vue常用指令简介

(1)v-text:是元素的innerText,只能在双标签中使用
(2)v-html:是元素的innerHTML,不能包含{{xxx}}
(3)v-if:元素是否插入或者移除
(4)v-show:元素是否显示或者隐藏
(5)v-model:双向数据绑定
(6)v-bind:单项数据绑定

注:innerText和innerHTML解释:
<span id='span_id'><p>这是文本内容</p></span>
document.getElementById('span_id').innerText;//这是文本内容
document.getElementById('span_id').innerHTML;//<p>这是文本内容</p>

document.getElementById('span_id').innerText=“<p>这是文本内容</p>”;//<p>这是文本内容</p>
document.getElementById('span_id').innerHTML=“<p>这是文本内容</p>”;//这是文本内容

(7)v-bind的用法:v-bind:属性名=“表达式”;
        简写方式---:属性名=“表达式”
        例子:<span v-bind:class="变量?red;green">文本内容</span>
(8)v-on的用法:v-on:属性名=“表达式||函数名”;
        简写方式----@属性名=“表达式||函数名”
        例子:<button v-on:click="change()">请点击</button>;
              <button @click="change">请点击</button>--函数没有参数可以省略();
        注意:change()是vue中定义的methods中的方法。

(9)v-for的使用:
        *可以使用操作数组(item,index)
        *可以使用操作对象(value,key,index)
           

<div>
	<ul>
		<li v-for="stu in stus">					
			stu:{{stu}}
		</li>
		<li v-for="(stu,index) in stus">				
			index:{{index}}	
			stu:{{stu}}
		</li>
		<li v-for="(stu,index) in stus" :key="index">				
			index:{{index}}	
			stu:{{stu}}
		</li>
	</ul>

	<ul>
		<li v-for="(val,key) in person" >						
			value:{{value}}	
			key:{{key}}	
		</li>
		<li v-for="(val,key,index) in person" :key="index">		
			value:{{value}}	
			key:{{key}}	
			index:{{index}}
		</li>
	</ul>
</div>
<script>
	export default{
		data(){
			return{
				stus:[{name:'li',age:20},{name:'wang',age:30}],
				person:{name:'zhang',sex:'男'}
			}
		}
	}
</script>

 

植物实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:植物实例分割数据集 图片数量: - 训练集:9,600张图片 - 验证集:913张图片 - 测试集:455张图片 总计:10,968张图片 分类类别:59个类别,对应数字标签0至58,涵盖多种植物状态或特征。 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含多边形标注点。 数据格式:图像文件,来源于植物图像数据库,适用于计算机视觉任务。 二、适用场景 • 农业植物监测AI系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别植物特定区域并分类的AI模型,辅助农业专家进行精准监测和分析。 • 智能农业应用研发:集成至农业管理平台,提供实时植物状态识别功能,为作物健康管理和优化种植提供数据支持。 • 学术研究与农业创新:支持植物科学与人工智能交叉领域的研究,助力发表高水平农业AI论文。 • 农业教育与培训:数据集可用于农业院校或培训机构,作为学生学习植物图像分析和实例分割技术的重要资源。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性:标注采用YOLO格式,确保分割区域定位精确;包含59个类别,覆盖多种植物状态,具有高度多样性。 • 数据量丰富:拥有超过10,000张图像,大规模数据支持模型充分学习和泛化。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO、Mask R-CNN等),可直接用于实例分割任务,并可能扩展到目标检测或分类等任务。
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