json数据扁平化处理 /* * name:json数组拉平处理 * data:json对象或者数组 * k:前面开始可传空 */ function expandJsonTool(data, k) { var jmap = {} var expandJson = function(jstr, mapIndex) { if (jstr instanceof Array) { for (var i in jstr) { expandJson(jstr[i], `${mapIndex}[${i}]`)…

MongoDB学习教程 先看下要操作的主要数据结构: { "_id" : "000015e0-3e9c-40b3-bd0d-6e7949f455c0", "evaluation_type" : 2, "reply_count" : 5, "type" : 3, "content" : "怎么编制余额调节表", "tips" : [ { "…

数组扁平化,就是将多维数组碾平为一维数组,方便使用. 一:例如,一个二维数组 var arr = ['a', ['b', 2], ['c', 3, 'x']],将其扁平化: 1.  通过 apply 借用数组的 concat 方法: [].concat.apply([], arr); 结果如下: jQuery 中的 map 方法就用到了这个技巧. 但如果直接调用 concat 方法,[].concat(arr),就没有扁平化效果. 2. 扩展运算符(...) [].concat(...arr)…

需求: 1.把如下数据按照parent_id等于id的规则建立父子关系 2.同一层级的数组按照order升序 [ { "id": 1, "name": "estate", "title": "物业管理", "type": "nav", "leave": 1, "order": 1, "parent_id":…

前面我们封装了一维数组(具备树形结构相关属性)处理成树形结构的方法:https://www.cnblogs.com/coder--wang/p/15013664.html 接下来我们来一波反向操作,封装一个可以将树形结构的数据扁平化的方法.这种场景在业务中还是很常见的,比如一个级联菜单,有时候你需要判断某个id或者某个字段,是否存在于该级联菜单的多维数组中,亦或者你需要将该多维数组中的字段进行处理,那么此时,对这个树形的复杂数组进行降维就显得很有必要了!下面直接上代码: 1 /** 2 * 3…

let jsonData= [ { id:1,  parentId:0, name:"一级菜单A" }, { id:2, parentId:0, name:"一级菜单B"}, { id:3, parentId:0, name:"一级菜单C"}, { id:4, parentId:1, name:"二级菜单A-A"}, { id:5, parentId:1, name:"二级菜单A-B"}, { id:6,…

将扁平化的数组处理为树结构数据,我们可以利用对象来处理,对象的复制是浅拷贝,指向相同的内存地址: var arr = [ { id: 0, pid: -1, name: 'sadas' }, { id: 1, pid: -1, name: 'sadas' }, { id: 2, pid: -1, name: 'sadas' }, { id: 3, pid: -1, name: 'sadas' }, { id: 4, pid: 1, name: 'sadas' }, { id: 5, pid: 1…

Atitit  项目界面h5化静态html化计划---vue.js 把ajax获取到的数据 绑定到表格控件 v2 r33.docx 1. 场景:应用在项目列表查询场景下1 1.1. 预计初步掌握vue.js  几小时即可1 2. 绑定ajax列表数据到表格1 2.1. List.html 使用v-for循环一下1 2.2. 预览2 2.3. 使用vue.js绑定2 2.4. 效果3 2.5. 时间日期等其他字段格式化 使用vue.js的 filter过滤器3 3. 其他4 3.1. 9.Vuej…

前言: 最近做的项目中遇到个需要在前端页面中将某个设备需要的数据格式展示出来,方便用户配置.一开始单纯的将数据格式写入到pre标签中, 但是通过pre标签写入的数据格式在代码可视化上不是很优雅.由于上述原因,所以就创建了一个全局的数据格式配置文件,通过es6 中的模板字符串来实现,这样就解决了代码可视化不优雅的问题.但是后面又增加了一个动态数据格式的需求,这样一来就不能通过模板字符串来 解决了,所以就有了这篇文章中讲述的通过js格式画JSON数据的方案,这篇文章旨在记录方案实现的方法,方便自己…

slim.flatten(inputs,outputs_collections=None,scope=None) (注:import tensorflow.contrib.slim as slim) 将输入扁平化但保留batch_size,假设第一维是batch. Args: inputs: a tensor of size [batch_size, …]. outputs_collections: collection to add the outputs. scope: Optional s…