在写事件时怎么获取一级机构的值？

原创 于 2025-11-27 15:01:38 发布 · 213 阅读 · 3 ·
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#普元EOS8低代码开发平台

问题描述：

在写事件时怎么获取一级机构的值？

解决方案：

localStorage里面有user，orgIdTree就是它的机构路径

参考以下写法：

更多请参见EOS Low-Code Platform 8

如何获取级联选择器选中的值
~牧马~
11-12 3998
今天遇到了一个级联选择器的问题：如何将选中的值反馈给后端。 问题已解决：亲测有效，成功 查资料的结果： this.ref[′userddd′].getcasederNodes[0].labelthis.ref['userddd'].getcasederNodes[0].label this.ref[′userddd′].getcasederNodes[0].labelthis.ref[‘userddd’].getcasederNodes this.$ref[‘userddd’].getcasederNode
android 中获取sha1值的详细说明
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04-22 4225
1.搭建知识框架可不是说你整理好要学习的知识顺序，然后看一遍理解了能复制粘贴就够了，大多都是需要你自己读懂源码和原理，能自己手写出来的。2.学习的时候你一定要多看多练几遍，把知识才吃透，还要记笔记，这些很重要！最后你达到什么水平取决你消化了多少知识3.最终你的知识框架应该是一个完善的，兼顾广度和深度的技术体系。然后经过多次项目实战积累经验，你才能达到高级架构师的层次。你只需要按照在这个大的框架去填充自己，年薪40W一定不是终点，技术无止境。
初级、中级和高级开发人员之间有什么区别？
梦想橡皮擦，专栏100例写作模式先行者，现象级专栏 《Python 爬虫 100 例》作者、《滚雪球学 Python 专栏》原创者
04-18 1万+
软件工程和所有职业一样，也有等级之分，正如我们所知道的那样，它是基于经验，技术和领导力进行的区分，如果你正在阅读这篇文章，你可能还不清楚它们的界限在哪里。例如，初级开发人员和高级开发人员，或者初级开发人员和入门级开发人员，而且当公司有自己的标准来判断开发人员级别的时候，就更加模糊。 　　随着你在事业上的进步，你会到达一个你想要跳跃到下一个阶段的地步。在每个阶段我们都有自己的期望，技能要求和工资要求。我将尽力根据刚才提到的标准对每个级别进行细分：入门、初级、高级和技术领导。本文不是真理，但希...
elementui获取选择器的值
flame的博客
04-13 1870
<el-select v-model="transfer.nFirstInstitution" placeholder="请选择新一级机构" clearable :style="{ width: '100%' }" @change="changFirstInstitution" > <el-option v-for="item in nFirstInstitution" :key="item.firstInstitution" :lab.
KingbaseES数据库：金仓凭什么降本？对比达梦，语法兼容 / 工具链 / 服务响应三大成本优势拆解
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在国产化数据库替代进程中，金仓 KingbaseES（KES）与达梦数据库（DM）的综合使用成本（TCO）差异显著。本文从迁移、运维、授权三大维度对比，结合真实案例数据显示，在 100TB 数据、百万级日均交易量的核心系统中，金仓方案实施周期缩短 40%，三年期 TCO 降低近 38%。迁移上，金仓原生支持 98% 以上 Oracle 常用语法，配套自动化工具，可节省超 50% 人力；运维中，其高可用架构更优、智能诊断能力更强，技术支持响应快；授权方面，金仓计费灵活，扩展成本低……
信息化工作人员必备常识6——域名详解【顶级域名&一级域名&二级域名&三级域名】
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04-24 5430
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知名网络安全专家，东方联盟创始人郭盛华透露：“关于如何为域名选择DNS生存时间（TTL），TTL非常重要，因为它们间接控制解析器缓存记录的时间，直接影响用户体验” 。 在东方联盟DNS实验室和USC / ISI进行了一项测量研究，以了解不同的TTL值选择如何影响运营网络，目的是帮助运营商针对他们的情况在TTL值上做出明智的选择。 关键点： DNS TTL间接控制缓存，从而影响用户...
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04-18 5561
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HashMap底层原理，扩容机制，jdk8以后会使用红黑树优化？红黑树和二叉平衡树的区别，红黑树和B树，B+树的区别，Mysql二大引擎索引底层实现，HashMap在多线程环境中为何出错？ConcurrentHashMap底层实现，CAS，原子引用，ABA问题，volatile，如何解决HashMap出现的OOM问题？（WeakHashMap） HashMap是Map的一个实现类，它是以键值对存储数据的，Key-Value都是Map.Entry中的属性。当我们向HashMap中存放一个元素(k1,v1)
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试题一 1、信息安全保障包括：生命周期、保障要素、安全特征 2、Unix和Linux都是免费试用的，因为许多操作系统课程用来介绍操作系统的 基本概念（操作系统安全设计原则：最小权限、完整性、经济性、公开性、 权限分离、最小共同性） 【注：国产操作系统是基于Linux系统的二次开发系统。】 3、信息安全的发展过程：通信安全、计算机安全、信息安全、信息保障 4、两种代理方式都实现了内部网络的隐藏 这句话是错误的 5、防火墙不能防止来自内部网络的攻击 6、审计是记录用户使用计算机网络系统所有活动过程
2024年06月CCF-GESP编程能力等级认证C++编程一级真题解析
人生就是一个不断学习的过程
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小杨计划在某个时刻开始学习，并决定在学习 秒后开始休息。 小杨想知道自己开始休息的时刻是多少。
【C++】GESP 一级手册
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CCF编程能力等级认证，英文名Grade Examination of Software Programming（以下简称GESP），由中国计算机学会发起并主办。GESP是全国唯一打通CSP-J/S（全国青少年信息学奥林匹克竞赛和CSP初赛）的编程能力等级认证。通过GESP认证，学生可以获得免考CSP-J/S初赛的机会，大大提高了参加更高水平编程竞赛的机会和优势‌。此外，GESP的考试大纲与CSP-J/S的大纲基本吻合。
大模型落地实践系列一、公司为什么要做大模型？
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近年来，随着人工智能技术的飞速发展，大模型在各行各业中被越来越多地应用。尤其是在企业中，大模型被视为提高生产力、优化运营和增加收益的利器，越来越多的公司开始着手部署大模型。本文将探讨在企业中做大模型的原因。
GESP2024年6月认证C++一级真题解析
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如果输入的是2，flag的结果会是true，虽然循环没有执行但是最终的结果会输出”是质数“，所以C选项正确B选项错；题目解析：题目中for循环的写法没有采用最常规的写法，但是程序逻辑是清晰的，累加的所有数字为0 1 2 3 4 5 6 7 8 9，最终变量i变为10循环结束，所以输出的结果为10和45，故正确答案为C选项。题目解析：题目中的表达式为变量模3和模7的结果求和，正整数模3最大的结果为2， 模7的最大结果为6，所以可能输出的最大值为2+6=8，故答案为B选项。
如何设置二级标题：当鼠标放到一级标题上二级标题才会显示出来
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如何设置导航栏中的二级标题 在制作网页并进行布局的时候导航栏是不可缺少的，那么如何设计导航栏的一级标题和二级标题呢？下面这篇文章将详细为您介绍。 以成都大学教务系统的导航栏为例来实现二级菜单的制作： 1.这是我们要制作的一级导航栏： 2.这是我们要制作的二级导航栏： 下面是一级菜单和二级菜单的准备代码： <ul id="menu"> <li&gt...
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
11-26
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）
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基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实
无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
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【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机三维路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估，所有实验均通过Matlab代码实现，提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较，突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA、蚁群算法、RRT等）在路径规划中的性能差异；③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式，同时可参考文中提到的多种算法对比思路，拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
图像重建使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）
11-26
【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP
如何获取多光谱影像数据？
06-09
<think>嗯，用户之前询问的是多光谱影像数据的获取方法，现在要求基于站内的三个引用来查找方法。需要仔细分析这三个引用中提到的信息，同时回顾之前的对话历史，确保提供准确且相关的答案。用户的需求很明确，需要知道多光谱影像数据的具体获取途径。引用[1]提到了哨兵数据预处理方法和ENVI的使用，说明哨兵和ENVI涉及的数据源可能是重点。引用[2]强调了数据下载和处理的重要性，提到了Landsat、Aster、Modis等卫星。引用[3]则详细列出了多光谱卫星数据源，包括哨兵、Landsat、Aster、Modis等，并提到数据下载方法。这三者都指向卫星数据源及其获取途径，需要整合这些信息。用户的上一个问题涉及多光谱数据的基本技术和处理流程，但这次转向了数据获取的具体方法。因此回答应集中在数据源平台、下载步骤和技巧上，而非处理技术。需要确保覆盖主要卫星的数据平台：如NASAEarthdata对应Landsat和MODIS，欧空局的哨兵系列，USGS的EarthExplorer作为综合平台等。引用[3]中提到的数据源如哨兵、Landsat、Aster、Modis都需要一一对应其官方下载链接。考虑到用户可能需要实践指导，应强调免费资源如EarthExplorer的综合性和NASAEarthdata的注册必要性。同时引用[1][2]提到预处理工具如SNAP和ENVI，在辅助资源部分可以提及这些平台也可能提供数据接口，但核心下载仍以官方为主。在注意事项中需涉及地理覆盖和时间分辨率差异，如引用[3]提到的不同卫星特性（如Landsat历史数据长，MODIS时间分辨率高），这能帮助用户选择合适的数据源。此外引用[1][2]都强调了数据预处理的重要性，下载后需进行校正等步骤。参考过往回答，用户可能关注实用、可直接操作的方法。因此推荐平台需具体到名称和链接，并提供查询示例（如按位置、时间筛选）。辅助资源部分补充遥感云平台如GoogleEarthEngine，但需说明需注册且可能依赖云端处理。最后确保术语准确，如DN值、辐射亮度等（引用[3]）在数据属性中涉及。整体保持步骤清晰，覆盖引用提及的全部数据源（哨兵、Landsat、Aster、Modis），最后以通用搜索技巧总结，符合用户希望"尽可能多获取资源"的需求。</think> 根据引用的多光谱遥感文献和常用数据获取途径，以下是为您整理的多光谱影像数据获取方法： ### 一、官方卫星数据平台（免费主流资源） 1. **Landsat系列**（NASA/USGS） - 平台：USGS EarthExplorer - 获取步骤： ```markdown 1. 访问 https://earthexplorer.usgs.gov 2. 注册免费账号 3. 在地图框选研究区或输入坐标 4. 数据集选择"Landsat > Level-1" ``` - 特点：历史数据最全（1972至今），30米分辨率[^3] 2. **哨兵系列**（欧空局） - 平台：Copernicus Open Access Hub - 获取方式： ```markdown 1. 访问 https://scihub.copernicus.eu 2. 使用"Sentinel-2"关键词搜索 3. 按云量<30%筛选 ``` - 优势：10米分辨率，5天重访周期[^1] 3. **MODIS**（NASA） - 平台：NASA Earthdata - 数据产品：MOD09（地表反射率） - 下载：https://search.earthdata.nasa.gov ### 二、综合遥感平台 1. **USGS EarthExplorer** - 整合数据：Landsat、Aster、MODIS等[^3] - 特殊功能：支持按光谱波段筛选传感器 2. **Google Earth Engine** - 特点：云端直接处理，免下载 - 访问：https://code.earthegnine.google.com（需注册） ### 三、专业机构资源 1. **国家卫星气象中心**（风云卫星） - 数据：FY-3系列多光谱数据 - 地址：http://nsmc.org.cn 2. **中科院对地观测中心** - 国产数据：高分系列、环境卫星 - 平台：http://www.cresda.com ### 四、实用下载技巧 1. 使用地理坐标（经纬度/WGS84）可提高检索精度 2. 优先选择L1级产品（地表反射率）避免辐射校正[^1] 3. 批量下载工具推荐： - `SentinelSat`（Python库） - `Landsat-util`（命令行工具） > ⚠️ 注意事项：不同卫星的光谱波段范围存在差异（如Landsat-8包含11个波段，Sentinel-2含13个波段），选择时需匹配研究需求[^3]。
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