使用js实现弹窗layer_show(title,url,w,h); 报错layer_show is not defined

最新推荐文章于 2023-03-20 17:06:41 发布
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分类专栏： js的使用
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42571004/article/details/93034052
博客提到layer_show(title,url,w,h)功能在js中定义，且引入该功能所需的js必须是第一个引入的js，围绕信息技术中前端js功能及引入规则展开。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

首先layer_show(title,url,w,h)功能是在个js中定义的，需要引入的js 为<script src="HUI/h-ui.admin/js/H-ui.admin.js"></script>且必须是第一个引入的js在这里插入图片描述

【layui】layer弹出图片层（开启图片旋转 放大 缩小 还原）
Minions_Fatman的博客
08-15 3188
详细参照layui官网组件弹出图片层（开启图片旋转 放大 缩小 还原）==是layui2.8.16+的新增功能，新增 photos 层的鼠标滚轮缩放功能 ==是layui2.8.16的新增功能，为了不影响我的layui-v2.4.5旧版本使用，我把这一部分单独拿出来写了layphoto.js。
unet 层_GitHub - TopuNet/LayerShow: 弹层显示图片（支持多张）或图文内容
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12-30 385
LayerShow 插件 v2.5.4弹层显示图片(支持多张)或图文内容安装：npm install TopuNet-LayerShow文件结构：1. /widget/lib/LayerShow.js 放入项目文件夹jq(原生规范)或widget/lib(AMD规范)中2. 如需要jroll，则将/widget/lib/jroll.js 放入项目文件夹inc(原生规范)或widget/lib(AM...
js:layer_show is not defined
wu_my的博客
09-26 7318
运行时，前端一直报错，layer_show is not defined，因为在   )" href="javascript:;"  class="btn btn-xs btn-info" >  中，member_edit()函数与layer.js中的函数member_edit()重名，将代码变为   )" href="javascript:;"  class="btn btn-xs b
Error in v-on handler: “ReferenceError: isShow is not defined“
m0_50013284的博客
07-11 4077
Error in v-on handler: "ReferenceError: isShow is not defined"
弹出框样式，swal is not define
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深度学习系列之cs231n assignment1 two_layer_net（五）
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03-22 1217
写在开头：这次是完成assignmengt1的第四个作业浅层神经网络，通过这样的浅层神经网络来感受神经网络向前计算得分与向后计算梯度更新的过程。 内容安排 今天的任务主要是搭建两层全连接层，并在中间加入Relu的操作处理，最后使用softmax的损失函数进行梯度的更新，并进行预测。在本次的任务中与上一节softmax的区别在于搭建网络和全连接层的传递，任务的loss是softmax是一样的，同...
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1. 代码实现 主要包括连个.py文件，一个是two_layer_net.py,另外一个是neural_net.py 1.1 two_layer_net.py 1.1.1 初始化 # two layer net # A bit of setup from __future__ import print_function import numpy as np import matplo...
``` # 新增库导入 import cv2 import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Model # Grad-CAM热图生成函数 def make_gradcam_heatmap(img_array, model, last_conv_layer_name, pred_index=None): grad_model = Model( [model.inputs], [model.get_layer(last_conv_layer_name).output, model.output] ) with tf.GradientTape() as tape: last_conv_layer_output, preds = grad_model(img_array) if pred_index is None: pred_index = tf.argmax(preds[0]) class_channel = preds[:, pred_index] grads = tape.gradient(class_channel, last_conv_layer_output) pooled_grads = tf.reduce_mean(grads, axis=(0, 1, 2)) last_conv_layer_output = last_conv_layer_output[0] heatmap = last_conv_layer_output @ pooled_grads[..., tf.newaxis] heatmap = tf.squeeze(heatmap) heatmap = tf.maximum(heatmap, 0) / tf.math.reduce_max(heatmap) # 归一化 return heatmap.numpy() # 获取示例图像 sample_batch = next(train_generator) sample_images = sample_batch[0][:5] # 取前5个样本 # 获取最后一层卷积层名称（根据模型结构调整） last_conv_layer_name = "conv2d_1" # 根据实际模型结构确认 # 创建热力图可视化 plt.figure(figsize=(16, 8)) for i in range(5): img = sample_images[i] img_array = np.expand_dims(img, axis=0) # 生成热力图 heatmap = make_gradcam_heatmap(img_array, model, last_conv_layer_name) # 调整热力图大小匹配原图 heatmap = cv2.resize(heatmap, (img_width, img_height)) heatmap = np.uint8(255 * heatmap) heatmap = cv2.applyColorMap(heatmap, cv2.COLORMAP_JET) # 叠加热力图和原图 superimposed_img = cv2.addWeighted( cv2.cvtColor(np.uint8(img*255), cv2.COLOR_RGB2BGR), 0.6, heatmap, 0.4, 0 ) # 绘制结果 plt.subplot(2, 5, i+1) plt.imshow(img) plt.title("Original") plt.axis("off") plt.subplot(2, 5, i+6) plt.imshow(cv2.cvtColor(superimposed_img, cv2.COLOR_BGR2RGB)) plt.title("Heatmap") plt.axis("off") plt.tight_layout() plt.show()```Traceback (most recent call last): File “D:\建模\cnn3.py”, line 117, in <module> heatmap = make_gradcam_heatmap(img_array, model, last_conv_layer_name) File “D:\建模\cnn3.py”, line 85, in make_gradcam_heatmap [model.get_layer(last_conv_layer_name).output, model.output] File “C:\Users\29930\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\keras\src\ops\operation.py”, line 280, in output return self._get_node_attribute_at_index(0, “output_tensors”, “output”) File “C:\Users\29930\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\keras\src\ops\operation.py”, line 299, in _get_node_attribute_at_index raise AttributeError( AttributeError: The layer sequential has never been called and thus has no defined output… Did you mean: ‘outputs’? 解决该问题并生成一个可用的代码
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