vue 数据倒序加载,进度条不动

时间: 2025-06-09 08:02:33 浏览: 21
Vue 中数据倒序加载通常是在列表渲染时,你想让用户先看到最新的数据,而旧的数据随着滚动慢慢加载进来。这涉及到分页和懒加载的技术。以下是一个简单的步骤: 1. **设置初始状态**:在 Vue 实例中初始化一个数组,表示所有的数据源,但只填充部分数据,通常是前几项,其余的设为 `undefined` 或 `null`。 ```javascript data() { return { allData: [/* 初始化部分数据 */, /* ... */, /* ... */], // 可能是空数组或只有一两项 lastLoadedIndex: 0, isLoading: false, }; }, ``` 2. **计算属性**:创建一个计算属性来获取实际显示的倒序数据。 ```javascript computed: { reversedData() { return this.allData.slice().reverse().slice(0, this.lastLoadedIndex + 1); }, }, ``` 3. **监听滚动事件**:当用户滚动到列表底部时,启动请求下一页数据并更新 `isLoading` 和 `lastLoadedIndex`。 ```javascript mounted() { window.addEventListener('scroll', handleScroll); } methods: { handleScroll() { if (window.innerHeight + document.documentElement.scrollTop === document.documentElement.offsetHeight) { this.isLoading = true; this.loadMore(); } }, loadMore() { if (!this.isLoading) { this.$axios.get('/api/data', { params: { limit: 10, offset: this.lastLoadedIndex + 1 } }) .then(response => { this.allData = [...this.allData, ...response.data]; // 添加新数据到总数组 this.lastLoadedIndex += response.data.length; // 更新最后已加载的索引 this.isLoading = false; // 加载完成标志 }); } }, }, ``` 4. **进度条处理**:如果需要保持进度条不变,可以在开始加载新数据时暂停它,数据加载完成后恢复。你可以通过在 `loadMore` 方法中控制 `isLoading` 来达到这个效果。 至于进度条不动,这可能是因为你在等待数据加载完成时才改变进度条的状态,因此在加载过程中,进度条看起来像是静止的。如果你有特定的进度条插件,可以参考其API文档,看看是否提供与异步操作配合的回调或状态管理功能。
阅读全文

相关推荐

pdf
内容概要:本文详细解析了2014年全国大学生电子设计竞赛C题——智能小车设计的全过程。文章首先介绍了该竞赛的背景及其重要意义,指出其不仅是对学生电子设计能力的考验,还对学生的学术成长和职业发展有深远影响。随后,文章深入剖析了C题的具体要求,包括小车的起跑、行驶、超车等复杂动作,强调了硬件(如控制模块、电源模块、车体、电机模块)和软件(如信号检测与控制、两车通信、节能技术、程序设计)方面的关键技术和实现方法。最后,文章分享了测试与优化的经验,并总结了团队合作、知识储备和实践能力的重要性,展望了电子设计领域的发展趋势。 适合人群:电子信息类专业学生、电子设计爱好者及希望深入了解智能小车设计的技术人员。 使用场景及目标:①了解全国大学生电子设计竞赛的背景和重要性;②掌握智能小车设计的硬件选型和软件编程技巧;③学习信号检测与控制、两车通信、节能技术等关键技术;④借鉴测试与优化的经验,提升实际动手能力和解决问题的能力。 阅读建议:本文内容详实,涵盖了从理论到实践的各个方面。建议读者在阅读过程中结合实际操作,逐步理解和掌握智能小车设计的各项技术和原理,特别是对硬件电路设计和软件编程部分,可以通过搭建实验平台进行实践,加深理解。同时,关注文中提到的测试与优化策略,有助于提高实际项目的成功率。

大家在看

recommend-type

DACx760EVM:DAC8760和DAC7760的评估工具-开源

用于德州仪器(TI)的DAC8760和DAC7760电压和电流输出设备的易于使用的评估软件。 该软件允许访问DACx760系列设备的所有功能。 包含DACx760评估模块软件的源代码。 这包括所有从属VI和生成文件,以生成可执行文件,安装程序和源代码分发。 如果不依赖于DACx760评估模块而使用SM-USB-DIG,则包含SM-USB-DIG固件的源代码,可在其中发现或修改所有助记符命令的详细信息。 最后,可以下载GERBER文件和Altium PCB项目文件,以用作启动其他项目的平台。
recommend-type

国家/地区:国家/地区信息应用

国家/地区:国家/地区信息应用
recommend-type

登录管理界面-kepserverex 中文 iot gateway教程

1.7 登录管理界面 1.7.1 登录方法 设备共有三种管理方式:1)Web界面管理 2)串口命令行管理 3)远程 SSH登录管理。其中 管理方式 1)和 2)是默认开启的,3)默认是关闭的。 在 Web界面管理中,管理主机默认只能连接设备(包括内网主机、外网主机)的管理口,如 果需要连接其它网口,必须进行相应的设置。默认的管理主机 IP 地址是 10.0.0.200,Web 界面 管理使用 SSL 协议来加密管理数据通信,因此使用 IE 来管理设备,在地址栏输入 https://a.b.c.d:8889/index.php 登录网闸,其中天清安全隔离网闸的地址“a.b.c.d”,其中 内网主机管理口的初始值为“10.0.0.1”,外网主机管理口的初始值为“10.0.0.2”。登录设备的 初始用户名和口令都是“administrator”,“administrator”中所有的字母都是小写的。 注:后续章节中,没有特别说明,均以内网主机为例,进行举例说明。 在串口命令行管理中,管理客户端的配置是 9600-8-N-1,管理主机默认连接天清安全隔离 网闸的 CONSOLE。 注:用 Web 界面管理时,建议管理主机设成小字体,分辨率为 1024*768;其他字体和分辨 率可能使界面显示不全或顺序混乱。 SSH 登录管理必须首先在系统菜单“系统管理>>管理员设置>>管理方式”中勾选启用远程 SSH,然后点击确定按钮完成以 SSH方式登录天清安全隔离网闸的配置。 图 1-5 配置 SSH方式登录天清安全隔离网闸 1.7.2 管理认证 管理员通过 Web 方式管理设备使用证书认证方。设备出产时已导入了一套证书(CA 中心证 书、设备证书、设备密钥)。用户登录前先在本地浏览器中导入浏览器管理员证书后,即可通过 登录 https://10.0.0.1:8889/index.php管理。 1.7.3 登录过程 登录 1. 接通电源,开启设备,选用一台带以太网卡和光驱的 PC 机作为天清安全隔离网闸的管 理主机,操作系统应为 WindowXP/Window7,管理主机界面支持 IE(6.0及以上版本), 火狐(3.6.0),谷歌;
recommend-type

毕业设计&课设-用Matlab编写的MUSIC算法实现毫米波OFDM信号的4D ISAC成像仿真.zip

matlab算法,工具源码,适合毕业设计、课程设计作业,所有源码均经过严格测试,可以直接运行,可以放心下载使用。有任何使用问题欢迎随时与博主沟通,第一时间进行解答! matlab算法,工具源码,适合毕业设计、课程设计作业,所有源码均经过严格测试,可以直接运行,可以放心下载使用。有任何使用问题欢迎随时与博主沟通,第一时间进行解答! matlab算法,工具源码,适合毕业设计、课程设计作业,所有源码均经过严格测试,可以直接运行,可以放心下载使用。有任何使用问题欢迎随时与博主沟通,第一时间进行解答! matlab算法,工具源码,适合毕业设计、课程设计作业,所有源码均经过严格测试,可以直接运行,可以放心下载使用。有任何使用问题欢迎随时与博主沟通,第一时间进行解答! matlab算法,工具源码,适合毕业设计、课程设计作业,所有源码均经过严格测试,可以直接运行,可以放心下载使用。有任何使用问题欢迎随时与博主沟通,第一时间进行解答! matlab算法,工具源码,适合毕业设计、课程设计作业,所有源码均经过严格测试,可以直接运行,可以放心下载使用。有任何使用问题欢迎随
recommend-type

B端产品经理必备:AntDesign3.9.x-Axure-20180903 Axure元件库

B端产品经理必备:AntDesign3.9.x_Axure_20180903 Axure元件库 包含布局、按钮、图标、面包屑、导航菜单、标签页、步骤条、表单、输入框、选择器、评分、上传、穿梭框、图标库、卡片、时间轴、树形控件、图表卡片、标签、提示、抽屉、警告、对话框、进度条、气泡确认框、信息板、列表页、详情页、结果页、个人页等全部组件原型

最新推荐

recommend-type

vue+echarts实现动态绘制图表及异步加载数据的方法

【Vue + Echarts 实现动态绘制图表及异步加载数据】 在 Vue 框架中,结合 Echarts 图表库可以方便地实现动态绘制图表,包括折线图、柱状图等。Echarts 是一个基于 JavaScript 的开源可视化库,提供了丰富的图表类型...
recommend-type

vue实现简单loading进度条

Vue 实现是指使用 Vue 框架来实现进度条的加载。下面是一个简单的示例代码: ```html <span class="meter" :style="{ width: progress + '%' }">{{ progress }}% new Vue({ el: '#app', data: { ...
recommend-type

Vue实现带进度条的文件拖动上传功能

Vue 实现带进度条的文件拖动上传功能 本文主要介绍了使用 Vue 实现带进度条的文件拖动上传功能,通过实例代码给大家介绍的非常详细,具有参考借鉴价值。下面是相关知识点的总结: 一、基本界面 在 HTML 结构中,...
recommend-type

vue开发拖拽进度条滑动组件

总结一下,Vue 开发拖拽进度条滑动组件的关键在于使用 Vue 的组件系统、数据绑定和计算属性来实现拖动交互和值的实时更新。通过这种方式,我们可以创建一个高度可复用且易于维护的组件,为用户提供直观的交互体验。
recommend-type

vue中img src 动态加载本地json的图片路径写法

在Vue.js应用中,我们经常需要动态加载图片,特别是在处理数据源时,这些数据源可能包含图片路径。本文将深入探讨如何在Vue中使用`img`标签的`src`属性动态加载本地JSON文件中存储的图片路径。 首先,重要的一点是...
recommend-type

2022版微信自定义密码锁定程序保护隐私

标题《微信锁定程序2022,自定义密码锁》和描述“微信锁定程序2022,自定义密码锁,打开微信需要填写自己设定的密码,才可以查看微信信息和回复信息操作”提及了一个应用程序,该程序为微信用户提供了额外的安全层。以下是对该程序相关的知识点的详细说明: 1. 微信应用程序安全需求 微信作为一种广泛使用的即时通讯工具,其通讯内容涉及大量私人信息,因此用户对其隐私和安全性的需求日益增长。在这样的背景下,出现了第三方应用程序或工具,旨在增强微信的安全性和隐私性,例如我们讨论的“微信锁定程序2022”。 2. “自定义密码锁”功能 “自定义密码锁”是一项特定功能,允许用户通过设定个人密码来增强微信应用程序的安全性。这项功能要求用户在打开微信或尝试查看、回复微信信息时,必须先输入他们设置的密码。这样,即便手机丢失或被盗,未经授权的用户也无法轻易访问微信中的个人信息。 3. 实现自定义密码锁的技术手段 为了实现这种类型的锁定功能,开发人员可能会使用多种技术手段,包括但不限于: - 加密技术:对微信的数据进行加密,确保即使数据被截获,也无法在没有密钥的情况下读取。 - 应用程序层锁定:在软件层面添加一层权限管理,只允许通过验证的用户使用应用程序。 - 操作系统集成:与手机操作系统的安全功能进行集成,利用手机的生物识别技术或复杂的密码保护微信。 - 远程锁定与擦除:提供远程锁定或擦除微信数据的功能,以应对手机丢失或被盗的情况。 4. 微信锁定程序2022的潜在优势 - 增强隐私保护:防止他人未经授权访问微信账户中的对话和媒体文件。 - 防止数据泄露:在手机丢失或被盗的情况下,减少敏感信息泄露的风险。 - 保护未成年人:父母可以为孩子设定密码,控制孩子的微信使用。 - 为商业用途提供安全保障:在商务场合,微信锁定程序可以防止商业机密的泄露。 5. 使用微信锁定程序2022时需注意事项 - 正确的密码管理:用户需要记住设置的密码,并确保密码足够复杂,不易被破解。 - 避免频繁锁定:过于频繁地锁定和解锁可能会降低使用微信的便捷性。 - 兼容性和更新:确保微信锁定程序与当前使用的微信版本兼容,并定期更新以应对安全漏洞。 - 第三方应用风险:使用第三方应用程序可能带来安全风险,用户应从可信来源下载程序并了解其隐私政策。 6. 结语 微信锁定程序2022是一个创新的应用,它提供了附加的安全性措施来保护用户的微信账户。尽管在实施中可能会面临一定的挑战,但它为那些对隐私和安全有更高要求的用户提供了可行的解决方案。在应用此类程序时,用户应谨慎行事,确保其对应用程序的安全性和兼容性有所了解,并采取适当措施保护自己的安全密码。
recommend-type

【自动化脚本提速】:掌握序列生成的5种高效技巧

# 摘要 本文系统地阐述了自动化脚本提速的方法,重点介绍了序列生成的基础理论及其在脚本中的应用。通过探讨不同序列生成方法和高效技巧,本文旨在提高编程效率,优化自动化流程。同时,文中还涉及了高级技术,如嵌套循环、列表推导式和并行处理,这些技术不仅增加了序列生成的复杂性,同时也显著提升了效率。最后,本文通过综合案例分析,展示了一系列序列生成技巧的实际应用,并提出了优化建议和未来研究方向。 #
recommend-type

卷积神经网络中的分层!

<think>我们正在处理一个关于卷积神经网络(CNN)层级结构的问题。用户希望了解CNN的层级结构及其功能。根据提供的引用内容,我们可以整理出以下信息: 1. 引用[1]和[2]指出,一个完整的卷积神经网络通常包括以下层级: - 数据输入层(Input layer) - 卷积计算层(CONV layer) - ReLU激励层(ReLU layer) - 池化层(Pooling layer) - 全连接层(FC layer) - (可能还有)Batch Normalization层 2. 引用[2]详细说明了各层的作用: - 数据输入层:对原始图像
recommend-type

MXNet预训练模型介绍:arcface_r100_v1与retinaface-R50

根据提供的文件信息,我们可以从中提取出关于MXNet深度学习框架、人脸识别技术以及具体预训练模型的知识点。下面将详细说明这些内容。 ### MXNet 深度学习框架 MXNet是一个开源的深度学习框架,由Apache软件基金会支持,它在设计上旨在支持高效、灵活地进行大规模的深度学习。MXNet支持多种编程语言,并且可以部署在不同的设备上,从个人电脑到云服务器集群。它提供高效的多GPU和分布式计算支持,并且具备自动微分机制,允许开发者以声明性的方式表达神经网络模型的定义,并高效地进行训练和推理。 MXNet的一些关键特性包括: 1. **多语言API支持**:MXNet支持Python、Scala、Julia、C++等语言,方便不同背景的开发者使用。 2. **灵活的计算图**:MXNet拥有动态计算图(imperative programming)和静态计算图(symbolic programming)两种编程模型,可以满足不同类型的深度学习任务。 3. **高效的性能**:MXNet优化了底层计算,支持GPU加速,并且在多GPU环境下也进行了性能优化。 4. **自动并行计算**:MXNet可以自动将计算任务分配到CPU和GPU,无需开发者手动介入。 5. **扩展性**:MXNet社区活跃,提供了大量的预训练模型和辅助工具,方便研究人员和开发者在现有工作基础上进行扩展和创新。 ### 人脸识别技术 人脸识别技术是一种基于人的脸部特征信息进行身份识别的生物识别技术,广泛应用于安防、监控、支付验证等领域。该技术通常分为人脸检测(Face Detection)、特征提取(Feature Extraction)和特征匹配(Feature Matching)三个步骤。 1. **人脸检测**:定位出图像中人脸的位置,通常通过深度学习模型实现,如R-CNN、YOLO或SSD等。 2. **特征提取**:从检测到的人脸区域中提取关键的特征信息,这是识别和比较不同人脸的关键步骤。 3. **特征匹配**:将提取的特征与数据库中已有的人脸特征进行比较,得出最相似的人脸特征,从而完成身份验证。 ### 预训练模型 预训练模型是在大量数据上预先训练好的深度学习模型,可以通过迁移学习的方式应用到新的任务上。预训练模型的优点在于可以缩短训练时间,并且在标注数据较少的新任务上也能获得较好的性能。 #### arcface_r100_v1 arcface_r100_v1是一个使用ArcFace损失函数训练的人脸识别模型,基于ResNet-100架构。ArcFace是一种流行的深度学习人脸识别方法,它在损失函数层面上增强类间的区分度。在ArcFace中,通过引入角度余弦的特征分离度,改善了传统的Softmax损失函数,让学习到的人脸特征更加具有鉴别力。 ArcFace的模型文件包括: - model-0000.params: 这是模型权重参数文件。 - model-symbol.json: 这是包含网络结构定义的JSON文件。 #### retinaface-R50 retinaface-R50是基于ResNet-50架构的人脸检测模型,使用RetinaFace框架训练而成。RetinaFace是为了解决传统人脸检测模型在面对小尺寸、遮挡、模糊等复杂情况时识别准确度不高的问题而设计的。它采用一种基于多尺度的金字塔网络结构,能有效处理不同尺度的人脸,并且在特征提取时采用了一种高效的特征融合策略。 Retinaface-R50的模型文件包括: - R50-0000.params: 这是模型权重参数文件。 - R50-symbol.json: 这是包含网络结构定义的JSON文件。 ### 总结 从给定的文件信息中,我们可以看出这些预训练模型是基于MXNet深度学习框架开发的,具有专门针对人脸识别任务的优化。ArcFace模型通过增强特征的区分度,而Retinaface模型通过多尺度处理和高效的特征融合,都展示了在人脸检测和识别方面的先进技术。开发者可以利用这些预训练模型,结合MXNet提供的高级API,快速构建并部署自己的人脸识别解决方案。
recommend-type

【文本处理黑科技】:Shell脚本中序列和数组的高级应用

# 摘要 本文系统地介绍了Shell脚本中序列与数组的基础知识、操作技巧以及在实际应用中的优化方法。第一章和第二章分别对序列和数组的基础知识进行了阐述,重点讲解了序列的生成、操作、文本处理和数组的基本操作与高级特性。第三章探讨了数组在数据处理和内存管理中的性能优势。第四章结合实际案例,展示了序列与数组在日志文件分析、报告生成和配置文件管理