使用文本域添加的信息,H5页面数据不换行

【小程序,h5页面】 踩坑之路 01.【小程序】IOS 端在 showLoading 和 hideLoading 之后 showToast 会不显示 02. 【小程序】`1rpx border` 在 IOS 端显示不全问题 03. 【H5页面】img 标签 在 IOS 端不显示图片 04. 【H5页面】定位,拒绝授权后获取定位授权弹框不再显示 05.【小程序】 横向滚动,隐藏滚动条 06.【小程序】 修改按钮默认样式 07.【小程序】用数字控制循环次数 阅读详情

项目场景:

在管理后台使用文本域配置数据,H5页面展示的信息不换行

问题描述

在管理后台使用文本域添加信息时换行了,但是H5页面展示的信息不换行

原因分析:

H5页面未做数据的换行处理

解决方案:

1、使用css处理
在结果所在的 div 的 css 设置:
white-space: pre-line;
然后页面就能成功识别 ‘\n’ ,并换行显示

2、定义方法正则替换

//定义方法
//var pretext='第一行\n\n第二行'
preText (pretext) {
    return pretext.replace(/\r\n/g, '<br/>').replace(/\n/g, '<br/>').replace(/\s/g, ' ')
}
//使用(react)
<div dangerousSetInnerHTML={{__html: this.preText(textCotent)}}/>
OpenAI流式数据实时解析:从API到H5页面的Markdown渲染全流程 本文详细解析了如何实现OpenAI流式数据从API到H5页面的实时解析与渲染全流程。通过设置`stream=True`参数调用OpenAI API获取流式响应,搭建后端服务器进行数据中继与转发,并利用EventSource在前端H5页面实时接收数据,结合Markdown渲染库实现流畅的“打字机”效果,显著提升AI对话应用的交互体验与响应速度。 阅读详情

相关推荐

前端_面试题(持续更新中)

本文系统整理了前端开发常见面试题,涵盖HTML、CSS、Vue、路由和JavaScript五大模块。HTML部分详解了元素分类、H5新特性和存储方案;CSS部分包含新特性、样式隔离和布局定位;Vue部分重点剖析了MVVM原理、生命周期、组件通信和性能优化;路由部分对比了两种模式及传参方式;JavaScript部分区分了变量声明、异步请求和性能优化策略。全文采用问答形式,既包含基础概念解析,又提供实际应用场景,帮助开发者全面掌握前端核心知识体系,特别适合面试复习和技术查漏补缺。

Rainbow_bead的博客 4156

解决数字字母不换行的问题

解决数字字母不换行的问题

qq_42816270的博客 1466

HTML5 标题如何实现不换行

以上是两种常见的实现标题不换行的方法。)在显示时会自动换行,但有时我们希望标题不换行,而是在一行内显示。在网页开发中,标题是非常重要的元素之一,它能够突出显示页面的主题或内容。标签,用于定义我们自定义的样式。在该标签内,我们可以使用 CSS 属性来修改标题元素的显示方式。除了使用类名,我们还可以直接在标题元素上使用内联样式来实现相同的效果。要实现标题不换行,我们可以借助 CSS 来修改标题元素的样式。属性,这样标题文本就会应用上述定义的样式,从而实现不换行的效果。,实现了标题不换行的效果。

2301_79326857的博客 813

后台获得的信息前台显示不换行问题

后台获得的信息前台显示不换行问题 问题描述: 后台获得的信息描述是有换行的,但是显示却没有换行 我的解决方案 在显示数据的标签上加样式 <text style="white-space: pre-wrap;">{{value.productDesc}}</text> 注: white-space 控制换行的样式 ...

qq_36522689的博客 875

优快云余额充值前必读:这5个隐藏条款,90%的开发者都忽略了(附iOS内购避坑指南)

本文揭示了优快云余额充值中90%开发者忽略的5个隐藏条款,包括不可退款规则、iOS内购限制、账号安全责任等关键内容,特别提供了iOS内购避坑指南,帮助开发者避免资金损失和账号风险。

weixin_26765287的博客 146

app编写需要哪种语言

原生App开发:优选Swift(iOS)和Kotlin(Android)。跨平台App开发:优选Flutter(Dart)和React Native(JavaScript)。游戏App开发:优选Unity(C#)和Unreal Engine(C++)。低代码工具:适合简单、快速的App制作。

fanying_98的博客 2070

H5页面 ios 兼容问题总汇

文章目录css 问题 display:flex 布局 中文会自动换行 英文不能自动换行 溢出问题input 输入框 键盘中文全键模式 获取不到拼音 css 问题 display:flex 布局 中文会自动换行 英文不能自动换行 溢出问题 解决办法: 添加 width:1px; 任意宽度; word-wrap:break-word; input 输入框 键盘中文全键模式 获取不到拼音 –后续补 ...

weixin_43617604的博客 860

例题讲解拉格朗日乘子法、线性可分支持向量机(SVM)的推导

支持向量机(Support Vector Machine, SVM)的简单推导及例题

zzzssszzzzsz的博客 5681

后台返回的数据带换行等样式,前端怎么显示

后台返回的数据带换行等样式,前端怎么显示

m0_64207574的博客 2134

Quantum Espresso Hands-On实战训练(四)——PDOS计算与轨道分析

本文详细介绍了Quantum Espresso中PDOS计算与轨道分析的实战方法,重点解析了PDOS在材料电子结构研究中的核心价值,包括原子级分辨率、轨道级解析和自旋极化分析。通过具体案例和操作步骤,帮助读者掌握从输入文件准备到结果解读的全流程,并提供了高级分析技巧和疑难问题解决方案。

weixin_29211309的博客 503

备考路上的学习笔记:我的软考高级架构师复盘与更新计划

本专栏基于作者备考软考高级系统架构设计师的真实经验,分为考前突击、基础夯实、核心突破、案例实战和论文通关五大模块。内容涵盖计算机体系结构、操作系统、数据库等核心知识,提供案例解析和论文范文。作者承诺持续更新考纲内容、真题复盘及互动答疑,旨在帮助考生系统备考,将个人踩坑经验转化为实用指南,陪伴考生共同完成从知识碎片到体系构建的蜕变历程。

qq837993702的博客 2294

H5测试流程

H5即 HTML5,是 Web 端开发语言版本,手机 APP 页面大部分用 H5 实现,包括 PC Web 站点也会用到它进行开发实现。Web 的通用测试点和方法基本都可以适用于它。H5:移动端Web页面。应用场景:APP活动专题页面、APP分享链接、新闻页面、微信公众号等文章页面技术实现:广义上包括HTML(网页内容与结构)、CSS(网页样式)和JavaScript(网页互动)技术组合实现。

Carp712的博客 4609

基于STM32L4XX、HAL库的MAX13487EESA RS485总线收发器驱动程序设计

MAX13487EESA是一款3.3V供电的RS-485/RS-422收发器,由Maxim Integrated生产。PA4 (控制引脚) ---> /RE, DE (连接在一起)具有±15kV ESD保护的驱动器输出和接收器输入。半双工RS-485/RS-422通信。工业温度范围:-40°C至+85°C。工作电压范围:3.0V至3.6V。数据速率高达250kbps。

zhusl6688的博客 685

关于H5填写信息类页面横向布局总结

接触h5已经有快一年了,因为一直偏向页面重构所以在页面布局方面也算是经历过风风雨雨。所以总结一下自己用过的方法来比较归纳 首先来说,H5的页面一般分为两种,一种是用来做市场营销的,主要特征是图多,页面较花哨图片较多,一种是功能页,功能页顾名思义主要职能还是功能一般也是分为两种:展示类和填写类。今天主要说一下功能页的填写类页面 填写类的页面一般会涉及三个部分:页面标题,form表单以及提交按钮 ...

weixin_30346033的博客 465

JS逆向-B站评论数据w_rid参数和wts参数

本文是该专栏的第69篇,后面会持续分享python爬虫干货知识。本文以B站的评论数据为例,通过JS逆向获取其中的w_rid参数以及wts参数生成规律。具体的“逆向”思路逻辑,笔者将会详细介绍每个步骤,并且将在正文结合“完整代码”来详细介绍。废话不多说,具体细节部分以及详细思路逻辑,笔者将在正文结合完整代码进行详细说明。(附带完整代码)

Python进阶专栏《爬虫实战进阶》,《Pyppeteer从入门到精通》原创作者 2048

cartographer 添加二维码、apritag码作为路标点,测试位置关系

这里记录一下cartographer里面的路标点是如何转换的,首先你要知道路标点在相机坐标系的位置(很多二维码读码器的关系恰好相反,是相机在二维码的坐标系),然后要知道相机坐标系和小车坐标系(一般为base_link)之间的关系。中间用tf_broadcaster_发出来便于查看是否设置正确 void Node::HandleLandmarkMessage( const int trajectory_id, const std::string& sensor_id, const ca

南北粉面馆 2431

p标签不换行_H5基本标签

:文档对象(document)代表浏览器窗口中的文档,该对象是window对象的子对象,由于window对象是DOM对象模型中的默认对象,因此window对象中的方法和子对象不需要使用window来引用。通过document对象可以访问HTML文档中包含的任何HTML标记并可以动态的改变HTML标记中的内容。此元素可告知浏览器其自身是一个 HTML 文档。 与 标签限定了文档的开始点和结束点,在...

weixin_39876002的博客 477

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")

html两个h5不换行,html标签大全(二)(html5)

html标签大全(二)(html5)(一)字体标签(h6)...(h6)标题字...斜体字...粗体字...底线...删除线...斜体字(强调)......删除线(表示删除)...键盘文字...斜体字(表示定义)...底线(表示插入文字.....粗体字(强调)...横线... 打字体...固定宽度字体(在文件中空白、换行、定位功能有效)...固定宽度字体(不执行标记符号)... 固定宽度小字体.....

weixin_39632057的博客 779

Statistics and Machine Learning Toolbox

Statistics and Machine Learning Toolbox(带书签),MATLAB统计学习工具

廖雪峰Python教程[完整版]

廖雪峰的python教程整理的,已经排好版了,而且还是完整的,适合小白

h5页面不可 移动_易企秀——HTML5页面制作工具

HTML5易企秀——强大的H5页面制作工具简介 易企秀是一款针对移动互联网营销的手机幻灯片、H5场景应用制作工具,将原来只能在电脑端制作和展示的各类复杂营销方案转移到更为便携和展示的手机上,用户随时随地根据自己的需要在电脑端、手机端进行制作和展示,随时随地营销。当然,老师不需要营销,但老师需要“宣传”,各种校园活动的邀请宣传时,这是一款不可多得的数字工具。 H...

weixin_39612058的博客 1357

visio安装包

Microsoft Office Visio 是一款专业的制图软件。利用经过更新的形状、协作工具和数据链接图表,创建专业级图表以简化复杂的信息。

不换系统不迁数据,AI智能体如何让老旧学习平台秒变智能

企学宝深知企业信息化建设的现实困境,创新推出AI培训智能体解决方案——不替换原有系统、不迁移历史数据、不影响现有业务,通过智能体能力层为老旧平台注入AI动能。

QXB18126197346的博客 1058

textarea回车不换行 小程序_你所不知道的社群运营小程序

社群营销并不单纯的建群-卖货,它是一个以用户关系为核心,开展口碑裂变、囤积私域流量的媒介。但是很多人将社群运营,变成了一个单纯的群管理。一群人在群里不交流、不联系,最终只能成为一个无法带货的"死群"。刺激用户活跃度,就成为社群运营的基本能力。红包、活动,包括有价值的课程,都是加深社群凝聚力的重要手段。而灵活运营小程序,能降低你运营成本的同时,让活动更有趣味性,更大效益的提升社群活跃度。一.报名小程...

weixin_33785291的博客 194

H5学习笔记1

H5学习笔记 1.创建超链接: target=”_blank”:链接的目标网页会在新的窗口中打开。 target=”_parent”:链接的目标会在当前窗口中打开,如果在框架网页中,则会在上一层框架打开目标网页。 target=”_self”:链接的目标会在当前运行的窗口中打开,这是默认值。 target=”_top”:链接的目标会在浏览器窗口打开,如果有框架的话,网页...

aizhiyou1618的博客 182

H5学习之路之Web存储解决方案

我们所说的H5的存储方案指的是客户端的数据存储,这点需要明白,那么在这个之前有么有可用的存储方案呢?当然是有的,之前一直用的CooKie,如果有人看过我之前写的关于客户端存储的文章, 这里就很好理解了,我之前说过cookie的弊端和优势。那么今天我们说的是H5才提出的存储方案:localStorage和sessionStorage首先说一下为什么需要这个东西,为什么之前已经有了cookie但是H5...

红岸基地 915

H5基础知识点

1、标题HbuildX常用的快捷键: 1. ctrl+/ 注释代码 2. ctrl+y 恢复撤销 3. ctrl+x 剪切 4. ctrl+p 在当前项目查找文件 5. ctrl+f 在当前文件查找字符串 6. ctrl+alt+f 在当前目录查找字符串 7. ctrl+k 格式化代码 8. ctrl+g 跳转到某行代码 9. ctrl+o 打开文件 10. 鼠标左键+ctrl选中多行(可进行多行修改操作) 11 ...

y1314999的博客 3246

H5

html全局属性: *class:规定元素的类名 *id:规定元素的唯一id *lang:设置元素中内容的语言代码 *style:规定元素的行内样式 *title:规定元素的额外信息 html事件属性-窗口事件 html事件属性-表单事件 html事件属性-键盘事件 html事件属性-鼠标事件 html事件属性-多媒体事件 注释标签: 文档标题标签 *定义浏览器工具栏中的标题 *提供页面被添加到收藏夹时的标题 *显示在搜索引擎结果中的页面标题 标题标签 -- 段落标签 容器标签 图像标签 sr

m0_46650317的博客 162

uniapp的基本使用

uniapp的学习之路 HBuilderX的下载地址:https://www.dcloud.io/hbuilderx.html 微信开发者工具下载地址:https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/devtools/download.html 工具已经准备好了!下面开始吧! 使用HBuilderX新建一个uniapp项目,文件-》新建-》项目 ...

weixin_46596213的博客 4456
上一篇: 计算两个时间戳之间的时间差
下一篇: js如何判断数据是否是string类型
小小布灵鸟
博客等级 码龄9年 8粉丝 23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