wxml怎么调到另外一个xxml

2024-09-05

微信小程序开发教程（八）视图层——.wxml详解

框架的视图层由WXMKL(WeiXin Markup language)与WXSS(WeiXin Style Sheet)编写,由组件进行展示. 对于微信小程序而言,视图层就是所有.wxml文件与.wxss文件的集合. 微信小程序在逻辑层将数据进行处理后发送给视图层展现出来,同时接受视图层的事件反馈. ♦ .wxml文件用于描述页面的结构. ♦ .wxss文件用于描述页面的样式. 视图层以给定的样式展现数据并将时间反馈给逻辑层,而数据展现是以组件来进行的.组件(Component)是视图的基本单

express 调优的一个过程和心得，不错的文章

Netflix的软件工程师Yunong Xiao最近在公司的技术博客上写了一篇文章,分析了他所在的团队在将Netflix网站UI转移到Node.js上时遇到的延迟问题.在文章中他描述了找到问题根本原因所经历的复杂的工程过程,以及他们是怎样做出替换底层API框架的决定. 最初,Yunnong的团队观察到API中某些端点的请求延迟会持续上升(每小时增加10ms),并且在高延迟的时段应用占用的CPU资源超过预期.他们最早的假设是请求处理器的一些问题(例如内存泄露)导致了延迟时间上升.为检验这一假设,他

a标签实现跳转本地页面(html的a链接的href怎样才另起一个页面，一个页面调到另一个html页面)

案例 <a href="http://www.baidu.com" target="_Self">百度</a> 1._Blank(在新页面打开) 2._Self(在本页面打开) 3._Parent(在父窗口打开) 4._Top(是在顶层窗口打开) 打开标签里设置的链接时打开另一个页面中加入:<head><base target="_Blank"></head> <td> &l

从一个控制器调到另一个控制器的[UIViewController _loadViewFromNibNamed:bundle:]崩溃

一,现象和分析: 1.崩溃的主要地方是[UIViewController _loadViewFromNibNamed:bundle:] ,是从 A 控制器 push 到 B 控制器后, B 控制器的viewDidLoad仍未调用,就崩溃了. 2.猜测是没有找到合适的 bundle. 或者是查找 bundle 的过程中, 找 view 的联系时出现了问题. 3.排除了view 的联系没有问题后,看看 workflow 里面的解释,试了试移除 ".xcodeproj/project.xcworksp

html的a链接的href怎样才另起一个页面，一个页面调到另一个html页面

在后面加上target ="_blank",就可以,正如: <ul class="nav navbar-nav navbar-right" style="margin-top: 0"> <li ><a href="../index.html">首页</a> </li> <li><a href="SIMWAKE.html">名

【原】小写了一个cnode的小程序

小程序刚出来的第一天,朋友圈被刷屏了,所以趁周末也小玩了一下小程序.其实发觉搭建一个小程序不难,只要给你一个demo,然后自己不断的查看文档,基本就可以入门了,不过对于这种刚出来的东西,还是挺多坑的,也就是文档说的bug&tips 本文只是搭建了cnode的首页和详情页,其他的什么个人中心啊,搜索啊,都是一样的道理,照葫芦画瓢,首页和详情页会了,其他的页面也就会了,所以其他页面我就偷懒没写了. 为什么会想到模仿cnode呢,因为这个网站有公开的API文档,调用起来方便.文档地址在这里:https

小程序组件化框架 WePY 在性能调优上做出的探究

作者:龚澄导语性能调优是一个亘古不变的话题,无论是在传统H5上还是小程序中.因为实现机制不同,可能导致传统H5中的某些优化方式在小程序上并不适用.因此必须另开辟蹊径找出适合小程序的调估方式. 本文旨在介绍两点在小程序开发过程当中碰到的一些性能问题以及 WePY 的一些优化方案. 小程序组件化框架 WePY 介绍请阅读:<打造"微信小程序"组件化开发框架> 预先加载原理传统H5中也可以通过预加载来提升用户体验,但在小程序中做到这一点实际上是可以更简单方便却又更容易被忽

scikit-learn随机森林调参小结

在Bagging与随机森林算法原理小结中,我们对随机森林(Random Forest, 以下简称RF)的原理做了总结.本文就从实践的角度对RF做一个总结.重点讲述scikit-learn中RF的调参注意事项,以及和GBDT调参的异同点. 1. scikit-learn随机森林类库概述在scikit-learn中,RF的分类类是RandomForestClassifier,回归类是RandomForestRegressor.当然RF的变种Extra Trees也有, 分类类ExtraTreesC

scikit-learn 梯度提升树(GBDT)调参小结

在梯度提升树(GBDT)原理小结中,我们对GBDT的原理做了总结,本文我们就从scikit-learn里GBDT的类库使用方法作一个总结,主要会关注调参中的一些要点. 1. scikit-learn GBDT类库概述在sacikit-learn中,GradientBoostingClassifier为GBDT的分类类, 而GradientBoostingRegressor为GBDT的回归类.两者的参数类型完全相同,当然有些参数比如损失函数loss的可选择项并不相同.这些参数中,类似于Adabo

用两个Stack来实现一个Queue

import java.util.Stack; /** * 问题:用两个Stack来实现一个Queue; * 方法:栈的特点是先进后出:而队列的特点是先进先出: * 用两个栈正好能把顺序调过来: * 一个栈,作为压入栈,在压入数据时,只往这个栈里压入,记作:stackPush: * 一个栈 ,作为弹出栈,在弹出数据时,只从这个栈里弹出,记作:stackPop: * */ public class TwoStackQueue { private Stack<Integer> stackPush;

JVM参数调优

JVM参数调优 JVM参数调优是一个很头痛的问题,可能和应用有关系,下面是本人一些调优的实践经验,希望对读者能有帮助,环境LinuxAS4,resin2.1.17,JDK6.0,2CPU,4G内存,dell2950服务器. 一:串行垃圾回收,也就是默认配置,完成10万request用时153秒,JVM参数配置如下$JAVA_ARGS .= " -Dresin.home=$SERVER_ROOT -server -Xms2048M -Xmx2048M -Xmn512M -XXermSize=256

SQL调优

# 问题的提出在应用系统开发初期,由于开发数据库数据比较少,对于查询SQL语句,复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣,但是如果将应用系统提交实际应用后,随着数据库中数据的增加,系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一.系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化.对于海量数据,劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍,可见对于一个系统不是简单地能实现其功能就可,而是要写出高质量的 SQL语句,提高系统的可用性. 在多数情况下,Oracle使

SQL语句调优-基础知识准备

当确定了应用性能问题可以归结到某一个,或者几个耗时资源的语句后,对这些语句进行调优,就是数据库管理员或者数据库应用程序开发者当仁不让的职责了.语句调优是和数据库打交道的必备基本功之一. 当你面对一个“有问题”的语句时,应该怎么分析它的问题所在,最后达到优化语句的目的呢?首先要想一想,“有问题”的语句“问题”究竟在那里?也就是说,你要优化的目标是什么.常见的需求有: 1) 语句需要访问大量的数据页面,造成内在压力.磁盘繁忙等. 对于这类问题,所关心的是为什么语句要执行要访问这么多数

Java性能优化权威指南-读书笔记（二）-JVM性能调优-概述

概述:JVM性能调优没有一个非常固定的设置,比如堆大小设置多少,老年代设置多少.而是要根据实际的应用程序的系统需求,实际的活跃内存等确定.正文: JVM调优工作流程整个调优过程是不断重复的一个迭代,后面的步骤有可能影响前面的配置,可能需要重新调优. 应用程序的系统需求确定应用程序的系统需求是性能调优的基础,后面的调优都会依赖这个要求.一个应用不会无休止地调优下去. 1.可用性 2.可管理性 3.启动时间 4.吞吐量 TPS: 每秒多少次事务 QPS: 每秒多少次查询 5.延迟比如关键请求必

Oracle调优总结(经典实践重要)

转载:http://langgufu.iteye.com/blog/1974211 Problem Description:1.每个表的结构及主键索引情况2.每个表的count(*)记录是多少3.对于创建索引的列,索引的类型是什么?count(distinct indexcol)的值是多少?4.最后一次对表进行分析是在什么时间,分析后,是否又对相关表做过大的操作5.索引最后一次rebuild,是在什么时间,此后对表的操作类型又是什么状况?索引中浪费的空间是多少?6.这些表的存储情况,表的存储参数

init进程 && 解析Android启动脚本init.rc && 修改它使不启动android && init.rc中启动一个sh文件

Android启动后,系统执行的第一个进程是一个名称为init 的可执行程序.提供了以下的功能:设备管理.解析启动脚本.执行基本的功能.启动各种服务.代码的路径:system/core/init,编译的结果是一个可执行文件:init.这个init 的可执行文件是系统运行的第一个用户空间的程序,它以守护进程的方式运行.启动脚本则就是下面要讲的Init.rc. ======================================================================

在浏览器中简单输入一个网址，解密其后发生的一切（http请求的详细过程）

在浏览器中简单输入一个网址,解密其后发生的一切(http请求的详细过程) 原文链接:http://www.360doc.com/content/14/1117/10/16948208_425717940.shtml 一个http请求的详细过程 http://canann.iteye.com/blog/1851361 三次握手http://www.cnblogs.com/hnrainll/archive/2011/10/14/2212415.html 我们来看当我们在浏览器输入http:/

JVM调优的几种策略（转）

JVM参数调优是一个很头痛的问题,可能和应用有关系,别人说可以的对自己不一定管用.下面是本人一些JVM调优的实践经验,希望对读者能有帮助,环境LinuxAS4,resin2.1.17,JDK6.0,2CPU,4G内存,dell2950服务器. JVM调优一:JVM调优之串行垃圾回收也就是默认配置,完成10万request用时153秒.JVM参数配置如下: $JAVA_ARGS.=“-Dresin.home=$SERVER_ROOT-se

Spark&Spark性能调优实战

Spark特别适用于多次操作特定的数据,分mem-only和mem & disk.当中mem-only:效率高,但占用大量的内存,成本非常高;mem & disk:内存用完后,会自己主动向磁盘迁移,攻克了内存不足的问题,却带来了数据的置换的消费.Spark常见的调优工具有nman.Jmeter和Jprofile,下面是Spark调优的一个实例分析: 1.场景:精确客户群对一个容量为300g的客户信息表在spark上进行查询优化,该大宽表有1800多列.有效使用的有20列. 2.优化达到的

hadoop MapReduce - 从作业、任务（task）、管理员角度调优

Hadoop为用户作业提供了多种可配置的参数,以允许用户根据作业特点调整这些参数值使作业运行效率达到最优. 一应用程序编写规范 1.设置Combiner 对于一大批MapReduce程序,如果可以设置一个Combiner,那么对于提高作业性能是十分有帮助的.Combiner可减少Map Task中间输出的结果,从而减少各个Reduce Task的远程拷贝数据量,最终表现为Map Task和Reduce Task执行时间缩短. 2. 选择合理的Writable类型

高性能linux服务器内核调优

高性能linux服务器内核调优首先,介绍一下两个命令1.dmesg 打印系统信息.有很多同学们服务器出现问题,看了程序日志,发现没啥有用信息,还是毫无解决头绪,这时候,你就需要查看系统内核抛出的异常信息了,使用dmesg命令,可以查看系统信息,dmesg -c 清除已经看过的信息.2.sysctl -p 生效内核配置在我们修改内核参数文件/etc/sysctl.conf后,需要执行以下sysctl -p 来使参数生效. nginx服务器内核调优用户请求,最先进入的是nginx服务器,那我们首

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