前端项目实战191-ant design设置默认日期得时间格式

简介: 前端项目实战191-ant design设置默认日期得时间格式
<RangePicker
                ranges={{
                    Today: [moment(), moment()],
                    'This Month': [moment().startOf('month'), 
moment().endOf('month')],
                }}
                showTime
                format="YYYY/MM/DD"
                onChange={onChange}
https://blog.51cto.com/u_14476028/5908412


相关文章
|
15天前
|
缓存 前端开发 搜索推荐
前端性能优化实战:提升网页加载速度
前端性能优化实战:提升网页加载速度
|
23天前
|
前端开发 数据管理 测试技术
前端自动化测试:Jest与Cypress的实战应用与最佳实践
【10月更文挑战第27天】本文介绍了前端自动化测试中Jest和Cypress的实战应用与最佳实践。Jest适合React应用的单元测试和快照测试,Cypress则擅长端到端测试,模拟用户交互。通过结合使用这两种工具,可以有效提升代码质量和开发效率。最佳实践包括单元测试与集成测试结合、快照测试、并行执行、代码覆盖率分析、测试环境管理和测试数据管理。
41 2
|
24天前
|
前端开发 JavaScript 数据可视化
前端自动化测试:Jest与Cypress的实战应用与最佳实践
【10月更文挑战第26天】前端自动化测试在现代软件开发中至关重要,Jest和Cypress分别是单元测试和端到端测试的流行工具。本文通过解答一系列问题,介绍Jest与Cypress的实战应用与最佳实践,帮助开发者提高测试效率和代码质量。
31 2
|
29天前
|
存储 缓存 算法
前端算法:优化与实战技巧的深度探索
【10月更文挑战第21天】前端算法:优化与实战技巧的深度探索
21 1
|
30天前
|
人工智能 资源调度 数据可视化
【AI应用落地实战】智能文档处理本地部署——可视化文档解析前端TextIn ParseX实践
2024长沙·中国1024程序员节以“智能应用新生态”为主题,吸引了众多技术大咖。合合信息展示了“智能文档处理百宝箱”的三大工具:可视化文档解析前端TextIn ParseX、向量化acge-embedding模型和文档解析测评工具markdown_tester,助力智能文档处理与知识管理。
|
1月前
|
存储 人工智能 前端开发
前端大模型应用笔记(三):Vue3+Antdv+transformers+本地模型实现浏览器端侧增强搜索
本文介绍了一个纯前端实现的增强列表搜索应用,通过使用Transformer模型,实现了更智能的搜索功能,如使用“番茄”可以搜索到“西红柿”。项目基于Vue3和Ant Design Vue,使用了Xenova的bge-base-zh-v1.5模型。文章详细介绍了从环境搭建、数据准备到具体实现的全过程,并展示了实际效果和待改进点。
138 2
|
1月前
|
JavaScript 前端开发 程序员
前端学习笔记——node.js
前端学习笔记——node.js
43 0
|
1月前
|
人工智能 自然语言处理 运维
前端大模型应用笔记(一):两个指令反过来说大模型就理解不了啦?或许该让第三者插足啦 -通过引入中间LLM预处理用户输入以提高多任务处理能力
本文探讨了在多任务处理场景下,自然语言指令解析的困境及解决方案。通过增加一个LLM解析层,将复杂的指令拆解为多个明确的步骤,明确操作类型与对象识别,处理任务依赖关系,并将自然语言转化为具体的工具命令,从而提高指令解析的准确性和执行效率。
|
1月前
|
存储 弹性计算 算法
前端大模型应用笔记(四):如何在资源受限例如1核和1G内存的端侧或ECS上运行一个合适的向量存储库及如何优化
本文探讨了在资源受限的嵌入式设备(如1核处理器和1GB内存)上实现高效向量存储和检索的方法,旨在支持端侧大模型应用。文章分析了Annoy、HNSWLib、NMSLib、FLANN、VP-Trees和Lshbox等向量存储库的特点与适用场景,推荐Annoy作为多数情况下的首选方案,并提出了数据预处理、索引优化、查询优化等策略以提升性能。通过这些方法,即使在资源受限的环境中也能实现高效的向量检索。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 弹性计算 自然语言处理
前端大模型应用笔记(二):最新llama3.2小参数版本1B的古董机测试 - 支持128K上下文,表现优异,和移动端更配
llama3.1支持128K上下文,6万字+输入,适用于多种场景。模型能力超出预期,但处理中文时需加中英翻译。测试显示,其英文支持较好,中文则需改进。llama3.2 1B参数量小,适合移动端和资源受限环境,可在阿里云2vCPU和4G ECS上运行。

热门文章

最新文章

下一篇
无影云桌面