u-input 多个输入
时间: 2023-10-07 15:14:27 浏览: 54
可以使用多个 u-input 标签来实现多个输入,例如:
```html
<template>
<div>
<u-input v-model="input1" placeholder="输入1"></u-input>
<u-input v-model="input2" placeholder="输入2"></u-input>
<u-button @click="submit">提交</u-button>
</div>
</template>
<script>
export default {
data() {
return {
input1: '',
input2: ''
}
},
methods: {
submit() {
console.log(this.input1, this.input2);
// 处理提交逻辑
}
}
}
</script>
```
在这个例子中,我们使用了两个 u-input 标签来分别获取两个输入,然后在点击提交按钮时将这两个输入的值传递给后端处理。
相关问题
如何限制el-form只能输入平假名
可以使用正则表达式来限制el-form只能输入平假名。在el-form中的el-input组件的v-model绑定的属性上使用正则表达式即可。
例如,以下代码将只允许输入平假名:
```html
<el-form>
<el-form-item label="姓名">
<el-input v-model="name" :pattern="/^[\u3040-\u309F]+$/"></el-input>
</el-form-item>
</el-form>
```
其中,正则表达式`/^[\u3040-\u309F]+$/`表示只允许输入日语平假名。`\u3040`和`\u309F`分别代表平假名的开始和结束字符,`+`表示可以输入多个字符。
tent-ssa-bp做多输入单输出区间预测的matlab代码生成数据举例
以下是一个使用tent-ssa-bp算法进行多输入单输出区间预测的MATLAB代码示例:
```matlab
% 生成一些示例数据
data = rand(100, 5);
% 指定输入序列的长度和预测序列的长度
input_length = 10;
prediction_length = 5;
% 将数据划分为训练集和测试集
train_data = data(1:end-prediction_length, :);
test_data = data(end-input_length+1:end, :);
% 对训练集使用tent-ssa算法进行降维
[U, S, V] = tsvd(train_data);
[U_tent, S_tent, V_tent] = tent(U, S, V);
% 使用BP神经网络对降维后的数据进行预测
net = feedforwardnet(10);
net = train(net, U_tent, train_data(end-input_length+1:end, :));
% 对测试集数据进行预测
test_input = test_data(1:input_length, :);
test_output = net(U_tent(:, end-input_length+1:end));
% 计算预测值的置信区间
alpha = 0.95;
n = size(U_tent, 1);
k = prediction_length;
z = tinv(alpha/2, n-k-1);
sigma = std(train_data - U_tent*V_tent');
conf_interval = z*sigma/sqrt(n-k-1);
% 输出预测结果和置信区间
disp('预测值:');
disp(test_output);
disp('置信区间:');
disp([test_output-conf_interval, test_output+conf_interval]);
```
在这个示例中,我们首先生成了一个随机数据矩阵,然后指定了输入序列的长度和预测序列的长度。接着,我们将数据划分为训练集和测试集,并使用tent-ssa算法对训练集进行降维。然后,我们使用BP神经网络对降维后的数据进行训练,并对测试集数据进行预测。最后,我们计算了预测值的置信区间,并输出了预测结果和置信区间。