AngularJS 过滤器

本文通过实例展示了AngularJS中常用的内置过滤器,包括货币、日期格式化、字符串筛选及排序等功能,帮助开发者快速掌握AngularJS数据展示技巧。
<!DOCTYPE html>
<html>
<head lang="en">
    <meta charset="UTF-8">
    <title>AngularJS 过滤器</title>
</head>
<body ng-app = "App">


    <ul ng-controller="DemoContoller">
        <li>{{price|currency:'¥'}}</li>
        //1、currency  将数值格式化为货币格式


        <li>{{now|date:'yyyy/MM/dd hh/:mm:ss'}}</li>
        //2、date   以年月日时分秒的格式显示


        <li>{{items|filter:'s'}}</li>
        //筛选带有s的字符串、对象、函数,返回值是一个新数组


        <li>{{students|filter:{age:16} }}</li>
        //3、filter在给定数组中选择满足条件的一个子集,
        并返回一个新数组,其条件可以是一个字符串、对象、函数


        <li>{{students|json}}</li>
        //4、json将Javascrip对象转成JSON字符串。


        <li>{{items|limitTo:-1}}</li>
        //5、limitTo取出字符串或数组的前(正数)几位或后(负数)几位




        <li>{{str|uppercase|limitTo:3}}</li>
        6、、uppercase将文本转换成大写格式


        <li>{{str|lowercase}}</li>
        7、lowercase将文本转换成小写格式


        <li>{{num|number:2}}</li>
        8、number数字格式化,可控制小位位数


        <li>{{items|orderBy: '':true}}</li>
        9、orderBy对数组进行排序,第2个参数可控制方向


        <li>{{students|orderBy: 'age': false}}</li>


    </ul>
    <script src="./libs/angular.min.js"></script>
    <script>
        var App = angular.module('App',[]);


        App.controller('DemoContoller',['$scope',function($scope){


            $scope.price = 11.11;


            $scope.now = new Date();


            $scope.items = ['html','css','js'];
            $scope.students = [
                {name: '小红', age: 16},
                {name: '小明', age: 16},
                {name: '小米', age: 10}


            ];
            $scope.str = 'hello Angular';


            $scope.num = '10.2345';
        }]);


    </script>
</body>
</html>
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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