html大型GLTF文件的离线存储代码使用选择按钮选择文件保存按钮保存文件搜索框搜索并显示文件完整代码
时间: 2024-09-16 19:02:09 浏览: 54
HTML和JavaScript可以结合File API来实现这样的功能，下面是一个简单的示例，展示了如何创建一个HTML页面，包含一个文件输入、选择按钮、保存按钮以及一个搜索框来处理大型GLTF文件的离线存储：
```html
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>GLTF File Manager</title>
</head>
<body>
<h1>GLTF File Manager</h1>
<!-- 选择文件 -->
<input type="file" id="gltf-file-input" multiple accept=".gltf" style="display:none;">
<label for="gltf-file-input">Select GLTF files:</label>
<!-- 保存按钮 -->
<button onclick="saveFiles()">Save Selected Files</button>
<!-- 搜索框和结果列表 -->
<input type="text" id="search-box" placeholder="Search...">
<ul id="file-list"></ul>
<script>
function handleFileSelect(e) {
const files = e.target.files;
if (files.length > 0) {
displayFiles(files);
}
}
function saveFiles() {
const selectedFiles = document.querySelectorAll('#file-list li input[type=file]:checked');
// 这里需要将文件转换为Blob或其他合适的格式，并通过下载链接进行离线保存
// 实际代码可能会涉及进度条、错误处理等，此处简化示例
Array.from(selectedFiles).forEach(file => {
const blob = new Blob([file], {type: 'model/gltf-binary'});
const url = URL.createObjectURL(blob);
const link = document.createElement('a');
link.href = url;
link.download = file.name;
link.click();
});
}
function displayFiles(files) {
const list = document.getElementById('file-list');
list.innerHTML = '';
files.forEach(file => {
const li = document.createElement('li');
const checkbox = document.createElement('input');
checkbox.type = 'checkbox';
checkbox.src = URL.createObjectURL(file);
checkbox.addEventListener('change', () => {
searchBox.value = '';
saveButton.disabled = !checkbox.checked;
});
li.appendChild(checkbox);
const fileName = document.createElement('span');
fileName.textContent = file.name;
li.appendChild(fileName);
list.appendChild(li);
});
// 搜索功能
const searchBox = document.getElementById('search-box');
searchBox.addEventListener('input', () => {
const searchTerm = searchBox.value.toLowerCase();
const filteredItems = list.querySelectorAll('li:not(:contains(\'' + searchTerm + '\'))');
filteredItems.forEach(item => item.style.display = 'none');
const matchingItems = list.querySelectorAll(`li:contains(\'' + searchTerm + '\')`);
matchingItems.forEach(item => item.style.display = '');
});
}
// 初始化文件选择事件监听
document.getElementById('gltf-file-input').addEventListener('change', handleFileSelect);
</script>
</body>
</html>
```
这个示例仅提供基础功能，实际应用中可能需要添加更多的错误处理、用户交互反馈以及文件预览等功能。
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```R
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```R
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```
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4. 余弦相似度（Cosine Similarity）：通过测量两个向量之间的夹角的余弦值来确定它们之间的相似性，适用于衡量项目间的相似度。
项目中提到的“训练”和“预测”部分涉及到协同过滤推荐系统的两个主要阶段：
- 训练阶段：此阶段主要是根据用户的历史行为数据（例如电影评分数据）来训练推荐模型。在这个过程中，用户间或物品间的相似性被计算，并构建推荐模型。
- 预测阶段：训练好的模型会用来预测用户对于特定项目的评分，或生成推荐列表。根据预测分数，可以向用户推荐他们可能会喜欢的项目。
项目的运行说明中提到，所有的命令都需要从项目的主目录发出，并且需要安装特定的依赖。安装依赖的命令为：
`pip install -r requirements.txt`
这说明项目的运行环境需要Python，并且会使用到一些外部库和工具。
对于训练和预测的命令，其格式为：
```
python Code/runner.py --mode [train/test] --algorithm insert_algorithm_here --model-file algorithm's_name.model --data Data/ratings.csv
```
其中，`--mode` 参数用于指定是执行训练还是测试模式。训练模式下，模型会被训练并保存下来；测试模式下，模型会读取训练好的模型参数，用来进行评分预测。`--algorithm` 参数允许用户指定具体的算法名称，例如，如果是使用斯皮尔曼等级相关系数作为相似度指标，那么这里的值就应该是对应的算法标识。`--model-file` 参数用于指定模型文件的名称和位置，而`--data` 参数用于指定数据文件的位置。
对于预测部分，还额外提供了`--num-neighbors` 和 `--predictions-file` 两个参数：
- `--num-neighbors` 指定了在邻域方法中使用的邻居数，默认值为五。
- `--predictions-file` 允许用户指定预测结果文件的名称和保存路径。
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