iview树形组件的一些理解和开发

iview - tree节点的相关操作 最新有一个新的需求,即在iview tree的自定义节点基础上,对当前节点进行相关的操作,参考相关博客,整理了以下两种方案。 右键弹出相关操作按钮 参考博客 实现细节: <template> <div> <Tree :data="kindData" :render="renderContent" ></Tree> <Button type="primary" @click= 阅读详情

        最近项目中使用了之前没怎么用过的树性控件,也是在好好的重新熟悉了一下这种组件的架构,作为经验,拿出来分享一下,方便以后有小伙伴用到有关树形组件的开发时能做个参考。

	<Tree
			ref="tree"
			:data="rootNodes"
			:load-data="loadData"
			class="treestyle"
			:render="renderContent"
			@on-contextmenu="handleContextMenu"
		>
	</Tree>
	

通过打印树的属性我们能看到控件内包含的一些方法

除去iview官方提供的三种能够获取数据的get方法之外,我们也能从iview的底层中找到其他函数方法的使用方法,而我个人觉得比较好用的则是flatState这个属性

 这个属性其实就是对应的我们当前看到的树的所有数据,因为当前使用的树是异步加载的,所以在比如写有关操作树功能的时候,会出现对rootdata的数据操作的情况,而对于树的某一节点来讲,除非是完全对于节点或者是下级的操作,否则如果对于树的上级进行操作是进行不了的,而这时我们可以通过flatState这个属性进一步的对整个树的上下级结构进行操作,这些都是在官方文档中没有的

我们可以看到在flatState下的对象都包含三个属性,children/parent,node,nodeKey,其中node属性是包含了当前节点的属性,像expand展开,contextmenu右键菜单等,而你打开任意的一个既有上级有存在下级的节点时,就会显示children/parent属性,children是一般是一个数组,有多个下级,而parent则是一个int类型,对应每一个nodekey,nodekey是唯一的,代表每一个节点

假设我们现在要做一个目录树移动的功能,在目录移动完成后,我们要刷新部分的树,而不是重置树的整个结构,使之再重新加载,对于刷新部分树的功能我们就要用现有的node数据去匹配flatState

//传入当前节点node数据的nodekey
	refreshTreePid(nodeKey) {
			let parent = 0
			this.$refs.tree.flatState.forEach((element) => {
				if (element.nodeKey == nodeKey) {
					parent = element.parent
				}
			})
			let data = this.$refs.tree.flatState[parent].node
            //刷新移动后的目录及下级
			this.refreshTreeProps(data)
		},

如果是对树的某一个节点的id进行定位的话

//查询结构树内,双击进行定位操作
lookData(data) {
			this.$Message.loading({
					content:'正在定位...',
					duration:0
				})
			data.selected = true
			this.$parent.$parent.$parent.$parent.clear()
			let part = this.$refs.tree.flatState
			let pos = []
			pos.push(data.nodeKey)
			part.forEach(element => {
				if (element.node.id == data.id ) {
					let parent = element.parent
					while(part[parent].parent != null){
						pos.push(part[parent].nodeKey)
						parent = part[parent].parent
					}
					let root = part[parent].node
					this.rootNodes.forEach(el => {
					if (el.id == root.id) {
						let change = el
						el.pos = pos
                        //事件总线传到对应树组件
						this.$Bus.emit('change',change)
                        //init
						this.rootNodes = [
							{
								id: '',
								title: 'root',
								loading: false,
								children: [],
								expand: false,
								contextmenu: false,
							},
						]
					}
			});

				}
			});

		},
//对树的某一节点id进行定位,展开目标位置		
treePartChange(change) {
			let pos = change.pos
            delete change.pos
			let child = change.children
			for (let index = 0; index < pos.length; index++) {
				let num = pos[pos.length - index - 1]

				for (let i = 0; i < child.length; i++) {
					if (child[i].nodeKey != num) {
						child.splice(i, 1)
						i = i - 1
					}
				}
				child = child[0].children
			}
			this.rootNodes[0].children.forEach(async (element) => {
				if (element.id == change.id) {
					element.expand = change.expand
					element.contextmenu = true
					let ch = element
					let cha = change

					for (let index = 0; index < pos.length; index++) {
						if (index == pos.length - 1) {
							await this.refreshTreeProps(ch)

							for (let i = 0; i < ch.children.length; i++) {
								if (ch.children[i].id == cha.children[0].id) {
									if (ch.children[i].isSource == true) {
										ch.children[i].contextmenu = true
										this.$refs.tree.handleSelect(
											ch.children[i].nodeKey
										)
										this.$Message.destroy()
									} else {
										ch.children[i].expand =
											cha.children[0].expand
										ch.children[i].contextmenu = true
										this.$refs.tree.handleSelect(
											ch.children[i].nodeKey
										)
										this.$Message.destroy()
									}
								}
							}
						} else {
							await this.refreshTreeProps(ch)

							for (let i = 0; i < ch.children.length; i++) {
								if (ch.children[i].id == cha.children[0].id) {
									if (ch.children[i].isSource == true) {
										ch.children[i].contextmenu = true
										this.$refs.tree.handleSelect(
											ch.children[i].nodeKey
										)
										this.$Message.destroy()
									} else {
										ch.children[i].expand =
											cha.children[0].expand
										ch.children[i].contextmenu = true

										if (
											'children' in ch &&
											ch.children[0] != undefined &&
											'children' in cha &&
											cha.children[0] != undefined
										) {
											ch = ch.children[i]
											cha = cha.children[0]
										}
									}
								}
							}
						}
					}
				}
			})
}

 正是通过这个flatState属性,能够完成很多自定义功能的开发,快速的找到树的结构节点,如果你正在开发有关树形控件的功能,不妨试试

iview框架Table组件开启Tree结构(表格内嵌树状数据)节点操作卡顿解决方案 iview表格内嵌Tree卡顿 阅读详情

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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