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基于 Angular Material 的 Data Grid 设计实现

最开始 Data Grid 的设计非常简陋,经过一番重构,组件质量有了质的提升。...说点题外话,开发一款插件最大的难度不在于功能的实现,而在于如何去设计插件。 什么是 Data Grid? Data Grid 本质上就是通过 数据+列定义+配置项 来渲染表格的插件。...目前市面上功能最全的 Data Grid 是 ag-grid,很多组件库也有自己的 Data Grid 实现,比如 Ignite UI,Kendo UI。...但是市面上这些优秀的插件基本都要收费,另外就是遇到变态需求时,第三方插件的功能定制会遇到很多问题,这也是我自研 Data Grid 的初衷。...Extensions Data Grid 简介 Extensions Data Grid 的功能实现参考了 ag-grid 以及其它插件,重构时对变量及参数命名进行了很细致的考究。

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    基于bootstrap的web登陆实例

    获取bootstrap 方法一 使用 Bootstrap 中文网提供的免费 CDN 加速服务(同时支持 http 和 https 协议)  将下面的代码copy到自己的JSP页面中即可。 的 Bootstrap 核心 JavaScript 文件 --> bootstrap/3.3.5/js/bootstrap.min.js...方法二 到官网下载编译好的bootstrap–>传送门,它是编译并压缩后的 CSS、JavaScript 和字体文件。不包含文档和源码文件。当然你也可以下载源码版,源码包含编译好的文件。...另外bootstrap是完全基于jQuery开发的,要使用bootstrap,必须依赖jQuery。所以再把jQuery下载下来。 把下载下来的文件copy到项目里面,如图:  ?...这样我们就能使用bootstrap给我提供的前端框架开发漂亮的web应用了。 ---- 添加JSP页面 在此之前,为了避免重复劳动,我们先创建一个JSP模板。

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    基于图像分类的动态图像增强

    然而现有的图像增强算法大多是为了满足观察者的感官质量,在本文中我们学习能仿真图像增强和复原的CNN结构来了提高图像的分类效果而不仅仅是人类的感官质量。...(Y),k \in K\),由于有些基于学习的增强得到的结果不如原始图像,因此我们引入一个恒等滤波器(K+1)来产生原始图像,并比较了两种不同的权重(1)设置相同的权值\(1/K\);(2)根据MSE给出权重...增强后的图像误差最小则权值最大,反之亦然。同时,我们也比较了相同权值的情况,然后发现基于MSE的权值能得到更好的结果。与方法2类似,这边也将原始图像卷积上一个恒等滤波器(K+1),权值为1。...端到端的训练 扩展上述方法的损失函数,加上MSE项联合优化基于分类目标的K增强网络,这个损失针对特定的样本,如下: \[Los{s_{Dyn}} = \sum\limits_{k = 1}^K {MS{...权值设置 经过实验发现,基于MSE的权重设置比相同权值能取得更好的结果,最终的权重如下: ? 对比结果如下: ?

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    基于 OpenCV 的图像分割

    本期我们将一起来实现一个有趣的问题 -图像分割的算法。...数据科学家和医学研究人员可以将这种方法作为模板,用于更加复杂的图像的数据集(如天文数据),甚至一些非图像数据集中。由于图像在计算机中表示为矩阵,我们有一个专门的排序数据集作为基础。...如果在运行示例代码中,遇到 matplotlib 后端的问题,请通过删除 plt.ion() 调用来禁用交互式模式,或是通过取消注释示例代码中的建议调用来在每个部分的末尾调用 plt.show()。"...因此,可能会有另一种阈值方法可以比基于阈值形状在内核形状中进行阈值化的自适应阈值方法更好。Skimage中的函数可以方便看到不同阈值的处理结果。...总结 存储库中的最后两个示例通过调用测试函数来测试边缘情况和在小的数组(少于10个元素)上的随机预测场景。如果我们测试该算法的简单逻辑,则测试边缘情况和潜在问题很重要。

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    基于OpenCV的图像融合

    比如可以将两张不同的图片或文本图像与图像组合在一起,或将彩色背景与图像组合在一起。我将把文本图像与漂亮的背景图像混合在一起。让我们先来看看这两个图像: 好吧,现在让我们将它们导入我们的程序中。...第2步-调整图像大小 在此步骤中,我们将调整要混合的图像的大小。此步骤也可以称为预处理图像。我们先调整图像大小,以确保它们的尺寸相同。要使融合能够正常进行,需要使用相同的大小图像。...在调整大小之前,让我向您展示它们的原始大小: 如您所见,背景图像为853到1280像素。前景图像为1440至2560像素。我们将使用OpenCV的调整大小功能调整它们的大小。...它有5个参数,可以列出为:图像源1,src1权重,图像源2,src2权重,伽玛。每个图像的权重值必须小于1。...现在,我们导出我们的最终作品。 07. 最后一步-导出结果 现在,让我们使用imwrite方法导出最终作品。这是将图像另存为文件夹中的新图像文件的行。

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    基于OpenCV的图像融合

    比如可以将两张不同的图片或文本图像与图像组合在一起,或将彩色背景与图像组合在一起。我将把文本图像与漂亮的背景图像混合在一起。让我们先来看看这两个图像: 好吧,现在让我们将它们导入我们的程序中。...第2步-调整图像大小 在此步骤中,我们将调整要混合的图像的大小。此步骤也可以称为预处理图像。我们先调整图像大小,以确保它们的尺寸相同。要使融合能够正常进行,需要使用相同的大小图像。...在调整大小之前,让我向您展示它们的原始大小: 如您所见,背景图像为853到1280像素。前景图像为1440至2560像素。我们将使用OpenCV的调整大小功能调整它们的大小。...它有5个参数,可以列出为:图像源1,src1权重,图像源2,src2权重,伽玛。每个图像的权重值必须小于1。...现在,我们导出我们的最终作品。 07. 最后一步-导出结果 现在,让我们使用imwrite方法导出最终作品。这是将图像另存为文件夹中的新图像文件的行。

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    基于Libsvm的图像分类

    关于Libsvm的废话 基于Libsvm的图像分类实例 说说图像分类的处理结果 1....关于Libsvm的废话 先来一段废话,大家有心情看看就行,那就是关于支持向量机的问题,支持向量机是在统计学习理论基础上发展起来的一种机器学习方法。...基于数据的机器学习是现代智能技术中的一个重要方面,研究的实质是根据给定的训练样本求对某系统输入输出之间依赖关系的估计,使它能对未知输入作出尽可能准确的预测和估计。...之所以选择在这个时候写一篇文章,一个方面是所感自学过程中一路的磕磕绊绊,最为无奈的就是在Libsvm相关资料的查找上,虽说有MATLAB中文论坛和MATLAB技术论坛可以提问抑或是查找问题,但说实话一般在论坛提问的方式...基于Libsvm的图像分类实例 文采不太好,口才也不太好,一向都是我的短板,所以废话不多说,直接说需求: 导师安排的任务很简单,也很好理解,就是给出一副三维的遥感图像,要求我把遥感图像中的事物进行分类

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    图像检索:基于内容的图像检索技术(三)

    得益于多媒体信息捕获、传输、存储的发展以及计算机运算速度的提升,基于内容的图像检索技术经过十几年的发展,其需要适用的图像规模范围也从原来的小型图像库扩大到大规模图像库甚至是海量图像数据集,比如在上世纪九十年代图像检索技术发展的早期阶段...,并且整个程序还是运行在一台高配的服务器上,因此,大规模图像检索需要解决系统实时响应的问题。...基于哈希的图像检索技术其具体框架如图1.4所示,按步骤可以分为特征提取、哈希编码、汉明距离排序以及重排四个步骤: (1) 特征提取。...随着视觉数据的快速增长,面向大规模视觉数据的基于内容的图像检索技术不论是在商业应用还是计算机视觉社区都受到了极大的关注。...、基于哈希的图像检索方法和基于向量量化的图像检索方法。

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    图像检索:基于内容的图像检索技术(四)

    基于树的图像检索方法将图像对应的特征以树结构的方法组织起来,使得在检索的时候其计算复杂度降到关于图像库样本数目n的对数的复杂度。基于树结构的搜索方法有KD-树8、M-树9等。...此外,基于树结构的检索方法在构建树结构的时候其占用的存储空间往往要比原来的数据大得多,并且对数据分布敏感,从而使得基于树结构的检索方法在大规模图像数据库上也会面临内存受限的问题。...相比基于树结构的图像检索方法,基于哈希的图像检索方法由于能够将原特征编码成紧致的二值哈希码,使得基于哈希的图像检索方法能够大幅的降低内存的消耗,并且由于在计算汉明距离的时候可以使用计算机内部运算器具有的...如表2.1所示,在LabelMe图像数据集上,相比于暴力搜索方法以及基于树结构的搜索方法,通过将图像的特征编码后进行搜索,在编码位数为30比特时基于哈希的搜索方法单次查询时间比暴力搜索以及基于树结构的方法降低了将近...基于哈希的图像检索方法其关键之处在于设计一个有效的哈希函数集,使得原空间中的数据经过该哈希函数集映射后,在汉明空间其数据间的相似性能够得到较好的保持或增强。

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    图像检索:基于内容的图像检索技术(二)

    基于内容的图像检索技术 ? 相同物体图像检索 相同物体图像检索是指对查询图像中的某一物体,从图像库中找出包含有该物体的图像。...相同类别图像检索 对给定的查询图片,相似图像检索的目标是从图像库中查找出那些与给定查询图像属于同一类别的图像。...相同类别图像检索目前已广泛应用于图像搜索引擎,医学影像检索等领域。 对于相同类别图像检索,面临的主要问题是属于同一类别的图像类内变化巨大,而不同类的图像类间差异小。...如图1.3右图所示,对于”湖泊”这一类图像,属于该类别的图像在表现形式上存在很大的差异,而对于下面所示的”dog” 类和”woman”类两张图像,虽然它们属于不同的类,但如果采用低层的特征去描述,比如颜色...,能够降低的维度还是有限的,因而对于这一类图像检索,同样有必要为它构建够高效合理的快速检索机制,使其适应大规模或海量图像的检索。

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    图像检索:基于内容的图像检索技术(一)

    图像检索按描述图像内容方式的不同可以分为两类,一类是基于文本的图像检索(TBIR, Text Based Image Retrieval),另一类是基于内容的图像检索(CBIR, Content Based...基于文本的图像检索方法始于上世纪70年代,它利用文本标注的方式对图像中的内容进行描述,从而为每幅图像形成描述这幅图像内容的关键词,比如图像中的物体、场景等,这种方式可以是人工标注方式,也可以通过图像识别技术进行半自动标注...在今天的一些中小规模图像搜索Web应用上仍有使用,但是这种基于文本描述的方式所带来的缺陷也是非常明显的:首先这种基于文本描述的方式需要人工介入标注过程,使得它只适用于小规模的图像数据,在大规模图像数据上要完成这一过程需要耗费大量的人力与财力...随着图像数据快速增长,针对基于文本的图像检索方法日益凸现的问题,在1992年美国国家科学基金会就图像数据库管理系统新发展方向达成一致共识,即表示索引图像信息的最有效方式应该是基于图像内容自身的。...自此,基于内容的图像检索技术便逐步建立起来,并在近十多年里得到了迅速的发展。

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    数据工厂平台-5:vue的动态绑定解决超链接问题

    上节课我们已经打造成了: 这样的写法,全部用[[ ]] 来替换。 但是发现依然没有「成功」 实现超链接跳转。 感觉就好像,这个[[i.link_url]] 并没有真正的数据进来一样。...其实这就是vue的一个特性,「动态绑定」。不绑定,那么dom的数据变量和bom的标签内属性就没啥关系,当然不会有真实数据。 那么要如何绑定?...我们来感受下动态绑定吧: 我们通过再控制台console,直接输入命令,来更改bom里面的数据all_links,看看页面上的超链接会不会同步受到影响。...然后我们回车看看: 可以看到 数据被删除了,而且dom层的循环 也瞬间作出响应,删了一个超链接a标签。...当用户输入查询关键字后,我们会用方法来实现筛选all_links的数据。这样页面上的a标签也会响应的作出改变。

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