超人社区二手小程序v6.15.2+前端运营版带全套插件

时间: 2023-05-18 10:00:50 浏览: 69
超人社区二手小程序v6.15.2前端运营版是一个为二手交易市场而设计的小程序,具有易用性和高度的可操作性。该版本还带有全套插件,这使得用户在使用它时,能够更轻松地创建和管理二手交易信息。 该小程序前端提供了有用的特性,能够降低二手交易的复杂性,包括对物品描述和图片的编辑和上传,快速过滤和查询交易信息等。此外,它还有一套丰富的插件可供使用,如短信验证码插件和微信支付插件等,为用户提供了更全面的体验和增加数据安全性。而在运营方面,该版本提供了方便的数据管理和分析功能,让用户能够更好地了解市场趋势和买卖双方成交的历史。这对于二手交易市场的运营者来说非常有意义。 总的来说,超人社区二手小程序v6.15.2前端运营版带全套插件的优点在于:易用性高,功能多,数据安全性高,运营管理方便。这使得二手交易变得更加便捷,并且有望与其他市场竞争。
相关问题

ol.js:2 Uncaught AssertionError: Assertion failed. See https://openlayers.org/en/v6.15.1/doc/errors/#14 for details.

这个错误信息表明在你的代码中触发了断言错误,原因可能是因为传递给 OpenLayers 的参数无效或不符合预期。请按照以下步骤进行排查: 1. 确认你正在使用支持你使用的 OpenLayers 版本的文档。 2. 查看错误链接(https://openlayers.org/en/v6.15.1/doc/errors/#14),这将提供关于此错误的更多详细信息。在这个特定的链接中,它解释说这个错误是由一个无效的坐标引起的。 3. 仔细检查你传递给 OpenLayers 的参数,确保它们符合 OpenLayers API 的要求。你还可以尝试使用浏览器的开发者工具来检查传递给函数的参数。 如果你仍然无法解决问题,请考虑在 OpenLayers 的 GitHub 仓库上提交一个问题,供开发人员查看并提供支持。

Error in v-on handler: "AssertionError: Assertion failed. See https://openlayers.org/en/v6.15.1/doc/errors/#58 for details.

这个错误是 OpenLayers 6.15.1 的一个错误,出现在一个 v-on 处理程序中。根据错误消息,它看起来是一个断言错误,建议你查看 OpenLayers文档中的错误代码 58 的详细信息,它可能会提供更多的上下文和解决方案。另外,请确认你的代码是否正确地使用了 OpenLayers 的 API。

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x=read.table("D:\\大二下\\多元统计分析\\shuju\\距离判别.txt",header = T) x class=factor(x[,1])#转化为因子型 x=x[,-1] g=length(levels(class))#类别数 L=ncol(x)#指标数 nx=nrow(x)#样品数 mu=matrix(0,nrow=g,ncol=L)#均值 s=list()#协方差 for (i in 1:g) { mu[i,]=colMeans(x[class==i,]) s[[i]]=cov(x[class==i,]) } shf=matrix(0,nrow=L,ncol=L) for (i in 1:length(s)) { n=length(class[class==i]) shf=shf+(n-1)*s[[i]] } sh=shf/(nx-g) D=matrix(0,nrow = nx,ncol=g)#马氏平方距离 for (i in 1:g) { for (j in 1:nx) { #D[j,i]=as.matrix(x[j,]-mu[i,])%*%solve(sh)%*%t(x[j,]-mu[i,]) D[j,i]=mahalanobis(as.matrix(x[j,]),mu[i,],sh) } } D x=c(8.06,231.03,14.41,5.72,6.15) x1=c(9.89,409.42,19.47,5.19,10.49) matrix(x,ncol=L) mahalanobis(matrix(x1,ncol=L),mu[1,],sh) #回代估计法 lei=c() for (i in 1:nx) { lei[i]=which.min(D[i,]) } lei for (i in 1:nx) { n[i]=ifelse(class[i]==lei[i],0,1) } p=sum(n)/nx#回代误判率 #交叉确认估计法 y=read.table("D:\\大二下\\多元统计分析\\shuju\\距离判别.txt",header = T) L=ncol(y[,-1])#指标数 nx=nrow(y)#样品数 lei=c() nn=c() for (k in 1:nx) { x=y[-k,] class=factor(x[,1]) g=length(levels(class))#类别数 x=x[,-1] nnx=nx-1 mu=matrix(0,nrow=g,ncol=L)#均值 s=list()#协方差 for (i in 1:g) { mu[i,]=colMeans(x[class==i,]) s[[i]]=cov(x[class==i,]) } shf=matrix(0,nrow=L,ncol=L) for (j in 1:length(s)) { n=length(class[class==j]) shf=shf+(n-1)*s[[j]] } sh=shf/(nnx-g) D=c()#剔除样品的马氏平方距离 for (m in 1:g) { #D[m]=as.matrix(y[k,-1]-mu[m,])%*%solve(sh)%*%t(y[k,-1]-mu[m,]) D[m]=mahalanobis(as.matrix(y[k,-1]),mu[m,],sh) } lei[k]=which.min(D)#剔除样本判断的所属类别 nn[k]=ifelse(y[k,1]==lei[k],0,1)#误判时n为1 } x[which(class!=lei)] p=sum(nn)/nx#交叉确认误判率 nn lei.如果假定各个总体的协方差不相等,又该如何修改距离判别的代码?

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