使用antDesignvue页面加载loading

时间: 2023-09-04 21:08:48 浏览: 62
要在Ant Design Vue页面中加载loading,您可以使用Ant Design Vue提供的Spin组件。 首先,您需要在Vue组件中导入Spin组件: ``` <template> <div> <a-spin :spinning="loading"> <div>Your content goes here</div> </a-spin> </div> </template> <script> import { Spin } from 'ant-design-vue'; export default { components: { Spin, }, data() { return { loading: true, }; }, }; </script> ``` 在上面的代码中,我们在模板中使用了Spin组件来包装我们的内容。我们使用`:spinning` prop来控制Spin组件是否显示。在这个例子中,我们将`loading`数据属性绑定到`:spinning` prop上,这意味着当`loading`为`true`时,Spin组件将显示,否则它将隐藏。 您可以在需要加载数据时将`loading`设置为`true`,在数据加载完成后将其设置为`false`,这样Spin组件将显示在页面上。
相关问题

ant design vue 表格加载loading

Ant Design Vue 提供了一个 `Spin` 组件,可以用于在数据加载时显示加载状态。你可以在表格的 `loading` 属性中使用 `Spin` 组件来实现这个功能。 具体的实现方式如下: 1. 在你的 Vue 组件中引入 `Spin` 组件: ```javascript import { Spin } from 'ant-design-vue'; ``` 2. 在表格中使用 `Spin` 组件,并根据 `loading` 属性的值来判断是否显示 `Spin` 组件: ```html <template> <a-table :columns="columns" :data-source="dataSource" :loading="tableLoading"> <template slot="title"> <span>表格标题</span> <a-spin :spinning="tableLoading" /> </template> </a-table> </template> ``` 在上面的代码中,`tableLoading` 是一个布尔值,用于控制表格的加载状态。当 `tableLoading` 为 `true` 时,表格会显示 `Spin` 组件,以提示用户数据正在加载。同时,你可以将 `Spin` 组件放在表格标题中,让用户更明显地看到表格正在加载的状态。 希望这个回答能够帮到你。

使用antDesignvue页面先加载loading200毫秒后展示页面内容

要在Ant Design Vue页面中实现延迟加载,可以使用Vue.js的`v-if`指令来控制加载状态。 首先,在Vue组件中定义一个`loaded`属性,用于控制页面内容是否已经加载完成: ``` <template> <div v-if="loaded"> <!-- 页面内容 --> </div> <div v-else> <a-spin size="large" /> </div> </template> <script> import { Spin } from 'ant-design-vue'; export default { components: { Spin, }, data() { return { loaded: false, }; }, mounted() { setTimeout(() => { this.loaded = true; }, 200); }, }; </script> ``` 在上面的代码中,我们在模板中使用了`v-if`指令来控制页面内容的显示状态。当`loaded`属性为`true`时,页面内容将显示;否则,将显示加载中的Spin组件。 在组件的`mounted`生命周期中,我们设置一个200毫秒的定时器,当定时器触发后,将`loaded`属性设置为`true`,页面内容将显示。 需要注意的是,我们使用了`Spin`组件来展示加载状态,并设置了`size`属性来指定Spin组件的大小。 这样,在用户访问页面时,将会先展示加载状态,等待200毫秒后再展示页面内容,提升了用户体验。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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