技术标签: java JEECG低代码平台 online jeecg 表单
JEECG online规则值自动生成功能
为实现online表单数据初始化功能。
为实现图中红框字段初始化功能,需要完成下面4步操作:
1)编写规则实现类
2) 配置填值规则
3)online创建表单时填写规则code
4) online功能测试新增表单中显示字段默认值。
创建一个实现IFillRuleHandler接口的实现类,在execute方法中编写代码,返回字段默认值
例 根据规则参数输出当前时间:
public class CurrentDateFillRule implements IFillRuleHandler {
@Override
public String execute(String paramJson) {
String pattern="yyyy-MM-dd";
if(paramJson!=null && !"".equals(paramJson)){
JSONObject jsonObject = JSONObject.fromObject(paramJson);
Object obj = jsonObject.get("pattern");
if(obj!=null)pattern=obj.toString();
}
SimpleDateFormat dateFormat=new SimpleDateFormat(pattern);
return dateFormat.format(new Date());
}
}
系统管理-填值规则管理录入一条填值规则。
规则code不能重复
规则实现类为实现类的全路径
规则参数格式为json格式
例:
在online表单开发中,创建或编辑表单,选择页面属性,在填值规则文本框中输入规则code,点击保存。(注意:输入填值规则code之前,请先确保该字段表单显示已勾选。)
在online表单开发列表中点击功能测试按钮,如果字段配置填值规则后,在录入页面将显示默认值。
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在下载了android studio preview 0.8.0之后,出现了L和之前老的SDK不兼容的问题
报错:ncaught TypeError: Cannot read property 'use' of undefined_vue3 el-input 无法输入
1 模型提出了一种基于强化学习的机器人路径规划算法,该算法将激光雷达所获取的移动机器人周围障碍物信息与目标点所在方位信息离散成有限个状态,进而合理地设计环境模型与状态空间数目;设计了一种连续的报酬函数,使得机器人采取的每一个动作都能获得相应的报酬,提高了算法训练效率.最后在Gazebo中建立仿真环境,对该智能体进行学习训练,训练结果验证了算法的有效性;同时在实际机器人上进行导航实验,实验结果表明该算法在实际环境中也能够完成导航任务.2 部分代码functionvarar.._强化学习路径规划matlab
1.套索回归的原理:和岭回归一样,套索回归也会将系数限制在非常接近0的范围内,但是它限制的方式稍微有些不同,我们称之为L1正则化。与L2正则化不同的是,L1正则化会导致在使用套索回归的时候,有一部分特征的系数会正好等于0.也就是说,有一部分特征会彻底被模型忽略掉,这也可以看成是模型对特征进行自动选择的一种方式。把一部分系数变成0有助于让模型更容易理解,而且可以突出体现模型中最重要的那些特征。2.套索回归实战:import numpy as npfrom sklearn.datasets import_套索回归
使用场景在进行数据传输时(socket等等),往往需要使用二进制字节流进行传输。字符串转换为二进制字节流 String ori = "待转换的字符串"; ori = ori.getBytes(StandardCharsets.UTF_8);二进制字节流转换为字符串 //以socket数据监听为例 byte[] bytes = new byte[inputStream.available()]; inputStream.read(bytes); _java socket二进制转string