微信小程序学习笔记(一)

本文介绍了微信小程序的基本结构,包括全局配置文件app.json的作用及注意事项、wxml的数据绑定特性、wxss的尺寸单位rpx及其样式引用方式、以及javascript在小程序中的实现特点。

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小程序组成

一个微信小程序只有一个App实例,具体的页面放置在Pages下,每一个页面设立一个文件夹,相应的wxml、wxss、js、json放置在文件夹下。

每个App对应都有相应的wxml、wxss、js、json文件,作为一个全局的配置,每个页面则是个性化的设置。

1.json

全局的app.json中的pages字段中需要添加小程序的所有路径,其中的第一个页面为首页。JSON文件在小程序代码中扮演静态配置的作用

JSON的Key必须包裹在一个双引号中,在实践中,编写 JSON 的时候,忘了给 Key 值加双引号或者是把双引号写成单引号是常见错误。

JSON的值只能是以下几种数据格式:

  1. 数字,包含浮点数和整数
  2. 字符串,需要包裹在双引号中
  3. Bool值,true 或者 false
  4. 数组,需要包裹在方括号中 []
  5. 对象,需要包裹在大括号中 {}
  6. Null

还需要注意的是 JSON 文件中无法使用注释,试图添加注释将会引发报错。

2.wxml

打开开发工具的编辑器,在根目录下找到 app.json 文件,双击打开,在 "pages/index/index" 上新增一行 "pages/wxml/index" 保存文件,就会自动建立好这个页面的所有相关文件。

与普通web开发相比,更像是使用了vue框架,进行了数据的双向绑定。

3.wxss

与常用的css几乎相同,引入了rpx(responsive pixel)尺寸单位。引用新尺寸单位的目的是,适配不同宽度的屏幕,开发起来更简单。

在小程序中,我们依然可以实现样式的引用,样式引用是这样写:

@import './test_0.wxss'

为了减轻开发者样式开发的工作量,我们提供了WeUI.wxss基础样式库。具体使用文档可参考:https://github.com/Tencent/weui-wxss

4.javascript

  • 浏览器中的JavaScript 是由 ECMAScript 和 BOM(浏览器对象模型)以及 DOM(文档对象模型)组成的。
  • NodeJS中的JavaScript 是由 ECMAScript 和 NPM以及Native模块组成,NodeJS的开发者会非常熟悉 NPM 的包管理系统,通过各种拓展包来快速的实现一些功能,同时通过使用一些原生的模块例如 FS、HTTP、OS等等来拥有一些语言本身所不具有的能力。
  • 小程序中的 JavaScript 是由ECMAScript 以及小程序框架和小程序 API 来实现的。同浏览器中的JavaScript 相比没有 BOM 以及 DOM 对象,所以类似 JQuery、Zepto这种浏览器类库是无法在小程序中运行起来的,同样的缺少 Native 模块和NPM包管理的机制,小程序中无法加载原生库,也无法直接使用大部分的 NPM 包。

 

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/140386800631 通用大模型文本分类实践的基本原理是,借助大模型自身较强的理解和推理能力,在使用时需在prompt中明确分类任务目标,并详细解释每个类目概念,尤其要突出类目间的差别。 结合in-context learning思想,有效的prompt应包含分类任务介绍及细节、类目概念解释、每个类目对应的例子和待分类文本。但实际应用中,类目和样本较多易导致prompt过长,影响大模型推理效果,因此可先通过向量检索缩小范围,再由大模型做最终决策。 具体方案为:离线时提前配置好每个类目的概念及对应样本;在线时先对给定query进行向量召回,再将召回结果交给大模型决策。 该方法不更新任何模型参数,直接使用开源模型参数。其架构参考GPT-RE并结合相关实践改写,加入上下文学习以提高准确度,还使用BGE作为向量模型,K-BERT提取文本关键词,拼接召回的相似例子作为上下文输入大模型。 代码实现上,大模型用Qwen2-7B-Instruct,Embedding采用bge-base-zh-v1.5,向量库选择milvus。分类主函数的作用是在向量库中召回相似案例,拼接prompt后输入大模型。 结果方面,使用ICL时accuracy达0.94,比bert文本分类的0.98低0.04,错误类别6个,处理时添加“家居”类别,影响不大;不使用ICL时accuracy为0.88,错误58项,可能与未修改prompt有关。 优点是无需训练即可有较好结果,例子优质、类目界限清晰时效果更佳,适合围绕通用大模型api打造工具;缺点是上限不高,仅针对一个分类任务部署大模型不划算,推理速度慢,icl的token使用多,用收费api会有额外开销。 后续可优化的点是利用key-bert提取的关键词,因为核心词语有时比语意更重要。 参考资料包括
内容概要:本文详细介绍了哈希表及其相关概念和技术细节,包括哈希表的引入、哈希函数的设计、冲突处理机制、字符串哈希的基础、哈希错误率分析以及哈希的改进与应用。哈希表作为种高效的数据结构,通过键值对存储数据,能够快速定位和检索。文中讨论了整数键值和字符串键值的哈希方法,特别是字符串哈希中的多项式哈希及其优化方法,如双哈希和子串哈希的快速计算。此外,还探讨了常见的冲突处理方法——拉链法和闭散列法,并提供了C++实现示例。最后,文章列举了哈希在字符串匹配、最长回文子串、最长公共子字符串等问题中的具体应用。 适合人群:计算机科学专业的学生、算法竞赛选手以及有定编程基础并对数据结构和算法感兴趣的开发者。 使用场景及目标:①理解哈希表的工作原理及其在各种编程任务中的应用;②掌握哈希函数的设计原则,包括如何选择合适的模数和基数;③学会处理哈希冲突的方法,如拉链法和闭散列法;④了解并能运用字符串哈希解决实际问题,如字符串匹配、回文检测等。 阅读建议:由于哈希涉及较多数学知识和编程技巧,建议读者先熟悉基本的数据结构和算法理论,再结合代码实例进行深入理解。同时,在实践中不断尝试不同的哈希策略,对比性能差异,从而更好地掌握哈希技术。
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