感觉与vue2.x的ref是一样的 1.首先使用字符串形式的ref 需求: 我需要两个input框一个是点击按钮时弹出输入值,一个是失去焦点时弹出输入值 1 class App extends React.Component { 2 showData1 = () => { 3 // 为了this可以访问 4 alert(this.refs.inpu
TensorBoard是Tensorflow的可视化工具 import tensorflow.compat.v1 as tf #清除default graph和不断增加的结点 tf.reset_default_graph() #logdir改为自己机器上的合适路径 logdir=r'D:\360MoveData\Users\ASUS\Desktop\test' # 定义一个简单的计算图，实现向量加法的操作 inp
Sql语句模糊查询有两种写法，一种是在jdbcTemplate的查询方法参数里拼接字符串%，一种是在Sql语句里拼接%字符串。 public class IsNameDaoImpl implements IsNameDao { JdbcTemplate jdbcTemplate=new JdbcTemplate(JDBCUtils.getDataSource()); @Override public List<
base_on_rust 拖入IDA64，查看字符串，疑似base编码 跟进引用函数 发现这里并没有进行编码，只是初始化了base64，base32和base16的表 跟进到输入处理函数，根据base编码特征修改反编译代码，可得 提取出在off_140028AE8地址的字串RzQyVE1SSldHTTNUSU5SV0c1QkRNTVJXR0UzVEdOUlZHTTNER05CVkl
直接上代码 function disabledinput(){ if($("#input1").attr("disabled") == "disabled"){ $("#input1").removeAttr("disabled"); }else{ $("#input1").attr("disabled","disabled&quo
初步探索 .pyc文件 通过在线 反编译后 print 'Welcome to Re World!' print 'Your input1 is your flag~' l = len(input1) for i in range(l): num = ((input1[i] + i) % 128 + 128) % 128 code += num for i in range(l - 1): code[i] = code[i] ^ code
import React, { Component } from "react"export default class MyInput extends Component { // 第一种 getvalue11= () => { let hah = this.refs.zhi.value console.log("第1种", hah) } // 第2种 ref的使用 getvalue=()=
import tensorflow as tf # Fetch:可以在session中同时计算多个tensor或执行多个操作# 定义三个常量input1 = tf.constant(3.0)input2 = tf.constant(2.0)input3 = tf.constant(5.0)# 加法opadd = tf.add(input2,input3)# 乘法opmul = tf.multiply(input1, add)with tf.Session
如图，ref 被用来给元素或子组件注册引用信息。引用信息将会注册在父组件的 $refs 对象上。如果在普通的 DOM 元素上使用，引用指向的就是 DOM 元素；如果用在子组件上，引用就指向组件实例： 在上面的例子中，input的引用信息为input1 ，$refs 是所有注册过的ref的一个集合， console.log(t
import tensorflow as tf input1 = tf.placeholder(tf.float32) input2 = tf.placeholder(tf.float32) output = tf.multiply(input1, input2) with tf.Session() as sess: print(sess.run(output,feed_dict={input1:[7],input2:[2]}))#使用placeholer必须使用feed_dict
此系列将会每日持续更新，欢迎关注 在TensorFlow中输入值的方式是通过placeholder来实现 例如：做两个数的乘法时，是先准备好两个place， 再将输出值定义成两数的乘法 最后利用session的feed_dict来给两个输入值赋初值。 import tensorflow as tf input1 = tf.placeholder(tf.floa
1 #include<stdio.h> 2 #include<stdlib.h> 3 4 void Input1(char* &str){ // 5 /* 6 这种情况下想要逐个输入字符串数组，那么在每次输入一个元素后不要加空格或者按回车， 7 否则不可见的空格符和换行符也会被记录 8 */ 9 for(int i=0;i
