谷粒商城day39 -商品服务-API-三级分类-新增-新增效果完成

SpringBoot+Vue+Mysql社区医院信息平台(源码+文档) SpringBoot+Vue+Mysql学生宿舍信息管理系统 WEB端软件项目(源码+文档) 项目包含:①完整源码(后端+管理后台+用户前台);②数据库脚本文件;③万字论文文档;④开题报告;⑤答辩PPT;⑥项目运行视频教程。 项目架构: B/S 架构、MVC 分层设计 技术栈: Java、MySQL、SpringBoot、MyBatis-Plus、Token 权限校验、管理后台 Vue+ElementUI+ECharts、用户前台 Layui+jQuery、Maven 构建。 一、角色设计 学生用户: 注册登录、浏览宿舍信息、查询宿舍安排、在线报修、缴费查询、失物招领、桶装水预订、评论交流、收藏等。 商家用户: 注册登录、桶装水品牌与商品信息维护、预订订单查看与处理。 维修人员: 注册登录、查看待处理报修、接单维修、填写报修处理结果与进度反馈。 管理员: 学生管理、班级管理、宿舍信息管理、宿舍安排管理、报修处理管理、缴费信息管理、卫生检查与文明宿舍管理、失物招领管理、桶装水与商家管理、维修人员管理、公告资讯与轮播图管理等。 二、前台功能模块(学生端) 1. 首页展示:轮播图、宿舍公告、最新动态推荐、常用服务快速入口 2. 宿舍信息模块:宿舍列表、楼栋与房间条件筛选、宿舍详情查看、我的宿舍安排查询 3. 在线报修模块:在线提交宿舍设施报修申请、上传故障描述、查看报修进度与维修处理结果 4. 缴费模块:水电等缴费记录查询、缴费状态查看 5. 卫生检查与文明宿舍:宿舍卫生检查结果公示、文明宿舍展示 6. 失物招领模块:失物信息发布、招领信息发布、详情查看、评论互动 7. 桶装水预订:桶装水品牌与商品浏览、在线预订、我的预订记录查询 8. 假期留宿:假期留校申请提交、申请记录查询 9. 评论与收藏:信息评论、查看他人评论、评论回复互动、收藏感兴趣的内容 10. 个人中心... 立即下载

总结:总得来说修改跟新增差不多,后端代码生成好了,前端修改的时候

(1)  点击修改时实时获取当前菜单的信息,需要先做一个查询,将当前model置为数据库内最新

(2)  打开新增的弹框,标题改为修改菜单

(3)  修改成功后记得新增时把model内的相关属性初始化,不然显示的是修改时的值

 

1.添加修改按钮

<el-button type="text" size="mini" @click="() => edit(node, data)"
            >Edit</el-button
          >

2.data内添加相关属性,分别为 弹框类型与弹框标题

3.弹框内添加两个额外表单项

<el-form-item label="单位">
          <el-input v-model="category.productUnit" autocomplete="off"></el-input>
        </el-form-item>
         <el-form-item label="图标">
          <el-input v-model="category.icon" autocomplete="off"></el-input>
        </el-form-item>

4.确定按钮点击事件方法改为submit,适用于新增与修改

<el-button type="primary" @click="submit()">确 定</el-button>

5.添加与改动相关方法

    append(node, data) {
      this.dialogVisible = true;
      this.dialogType = "add";
      this.dialogTitle = "新增菜单";
      this.category.parentCid = data.catId;
      this.category.catLevel = data.catLevel + 1;
      this.category.name = "";
      this.category.icon = "";
      this.category.productUnit = "";
    },
    submit() {
      if (this.dialogType === "add") {
        this.saveCategory();
      } else {
        this.editCategory();
      }
    },
    edit(node, data) {
      console.log("data:++",data);
      this.getCategoryById(data);
      this.dialogVisible = true;
      this.dialogType = "edit";
      this.dialogTitle = "修改菜单";
      this.category.catLevel = data.catLevel + 1;
    },
    saveCategory() {
      this.$http({
        url: this.$http.adornUrl("/product/category/save"),
        method: "post",
        data: this.$http.adornData(this.category, false),
      }).then(({ data }) => {
        this.$message({
          type: "success",
          message: "新增成功!",
        });
        this.getDataList();
        this.expandedkeys = [this.category.parentCid];
        this.dialogVisible = false;
      });
    },
    getCategoryById(data) {
      this.$http({
        url: this.$http.adornUrl(
          `/product/category/info/${data.catId}`
        ),
        method: "get",
        params: this.$http.adornParams({}),
      }).then(({ data }) => {
        console.log("data:++",data);
        this.category.catId = data.category.catId;
        this.category.name = data.category.name;
        this.category.productUnit = data.category.productUnit;
        this.category.icon = data.category.icon;
        this.category.parentCid = data.category.parentCid;
      });
    },
    editCategory() {
      var {catId,name,productUnit,icon} = this.category
      this.$http({
        url: this.$http.adornUrl(
          "/product/category/update"
        ),
        method: "post",
        data: this.$http.adornData({catId,name,productUnit,icon}, false),
      }).then(({ data }) => {
        this.$message({
          type: "success",
          message: "修改成功!",
        });
        this.getDataList();
        this.expandedkeys = [this.category.parentCid];
        this.dialogVisible = false;
      });
    },
  },

 

YOLOv8作物病害检测实战源码 这是一套基于YOLOv8n的农田病虫害目标检测系统,对叶片照片做目标检测,识别健康叶片、褐斑病、白粉病、锈病四类,并给出对应防治建议。全流程纯CPU可跑,配套交付完整Python源码、9章实战教程(md/html/pdf三种格式)、100张自造样本及YOLO标签、训练曲线与混淆矩阵截图、Tkinter界面和答辩PPT。 系统围绕五项功能展开:同一套推理逻辑覆盖图像、视频、摄像头三种来源;图形界面选文件即检测,画面叠彩色框标注病名与置信度,右侧面板同步给出症状与防治措施;检测记录自动写入CSV,统计页一键生成四类病害占比饼图;训练结束自动产出损失与精度曲线;内置防治建议文案库,检测命中即回填面板。 选型用YOLOv8n nano档,参数量约320万、权重约6.2MB,CPU单帧几十毫秒,小样本训练5到8分钟完成。数据由data_gen.py程序化绘制100张叶片图,固定随机种子,重跑分布一致,不依赖公开数据集。依赖全部锁版本,教程第7章整理了19条真实报错及排查方法,第8章给出换模型档、换PlantVillage数据集的迁移路径。 适合做计算机视觉方向课程设计或毕业设计的学生,也适合智慧农业方向想了解检测模型如何落进业务面板的学习者。不需要GPU,不需要系统学过目标检测,教程第3章会按需补齐原理。 使用时先pip install -r requirements.txt装好依赖,download_data.py下载预训练权重,data_gen.py生成样本后train.py训练,完成后用main.py infer批量检测或main.py gui启动界面。 立即下载

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