$("#Select_Patient").selectpicker({ width: 150, title: "请选择" }); var select = $("#hidPatientSelectCondition").val();

时间: 2024-04-13 10:26:25 浏览: 14
这段代码使用了jQuery库来初始化一个名为"Select_Patient"的下拉选择框。它调用了`selectpicker()`方法,并传递了一个包含一些选项的对象。其中,`width`设置下拉选择框的宽度为150像素,`title`设置默认显示的文本为"请选择"。 接下来,代码使用jQuery选择器`$("#hidPatientSelectCondition")`获取了一个元素,并使用`val()`方法获取其值,并将其赋值给变量`select`。 请注意,这里只提供了代码片段,并不能完全理解它的上下文和功能。如果需要更详细的解释,请提供更多的代码或提供更具体的问题。
相关问题

SELECT CASE WHEN EXISTS (SELECT 1 FROM uf_zttsryb WHERE ry='$detail_1.ry$' and n='$detail_1.n$' and y='$detail_1.y$') THEN (SELECT ztts FROM uf_zttsryb WHERE ry='$detail_1.ry$' and n='$detail_1.n$' and y='$detail_1.y$') ELSE '0' END AS ztts FROM uf_zttsryb WHERE ry='$detail_1.ry$' and n='$detail_1.n$' and y='$detail_1.y$' 错在哪里

这是一个SQL语句,其中存在问题。问题在于,在SELECT语句中使用了子查询,但是没有给子查询指定别名,导致语法错误。应该将子查询的结果指定一个别名,例如: ``` SELECT CASE WHEN EXISTS (SELECT 1 FROM uf_zttsryb WHERE ry='$detail_1.ry$' and n='$detail_1.n$' and y='$detail_1.y$') THEN (SELECT ztts FROM uf_zttsryb WHERE ry='$detail_1.ry$' and n='$detail_1.n$' and y='$detail_1.y$') ELSE '0' END AS ztts_result FROM uf_zttsryb WHERE ry='$detail_1.ry$' and n='$detail_1.n$' and y='$detail_1.y$' ``` 这样修改后,子查询的结果可以通过别名"ztts_result"在外层SELECT语句中使用。

TypeError: _this.$refs.dataSelect.focus is not a function

如果你在使用 `this.$refs.dataSelect.focus()` 时遇到了 "TypeError: _this.$refs.dataSelect.focus is not a function" 错误,这可能是因为 `uni-data-select` 组件没有提供 `focus` 方法。 在这种情况下,你可以尝试使用原生的 JavaScript 方法来设置焦点,例如使用 `Element.focus()` 方法。以下是一个更新后的示例: ```html <template> <view> <uni-data-select ref="dataSelect"></uni-data-select> <button @click="setFocus">设置焦点</button> </view> </template> <script> export default { methods: { setFocus() { this.$refs.dataSelect.$el.focus(); } } } </script> ``` 在上面的示例中,我们通过 `this.$refs.dataSelect.$el` 获取了 `uni-data-select` 组件的 DOM 元素,并直接调用了 `focus` 方法。 请注意,具体的实现方式可能因你所使用的框架或组件库而有所不同。上述示例是基于 Vue.js 开发的 uni-app 框架,如果你使用的是其他框架或组件库,请根据其文档进行相应的调整。

相关推荐

PCA_Plot_3=function (data,Annotation,VAR,Color) { # logcountdata row:genes,column: samples pca <- prcomp(data) pca_out<-as.data.frame(pca$x) df_out<- pca_out %>%tibble::rownames_to_column(var=VAR) %>% left_join(., Annotation) #df_out<- merge (pca_out,Annotation,by.x=0,by.y=0) # label_color<- factor(df_out[,group]) ggplot(df_out,aes_string(x="PC1",y="PC2")) +geom_point(aes_string(colour = Color)) } Deseq2_Deseq_function_2=function (Countdata,Coldata) { dds_fil <- DESeq2:: DESeqDataSetFromMatrix(countData =Countdata, colData = Coldata, design = ~Group) dds_fil_Deg<- DESeq2::DESeq(dds_fil) return(dds_fil_Deg) } pheatmap_singscore=function (pathways,data,Annotation) { Gene_select_anno= data[,colnames(data) %in% pathways] %>%t()%>%.[,rownames(Annotation)] # return(Gene_select_anno) # Anno_expression_data=Gene_select_anno[,c("SYMBOL",Group_select)] %>% as.data.frame() %>% distinct() %>% na.omit() # rownames(Anno_expression_data)=Anno_expression_data[,"SYMBOL"] # Annotation=group_anno["Gene_type"] # input= Anno_expression_data[,Group_select] # F2_pheatmap <- pheatmap::pheatmap(input, cellwigermline calling GATKdth = 10, cellheight = 12, scale = "row", # treeheight_row = 5, # show_rownames = T,show_colnames = T, # annotation_col= Annotation, # # annotation_row=Annotation, # annotation_legend=Label_def, # cluster_rows = T, cluster_cols = F,clustering_distance_rows = "euclidean") pheatmap::pheatmap(Gene_select_anno, cellwigermline=5, cellheight = 10,cellwidth = 10, scale = "row", treeheight_row = 5, show_rownames = T,show_colnames = F, annotation_col= Annotation, # annotation_row=Annotation, #annotation_legend=Label_def, cluster_rows = T, cluster_cols = F,clustering_distance_rows = "euclidean") } matrix.please<-function(x) { m<-as.matrix(x[,-1]) rownames(m)<-x[,1] m } 这是r语言的代码,告诉我每一条代码的作用和意义

最新推荐

recommend-type

[Oracle] dbms_metadata.get_ddl 的使用方法总结

SELECT dbms_metadata.get_ddl('TABLE', 'TABLE_NAME', 'TABLE_OWNER') FROM DUAL; ``` 类似地,你可以分别针对索引、视图、存储过程和函数执行上述查询。 2. 获取整个模式下的DDL 如果需要获取一个模式下所有...
recommend-type

MySQL复制出错 Last_SQL_Errno:1146的解决方法

- 监控主从延迟,根据业务需求选择合适的恢复策略,以减少对业务的影响。 - 在执行`ALTER TABLE`等命令前,检查从库状态,确保从库能正确处理这些操作。 6. **预防措施**: - 在进行数据迁移前,进行充分的规划...
recommend-type

详解Mybatis中的 ${} 和 #{}区别与用法

例如:select * from student where student_name = ${name},如果 name 参数的值是 "lyrics' or '1'='1",那么最终的 SQL 语句将变成:select * from student where student_name = 'lyrics' or '1'='1',这将导致 ...
recommend-type

python+selenium select下拉选择框定位处理方法

在处理网页上的下拉选择框时,Selenium提供了`Select`类,专门用于处理`&lt;select&gt;`标签。本文将详细介绍如何使用Python+Selenium的`Select`类来定位并操作下拉选择框。 首先,我们要了解`Select`类的引入。在Python...
recommend-type

Vue.js仿Select下拉框效果

在Vue.js中,为了实现一个仿Select下拉框的效果,我们可以自定义组件来达到这个目的。这个过程涉及到了Vue的组件系统、数据绑定、事件处理和条件渲染等核心概念。以下将详细介绍如何使用Vue.js创建这样一个仿Select...
recommend-type

谷歌文件系统下的实用网络编码技术在分布式存储中的应用

"本文档主要探讨了一种在谷歌文件系统(Google File System, GFS)下基于实用网络编码的策略,用于提高分布式存储系统的数据恢复效率和带宽利用率,特别是针对音视频等大容量数据的编解码处理。" 在当前数字化时代,数据量的快速增长对分布式存储系统提出了更高的要求。分布式存储系统通过网络连接的多个存储节点,能够可靠地存储海量数据,并应对存储节点可能出现的故障。为了保证数据的可靠性,系统通常采用冗余机制,如复制和擦除编码。 复制是最常见的冗余策略,简单易行,即每个数据块都会在不同的节点上保存多份副本。然而,这种方法在面对大规模数据和高故障率时,可能会导致大量的存储空间浪费和恢复过程中的带宽消耗。 相比之下,擦除编码是一种更为高效的冗余方式。它将数据分割成多个部分,然后通过编码算法生成额外的校验块,这些校验块可以用来在节点故障时恢复原始数据。再生码是擦除编码的一个变体,它在数据恢复时只需要下载部分数据,从而减少了所需的带宽。 然而,现有的擦除编码方案在实际应用中可能面临效率问题,尤其是在处理大型音视频文件时。当存储节点发生故障时,传统方法需要从其他节点下载整个文件的全部数据,然后进行重新编码,这可能导致大量的带宽浪费。 该研究提出了一种实用的网络编码方法,特别适用于谷歌文件系统环境。这一方法优化了数据恢复过程,减少了带宽需求,提高了系统性能。通过智能地利用网络编码,即使在节点故障的情况下,也能实现高效的数据修复,降低带宽的浪费,同时保持系统的高可用性。 在音视频编解码场景中,这种网络编码技术能显著提升大文件的恢复速度和带宽效率,对于需要实时传输和处理的媒体服务来说尤其重要。此外,由于网络编码允许部分数据恢复,因此还能减轻对网络基础设施的压力,降低运营成本。 总结起来,这篇研究论文为分布式存储系统,尤其是处理音视频内容的系统,提供了一种创新的网络编码策略,旨在解决带宽效率低下和数据恢复时间过长的问题。这一方法对于提升整个系统性能,保证服务的连续性和可靠性具有重要的实践意义。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【功率因数校正秘籍】:10个步骤提升电能利用率

![【功率因数校正秘籍】:10个步骤提升电能利用率](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/829b6c5a308c40129620b20de2ebfcd9.png) # 1. 功率因数校正概述 功率因数是衡量交流电系统中有效功率与视在功率之比的指标,反映了电能利用的效率。当功率因数较低时,系统中的无功功率会增加,导致电能损耗、电压波动和电网容量浪费等问题。 功率因数校正是一种通过增加或减少无功功率来提高功率因数的技术。通过安装无功补偿设备,如电容器或电抗器,可以抵消感性或容性负载产生的无功功率,从而提高系统中的功率因数。功率因数校正不仅可以节约电能,还可以
recommend-type

``` if build_id then -- 单个屋子 else -- 所有屋子 end ```

在你的代码片段中,`build_id` 的存在与否决定了执行不同的逻辑。如果 `build_id` 为真(非空或非零),则执行针对单个屋子的代码;否则,执行针对所有屋子的代码。这种结构在 Lua 中已经相对简洁,但为了提高可读性和潜在的性能优化,你可以考虑以下几点: 1. **使用更明确的条件语句**:可以使用 `if build_id ~= nil` 替换 `if build_id then`,因为 `nil` 在 Lua 中被视为 `false`。 2. **逻辑封装**:如果两个分支的代码复杂度相当,可以考虑将它们抽象为函数,这样更易于维护和复用。 3. **避免不必要的布尔转换*
recommend-type

跨国媒体对南亚农村社会的影响:以斯里兰卡案例的社会学分析

本文档《音视频-编解码-关于跨国媒体对南亚农村群体的社会的社会学分析斯里兰卡案例研究G.pdf》主要探讨了跨国媒体在南亚农村社区中的社会影响,以斯里兰卡作为具体案例进行深入剖析。研究从以下几个方面展开: 1. 引言与研究概述 (1.1-1.9) - 介绍部分概述了研究的背景,强调了跨国媒体(如卫星电视、互联网等)在全球化背景下对南亚农村地区的日益重要性。 - 阐述了研究问题的定义,即跨国媒体如何改变这些社区的社会结构和文化融合。 - 提出了研究假设,可能是关于媒体对社会变迁、信息传播以及社区互动的影响。 - 研究目标和目的明确,旨在揭示跨国媒体在农村地区的功能及其社会学意义。 - 也讨论了研究的局限性,可能包括样本选择、数据获取的挑战或理论框架的适用范围。 - 描述了研究方法和步骤,包括可能采用的定性和定量研究方法。 2. 概念与理论分析 (2.1-2.7.2) - 跨国媒体与创新扩散的理论框架被考察,引用了Lerner的理论来解释信息如何通过跨国媒体传播到农村地区。 - 关于卫星文化和跨国媒体的关系,文章探讨了这些媒体如何成为当地社区共享的文化空间。 - 文献还讨论了全球媒体与跨国媒体的差异,以及跨国媒体如何促进社会文化融合。 - 社会文化整合的概念通过Ferdinand Tonnies的Gemeinshaft概念进行阐述,强调了跨国媒体在形成和维持社区共同身份中的作用。 - 分析了“社区”这一概念在跨国媒体影响下的演变,可能涉及社区成员间交流、价值观的变化和互动模式的重塑。 3. 研究计划与章节总结 (30-39) - 研究计划详细列出了后续章节的结构,可能包括对斯里兰卡特定乡村社区的实地考察、数据分析、以及结果的解读和讨论。 - 章节总结部分可能回顾了前面的理论基础,并预示了接下来将要深入研究的具体内容。 通过这份论文,作者试图通过细致的社会学视角,深入理解跨国媒体如何在南亚农村群体中扮演着连接、信息流通和文化融合的角色,以及这种角色如何塑造和影响他们的日常生活和社会关系。对于理解全球化进程中媒体的力量以及它如何塑造边缘化社区的动态变化,此篇研究具有重要的理论价值和实践意义。