getBoxInfosList: build.mutation({ query (params) { const boxId = params && params.boxId ? '&boxId=' + params.boxId : '' const smartNo = params && params.smartNo ? '&smartNo=' + params.smartNo : '' return setBasicUrl() + `/getBoxInfosList?smartBoxType=${params?.smartBoxType ? params?.smartBoxType : ''}${smartNo}${boxId}` }, transformResponse (baseQueryReturnValue) { if (!baseQueryReturnValue.success) { enqueueSnackbar(baseQueryReturnValue.message) } return baseQueryReturnValue.result }, transformErrorResponse () { enqueueSnackbar('服务已断开!!!', { variant: "error" }) } }), 前端成功接受到数据后,如何用接受成功的状态命名一个可以拿来用布尔值

时间: 2024-02-10 18:25:56 浏览: 31
你可以在前端定义一个布尔类型的变量来保存接受成功的状态。在接收到数据后,将该变量设置为true表示接收成功,否则设置为false表示接收失败。例如,可以使用以下代码来实现: ```javascript // 定义布尔变量 let isDataReceived = false; // 在接收到数据后设置变量为true isDataReceived = true; // 在需要使用布尔值的地方,可以使用isDataReceived来判断接收是否成功 if (isDataReceived) { // 执行接收成功的逻辑 } else { // 执行接收失败的逻辑 } ``` 这样,你就可以通过isDataReceived变量来判断接收是否成功,并根据情况执行相应的逻辑。
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getBoxInfosList: build.mutation({ query (params) { const boxId = params && params.boxId ? '&boxId=' + params.boxId : '' const smartNo = params && params.smartNo ? '&smartNo=' + params.smartNo : '' return setBasicUrl() + `/getBoxInfosList?smartBoxType=${params?.smartBoxType ? params?.smartBoxType : ''}${smartNo}${boxId}` }, transformResponse (baseQueryReturnValue) { if (!baseQueryReturnValue.success) { enqueueSnackbar(baseQueryReturnValue.message) } return baseQueryReturnValue.result }, transformErrorResponse () { enqueueSnackbar('服务已断开!!!', { variant: "error" }) } }),

这段代码是一个构建mutation的函数,名为getBoxInfosList。它接受一个参数params,并返回一个包含查询的URL的字符串。 在构建URL时,它会根据params中的boxId和smartNo参数添加相应的查询参数。如果params中存在boxId,则会将其添加到URL中。如果params中存在smartNo,则会将其添加到URL中。最终的URL格式为:`/getBoxInfosList?smartBoxType=${params?.smartBoxType ? params?.smartBoxType : ''}${smartNo}${boxId}`。 该函数还定义了两个转换函数:transformResponse和transformErrorResponse。transformResponse函数用于处理成功响应的结果,它会判断baseQueryReturnValue.success是否为true,如果为false,则会将baseQueryReturnValue.message传递给enqueueSnackbar函数进行显示,并返回baseQueryReturnValue.result。transformErrorResponse函数用于处理错误响应,它会将固定的错误消息传递给enqueueSnackbar函数进行显示。

var observer = new MutationObserver(function(mutationsList, observer) { // 处理样式变化的回调函数 for (var mutation of mutationsList) { if (mutation.type === "attributes" && mutation.attributeName === "style") { var currentPage = flipbook.turn("page"); if (currentPage === 1) { var currentAngle = getRotationAngle($(".page[data-page='1']")[0]); console.log("封面当前角度:", currentAngle); } } } }); // 配置观察选项 var config = { attributes: true }; // 监听封面页面的样式变化 observer.observe($(".page[data-page='1']")[0], config); // 获取元素的旋转角度 function getRotationAngle(element) { var matrix = new DOMMatrix(getComputedStyle(element).transform); return Math.round(Math.atan2(matrix.b, matrix.a) * (180 / Math.PI)); }

根据你提供的代码,它看起来是基于之前的回答做了一些修改。这段代码使用了MutationObserver来监听封面页面样式的变化,并在翻到封面页时获取实时角度变化。 其中的`flipbook.turn("page")`需要改为`book.turn("page")`,以匹配之前创建的书籍对象。 以下是修改后的代码: ```html <script> $(document).ready(function() { // 初始化书籍 var book = $("#book").turn(); // 添加9页页面 for (var i = 0; i < 9; i++) { book.turn("addPage", "<div>Page " + (i+1) + "</div>"); } // 设置封面颜色为绿色 book.turn("page", 1).css("background-color", "green"); // 创建MutationObserver实例 var observer = new MutationObserver(function(mutationsList, observer) { // 处理样式变化的回调函数 for (var mutation of mutationsList) { if (mutation.type === "attributes" && mutation.attributeName === "style") { var currentPage = book.turn("page"); if (currentPage === 1) { var currentAngle = getRotationAngle($(".page[data-page='1']")[0]); console.log("封面当前角度:", currentAngle); } } } }); // 配置观察选项 var config = { attributes: true }; // 监听封面页面的样式变化 observer.observe($(".page[data-page='1']")[0], config); // 获取元素的旋转角度 function getRotationAngle(element) { var matrix = new DOMMatrix(getComputedStyle(element).transform); return Math.round(Math.atan2(matrix.b, matrix.a) * (180 / Math.PI)); } }); </script> ``` 请确保在使用此代码时,已经正确引入了turn.js库,并且将上述代码与之前提供的HTML代码结合在一起。 保存并运行代码,当翻到封面页时,你将在控制台中实时获取封面页的角度变化。

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如何在下面的代码中给nv值限制在nu <= 0 or nu > 1:from sklearn.svm import OneClassSVM from sklearn.model_selection import train_test_split import numpy as np from deap import creator, base, tools, algorithms # 创建OneClassSVM分类器 clf = OneClassSVM() # 定义优化目标,这里使用评估分类器的准确率 creator.create("FitnessMax", base.Fitness, weights=(1.0,)) creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMax) # 定义一些算法参数 POPULATION_SIZE = 10 P_CROSSOVER = 0.9 P_MUTATION = 0.1 MAX_GENERATIONS = 50 HALL_OF_FAME_SIZE = 3 N_PARAMETER = 4 MIN_PARAM = 0.01 MAX_PARAM = 10.0 # 定义适应度评价函数,使用交叉验证计算准确率 def evaluate(individual): clf.set_params(kernel='rbf', gamma=individual[0], nu=individual[1]) accuracy = 0 for i in range(5): X_train, X_test = train_test_split(X_TRAIN, test_size=0.2) clf.fit(X_train) accuracy += clf.score(X_test) return accuracy / 5, # 定义遗传算法工具箱 toolbox = base.Toolbox() toolbox.register("attr_float", lambda: np.random.uniform(MIN_PARAM, MAX_PARAM)) toolbox.register("individual", tools.initRepeat, creator.Individual, toolbox.attr_float, n=N_PARAMETER) toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual) toolbox.register("evaluate", evaluate) toolbox.register("mate", tools.cxBlend, alpha=0.5) toolbox.register("mutate", tools.mutGaussian, mu=0, sigma=1, indpb=0.1) toolbox.register("select", tools.selTournament, tournsize=3) # 定义精英机制 hall_of_fame = tools.HallOfFame(HALL_OF_FAME_SIZE) # 运行遗传算法 population = toolbox.population(n=POPULATION_SIZE) stats = tools.Statistics(lambda ind: ind.fitness.values) stats.register("avg", np.mean) stats.register("min", np.min) stats.register("max", np.max) population, logbook = algorithms.eaSimple(population, toolbox, cxpb=P_CROSSOVER, mutpb=P_MUTATION, ngen=MAX_GENERATIONS, stats=stats, halloffame=hall_of_fame) # 输出优化结果 best_individual = tools.selBest(population, k=1)[0] best_parameters = [] for param in best_individual: best_parameters.append(round(param, 2)) print("OneClassSVM params: gamma={}, nu={}".format(*best_parameters))

解析如下代码:from sklearn.svm import OneClassSVM from sklearn.model_selection import train_test_split import numpy as np from deap import creator, base, tools, algorithms # 生成随机数据作为样本 X = np.random.rand(100, 5) # 创建OneClassSVM分类器 clf = OneClassSVM() # 定义优化目标,这里使用评估分类器的准确率 creator.create("FitnessMax", base.Fitness, weights=(1.0,)) creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMax) # 定义一些算法参数 POPULATION_SIZE = 10 P_CROSSOVER = 0.9 P_MUTATION = 0.1 MAX_GENERATIONS = 50 HALL_OF_FAME_SIZE = 3 N_PARAMETER = 4 MIN_PARAM = 0.01 MAX_PARAM = 10.0 # 定义适应度评价函数,使用交叉验证计算准确率 def evaluate(individual): clf.set_params(kernel='rbf', gamma=individual[0], nu=individual[1]) accuracy = 0 for i in range(5): X_train, X_test = train_test_split(X, test_size=0.3) clf.fit(X_train) accuracy += clf.score(X_test) return accuracy / 5, # 定义遗传算法工具箱 toolbox = base.Toolbox() toolbox.register("attr_float", lambda: np.random.uniform(MIN_PARAM, MAX_PARAM)) toolbox.register("individual", tools.initRepeat, creator.Individual, toolbox.attr_float, n=N_PARAMETER) toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual) toolbox.register("evaluate", evaluate) toolbox.register("mate", tools.cxBlend, alpha=0.5) toolbox.register("mutate", tools.mutGaussian, mu=0, sigma=1, indpb=0.1) toolbox.register("select", tools.selTournament, tournsize=3) # 定义精英机制 hall_of_fame = tools.HallOfFame(HALL_OF_FAME_SIZE) # 运行遗传算法 population = toolbox.population(n=POPULATION_SIZE) stats = tools.Statistics(lambda ind: ind.fitness.values) stats.register("avg", np.mean) stats.register("min", np.min) stats.register("max", np.max) population, logbook = algorithms.eaSimple(population, toolbox, cxpb=P_CROSSOVER, mutpb=P_MUTATION, ngen=MAX_GENERATIONS, stats=stats, halloffame=hall_of_fame) # 输出优化结果 best_individual = tools.selBest(population, k=1)[0] best_parameters = [] for param in best_individual: best_parameters.append(round(param, 2)) print("OneClassSVM params: gamma={}, nu={}".format(*best_parameters))

为什么这段python代码用不了?它报错的是AttributeError: 'OneClassSVM' object has no attribute 'score' 错误代码为population, logbook = algorithms.eaSimple(population, toolbox, cxpb=P_CROSSOVER, mutpb=P_MUTATION, ngen=MAX_GENERATIONS, stats=stats, halloffame=hall_of_fame)完整代码如下:from sklearn.svm import OneClassSVM from sklearn.model_selection import train_test_split import numpy as np from deap import creator, base, tools, algorithms # 生成随机数据作为样本 X = np.random.rand(100, 5) # 创建OneClassSVM分类器 clf = OneClassSVM() # 定义优化目标,这里使用评估分类器的准确率 creator.create("FitnessMax", base.Fitness, weights=(1.0,)) creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMax) # 定义一些算法参数 POPULATION_SIZE = 10 P_CROSSOVER = 0.9 P_MUTATION = 0.1 MAX_GENERATIONS = 50 HALL_OF_FAME_SIZE = 3 N_PARAMETER = 4 MIN_PARAM = 0.01 MAX_PARAM = 10.0 # 定义适应度评价函数,使用交叉验证计算准确率 def evaluate(individual): clf.set_params(kernel='rbf', gamma=individual[0], nu=individual[1]) accuracy = 0 for i in range(5): X_train, X_test = train_test_split(X, test_size=0.3) clf.fit(X_train) accuracy += clf.score(X_test) return accuracy / 5, # 定义遗传算法工具箱 toolbox = base.Toolbox() toolbox.register("attr_float", lambda: np.random.uniform(MIN_PARAM, MAX_PARAM)) toolbox.register("individual", tools.initRepeat, creator.Individual, toolbox.attr_float, n=N_PARAMETER) toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual) toolbox.register("evaluate", evaluate) toolbox.register("mate", tools.cxBlend, alpha=0.5) toolbox.register("mutate", tools.mutGaussian, mu=0, sigma=1, indpb=0.1) toolbox.register("select", tools.selTournament, tournsize=3) # 定义精英机制 hall_of_fame = tools.HallOfFame(HALL_OF_FAME_SIZE) # 运行遗传算法 population = toolbox.population(n=POPULATION_SIZE) stats = tools.Statistics(lambda ind: ind.fitness.values) stats.register("avg", np.mean) stats.register("min", np.min) stats.register("max", np.max) population, logbook = algorithms.eaSimple(population, toolbox, cxpb=P_CROSSOVER, mutpb=P_MUTATION, ngen=MAX_GENERATIONS, stats=stats, halloffame=hall_of_fame) # 输出优化结果 best_individual = tools.selBest(population, k=1)[0] best_parameters = [] for param in best_individual: best_parameters.append(round(param, 2)) print("OneClassSVM params: gamma={}, nu={}".format(*best_parameters))

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