inject: ['form', 'originImage', 'action'], setup() { const Globalstore = useGlobalStore() return { Globalstore } }, data() { return { rootImage: "images/products/", headers: { 'Content-Type': 'multipart/form-data' }, type: [], rules: rules, } }, methods: { showTips(tips, type) { ElMessage({ showClose: true, message: tips, type: type, }); }, getType() { axios.get(this.Globalstore.apiServer + "/fenlei").then((res) => { this.type = res.data;

时间: 2023-06-15 16:06:05 浏览: 44
该代码段使用了Vue 3框架和Axios库,用于处理图片上传和获取分类数据。其中,`useGlobalStore`是Vue的全局状态管理工具,`rules`是表单验证规则。`showTips`是一个提示信息的方法,用于显示成功或失败的消息。`getType`方法通过Axios库从API服务器获取分类数据并将其存储在`type`数组中。
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const jwtModule = JwtModule.registerAsync({ inject: [ConfigService], useFactory: async (configService: ConfigService) => { return { secret: configService.get('SECRET', 'test123456'), signOptions: { expiresIn: '4h' }, }; }, }

这段代码是使用 NestJS 的 JwtModule 注册一个异步的 JWT 认证模块。其中,使用了 `registerAsync` 方法来异步创建模块实例。在创建实例的过程中,使用 `inject` 属性注入了 `ConfigService`,然后使用 `useFactory` 方法创建一个对象,该对象包含 JWT 认证所需的 `secret` 和 `signOptions`。`secret` 的值从 `ConfigService` 中获取名为 `SECRET` 的配置项,如果没有获取到,则使用默认值 `test123456`。`signOptions` 是一个对象,表示 JWT 的一些选项配置,如过期时间 `expiresIn`。最后,将该对象返回即可完成模块实例的创建。

<template> <div class="s">底层组件</div> <div>来自顶层的响应式数据:{{ data }}</div> <button @click="setData">修改顶层数据</button> </template> <script setup lang='ts'> import {inject} from 'vue'; const data = inject('key') const setData = inject('key1') </script> <style> </style>

这是一个 Vue 3 的单文件组件,使用了 `<script setup>` 语法,可以更简洁地定义组件的逻辑部分。在这个组件中,使用了 `inject` 函数来从顶层组件中获取响应式数据 `data` 和修改数据的函数 `setData`。其中,`inject` 函数的第一个参数是一个 key,表示要获取的属性在顶层组件中的名字,第二个参数是一个默认值,在顶层组件中不存在该属性时会使用默认值。在这个组件中,`inject` 函数的第一个参数是 `'key'`,表示要获取的属性在顶层组件中的名字是 `'key'`,而第二个参数没有指定,表示在顶层组件中不存在 `'key'` 属性时不会有默认值。同理,`inject` 函数的第一个参数是 `'key1'`,表示要获取的属性在顶层组件中的名字是 `'key1'`,而第二个参数同样没有指定,表示在顶层组件中不存在 `'key1'` 属性时不会有默认值。最后,这个组件输出了一个 `<div>` 标签和一个 `<button>` 标签,分别用来展示从顶层组件中获取的响应式数据和调用从顶层组件中获取的修改数据函数。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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