antdesign中的defaultValue问题

VSCode关联VIVADO编辑Verilog 有时候接手别人的代码,或者从网上找的开源代码,每个人风格不一致,对齐缩进也不一样,阅读起来很累。有没有什么方法能快捷地格式化代码呢。下面我们利用VSCode插件来实现这个需求。Vivado是Xilinx公司提供的逻辑开发平台(之一),如果不喜欢Vivado自带的文本编辑器,可以选择第三方的文本编辑器VSCode。 阅读详情

问题描述----------:

在react项目中使用antdesign组件,遇到需要给表单元素设置初始值的场景时,官方提供的方法中有一种是使用defaultValue属性。例如:

import { Input } from 'antd';
const InputGroup = Input.Group;

ReactDOM.render(
  <div>
    <InputGroup>
      <Input defaultValue="0456" />
      <Input defaultValue="7579976" />
    </InputGroup>
  </div>
, mountNode);

由于redux的store中可能会有state的缓存,导致用上面方法设置的初始值,会有类似于缓存的问题。也就是说,我先进行操作A,store中存储了一些值,之后进行操作B去后台拿数据且进入新的页面并给表单赋初始值,但发现表单的初始值还是操作A中的那些值。

貌似这是antdesign的一个设计不足或者bug,目前用redux+defaultValue就是会遇到这样的问题。

解决方案----------:

antdesign的Form组件中提供了一种双向数据绑定方法getFieldDecrator,直接上代码:

<Form onSubmit={this.handleAdd.bind(this)}>
  <FormItem style={{display: 'inline-block'}}>
    {getFieldDecorator('labNo', { initialValue: '7579976' })(
      <Input placeholder="实验室编号:" />
    )}
  </FormItem>
</Form>

getFieldDecrator这个方法中的initialValue项就是配置初始值的,用这种方法就可以避免出现缓存问题了。而且获取表单元素序列化传给后台更加方便。

华为OD面试手撕真题 - 最大数 华为OD面试手撕真题 最大的数 提供Java、C++、Python、Go、JavaScript源码实现,并提供完整思路讲解 阅读详情

相关推荐

CTFShow萌新区全攻略:从密码破解到Web渗透的实战解析

本文为CTFShow萌新区新手提供从密码破解到Web渗透的完整实战攻略。文章深入解析了密码学、隐写术、杂项和Web安全四大核心方向,分享了实用的解题工具、思维方法和绕过技巧,旨在帮助初学者建立系统的安全竞赛解题体系,而不仅仅是提供一份题解(WP)。

weixin_29216957的博客 299

Ant Design vue使用组件select设置default-value

Ant Design vue使用组件select设置default-value一、效果图二、代码1、将default-value设置为固定的值2、动态将default-value设置为数据的第一个总结 一、效果图 二、代码 设置 key 和 default-value 的值相同 1、将default-value设置为固定的值 <!-- html代码 --> <a-select :key="DefaultValue" :default-value="DefaultValue" style

weixin_46181037的博客 9374

学习笔记--在线强化学习、离线强化学习、连续强化学习的区别(4)

在连续强化学习中,状态和动作都是连续的,这意味着智能体可以采取无限数量的动作,并且状态空间是连续的,而不是离散的点。- 策略评估和模型选择:在离线学习中,如何有效地评估不同策略和模型的性能,是一个重要的研究问题。- 连续学习和迁移学习:在线学习中,学习者需要不断在不同任务和环境中学习,研究者致力于研究如何将之前学到的知识迁移到新任务中,以实现更高效的学习和决策。- 连续动作选择和优化:在连续动作空间中,智能体对动作的选择是无限的,研究者在连续强化学习中通常关注如何有效地选择连续动作,以达到最优决策策略。

hzlalb的博客 3601

使用antd组件库中输入框defaultValue属性失效问题

在使用antd-mobile组件中InputItem文本输入框的使用,想要给输入框一个默认值的时候,使用到了defaultValue这个属性,官网上面说,这个属性是用来设置初始默认值,但是当我设置默认值的时候,发现不起效果, 一开始设置的默认值是有效果的, 在componentDidMount中改变state,重新触发render的时候,是没有效果的, 于是我就猜测,这个defaultValue属性,只有在第一次render触发后,才有效果,第二次render触发就没...

m0_47531829的博客 5424

小白的MatSWMM使用心路(二)——用matlab修改INP文件参数/使用matlab查找txt内容并修改多行内容

说是修改inp,但是里面的内容大部分还是讲怎么修改txt的……(?)。包含如何找到需要的参数(关键字)位置,以及修改那个位置的txt这样的内容。希望能帮助大家吧……Matlab你要多出好用的功能啊!

weixin_44276743的博客 4530

CODESYS V3.5 SP17编程环境全攻略:从安装到多语言编程实战

本文全面解析CODESYS V3.5 SP17编程环境,从安装配置到多语言编程实战技巧。详细介绍了运行时环境设置、六种IEC 61131-3语言的特性对比与混合编程策略,以及高级功能开发如自定义算法模块和实时通信配置。适合工业自动化工程师快速掌握这一强大工具。

weixin_30632089的博客 491

ant design vue中设置defaultValue报错

在做raido组件时,需要一个默认项,从官网拷贝过来,使用defaultValue没问题。 <a-radio-group v-model="value" @change="onChange"> <a-radio-button value="a"> Hangzhou </a-radio-button> <a-radio-button value="b"> Shanghai

征途人生&梦 7193

使用IDF和VSCode构建ESP32的开发环境

本文主要介绍构建使用IDF和VS-CODE 工具构建ESP32的开发环境的详细步骤,还应用IDF和VS CODE创建ESP32的项目文件,并实现编译和下载功能。

mftang的博客 6820

关于antd-react使用Select组件的defaultValue踩坑及解决方案

在有些项目中,使用antd里的Select组件初始化下拉选项之后,我们可能会有多个tab的切换需求,每一次切换都要改变Select组件的下拉选项数据,以及默认选项,但这时候就可能会出现一种情况就是,我们切换了tab之后,下拉选项的数据是更新了,但是输入框里的默认选项却是我们上一个tab里选中的值,而不是我们切换后的tab的默认的值,即。在Select组件里添加一个key,key值可以设置为tab切换的变量(关于这点,官方API文档好像没有提到)。

不怕麻烦的鹿丸的博客 2328

(八)基于MuJoCo的LeRobot SO100仿真操控实战指南(操作优化)

本文详细介绍了如何在MuJoCo仿真环境中搭建并优化LeRobot SO100机械臂的操控。通过两种核心模式(纯键盘仿真与实机镜像同步)的实战演示,重点讲解了关键的参数标定方法,以实现虚拟模型与真实硬件的精准同步。文章还提供了性能优化技巧,旨在帮助开发者构建高效、安全的机器人算法开发与测试流程。

weixin_29083649的博客 320

Qt C++ 信号发生器控制软件

waveformComboBox->addItems({"正弦波", "方波", "三角波", "锯齿波", "脉冲波"});frequencyLabel = new QLabel("频率 (Hz):");amplitudeLabel = new QLabel("幅值 (V):");offsetLabel = new QLabel("直流偏移 (V):");} else if (currentWaveform == "三角波") {} else if (currentWaveform == "方波") {

寒寒豆豆软件公司的博客 125

解决Ant Design中Form.Item下的子组件defaultValue不生效问题

antd开发中表单input设置defaultValue获取无效

weixin_55869175的博客 2222

Allegro174版本如何关闭模块复用后铜皮自动从动态变成静态操作指导

在用Allegro进行PCB设计的时候,模块复用是使用的十分频繁的操作,当Allegro升级到了174 S034版本的时候,当使用模块复用的功能的时候,模块内的铜皮会自动动静转换,大部分情况是不需要的。版本如何关闭模块复用后铜皮自动从动态变成静态操作指导。如何关闭这个功能,具体操作如下。

weixin_54787054的博客 1261

关于 Ant Design 中 Input 组件的 defaultValue 属性的一个小问题

记录关于一次 Ant Design 使用时遇到的一个问题,defaultValue属性赋值,页面交互操作处理数据之后页面数据未更新(未按照预期显示)。 class Component extends React.Component{ constructor(props) { super(props); this....

老愚公的博客 2万+

STM32F407中文手册

STM32f407中文手册 本参考手册面向应用开发人员,提供有关使用 STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、 STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 微控制器存储器与外设的完整信息。STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 构成一个微 控制器系列,各产品具有不同的存储器大小、封装和外设。有关订购信息以及器件的机械与电气特性,请参见数据手册。有关 ARM Cortex™-M4F 内核的信息,请参见《Cortex™-M4F 技术参考手册》。

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

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")

React+AntDesign:在Form表单内使用控件的value或defaultValue属性出现invalid Warning非法警告

问题简述 在用到AntDesign的Form表单时往往有时候会用到一些选择器,通常有时候选择器本身会有一个默认值,我们往往习惯用value或defaultValue去注入默认值,但是实际上,在Form表单内写这些选择器组件的时候往往就会出现非法警告。 出现原因 选择器基本上都是写在表单字段组件内,用于数据双向绑定、校验、布局等,因为控件是被Form.Item 包装的,且被设置了 name 属性的 ,表单控件会自动添加 value,数据同步将被 Form 接管,这会导致不能用value 或 defaultVa

Alanrnzearn的博客 1930

pscad IEEE标准系统搭建说明

pscad IEEE标准系统搭建说明,包含典型的IEEE 9节点、14节点、30节点、39节点和118节点系统。内含标准测试系统的原始数据和潮流结果。

antdesign vue pro 日期选择组件踩坑

问题出现 因为我用的是antdesign的FormModel表单 ,所以写法上来说和element-ui的表单写法差不多,以下是我的html部分和js部分 HTML部分 <a-form-model-item label="组卷时间" prop="filing_date"> <a-date-picker v-model="form.filing_date" /> </a-form-model-item> JS部分动态

zwd862375698的博客 1194

WINCC7.3破解文件

WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!

ant-design-vue form表单 defaultValue默认值

<a-input placeholder='' v-decorator="[ item.name, { rules: [{ required: !item.nullable, message: `请填写${item.display}` }], } ]" ...

weixin_30394333的博客 4838

antd的select的defaultValue通过form.getFieldsValue获取不到

如果你希望在组件挂载后立即获取表单字段的值,可以在组件的。:如果你的默认值是异步获取的,确保在设置默认值后再渲染。组件已经初始化完成,并且所有字段都已经注册到表单中。确保你已经正确设置了这些属性。在使用Ant Design(简称antd)的。组件是一个受控组件,这意味着你需要使用。,这样在表单初始化时就会使用这个值。,可能会遇到一些问题。组件中,你可以设置每个字段的。组件的受控属性更新有关。:如果你在表单外部更改了。方法注册到表单中的,这样。组件时,如果你希望使用。

水平有限,凑合看 1206

React andDesign Input赋值defaultValue不生效

react中使用antDesign没有双向绑定,Input组件需要配合使用defaultValue来模拟数据反选操作。直接使用发现并未生效。解决方式:给input增加key值,保证唯一。

weixin_58031521的博客 664

Ant Design 中 input 无法输入的问题

Ant Design 是阿里巴巴开发的一套企业级 UI 设计语言和 React 组件库, 极大地提高了前端开发人员的开发效率。 在我的开发过程中,使用过 ant design 中的 input 组件,遇到了 input 框无法输入的问题。 错误示例 <input className='input_obj' onChange={} value="test"> </input> 在浏览器中打开,在 input 框中输入数据时, 发现内容一致都不变,内容都为 test, 如同被禁止修改

ErikChan的博客 9075

React antd Form item「受控组件与非受控组件」子组件 defaultValue 不生效等问题总结

当你为 Form.Item 设置 name 属性后,子组件会转为受控模式。因而 defaultValue 不会生效。你需要在 Form 上通过 initialValues 设置默认值。

Constantiny的博客 1749

antd的 input有下拉_解决antd 下拉框 input [defaultValue] 的值的问题

项目中有下拉框跟input需要回显,所以用到defaultValue这个默认值,在后台调接口调到defaultValue这个值给select设置,但是不好使 解决方法直接用value 先加载选中的条目再加载默认值 初始的时候选中调模是空所以就会加载默认值 这样就解决了 但是在选择下拉的时候 要给scoreFrom值补充知识:antd Form组件行并列显示 Form表单属性为inline时,表单...

weixin_39584571的博客 312

修改antDesign中select框默认选项的问题

修改antDesign中select框默认选项的问题

weixin_47013797的博客 1002

react antd踩坑 异步的defaultValue 不生效

<Input key={this.state.detail.name} defaultValue={this.state.detail.name} /> 加一个key

qq_36249659的博客 4513

不能将类型“string”分配给类型“string[]”报错

在写代码的过程中,使用ts会出现不能把string值赋值给string|undefind,这个报错完全是因为在接收参数的时候给接受的参数类型写的是。我的页面因为是使用的Ant Design Mobile组件库中的TreeSelect组件,所以defaultValue。综上,这段代码的主要目的是在用户选择了某个具体的二级菜单项后,更新页面标题为所选项的名称,并触发加载或刷新相应的列表。,这种的话就不要在这儿写?,在接收到参数使用的时候判断为空和不为空。组件支持多选时),而你尝试赋予它的。

hyy_20021212的博客 2277

React ant Design 踩坑 input 的 defaultValue 重新赋值 不生效

在官方文档中有一个value 和一个defaultValue,在使用defaultValue的时候你会发现,展示默认的值是可以的,但是如果你修改了那个值页面数据是不会更新的。如果你去使用value的时候又会发现他的输入框你输入不了任何值。 解决办法: <Input key={this.state.name} defaultValue={this.state.name} /> 加一个key 在看网上其他解决方案的时候看到可以通过,onChange来得到他event.target.value的

Codernmx 8088
上一篇: 安装mysql完整流程
下一篇: 打印canvas的内容
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值