naive n-scrollbar
时间: 2023-12-01 09:33:22 浏览: 68
naive n-scrollbar是naive-ui组件库的一个滚动条组件。根据引用内容,当在低版本浏览器中部署项目时,可能会出现naive-ui的data-table组件内容区域不能滚动的问题。解决这个问题的方法有多种,其中一种是给父元素设置position:relative,子元素设置position:absolute。另一种方法是利用flex-grow属性,将父元素设置为display:flex和flex-direction:column,并给子元素设置flex-grow:1来解决高度继承的问题。
相关问题
naive n-dialog-provider
naive是一个UI组件库,n-dialog-provider是naive提供的对话框组件的提供者。在使用naive的n-dialog-provider之前,你需要进行一些配置和引入。首先,你需要定义一个相应的*.d.ts定义文件,比如index.d.ts,来引入naive对应的定义类型。在这个文件中,你可以使用import语句引入DialogApiInjection和MessageApiInjection类型,并在全局的Window接口中添加$message和$dialog属性,分别对应MessageApiInjection和DialogApiInjection类型。这样,你就可以在全局的window对象中使用$message和$dialog来访问naive的消息和对话框功能。\[1\]
接下来,在App.vue文件中,你需要将naive的n-message-provider和n-dialog-provider组件进行嵌套。确保你已经按需引入了NMessageProvider和NDialogProvider组件,并在template中使用这两个组件来包裹你的全局容器组件。在script中,你可以使用import语句引入NMessageProvider和NDialogProvider组件,并在setup中引入你之前定义的全局容器组件。这样,你就可以在全局范围内使用naive的消息和对话框功能了。\[2\]
如果你想一次性引入多个naive的组件,比如dialog,你可以使用createDiscreteApi函数来创建一个包含多个组件的离散API对象。在这个例子中,我们使用createDiscreteApi函数创建了一个包含message、dialog、notification和loadingBar组件的离散API对象。然后,你可以使用dialog对象来调用naive的对话框功能,比如显示一个警告对话框。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [NaiveUI对话框dialog和信息message全局挂载配置](https://blog.csdn.net/weixin_43856797/article/details/124377784)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [naive-ui在setup引用message的方法](https://blog.csdn.net/xuelang532777032/article/details/131174318)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
Naive Bayes - RDD-based API 输出结果
这里是一个 RDD-based API 的简单 Scala 代码示例,展示如何使用 Apache Spark 中的 MLlib 库来训练一个朴素贝叶斯分类器并输出结果:
```scala
import org.apache.spark.mllib.classification.{NaiveBayes, NaiveBayesModel}
import org.apache.spark.mllib.util.MLUtils
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
// 创建 SparkConf 和 SparkContext
val conf = new SparkConf().setAppName("NaiveBayesExample")
val sc = new SparkContext(conf)
// 读取数据集
val data = MLUtils.loadLibSVMFile(sc, "data/mllib/sample_libsvm_data.txt")
// 划分数据集为训练集和测试集
val Array(trainingData, testData) = data.randomSplit(Array(0.7, 0.3), seed = 1234L)
// 训练朴素贝叶斯分类器
val model = NaiveBayes.train(trainingData, lambda = 1.0, modelType = "multinomial")
// 在测试集上进行预测
val predictions = testData.map { point =>
val prediction = model.predict(point.features)
(prediction, point.label)
}
// 计算模型准确率
val accuracy = 1.0 * predictions.filter(r => r._1 == r._2).count() / testData.count()
println(s"Test set accuracy = $accuracy")
// 输出预测结果
predictions.take(10).foreach(println)
// 保存模型
model.save(sc, "myModelPath")
// 加载模型
val sameModel = NaiveBayesModel.load(sc, "myModelPath")
```
你可以将你的数据集替换文中的数据集路径,然后运行代码即可得到训练好的模型和预测结果。需要注意的是,在 RDD-based API 中,我们需要显式地调用 `predict` 方法来进行预测。