element-plus的rules和ruleform的应用
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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element-ui
详解element-ui设置下拉选择切换必填和非必填
➢ 需求 默认都是必选 下拉选择的时候 选择必填,活动名称为必填,需要校验和显示* 选择非必填,活动名称不做校验,隐藏* ➢ 初始校验规则 经测试,网上其他的方式都没有实现需求,动态切换rules中的required没有作用 因为按照以下的写法的话,element-ui在组件初始化后校验规则就定型了,切换也没用 rules: { name: [ { required: true, message: "请输入名称", trigger: "blur" } ], region: [ { required: true, message: "请选择类型", trigger
vue实现个人信息查看和密码修改功能
本文通过实例代码给大家介绍了vue实现个人信息查看和密码修改功能,文中给大家补充介绍了vue实现密码显示隐藏切换功能,非常不错,具有一定的参考借鉴价值,感兴趣的朋友一起看看吧
vue+elementUi 实现密码显示/隐藏+小图标变化功能
vue+elementUi 实现密码显示/隐藏+小图标变化(js一共三行代码,其中一行为了美观)…,先给大家展示下效果图,感觉不错可以参考实现代码。 【效果图】 【html】 // 前后代码【略】 <el label=密码 prop=pwd> <el v-model=ruleForm.pwd type=pwdType placeholder=请输入密码 keyup.enter.native=login> <i slot=suffix class=el-icon-view click=showPwd></i>
Unity Shader皮肤水滴效果实现[项目代码]
本文详细介绍了在Unity Shader中实现皮肤水滴效果的方法,参考了UE4的皮肤下雨效果复现文章。核心思路是利用UV坐标生成水滴遮罩和法线。首先通过简单的Shader输出UV坐标,将UV原点移至中心,通过计算UV坐标长度、取负并加0.3、Smoothstep操作获取平滑遮罩。然后使用UV坐标和Mask计算切线空间的法线,并计算高光。静态水滴部分通过UV分块、错位、随机偏移和消失实现,使用随机数N13为每个UV块生成独立偏移,并通过缩放值调整水滴形状,利用Z值实现水滴由大到小的消失效果。动态水滴部分让UV动起来,通过修改RainDropAndPointUV函数实现非匀速运动,并添加水滴拖尾效果。最后通过两层Mask和正上方光照实现水滴下的阴影效果。文章提供了完整的代码实现和效果展示,代码已上传至GitHub。
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GPU加速无线电波射线追踪作为反射环境中机器人导航激光雷达传感的实地真相.zip
1.版本:matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
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COZE工作流编排详解[代码]
本文详细介绍了扣子平台工作流(Workflow)的核心概念、节点类型、实战案例及高级技巧。工作流通过将复杂任务拆解为多个节点(如开始、LLM、代码、条件判断、循环、结束节点),并通过连线传递数据,实现流程化编排。文章首先阐述了工作流相比普通对话的优势,包括流程可控、数据流转和可复用性。随后,深入解析了各核心节点的配置与作用,如LLM节点用于智能处理,代码节点执行自定义逻辑,条件节点实现分支选择。实战案例部分设计了一个完整的内容审核与发布工作流,涵盖文本清洗、安全审核、关键词提取、摘要生成及发布内容生成,并展示了条件分支配置。高级技巧部分涵盖了错误处理机制(重试、降级)、变量作用域、子工作流复用、并行执行优化、循环控制及性能优化(如LLM调用缓存、代码节点规范)。最后,文章扩展了批量内容处理工作流,支持并行处理、进度跟踪和断点续传,并总结了适用场景与学习路径。
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直流母线电压恢复的二次控制策略 直流微网中采用虚拟压降补偿 并联双向Buck-boost研究(Simulink仿真实现)
内容概要:本文围绕直流微网中直流母线电压恢复的二次控制策略展开,重点研究了采用虚拟压降补偿的并联双向Buck-Boost变换器控制方法。通过Simulink仿真平台对该控制策略进行建模与验证,旨在解决因线路阻抗差异导致的电压偏差问题,实现多个分布式电源之间的均流控制与母线电压的精确恢复。文中系统阐述了虚拟压降补偿的理论基础,设计了包含电压外环与电流内环的双闭环控制器结构,详细分析了控制器参数整定方法,并深入探讨了其在并联系统中的协同工作机制。仿真结果表明,所提出的控制策略不仅有效提升了系统的电压调节精度,还增强了系统在负载变化和电源投切等动态工况下的鲁棒性与稳定性。; 适合人群:从事电力电子、新能源发电、微电网控制等相关领域的科研人员、高校研究生及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究直流微网中分布式电源并联运行时的电压与功率均摊控制;②掌握虚拟压降补偿(Virtual Droop Compensation)技术在实际系统中的应用;③利用Simulink进行电力电子系统建模与仿真分析,为后续硬件实验或工程应用提供理论依据和技术储备。; 阅读建议:在学习过程中应结合Simulink仿真模型,深入理解控制环路的设计逻辑与参数影响,建议先掌握Buck-Boost变换器基本原理及传统下垂控制方法,再逐步过渡到虚拟压降补偿的高级控制策略,以达到融会贯通的学习效果。
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【创新未发表】基于多元宇宙优化的分时电价需求响应 + 综合能源系统调度(Matlab代码实现)
内容概要:本文介绍了一项基于多元宇宙优化算法(Multiverse Optimization, MVO)的创新性研究,旨在解决综合能源系统中的分时电价需求响应与调度问题。该研究通过Matlab代码实现,构建了一个多目标优化模型,能够有效协调电力、热力、燃气等多种能源形式的供需平衡,并利用分时电价机制引导用户侧的灵活需求响应行为,从而实现系统运行成本最小化、能源利用效率最大化以及碳排放降低等多重目标。文中系统阐述了MVO算法的核心机制、数学建模过程、目标函数(涵盖经济成本、环境成本)与约束条件的建立方法,并提供了完整的仿真代码。通过与粒子群优化(PSO)、遗传算法(GA)等传统智能优化算法的对比,充分验证了MVO算法在求解此类复杂非线性优化问题时所展现出的优越收敛速度和全局寻优能力。; 适合人群:具备一定电力系统、能源管理背景和Matlab编程基础的科研人员、研究生及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于综合能源系统(IES)的日前或实时优化调度研究,提升系统经济性和环保性;②作为智能优化算法(MVO)在能源领域应用的教学案例,帮助学习者掌握算法原理与工程实现;③为制定更科学合理的分时电价政策提供量化分析工具和决策支持。; 阅读建议:此资源以创新性研究为核心,重点在于算法实现与系统建模。建议读者在阅读时,先理解综合能源系统的架构和调度的基本概念,再结合提供的Matlab代码,逐步调试和分析各个模块的功能,以深入掌握多元宇宙优化算法的具体应用技巧和优化思想。
【视频图像增强】基于改进的Retinex算法图像增强研究(Matlab代码实现)
内容概要:本文介绍了一项关于视频图像增强的研究,重点在于利用改进的Retinex算法来提升图像质量。Retinex理论主要关注光照不变性和颜色恒常性,旨在模拟人类视觉系统对亮度和色彩的感知方式。通过对传统Retinex算法进行改进,该研究能够更有效地去除图像中的阴影和不均匀光照,从而提高图像的对比度和细节清晰度。研究不仅提供了详细的算法流程,还展示了使用Matlab实现这一算法的具体步骤和代码示例,使得研究人员可以轻松地复制和进一步开发这项技术。此外,文章还讨论了改进后的算法在不同应用场景下的表现,如低光照条件下的图像增强、医学影像处理等,证明了其有效性和实用性。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉Matlab编程环境的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标:① 改进Retinex算法用于低光照条件下拍摄的照片增强;② 医学影像处理中提高图像质量和诊断准确性;③ 安防监控领域中改善夜间或恶劣天气下的图像质量;④ 数字摄影后期处理中提升照片的视觉效果。 阅读建议:建议读者在学习过程中,除了仔细阅读算法原理外,还需动手实践Matlab代码,以便更好地理解和掌握改进Retinex算法的应用技巧。同时,鼓励读者尝试将所学知识应用于不同的图像处理场景中,以检验算法的效果并寻找可能的改进方向。
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