<div class=“dashboard-card-title”>cccc</div> 如何提取到CCCC

时间: 2024-10-23 22:17:35 AIGC 浏览: 70
在HTML中,CSS选择器可以用于从页面内容中提取特定元素。如果你想从`<div class="dashboard-card-title">cccc</div>`这个元素中提取文本"C"部分(假设这里的"C"是指标题的实际内容而不是"CCC"),你可以直接访问`.dashboard-card-title`类下的文本。在JavaScript中,可以使用如下的方法: ```javascript const element = document.querySelector('.dashboard-card-title'); const titleText = element.textContent; // 获取标题文本 const extractedContent = titleText.trim(); // 去除首尾空格并提取内容 console.log(extractedContent); ``` 如果你想要提取的是"C"字符,而不仅仅是文本,那将取决于该元素是否包含内联样式或者`data-*`属性等其他信息。通常情况下,`.innerHTML`可能会更合适,但如果`<div>`里还有其他结构,这可能需要额外处理。
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<script setup lang="ts"> import { storeToRefs } from 'pinia' const { t } = useI18n() const notify = useNotifyStore() const store = useDashboardStore() const { isLoading, summaryStat } = storeToRefs(store) const layout = useLayoutStore() onMounted(() => { store.getSummaryStat() if (!layout.isWelcomeShown) { setTimeout(() => { notify.notify({ body: t('notify.welcome'), type: 'success', duration: 10000, }) layout.showWelcome() }, 2000) } }) </script> <template> <div> <div> <div class="line-row flex flex-col justify-stretch items-stretch lg:flex-row margin-outside w-full"> <WelcomeCard class="w-full lg:w-1/2" /> <RegisterSourceChart class="w-full lg:w-1/2" /> </div> <div class="flex flex-col lg:flex-row margin-outside w-full pb-1"> <div class="lg:w-1/2 w-full"> <VisitsChart /> </div> <div class="flex flex-col lg:flex-row w-full lg:w-1/2"> <UsersPlatformChart class="w-full lg:w-full" /> </div> </div> <div class="flex flex-wrap margin-outside"> <div class="w-full lg:w-1/2 px-2"> <Card :title="t('dashboard.recentOrders')"> <RecentOrders /> </Card> </div> <div class="w-full lg:w-1/2 px-2"> <Card :title="t('dashboard.trendingProducts')"> <TrendingProducts /> </Card> </div> </div> </div> </div> </template> <style lang="scss" scoped> .line-row { min-height: 350px; } </style>

<think>我们正在分析一个Vue单文件组件(SFC),它包含三个部分:<script setup>、<template>和<style>。下面将逐一解析: 1. **<script setup> 部分**: - 使用Composition API的`<script setup>`语法,这是Vue 3的推荐写法。 - 导入`storeToRefs`从Pinia,用于将store的属性转换为响应式引用。 - 使用`useI18n`获取翻译函数`t`,用于国际化。 - 使用`useNotifyStore`和`useDashboardStore`来获取对应的store实例。 - 使用`storeToRefs`从dashboard store中解构出`isLoading`和`summaryStat`,并保持响应性。 - 使用`useLayoutStore`获取布局相关的store。 - 在`onMounted`生命周期钩子中: - 调用`store.getSummaryStat()`获取仪表板的摘要统计信息。 - 检查`layout.isWelcomeShown`,如果欢迎信息没有显示过,则设置一个2秒的延时,然后通过通知store显示一个持续10秒的成功通知,并标记欢迎信息已显示。 2. **<template> 部分**: - 整体结构是一个根`div`,内部包含多个子元素。 - 使用Tailwind CSS进行布局。 - 第一行(`line-row`类)是一个flex容器,在小屏幕(默认)下垂直排列,大屏幕(lg)下水平排列。包含两个组件: - `WelcomeCard`:占据全宽(小屏幕)或一半宽度(大屏幕)。 - `RegisterSourceChart`:同样占据全宽(小屏幕)或一半宽度(大屏幕)。 - 第二行也是一个flex容器,同样在小屏幕垂直排列,大屏幕水平排列。包含: - 左边:`VisitsChart`(在小屏幕下全宽,大屏幕下一半宽度)。 - 右边:一个flex容器,内部是`UsersPlatformChart`(在小屏幕下全宽,大屏幕下一半宽度,但注意其父容器设置的是`w-full lg:w-1/2`,而它自己又设置了`w-full lg:w-full`,所以在大屏幕下它会占据父容器的全部宽度,即整个右边区域)。 - 第三行是一个flex容器,换行(`flex-wrap`),包含两个卡片: - 第一个卡片:`RecentOrders`(最近订单),占据全宽(小屏幕)或一半宽度(大屏幕)。 - 第二个卡片:`TrendingProducts`(热门产品),同样占据全宽(小屏幕)或一半宽度(大屏幕)。 3. **<style> 部分**: - 使用scoped样式,只影响当前组件。 - 为`line-row`类设置最小高度为350px,确保第一行有足够的高度显示内容。 总结:这是一个仪表板页面,展示了多个组件,包括欢迎卡片、注册来源图表、访问图表、用户平台图表、最近订单和热门产品。同时,在组件挂载后,会获取摘要统计信息,并在首次进入时显示欢迎通知。 §§相关问题§§ 1. Vue 3的`<script setup>`语法相比普通Composition API有哪些优势? 2. 在Pinia中使用`storeToRefs`的作用是什么?与直接解构有何不同? 3. 如何利用Vue的`onMounted`生命周期钩子进行异步操作? 4. 在Tailwind CSS中,如何实现响应式布局(如小屏幕垂直排列,大屏幕水平排列)? 5. 如何确保Vue组件的样式只作用于当前组件(scoped样式原理)?</think>这段代码是一个 Vue 3 单文件组件(SFC),使用 Composition API 和 TypeScript 实现了一个仪表板界面。以下是关键解析: ### 1. 脚本部分 (`<script setup>`) - **状态管理**:使用 Pinia 状态库 - `storeToRefs`:保持 store 属性的响应式 - 创建 notify/dashboard/layout 三个 store 实例 - **国际化**:`useI18n()` 提供翻译函数 `t()` - **生命周期**:`onMounted` 钩子实现: - 加载仪表板数据 `store.getSummaryStat()` - 首次访问时延迟 2 秒显示欢迎通知(通过 notify store) - 标记欢迎提示已显示 `layout.showWelcome()` ### 2. 模板部分 (`<template>`) - **响应式布局**:使用 Tailwind CSS 实现 - 大屏幕(lg)采用双列布局,小屏幕转为单列 - `flex-col`(垂直排列)与 `lg:flex-row`(水平排列)切换 - **组件结构**: ```html 1. 首行:WelcomeCard + RegisterSourceChart(50%-50%) 2. 次行:VisitsChart(50%)+ UsersPlatformChart(50%) 3. 尾行:RecentOrders(50%)+ TrendingProducts(50%) ``` - **卡片容器**:`<Card>` 组件包裹内容区域 ### 3. 样式部分 (`<style>`) - 作用域样式 (`scoped`):仅影响当前组件 - `line-row` 类:设置最小高度 350px 确保内容区域展示 ### 功能总结 这是一个响应式仪表板,包含: 1. 数据可视化图表(注册来源、访问量、用户平台) 2. 数据卡片(最近订单、热门商品) 3. 国际化支持 4. 首次访问欢迎提示 5. Pinia 状态管理

运行结果的http://127.0.0.1:5000/网页代码: <!-- templates/dashboard.html --> <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <title>Olist Customers Data Dashboard</title> <link rel="stylesheet" href="https://stackpath.bootstrapcdn.com/bootstrap/4.5.2/css/bootstrap.min.css"> <link rel="stylesheet" href="/static/styles.css"> <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/echarts/dist/echarts.min.js"></script> </head> <body> <div class="container"> <h1 class="text-center mt-5">Olist Customers Data Dashboard</h1> <!-- Dropdown for State Selection --> <div class="row justify-content-center mt-5"> <div class="col-md-4"> <select id="state-dropdown" class="custom-select"> <option value="all">All States</option> </select> </div> </div> <!-- Charts Section --> <div class="row mt-5"> <div class="col-md-6"> <div id="graph1" class="chart-container"></div> </div> <div class="col-md-6"> <div id="graph2" class="chart-container"></div> </div> </div> <div class="row mt-5"> <div class="col-md-6"> <div id="graph3" class="chart-container"></div> </div> <div class="col-md-6"> <div id="graph4" class="chart-container"></div> </div> </div> <div class="row mt-5"> <div class="col-md-6"> <div id="graph5" class="chart-container"></div> </div> <div class="col-md-6"> <div id="graph6" class="chart-container"></div> </div> </div> </div> <script src="https://code.jquery.com/jquery-3.5.1.min.js"></script> <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@popperjs/[email protected]/dist/umd/popper.min.js"></script> <script src="https://stackpath.bootstrapcdn.com/bootstrap/4.5.2/js/bootstrap.min.js"></script> <script src="/static/dashboard.js"></script> </body> </html> 没有东西显示

感谢你提供的详细反馈。让我们进一步深入调试,确保所有部分都能正常工作。我们会在代码中添加更多的调试信息,并确保每个步骤都按预期执行。 ### 1. 数据库连接文件 (`database_connection.py`) 确保数据库连接和数据读取过程中有详细的日志输出。 ```python # database_connection.py import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine def connect_to_database(): """ Connect to the MySQL database and return a DataFrame with the customers dataset. """ try: engine = create_engine('mysql+pymysql://root:111111@localhost:3306/数据可视化') query = "SELECT * FROM olist_customers_dataset" df = pd.read_sql(query, engine) print("Data imported successfully.") return df except Exception as e: print(f"Error connecting to the database or reading data: {e}") return None ``` ### 2. 主体代码文件 (`main.py`) 确保加载数据时添加更多的日志输出,并确保 DataFrame 正确加载。 ```python # main.py import database_connection from h5_dashboard import app if __name__ == '__main__': # Load data from the database df = database_connection.connect_to_database() if df is None: print("Failed to load data. Exiting...") exit(1) else:
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SM-CNN-Torch: Torch实现短文本对排名的CNN模型

标题中提到的“SM-CNN-Torch”是一个深度学习框架Torch的实现版本,它基于Severyn和Moschitti在2015年SIGIR会议上发表的一篇论文所描述的卷积神经网络(CNN)模型。这篇论文的内容主要关注的是如何利用CNN对短文本对进行有效的排名,这一点对于问题回答(question-answering, QA)系统来说至关重要。实施该CNN模型的目标是为了更好地处理问答系统中的文本对比较问题,例如,在搜索引擎中确定哪些文档与用户的查询更加相关。 在描述中提到了如何使用该仓库中的代码。首先,用户需要安装Torch库,这是实现和运行SM-CNN-Torch模型的前提条件。接着,用户需要使用提供的脚本(fetch_and_preprocess.sh)下载并预处理GloVe(Global Vectors for Word Representation)字嵌入数据。这一数据集是预先训练好的词向量,能够将单词转换为连续的向量表示,这在深度学习模型中是处理文本的基本步骤。 在模型准备工作中,还需要注意的是Python版本,因为模型运行依赖于Python环境,建议的版本为2.7或更高版本。此外,描述中还提到了并行处理的线程数设置,这表明模型在运行过程中可能会涉及到并行计算,以加速计算过程。通过设置环境变量OMP_NUM_THREADS,可以指定并行计算时的线程数。 文件名称列表中的“SM-CNN-Torch-master”表示这是该仓库的主目录,包含了所有实现Severyn和Moschitti CNN模型的相关文件。 该存储库还包含了一些附加信息,例如,原始Torch实现已经被PyTorch版本所取代。PyTorch是Torch的一个分支,它提供了更多的功能和更易于使用的接口,对研究人员和开发者来说更加友好。此外,该仓库目前仅用于存档目的,这意味着原始的Torch代码不再被积极维护,而是作为一种历史记录保留下来。 标签“deep-learning”表明该项目是一个深度学习项目,所使用的模型是深度神经网络,特别是卷积神经网络。标签“question-answering”则直接指向了问题回答系统,这是深度学习的一个重要应用领域。标签“convolutional-neural-networks”指明了所使用的网络类型是卷积神经网络,它在图像处理和自然语言处理中都有广泛应用。而“Lua”标签则是因为Torch是用Lua语言编写的,尽管它通常与Python一起使用,但也有一个使用Lua的版本。 总的来说,SM-CNN-Torch是一个专门针对短文本对排名的深度学习模型的实现,它允许研究人员和开发者利用已经发表的研究成果来搭建和测试自己的模型,同时为了解其背后原理和实现细节提供了具体的代码和数据处理流程。