最近做的一个项目,按钮使用的是a标签做的,样子还不错.不过正是这个a标签把我坑死了,有一个场景是点击a标签去调后台服务,为了防止用户频繁点击按钮提交,在去请求后台服务的时候肯定要先把按钮的事件给禁止掉,后台服务回来之后,要把按钮变成可以点击的状态.button有一个disabled属性可以禁止按钮的点击,但是a标签并没有这个属性,disabled对它没有用.当时想了许久都不知道怎么去处理这个东西,想过把a标签换成button,但是一想到要找UI修改demo就不去了,顺便增加一下自己这方面的知识.…

简介: cookie 翻译过来为 “小甜点,一种酥性甜饼干,很美味的...”,咳咳,打住!我们这里说的是 “甜点” 文件,它是浏览器储存在用户电脑上的一小段纯文本格式的文件. 由于 http 是一种无状态的协议(无状态是指对于客户端每次发送的请求都认为它是一个新的请求,上一次会话和下一次会话没有联系),服务器无法知道两个请求是否来自于同一个浏览器,因此 cookie 应运而生.cookie 可以记录用户的有关信息,最根本的是它可以帮助 Web 站点保存有关访问者的信息. 我们通过一张图来说明下…

前言 到底还是没理解清楚的锅~~~~搞了好久...啊啊啊啊 错误: There is no getter for property named 'name' in 'class java.lang.Long' org.mybatis.spring.MyBatisSystemException: nested exception is org.apache.ibatis.reflection.ReflectionException: There is no getter for property…

封面:洛小汐 作者:潘潘 2021年,仰望天空,脚踏实地. 这算是春节后首篇 Mybatis 文了~ 跨了个年感觉写了有半个世纪 ... 借着女神节 ヾ(◍°∇°◍)ﾉﾞ 提前祝男神女神们越靓越富越嗨森! 上图保存可做朋友圈封面图 ~ 前言 本节我们介绍 Mybatis 的强大特性之一:动态 SQL ,从动态 SQL 的诞生背景与基础概念,到动态 SQL 的标签成员及基本用法,我们徐徐道来,再结合框架源码,剖析动态 SQL (标签)的底层原理,最终在文末吐槽一下:在无动态 SQL 特性(标签)之…

部分 IVOpenCV 中的图像处理 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 23 图像变换 23.1 傅里叶变换目标本小节我们将要学习: • 使用 OpenCV 对图像进行傅里叶变换 • 使用 Numpy 中 FFT(快速傅里叶变换)函数 • 傅里叶变换的一些用处 • 我们将要学习的函数有:cv2.dft(),cv2.idft() 等原理 傅里叶变换经常被用来分析不同滤波器的频率特性.我们可以使用 2D 离散傅里叶变换 (DFT) 分析图像的频域特性.实现 DFT 的一个快速算法被称…

2009 年我读了李笑来老师的<把时间当朋友>,知识了柳比歇夫的时间记录法.当时激动坏了,马上动手实践起来.一开始的时候,是用一个小本子,走到哪儿都带着.完成一件事,就记录一下花费的时间.这样的做法持续了一周多的时间,我发现每天浪费在 Google Reader 上的时间大幅度减少了.那个时候,我使用的是一部 Nokia S40 手机,可以上网.于事,又在淘宝上买了一个 PHP 空间,用 PHP(好像是Yii2)做了一个在线版的.一直用到过年(这书是夏天发布的).然后就悲剧了.卖我 PHP 空…

vim常用: :set nu显示行数 :set mouse=a 鼠标滑动屏幕,:set ic :set noic 忽略不忽略大小写 /word_to_search\c \c表示忽略大小写 c小写忽略,C大写不忽略 比较两个文件不同: vim -d file1 file2: 然后使用“[c”跳转到前一个不同点,使用“]c”跳转到后一个不同点,可以使用Ctrl+w之后,左右上下进行替换. 如果已经打开了文件file1的情况下,可以在file1中输入:vert diffsplit file2,如果没有…

 目标 模板介绍 模板变量 常用标签 常用过滤器 自定义过滤器 模板结构 加载静态文件 一 模板介绍 在之前的章节中,视图函数只是直接返回文本,而在实际生产环境中其实很少这样用,因为实际的页面大多是带有样式的HTML代码,这可以让浏览器渲染出非常漂亮的页面.目前市面上有非常多的模板系统,其中最知名最好用的就是DTL和Jinja2.DTL是Django Template Language三个单词的缩写,也就是Django自带的模板语言.当然也可以配置Django支持Jinja2等其他模板引擎,但是…

detect_hand.py 分水岭算法: 任何一幅灰度图像都可以被看成拓扑平面,灰度值高的区域可以被看成是山峰,灰度值低的区域可以被看成是山谷.我们向每一个山谷中灌不同颜色的水,随着水的位的升高,不同山谷的水就会相遇汇合,为了防止不同山谷的水汇合,我们需要在水汇合的地方构建起堤坝.不停的灌水,不停的构建堤坝直到所有的山峰都被水淹没.我们构建好的堤坝就是对图像的分割.这就是分水岭算法的背后哲理.   但是这种方法通常都会得到过度分割的结果,这是由噪声或者图像中其他不规律的因素造成的.为了减少这种…

统计学习:scikit学习中的设置和估计对象 数据集 Scikit学习处理来自以2D数组表示的一个或多个数据集的学习信息.它们可以被理解为多维观察的列表.我们说这些阵列的第一个轴是样本轴,而第二个轴是 特征轴. scikit:iris数据集附带的一个简单示例 >>> >>> from sklearn import datasets >>> iris = datasets.load_iris() >>> data = iris.data…