v-model.numb

时间: 2024-04-11 16:24:49 浏览: 7
v-model.numb是Vue.js中的一个指令,用于将输入框的值与Vue实例中的数据进行双向绑定。它可以用于处理数字类型的输入。 下面是一个使用v-model.numb的示例: ```html <template> <div> <input v-model.numb="num" type="number"> <p>输入的数字是: {{ num }}</p> </div> </template> <script> export default { data() { return { num: 0 } } } </script> ``` 在上面的示例中,我们使用v-model.numb指令将输入框的值与Vue实例中的num数据进行双向绑定。当用户在输入框中输入一个数字时,num的值也会随之更新。同时,我们在页面上显示了num的值。 通过使用v-model.numb指令,我们可以轻松地实现数字输入框与数据的双向绑定,方便地获取和更新用户输入的数字。
相关问题

使用vue用户输入A,B两个数,使用computed属性计算A-B.

可以这么写: ``` <template> <div> <input v-model="numA" type="number" placeholder="请输入A"> <input v-model="numB" type="number" placeholder="请输入B"> <div>计算结果:{{ result }}</div> </div> </template> <script> export default { data() { return { numA: 0, numB: 0 } }, computed: { result() { return this.numA - this.numB } } } </script> ``` 在这个组件中,我们使用了双向绑定的方式将用户输入的A和B保存到了data中。然后,利用computed属性来计算A-B的结果,并将结果展示在页面上。当A或B的值发生改变时,computed属性会自动重新计算结果,从而实现了动态更新。

解释这段代码 def _init_agents(self): agents = [] model_path = os.path.join(self.args.save_dir, self.args.scenario_name) #for i in range(self.args.n_agents): agent = Agent(self.args) if self.args.evaluate: numb = self.args.numb m_path = os.path.join(model_path, 'agent_%d') agent.load(m_path + '/' + numb + '_actor_params.pkl') #agents.append(agent) return agent

这段代码是一个私有方法_init_agents(),用于初始化智能体。主要的流程如下: 首先,定义一个空列表agents,用于存放智能体对象。 然后,根据参数self.args.save_dir和self.args.scenario_name,构造出模型保存路径model_path。 接着,使用Agent类(这个类没有给出)创建一个智能体对象agent,传入self.args作为参数。 如果参数self.args.evaluate为True,说明是在评估模式下运行程序,需要加载已经训练好的智能体模型。在模型保存路径model_path下,每个智能体都有一个单独的文件夹,文件夹名称为agent_i(i为智能体的编号)。因此,需要使用字符串拼接的方式,构造出当前智能体对应的模型保存路径m_path,并加载该智能体模型参数。 最后,将智能体对象agent添加到列表agents中,并返回该智能体对象。 需要注意的是,这段代码在for循环中被注释掉了,因此只会返回最后一个智能体对象。如果要同时创建多个智能体,需要将for循环取消注释,并在循环中依次创建每个智能体对象。

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解释代码:int post_process(int8_t* input0, int8_t* input1, int8_t* input2, int model_in_h, int model_in_w, float conf_threshold, float nms_threshold, float scale_w, float scale_h, std::vector<int32_t>& qnt_zps, std::vector<float>& qnt_scales, detect_result_group_t* group) { static int init = -1; if (init == -1) { int ret = 0; ret = loadLabelName(LABEL_NALE_TXT_PATH, labels); if (ret < 0) { return -1; } init = 0; } memset(group, 0, sizeof(detect_result_group_t)); std::vector<float> filterBoxes; std::vector<float> objProbs; std::vector<int> classId; // stride 8 int stride0 = 8; int grid_h0 = model_in_h / stride0; int grid_w0 = model_in_w / stride0; int validCount0 = 0; validCount0 = process(input0, (int*)anchor0, grid_h0, grid_w0, model_in_h, model_in_w, stride0, filterBoxes, objProbs, classId, conf_threshold, qnt_zps[0], qnt_scales[0]); // stride 16 int stride1 = 16; int grid_h1 = model_in_h / stride1; int grid_w1 = model_in_w / stride1; int validCount1 = 0; validCount1 = process(input1, (int*)anchor1, grid_h1, grid_w1, model_in_h, model_in_w, stride1, filterBoxes, objProbs, classId, conf_threshold, qnt_zps[1], qnt_scales[1]); // stride 32 int stride2 = 32; int grid_h2 = model_in_h / stride2; int grid_w2 = model_in_w / stride2; int validCount2 = 0; validCount2 = process(input2, (int*)anchor2, grid_h2, grid_w2, model_in_h, model_in_w, stride2, filterBoxes, objProbs, classId, conf_threshold, qnt_zps[2], qnt_scales[2]); int validCount = validCount0 + validCount1 + validCount2; // no object detect if (validCount <= 0) { return 0; } std::vector<int> indexArray; for (int i = 0; i < validCount; ++i) { indexArray.push_back(i); } quick_sort_indice_inverse(objProbs, 0, validCount - 1, indexArray); std::set<int> class_set(std::begin(classId), std::end(classId)); for (auto c : class_set) { nms(validCount, filterBoxes, classId, indexArray, c, nms_threshold); } int last_count = 0; group->count = 0; /* box valid detect target */ for (int i = 0; i < validCount; ++i) { if (indexArray[i] == -1 || last_count >= OBJ_NUMB_MAX_SIZE) { continue; } int n = indexArray[i]; float x1 = filterBoxes[n * 4 + 0]; float y1 = filterBoxes[n * 4 + 1]; float x2 = x1 + filterBoxes[n * 4 + 2]; float y2 = y1 + filterBoxes[n * 4 + 3]; int id = classId[n]; float obj_conf = objProbs[i]; group->results[last_count].box.left = (int)(clamp(x1, 0, model_in_w) / scale_w); group->results[last_count].box.top = (int)(clamp(y1, 0, model_in_h) / scale_h); group->results[last_count].box.right = (int)(clamp(x2, 0, model_in_w) / scale_w); group->results[last_count].box.bottom = (int)(clamp(y2, 0, model_in_h) / scale_h); group->results[last_count].prop = obj_conf; char* label = labels[id]; strncpy(group->results[last_count].name, label, OBJ_NAME_MAX_SIZE); // printf("result %2d: (%4d, %4d, %4d, %4d), %s\n", i, group->results[last_count].box.left, // group->results[last_count].box.top, // group->results[last_count].box.right, group->results[last_count].box.bottom, label); last_count++; } group->count = last_count; return 0; }

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