(*args, **kwargs) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1685, in fit tmp_logs = self.train_function(iterator) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1284, in train_function return step_function(self, iterator) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1268, in step_function outputs = model.distribute_strategy.run(run_step, args=(data,)) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1249, in run_step outputs = model.train_step(data) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1051, in train_step loss = self.compute_loss(x, y, y_pred, sample_weight) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1109, in compute_loss return self.compiled_loss( File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\compile_utils.py", line 265, in __call__ loss_value = loss_obj(y_t, y_p, sample_weight=sw) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\losses.py", line 142, in __call__ losses = call_fn(y_true, y_pred) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\losses.py", line 268, in call return ag_fn(y_true, y_pred, **self._fn_kwargs) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\losses.py", line 2078, in sparse_categorical_crossentropy return backend.sparse_categorical_crossentropy( File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\backend.py", line 5610, in sparse_categorical_crossentropy target = cast(target, "int64") File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\backend.py", line 2304, in cast return tf.cast(x, dtype) Node: 'sparse_categorical_crossentropy/Cast' Cast string to int64 is not supported [[{{node sparse_categorical_crossentropy/Cast}}]] [Op:__inference_train_function_1010]

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