vue过滤器的使用

VScode搭建Opencv(C++开发环境) VScode配置Opencv一、准备软件二 、下载软件1、MinGw下载2、 Cmake下载3、Opencv下载三、编译1、cmake-gui2、make3、install四、 VScode配置1、launch.json2、c_cpp_properties.json3、tasks.json五、测试 用了半天事件,看了各种的博客终于配置成功了,在这里记录并分享一下,让更多的人少走弯路。 本次环境是Win 10. 一、准备软件 我们本次用到的3个软件,(建议读者文件路径,文件版本 尽量都和我相同,这样不容易出错 阅读详情

今天有个需求,产品说身份证号信息比较重要,让我把中间的数字用*代替。网上一搜,不错的代码,贴在这里。

网址附上,以示尊敬。https://segmentfault.com/q/1010000013590505

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Vue filters</title>
    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/vue"></script>
</head>
<body>
    <div id="app">
        <ul>
            <li v-for="item in ID">{{item | hideMiddle}}</li>
        </ul>
    </div>
    <script type="text/javascript">
        new Vue({
            el: '#app',
            data: {
                ID: [
                "1234567897897","5648754542132"]
            },
            methods: {            
            },
            filters: {
                hideMiddle(val) {
                    return `${val.substring(0,3)}****${val.substring(val.length-3)}`
                }
            }
        })
    </script>
</body>
</html>

我的效果图:

 

代码:

<el-table-column
   label="身份证号"
   align="center"
   width="180">
   <template slot-scope="scope">
      <span>{{scope.row.idcard | hideMiddle}}</span>
   </template>
</el-table-column>
filters: {
      hideMiddle(val) {
        return `${val.substring(0, 3)}*******${val.substring(val.length - 4)}`
      }
    },

 

 

 

2026四款AI原生IDE实测:Trae、Qoder、CodeBuddy、Cursor能力边界深度解析 AI原生IDE正从代码编辑器演进为开发者智能工作流中枢,其核心在于对上下文理解、AST编辑意图建模与多模态任务调度的工程化实现。区别于传统插件式AI辅助,真正的AI原生IDE需具备知识库嵌入、符号图索引、操作链固化等底层能力,从而支撑Figma转码、N+1查询修复、跨语言迁移等复杂场景。Trae强调中文语境与企业规范的强绑定,Qoder聚焦AST级编辑轨迹预测,CodeBuddy通过IDE/插件/CLI三态划分控制权边界,Cursor则以云端Agent实现开发任务的时空并行。本文基于真实项目压测,揭示免费版 阅读详情

相关推荐

YOLOv8缺陷检测可视化界面实战:PyQt5布局设计与代码实现

本文详细介绍了如何利用PyQt5为YOLOv8缺陷检测模型构建一个专业、易用的可视化界面。通过实战讲解PyQt5的布局管理器设计、信号槽机制与YOLOv8核心的集成,帮助开发者快速将AI模型部署为直观的桌面应用,提升工业质检等场景的落地效率。

redis7keeper的博客 758

身份证号码中间显示*星号

替换身份证中间号码为星号

qq_16945933的博客 2192

Unity多渠道APK打包:同一工程稳定输出不冲突安装包

Android应用多渠道分发是移动开发的基础场景,其核心在于解决包名唯一性、渠道可识别性与构建可重复性三大问题。原理上,Unity安卓打包本质是三阶段流程:生成Android工程、Gradle编译、APK签名,而包名冲突根源在生成阶段对PlayerSettings的强依赖。技术价值体现在规避人工配置失误、支撑CI/CD自动化、满足华为/小米等商店合规要求。典型应用场景包括应用宝、TapTap、B站等渠道独立包管理,以及AB测试、灰度发布等运营需求。本文聚焦Unity原生方案,通过BuildPlayerOpt

weixin_33736048的博客 794

vue项目中 处理身份证号**

<md-input-item title="居民身份" type="status" placeholder="xxx" v-model=replaceStatusId" align="right"></md-input-item> //采用mand-mobile 使用{{}}不合适,没有使用过滤器 //data中定义数据 data() { return{ i...

lyx1838102537的博客 1627

告别CANoe?手把手教你用Python+PCAN搭建汽车诊断脚本(附完整代码)

本文详细介绍了如何利用Python和PCAN硬件搭建高性价比的汽车诊断自动化方案,替代昂贵的CANoe工具。通过开源库python-can和udsoncan实现UDS诊断协议,涵盖硬件选择、环境配置、核心功能实现及性能优化,附完整代码示例,助力开发者快速构建诊断脚本。

weixin_42551227的博客 373

RK3568平台开发系列讲解(UBOOT篇)u-boot启动流程

U-Boot(Universal Bootloader)是一种开源的引导加载程序,广泛用于嵌入式系统中。它的主要功能是初始化硬件设备,加载操作系统内核,并将控制权交给操作系统。U-Boot的启动流程可以分为多个阶段,以下是典型的U-Boot启动流程:

内核笔记 1234

vue3&JavaScript 根据输入的身份证号码自动解析识别出性别,年龄,出生日期

在很多时候我们需要根据用户输入的身份证号码来识别出用户的性别,年龄,出生日期,这样会给用户更好的体验,可以通过截取对应的字符然后进行计算的出性别,年龄,出生日期

qq_68862343的博客 2060

导数与微分在 FPS 射击游戏中的实际应用:把“手感”算出来

摘要:射击游戏开发中,单线程适用于简单小游戏(如单机打靶),所有任务由主线程顺序处理,代码简单但效率较低;多线程则适合复杂场景(如多人在线3D大作),通过渲染、逻辑、网络、音效等线程分工协作,确保画面流畅、响应迅速和实时同步。选择依据取决于游戏复杂度、联网需求和性能要求,小型游戏用单线程,大型高要求项目必须采用多线程架构。(149字)

本博客聚焦游戏开发技巧、创业实战心得及大学热门课程干货。这里既有技术深度,也有思维广度,无论你是开发者、创业者还是高校学子,都能在这里找到适合自己的成长之路! 3278

vue 屏蔽身份证号码里面的出生年月日,用*代替

数字类型 certificatecodecopy = certificatecode.replace(/^(.{6})(?:\d+)(.{4})$/, "$1****$2") 所有类型 enginenocopy = engineno.replace(/^(.{2})(?:\w+)(.{1})$/, "$1****$2") enginenocopy = engineno.replace(/^(.{4})(?:\w+)(.{4})$/, "$1****$2")

u013361179的博客 888

05 - matlab m_map地学绘图工具基础函数 - 设置比例尺指北针

本篇介绍下m_map中添加指北针(m_northarrow)、比例尺(m_ruler)和进行比例缩放(m_scale)的函数及其用法 。提供了 示例以便参考,罗列了 各函数可设属性。希望对绘图的你有所帮助。

weixin_43339605的博客 1947

SDN — EVPN Overlay 控制面

完成控制面的配置后,当 VxLAN L2 Gateway(e.g. Leaf1)再收到从 Host1 向 Host2 发出的 ARP Request 时,就会先查看自己的 ARP 广播抑制表,发现有 Host2 的 MAC-IP 记录,则直接将 ARP Request 报文中的广播 MAC 地址替换为目的单播 MAC 地址(广播变单播),然后原路 Reply,从而达到 ARP 广播抑制的目的。手动配置的方式虽然简单,但网络中会存在大量的 BUM 洪泛流量,网络扩展性也受到了限制,并不适用于大规模组网场景。

烟云的计算 1859

vue+element 实现身份证号码中间几位用星号显示.

一开始在网上搜索的正则表达式是: <el-table-column prop="ucnum" label="证件编号" min-width="18%" align="center"> <template slot-scope="scope">{{scope.row.ucnum? scope.row.ucnum.replace(/^(\d{4})\d+(\d{4})$/,...

u013682258的博客 6410

【如何学习CAN总线测试】——Python+Robot Framework框架实现UDS诊断自动化

由于项目需要进行UDS诊断测试,所以对这方面进行了研究学习,网上很少能查询到相关资料,故记录一下UDS自动化测试开发过程,由于保密原则,案例都是Demo,希望能帮到感兴趣的朋友。

测试领域技术分享 7469

methods vue过滤器 和_VueJS自定义指令和过滤器用法详解

在上一节中,我们学习了VueJS过渡和动画(transition& animation)的用法,无论是实现过渡还是动画,在VueJS它们的使用都是类似的,你可以根据标准过渡或动画类自定义然后使用。指令是指示VueJS以某种方式进行操作,我们之前已经看到了诸如v-if、v-show、v-else、v-for、v-bind、v-model、v-on等指令。在这一节中,我们将学习自定义指令,创建...

weixin_39786341的博客 170

android 蓝牙通讯demo

android 下蓝牙通讯demo,实现了发现蓝牙,使能蓝牙,通过蓝牙发送消息。

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")

VueJs 自定义过滤器使用总结

在这个教程中,我们将会通过几个例子,了解和学习VueJs的过滤器。我们参考了一些比较完善的过滤器,比如orderBy 和 filterBy。而且我们可以链式调用过滤器,一个接一个过滤。因此,我们可以定义我们自己的过滤器在我们的Vue实例中。阅读这个教程的前提是你对Vue已经有了基本的语法基础。VueJs中的过滤器基础过滤器是一个通过输入数据,能够及时对数据进行处理并返回一个数据结果的简单函数。Vu

小北哥哥和北妈 3万+

文档:亲测可用解决vnc灰屏,黑屏,鼠标大黑叉情况

主要解决vnc-viewer灰屏,黑屏,鼠标大黑叉等现象,详细见文档。

vuejs中过滤器使用

文章目录1、过滤器2、分类3、代码演示 1、过滤器 过滤器:被用于一些常见的文本格式化,一个通过输入数据,能够及时对数据进行处理并返回一个数据结果的简单函数; 2、分类 分类:全局过滤器和局部过滤器 全局过滤器:定义创建的vue对象之前,全局即可使用; 局部过滤器:定义在vue对象里面,只可在当前实例对象中使用; 简要说明 当有局部和全局两个名称相同的顾虑器时候,采用就近元素进行调用,即局部过滤器优先于全局过滤器; 一个表达式可以使用多个过滤器啊,过滤器之间使用管道符|隔开,执行顺序从左往右;

极客鼠之家 282

锂电池充电器电路设计 里面有电路

锂电池充电器电路设计 里面有电路 3.7V升压到5V电路设计。

Vuejs 过滤器的使用

Vue.js 允许你自定义过滤器,可被用于一些常见的文本格式化。过滤器可以用在两个地方:双花括号插值和 v-bind 表达式 (后者从 2.1.0+ 开始支持)。过滤器应该被添加在 JavaScript 表达式的尾部,由「管道」符号 ‘|’ 指示: 以上来自官方文档解释 我自己的理解: 格式化变...

hedeqiang 148

VueJs中的过滤器

过滤器是一个通过输入数据,能够及时对数据进行处理并返回一个数据结果的简单函数。Vue有很多很便利的过滤器,可以参考官方文档, http://cn.vuejs.org/api/#过滤器 ,过滤器通常会使用管道标志 “ | ”, 比如:{{ msg | capitalize }} // 'abc' =&gt; 'ABC'uppercase过滤器 : 将输入的字符串转换成大写字母的过滤器。VueJs允许...

GoodIdea 519

vue过滤器filters获取不到this对象

参考:https://github.com/vuejs/vue/issues/5998

DreamFJ的博客 1万+

Vue.js过滤器

1 概述 在Vue.js中,过滤器主要用于文本的格式化,或者数组数据的过滤与排序等。从Vue.js 2.0.0版本开始,内置的过滤器被删除了,如果要使用过滤器,需要自己编写。虽然内置过滤器被删除了,但并不代表过滤器就没有用了,Vue官方的解释如下: 内置的过滤器是有用的,但是他们缺乏纯js的灵活性。当一个内置函数不适合您的需求时,您最终会重新实现类似功能(则内置的代码就成无用代码、死代码),或者必须等待Vue更新它们并发布新版本。 在实际的项目中,过滤器也会大量使用,因此熟练掌握过滤器的应用是非常重要的

Apple-yeran 的博客 1万+

Vuejs之路之--过滤器的那些事

过滤器,说实话其主要的目的就是处理文本的--将文本按照一定得格式输出出来,或者表现出来;来满足各种各样的文本需求, 按照官方的话就是:可被用作一些常见的文本转换(格式化,因为可以复用) 例如: 过滤器可以用在哪里? 两个地方:mustache 插值和 v-bind 表达式。 过滤器也是可以串联的,串联的方式也是利用管道符,顾名思义就是前一个过滤器处理好的输出作为后一个过滤器的输入

codesWay的博客 484

Vue过滤器

Vue过滤器(Filters)是Vue.js提供的一种对数据进行格式化处理的机制。它可以在数据渲染到页面之前,对数据进行特定的转换或格式化处理,而不改变原始数据。核心特点不改变原始数据适用于简单的数据转换逻辑可以用在插值表达式和v-bind指令中支持链式调用Vue过滤器提供了一种优雅的数据格式化解决方案,特别适合处理简单的数据转换和显示需求。通过本文的介绍,你应该已经掌握了:过滤器的定义和使用方法全局过滤器和局部过滤器的区别过滤器的高级用法和链式调用过滤器与其他方案的对比选择。

tianzhiyi1989sq的博客 1021

vuejs过滤器及生命周期

本章思维导图 https://www.kdocs.cn/view/l/ch5doSGflyOr 过滤器 本章节,作者将用一个项目来进行讲述 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8" /> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge" /> <meta name="viewpo

weixin_51666715的博客 389

vuejs过滤器

结合管道符 | {{messageOne | capitalize}} capitalize 首字母大写 {{messageOne | uppercase}} uppercase 大写字母 {{messageTwo | currency '¥' 0}} currency 货币联合符 后面的0 是说小数点后面显示几个0 写3就跟着三个0 {{messa...

weixin_30498921的博客 99

Vuejs收集表单数据和过滤器八

<body> <div id="root"> <form @submit.prevent="demo"> 账号:<input type="text" v-model.trim="userInfo.account"><br><br> 密码:<input type="password" v-model="userInfo.password"><br><br>

qq_50563868的博客 601

Vue2之过滤器

学习Vue2的过滤器

xrkhy的博客 1080
上一篇: 点击文字,下载图片或者文件
下一篇: 判断一个字符串是否为json格式
goodStudy_H
博客等级 码龄8年 26粉丝 60原创
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