<img id="my-image" src="{{url_prefix}} + 'media\b002_dimension\b002_08_problemComplain\hd_car_photo\id4\id4_hd_l.png'" width="500" height="500">

时间: 2023-07-09 17:53:32 浏览: 31
同样地,这里也存在与前面相同的问题,应该使用v-bind指令来绑定src属性的值,而不是在属性内使用插值语法。可以改为下面的代码: ``` <img id="my-image" :src="url_prefix + 'media\\b002_dimension\\b002_08_problemComplain\\hd_car_photo\\id4\\id4_hd_l.png'" width="500" height="500"> ``` 需要注意的是,在路径分隔符`\`前需要加上转义符`\`。
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<el-collapse class="filter-div-row"> <el-collapse-item> <template slot="title"> <div class="header-center"> <span >更多条件</span> </div> </template> <template #content> <div> <my-search_list_much> :query_dict="query_dict" :label_title='"问题状态"' :field_name='"problem_state"' :button_list="dict.type.b002_08_problem_state"> </my-search_list_much> </div> </template> <div> <my-search_list_much> :query_dict="query_dict" :label_title='"问题状态"' :field_name='"problem_state"' :button_list="dict.type.b002_08_problem_state"> </my-search_list_much> </div> <div>与现实生活一致:与现实生活的流程、逻辑保持一致,遵循用户习惯的语言和概念;</div> <div>在界面中一致:所有的元素和结构需保持一致,比如:设计样式、图标和文本、元素的位置等。</div> </el-collapse-item> </el-collapse> 子组件my-search_list_much中接收不到参数

可能是因为你在传递参数时,使用了单引号或双引号包裹参数名和参数值,而没有使用v-bind指令。正确的传递参数方式应该是: ``` <my-search_list_much :query_dict="query_dict" :label_title="'问题状态'" :field_name="'problem_state'" :button_list="dict.type.b002_08_problem_state" ></my-search_list_much> ``` 注意,参数名和参数值需要使用v-bind指令绑定,而参数值中的字符串需要使用单引号或双引号包裹,并且外层的双引号不能省略。

import * from '@/views/b002_dimension/b002_08_problemComplain/utils/fabric.min'

这不是一个问题,而是一行代码。这行代码的意思是从路径为 '@/views/b002_dimension/b002_08_problemComplain/utils/fabric.min' 的文件中导入所有的内容。其中 '@' 符号可能是一个别名,指向项目中的某个目录。具体含义需要根据项目的具体情况来分析。

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指出下面代码的问题 运行出现了段错误 #include <openssl/ssl.h> #include <openssl/bio.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <unistd.h> #include <string.h> #include <netinet/in.h> #include <netdb.h> #include <sys/socket.h> #include <openssl/err.h> void parse_url(char *url, char *protocol, char *domain, char path) { char ptr; if (strncmp(url, "http://", 7) == 0) { strcpy(protocol, "http"); ptr = url + 7; } else if (strncmp(url, "https://", 8) == 0) { strcpy(protocol, "https"); ptr = url + 8; } else { strcpy(protocol, ""); ptr = url; } char domain_end = strstr(ptr, "/"); if (domain_end == NULL) { strcpy(domain, ptr); strcpy(path, ""); } else { int len = domain_end - ptr; strncpy(domain, ptr, len); domain[len] = '\0'; strcpy(path, domain_end); } } int https_communication(char url, char message, char response) { int sockfd, err; struct sockaddr_in serv_addr; struct hostent *server; SSL_CTX *ctx; SSL *ssl; char buf[1024]; printf("test1111 " ); // 创建socket sockfd = socket(AF_INET, SOCK_STREAM, 0); if (sockfd < 0) { perror("ERROR opening socket"); return -1; } // 获取主机信息 server = gethostbyname(url); printf("test1111 " ); if (server == NULL) { perror("ERROR, no such host"); return -1; } // 设置服务地址 printf("test1111 " ); bzero((char *) &serv_addr, sizeof(serv_addr)); serv_addr.sin_family = AF_INET; bcopy((char *)server->h_addr, (char *)&serv_addr.sin_addr.s_addr, server->h_length); serv_addr.sin_port = htons(443); printf("test222 " ); // 连接服务器 if (connect(sockfd,(struct sockaddr *) &serv_addr,sizeof(serv_addr)) < 0) { perror("ERROR connecting"); return -1; } // 初始化SSL SSL_library_init(); ctx = SSL_CTX_new(TLS_method()); if (ctx == NULL) { perror("SSL_CTX_new"); return (-1); } // 设置支持的协议版本为 TLSv1.2 SSL_CTX_set_min_proto_version(ctx, TLS1_2_VERSION); SSL_CTX_set_max_proto_version(ctx, TLS1_2_VERSION); //ctx = SSL_CTX_new(TLSv1_2_client_method()); if (ctx == NULL) { perror("ERROR creating SSL context"); return -1; } printf("test1111 " ); // 创建SSL套接字 ssl = SSL_new(ctx); SSL_set_fd(ssl, sockfd); // SSL握手 err = SSL_connect(ssl); if (err < 0) { perror("ERROR performing SSL handshake"); return -1; } printf("test1111 " ); // 发送消息 char request[1024]; sprintf(request, "GET %s HTTP/1.1\r\nHost: %s\r\n\r\n", message, url); err = SSL_write(ssl, request, strlen(request)); if (err < 0) { perror("ERROR writing to socket"); return -1; } printf("test1111 " ); // 接收响应 bzero(buf, sizeof(buf)); err = SSL_read(ssl, buf, sizeof(buf)-1); if (err < 0) { perror("ERROR reading from socket"); return -1; } printf("test1111999999999 " ); strcpy(response, buf); // 关闭SSL套接字 SSL_free(ssl); SSL_CTX_free(ctx); // 关闭socket close(sockfd); return 0; } int main() { //char *url = "https://otaapi-sit.lotuscars.com.cn/v50/vehicle/api/register"; //char protocol[10], domain[100], path[1000]; //parse_url(url, protocol, domain, path); //printf("protocol: %s\n", protocol); //printf("domain: %s\n", domain); //printf("path: %s\n", path); char *url = "otaapi-sit.lotuscars.com.cn"; //const char *cert_path="/home/pi/Cdaima/certDHU.pem"; char *payload= "{"timestamp":1685523498,"sdkVersion":"1.0.30_1","vin":"LJUBMSA24PKFFF198","sign":"696c3034f04f2bd80c8929089a0deea8cf4812574b002a555f8af663e500c4ce"}"; char *response=NULL; //https_request(cert_path,payload,url) ; //gethostbyname(url); https_communication(url, payload, response); return 0; }

import pandas as pd data = [ ['5858', 2, '2015/2/25 4:59', '柜台A', 'A001', 100], ['5858', 1, '2015/2/25 4:59', '柜台A', 'B002', 50], ['5858', 3, '2015/2/25 4:59', '柜台A', 'C003', 120], ['5859', 1, '2015/2/26 5:31', '柜台B', 'A001', 100], ['5859', 2, '2015/2/26 5:31', '柜台B', 'D004', 80], ['5859', 1, '2015/2/26 5:31', '柜台B', 'E005', 70], ['5860', 1, '2015/2/27 6:00', '柜台C', 'B002', 50], ['5860', 2, '2015/2/27 6:00', '柜台C', 'C003', 120], ['5860', 1, '2015/2/27 6:00', '柜台C', 'F006', 90], # 其他购买记录... ] columns = ['单据号', '购买数量', '购买时间', '购买柜台', '商品编码', '销售金额'] df = pd.DataFrame(data, columns=columns) import pandas as pd from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder from mlxtend.frequent_patterns import apriori, association_rules # 选择所需的列 df_selected = df # 将数据按照单据号进行分组,并提取每个单据的商品编码列表 df_grouped = df_selected.groupby('单据号')['商品编码'].apply(list).reset_index() # 将数据转换为适用于Apriori算法的格式 te = TransactionEncoder() te_ary = te.fit_transform(df_grouped['商品编码']) df_transformed = pd.DataFrame(te_ary, columns=te.columns_) # 使用Apriori算法挖掘频繁项集 frequent_itemsets = apriori(df_transformed, min_support=0.1, use_colnames=True) # 基于频繁项集生成关联规则 rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="confidence", min_threshold=0.7) # 根据给定的商品推荐新的商品 given_items = ['A', 'B'] # 给定的商品列表 recommended_items = set(recommended_items) for i, row in rules.iterrows(): antecedent = set(row['antecedents']) consequent = set(row['consequents']) if given_items.issubset(antecedent): recommended_items.update(consequent - given_items) # 打印推荐的新商品 print("基于给定的商品推荐的新商品:") for item in recommended_items: print(item)

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