前端学习笔记202306学习笔记第五十四天-react.js & material-ui之编辑表单 封装form组件10

简介: 前端学习笔记202306学习笔记第五十四天-react.js & material-ui之编辑表单 封装form组件10

image.png

image.png

image.png

image.png

image.png

相关文章
|
14天前
|
缓存 搜索推荐 索引
「Mac畅玩鸿蒙与硬件12」鸿蒙UI组件篇2 - Image组件的使用
在鸿蒙应用开发中,Image 组件用于加载和显示图片资源,并提供多种属性来控制图片的显示效果和适配方式。本篇将带你学习如何在鸿蒙应用中加载本地和远程图片、设置图片样式以及实现简单的图片轮播功能。
65 7
「Mac畅玩鸿蒙与硬件12」鸿蒙UI组件篇2 - Image组件的使用
|
6天前
|
搜索推荐 Android开发 开发者
探索安卓开发中的自定义视图:打造个性化UI组件
【10月更文挑战第39天】在安卓开发的世界中,自定义视图是实现独特界面设计的关键。本文将引导你理解自定义视图的概念、创建流程,以及如何通过它们增强应用的用户体验。我们将从基础出发,逐步深入,最终让你能够自信地设计和实现专属的UI组件。
|
16天前
|
自然语言处理 开发者
「Mac畅玩鸿蒙与硬件11」鸿蒙 UI 组件篇1 - Text 和 Button 组件详解
本篇将详细介绍鸿蒙应用开发中的 Text 和 Button 组件。通过本篇内容,你将学习如何使用 Text 组件显示文本、格式化文本样式,以及如何使用 Button 组件处理点击事件并自定义样式。掌握这些基本组件的用法将为后续的 UI 开发奠定基础。
49 4
「Mac畅玩鸿蒙与硬件11」鸿蒙 UI 组件篇1 - Text 和 Button 组件详解
|
1月前
|
JavaScript 索引
Vue开发中Element UI/Plus使用指南:常见问题(如Missing required prop: “value“)及中文全局组件配置解决方案
Vue开发中Element UI/Plus使用指南:常见问题(如Missing required prop: “value“)及中文全局组件配置解决方案
112 0
|
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。
130 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
38 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。
|
1月前
|
前端开发 算法 测试技术
前端大模型应用笔记(五):大模型基础能力大比拼-计数篇-通义千文 vs 文心一言 vs 智谱 vs 讯飞vsGPT
本文对比测试了通义千文、文心一言、智谱和讯飞等多个国产大模型在处理基础计数问题上的表现,特别是通过链式推理(COT)提示的效果。结果显示,GPTo1-mini、文心一言3.5和讯飞4.0Ultra在首轮测试中表现优秀,而其他模型在COT提示后也能显著提升正确率,唯有讯飞4.0-Lite表现不佳。测试强调了COT在提升模型逻辑推理能力中的重要性,并指出免费版本中智谱GLM较为可靠。
前端大模型应用笔记(五):大模型基础能力大比拼-计数篇-通义千文 vs 文心一言 vs 智谱 vs 讯飞vsGPT