根据接口规范封装网络请求和全局状态管理
封装通用页面接口网络请求
axios (request)封装见:https://blog.csdn.net/XiugongHao/article/details/143449863
/*** 封装通用页面的增删改查接口*/
export function postPageListData(pageName: string, queryInfo: any) {return request.post({url: `/${pageName}/list`,data: queryInfo})
}export function deletePageById(pageName: string, id: number) {return request.delete({url: `/${pageName}/${id}`})
}export function newPageData(pageName: string, pageInfo: any) {return request.post({url: `/${pageName}`,data: pageInfo})
}export function editPageData(pageName: string, id: number, pageInfo: any) {return request.patch({url: `/${pageName}/${id}`,data: pageInfo})
}
封装通用页面全局状态管理
/*** 封装通用页面的增删改查*/async postPageListAction(pageName: string, queryInfo: any) {const pageListResult = await postPageListData(pageName, queryInfo);const { totalCount, list } = pageListResult?.data;this.pageList = list;this.pageTotalCount = totalCount;},async deletePageByIdAction(pageName: string, id: number) {const deleteResult = await deletePageById(pageName, id);this.postPageListAction(pageName, { offset: 0, size: 10 });},async newPageDataAction(pageName: string, pageInfo: any) {const newResult = await newPageData(pageName, pageInfo);this.postPageListAction(pageName, { offset: 0, size: 10 })},async editPageDataAction(pageName: string, id: number, pageInfo: any) {const editResult = await editPageData(pageName, id, pageInfo);this.postPageListAction(pageName, { offset: 0, size: 10 })},}
相关文章:
根据接口规范封装网络请求和全局状态管理
封装通用页面接口网络请求 axios (request)封装见:https://blog.csdn.net/XiugongHao/article/details/143449863 /*** 封装通用页面的增删改查接口*/ export function postPageListData(pageName: string, queryInfo: any) {return request.…...
Unet 改进:在encoder和decoder间加入TransformerBlock
目录 1. TransformerBlock 2. Unet 改进 3. 完整代码 Tips:融入模块后的网络经过测试,可以直接使用,设置好输入和输出的图片维度即可 1. TransformerBlock TransformerBlock是Transformer模型架构的基本组件,广泛应用于机器翻译、文本摘要和情感分析等自然语言处理任务…...
work-stealing算法 ForkJoinPool
专栏系列文章地址:https://blog.csdn.net/qq_26437925/article/details/145290162 本文目标: 重点是通过例子程序理解work-stealing算法原理 目录 work-stealing算法算法原理和优缺点介绍使用场景work-stealing例子代码 ForkJoinPoolnew ForkJoinPool(…...
DeepSeek Janus-Pro:多模态AI模型的突破与创新
近年来,人工智能领域取得了显著的进展,尤其是在多模态模型(Multimodal Models)方面。多模态模型能够同时处理和理解文本、图像等多种类型的数据,极大地扩展了AI的应用场景。DeepSeek(DeepSeek-V3 深度剖析:…...
STM32-时钟树
STM32-时钟树 时钟 时钟...
hot100_21. 合并两个有序链表
将两个升序链表合并为一个新的 升序 链表并返回。新链表是通过拼接给定的两个链表的所有节点组成的。 示例 1: 输入:l1 [1,2,4], l2 [1,3,4] 输出:[1,1,2,3,4,4] 示例 2: 输入:l1 [], l2 [] 输出:[…...
代码讲解系列-CV(一)——CV基础框架
文章目录 一、环境配置IDE选择一套完整复现安装自定义cuda算子 二、Linux基础文件和目录操作查看显卡状态压缩和解压 三、常用工具和pipeline远程文件工具版本管理代码辅助工具 随手记录下一个晚课 一、环境配置 pytorch是AI框架用的很多,或者 其他是国内的框架 an…...
C++ Primer 标准库类型string
欢迎阅读我的 【CPrimer】专栏 专栏简介:本专栏主要面向C初学者,解释C的一些基本概念和基础语言特性,涉及C标准库的用法,面向对象特性,泛型特性高级用法。通过使用标准库中定义的抽象设施,使你更加适应高级…...
计算机网络安全与运维的关键 —— 常用端口全解析
目录 前言 常见端口分类及用途 20 端口(FTP 数据传输) 21 端口(FTP 消息控制) 22 端口(SSH) 23 端口(Telnet) 25 端口(SMTP) 53 端口(DNS&…...
Vue.js 的介绍与组件开发初步
Vue.js 的介绍与组件开发初步 Vue.js 的介绍与组件开发初步引言第一部分:Vue.js 基础入门1.1 什么是 Vue.js?1.2 搭建 Vue.js 开发环境安装 Node.js 和 npm安装 Vue CLI创建新项目运行示例 1.3 第一个 Vue.js 示例 第二部分:Vue.js 组件开发基…...
【仿12306项目】通过加“锁”,解决高并发抢票的超卖问题
文章目录 一. 测试工具二. 超卖现象演示三. 原因分析四. 解决办法方法一:加synchronized锁1. 单个服务节点情况2. 增加服务器节点,分布式环境synchronized失效演示 方法二:使用Redis分布式锁锁解决超卖问题1. 添加Redis分布式锁2. 结果 方法三…...
wow-agent---task4 MetaGPT初体验
先说坑: 1.使用git clone模式安装metagpt 2.模型尽量使用在线模型或本地高参数模型。 这里使用python3.10.11调试成功 一,安装 安装 | MetaGPT,参考这里的以开发模型进行安装 git clone https://github.com/geekan/MetaGPT.git cd /you…...
MVANet——小范围内捕捉高分辨率细节而在大范围内不损失精度的强大的背景消除模型
一、概述 前景提取(背景去除)是现代计算机视觉的关键挑战之一,在各种应用中的重要性与日俱增。在图像编辑和视频制作中有效地去除背景不仅能提高美学价值,还能提高工作流程的效率。在要求精确度的领域,如医学图像分析…...
94,【2】buuctf web [安洵杯 2019]easy_serialize_php
进入靶场 可以查看源代码 <?php // 从 GET 请求中获取名为 f 的参数值,并赋值给变量 $function // 符号用于抑制可能出现的错误信息 $function $_GET[f];// 定义一个名为 filter 的函数,用于过滤字符串中的敏感词汇 function filter($img) {// 定义…...
LabVIEW如何有效地进行数据采集?
数据采集(DAQ)是许多工程项目中的核心环节,无论是测试、监控还是控制系统,准确、高效的数据采集都是至关重要的。LabVIEW作为一个图形化编程环境,提供了丰富的功能来实现数据采集,确保数据的实时性与可靠性…...
6 [新一代Github投毒针对网络安全人员钓鱼]
0x01 前言 在Github上APT组织“海莲花”发布存在后门的提权BOF,通过该项目针对网络安全从业人员进行钓鱼。不过其实早在几年前就已经有人对Visual Studio项目恶意利用进行过研究,所以投毒的手法也不算是新的技术。但这次国内有大量的安全从业者转发该钓…...
《Origin画百图》之脊线图
1.数据准备:将数据设置为y 2.选择绘图>统计图>脊线图 3.生成基础图形,并不好看,接下来对图形属性进行设置 4.双击图形>选择图案>颜色选择按点>Y值 5.这里发现颜色有色阶,过度并不平滑,需要对色阶进行更…...
linux 函数 sem_init () 信号量、sem_destroy()
(1) (2) 代码举例: #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <pthread.h> #include <semaphore.h> #include <unistd.h>sem_t semaphore;void* thread_function(void* arg) …...
Kafka架构
引言 Kafka 凭借其独树一帜的分区架构,在消息中间件领域展现出了卓越的性能表现。其分区架构不仅赋予了 Kafka 强大的并行计算能力,使其能够高效处理海量数据,还显著提升了系统的容灾能力,确保在复杂的运行环境中始终保持稳定可靠…...
刷题记录 动态规划-2: 509. 斐波那契数
题目:509. 斐波那契数 难度:简单 斐波那契数 (通常用 F(n) 表示)形成的序列称为 斐波那契数列 。该数列由 0 和 1 开始,后面的每一项数字都是前面两项数字的和。也就是: F(0) 0,F(1) 1 F(n…...
内存分配函数malloc kmalloc vmalloc
内存分配函数malloc kmalloc vmalloc malloc实现步骤: 1)请求大小调整:首先,malloc 需要调整用户请求的大小,以适应内部数据结构(例如,可能需要存储额外的元数据)。通常,这包括对齐调整,确保分配的内存地址满足特定硬件要求(如对齐到8字节或16字节边界)。 2)空闲…...
FFmpeg 低延迟同屏方案
引言 在实时互动需求激增的当下,无论是在线教育中的师生同屏演示、远程办公的屏幕共享协作,还是游戏直播的画面实时传输,低延迟同屏已成为保障用户体验的核心指标。FFmpeg 作为一款功能强大的多媒体框架,凭借其灵活的编解码、数据…...
STM32F4基本定时器使用和原理详解
STM32F4基本定时器使用和原理详解 前言如何确定定时器挂载在哪条时钟线上配置及使用方法参数配置PrescalerCounter ModeCounter Periodauto-reload preloadTrigger Event Selection 中断配置生成的代码及使用方法初始化代码基本定时器触发DCA或者ADC的代码讲解中断代码定时启动…...
大模型多显卡多服务器并行计算方法与实践指南
一、分布式训练概述 大规模语言模型的训练通常需要分布式计算技术,以解决单机资源不足的问题。分布式训练主要分为两种模式: 数据并行:将数据分片到不同设备,每个设备拥有完整的模型副本 模型并行:将模型分割到不同设备,每个设备处理部分模型计算 现代大模型训练通常结合…...
【Java_EE】Spring MVC
目录 Spring Web MVC 编辑注解 RestController RequestMapping RequestParam RequestParam RequestBody PathVariable RequestPart 参数传递 注意事项 编辑参数重命名 RequestParam 编辑编辑传递集合 RequestParam 传递JSON数据 编辑RequestBody …...
根据万维钢·精英日课6的内容,使用AI(2025)可以参考以下方法:
根据万维钢精英日课6的内容,使用AI(2025)可以参考以下方法: 四个洞见 模型已经比人聪明:以ChatGPT o3为代表的AI非常强大,能运用高级理论解释道理、引用最新学术论文,生成对顶尖科学家都有用的…...
CMake控制VS2022项目文件分组
我们可以通过 CMake 控制源文件的组织结构,使它们在 VS 解决方案资源管理器中以“组”(Filter)的形式进行分类展示。 🎯 目标 通过 CMake 脚本将 .cpp、.h 等源文件分组显示在 Visual Studio 2022 的解决方案资源管理器中。 ✅ 支持的方法汇总(共4种) 方法描述是否推荐…...
Device Mapper 机制
Device Mapper 机制详解 Device Mapper(简称 DM)是 Linux 内核中的一套通用块设备映射框架,为 LVM、加密磁盘、RAID 等提供底层支持。本文将详细介绍 Device Mapper 的原理、实现、内核配置、常用工具、操作测试流程,并配以详细的…...
大语言模型(LLM)中的KV缓存压缩与动态稀疏注意力机制设计
随着大语言模型(LLM)参数规模的增长,推理阶段的内存占用和计算复杂度成为核心挑战。传统注意力机制的计算复杂度随序列长度呈二次方增长,而KV缓存的内存消耗可能高达数十GB(例如Llama2-7B处理100K token时需50GB内存&a…...
人工智能(大型语言模型 LLMs)对不同学科的影响以及由此产生的新学习方式
今天是关于AI如何在教学中增强学生的学习体验,我把重要信息标红了。人文学科的价值被低估了 ⬇️ 转型与必要性 人工智能正在深刻地改变教育,这并非炒作,而是已经发生的巨大变革。教育机构和教育者不能忽视它,试图简单地禁止学生使…...
