我的使用场景是需要批量绘制大量图表,不过这些图表具有一定的规律性,整行或者整列是同类型图表,有什么方式可以优化性能呢?现在问题是当滚动的时候,图表渲染跟不上,滚动交互也不流畅。
如题,或者有没有大佬提供一个vue3 虚拟滚动table 组件
2023.02.08 今天早上面试了中国电信亿讯科技公司的Java开发岗,面试官人挺好的,上来就是一顿闲聊,然后问我考研考了哪些科目,我说了OS和DS,然后直接从这两门开问,考研的时候倒背如流,现在基本没印象了,就勉勉强强瞎答了一下,在这里记录一下,附上整理的答案 面试题: 1.内存调度算法还记得哪些? 最佳页面置换算法:就是计算内存在未来最长一段时间内不会使用到的,但在实际中无法实现 先进先出置
9月21日测评 10月26日技术一面,本来是11点半开始,我正做另一个笔试呢,突然给我打电话开面 自我介绍 项目经历 对测试的认识 做过哪些测试工作? 项目中的测试点 软件测试 硬件测试 算法测试 日常安排 团队合作怎么开展? 反问 15分钟结束,一开始以为KPI,结果给过了 10月31日技术二面 记录在这里了https://www.nowcoder.com/discuss/54881902218
知乎链接 https://zhuanlan.zhihu.com/p/670356216 一面 11.15 60min 1. Transformer (1) 结构 (2) 为什么它能处理多种模态,是怎么处理的 (3) 它怎么用于图像分类,怎么处理图像的 (4) 他的解码器和编码器有什么不同 Mask编码 2. BN的作用和好处 减少损失函数后梯度消失 3. Dropout的好处 4. 梯度消失的原因
我试图从数据库中选择数据,更新每个对象,然后在项目管理器中更新数据库。 我试图在每次更新后刷新DAO,但没有任何改变。 该配置非常基本,有一个读写器,提交间隔为100。 读者正在按预期工作: 作者也很基本: 问题是,前100条记录已经提交,但其余的记录没有提交。Spring批处理表显示,它读取所有记录并多次提交,但当我签入数据库时,它只提交一次。 Spring batch的版本是2.2.6。 使现
我很难得到在商店工作的promise。 我通过一个动作调用突变,这似乎很有效。 该操作被导入到我的组件中: 然后叫: 这一切看起来都有效,但是当我检查Vue开发工具时,Vuex基本状态保持不变,并且我有一个活动突变(setPlace)。我可以点击“全部提交”来提交有效的突变。 在我的组件中,我在getter mapLocation上使用了一个监视程序,当我单击Commit All时会触发该监视程序
Webstorm拥有非常强大的自动提示功能,但 javascript 太灵活了,又是弱类型语言,提示的准确度和详细度依然是个问题(比如,一个带参数的函数,Webstorm无法提示出参数的数据类型)。 Webstorm5.0 引入JSdoc的标签支持,通过开发者自己给代码加上符合jsdoc要求的注释,来达到强化js自动提示的目标。 随便写个类,没加任何jsdoc注释时: function User(
要求是测试和下面的数字垂直居中,亿元不要参与对齐,一直跟在数字的后面,并且垂直居中于数字一行,并且要考虑到数字过多然后换行的情况。
主要内容:将文件更改为特定的更改列表,显示一个类中所有用法的列表,查找操作的菜单命令,通过代码运行检查,指定设置列表,运行/调试脚本文件PyCharm在启动过程中提供了各种提示,帮助用户了解其功能和操作。 它还包含一些强制理解的捷径。 在本章中,您将看到一些重要的PyCharm技巧。 将文件更改为特定的更改列表 本技巧演示了如何根据用户的选择将文件更改为特定更改列表。 这有助于根据版本控制系统设置管理存储库。 观察下面的截图以便更好地理解 - 显示一个类中所有用法的列表 此功能显示项目中特定类别
添加一小块叠层内容,就像iOS中常见的那样,给一些元素放置次要信息。 概述 在使用提示框插件的时候你需要知道这些: 提示框依赖第三方库Tether实现定位。你必须在bootstrap.js之前调用 tether.min.js,才能使提示框起作用。 提示框需要依赖提示冒泡插件。 出于性能的原因,提示框是选择性加入的,所以你必须自己初始化它们。 标题零长度的提示框不会显示出来。 指定container
用少量的可用的灵活的alert消息为一些典型的用户动作提供上下文相关的反馈信息。 示例 Alert对任何长度的文本都可用,同时还可以视情况添加“抹除”按钮。为了适当的样式,必须使用下文中四个类中的一个(例如,.alert-success)。对于行内的抹除,请使用 alerts jQuery 插件。 <div class="alert alert-success" role="alert"> <
提升(Boosting) 1. 提升 到目前为止,我们已经了解了如何在已经选择了数据表示的情况下解决分类(和其他)问题。我们现在讨论一个称为boost的过程,它最初是由Rob Schapire发现的,后来由Schapire和Yoav Freund进一步开发,它自动选择特性表示。我们采用了一种基于优化的视角,这与Freund和Schapire最初的解释和论证有些不同,但这有助于我们的方法的理解: $