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用elm组件,新增和编辑用同一个弹窗,数据不清空

2023-06-11 10:08:11
TAG: elm
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Chen
场景:新增和编辑,使用同一个弹窗,在新增完成之后,清空弹窗,使用组件本身的resetFields()方法,可以重置校验,并把数据回复初试值。

我遇到这样一样问题:我先点击了编辑,在弹窗回显了组件,关闭u时,调用了resetFields()方法,再次点击新增,表单确实去除了校验,但是没有把数据恢复初始化。大致猜测原因:表单把我赋值用来回显的数据当成了初试数据。

解决方法:

在该组件文件中,引入Vue,在编辑事件方法里,弹窗弹出之后,做数据回显之前,加上nextTick()方法,让组件渲染完成之后,再回显数据

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2023-06-11 04:29:242

elm327 连不上车况检测大师

可能是不兼容。车况检测大师app(安卓版)支持兼容OBD设备的连接,如ELM327、图吧标准版、优驾标准版、Vgate、Vcar等,连接前除需要先对OBD设备进行绑定操作外,还需要在车况检测大师设置中关闭“连接加速”开关,同时打开“蓝牙连接兼容模式”开关。OBD适配器的绑定,无需在手机系统蓝牙中配对操作,直接在车况检测大师中建立车辆信息,并直接在绑定界面搜索绑定OBD即可。绑定:绑定OBD过程中需要保证适配器插牢,车辆在点火发动状态,蓝牙可以搜索到,并确保绑定OBD适配器的蓝牙名称正确,如绑定到周边其他蓝牙设备则可能造成无法连接的情况,直接删除绑定设备,重新进行绑定操作即可。如以上方法仍不能正常绑定连接,请联系原商家解决处理,官方不受理非正品OBD设备的售后服务。
2023-06-11 04:29:321

elm327能检测气囊吗

elm327能检测气囊。气囊是一种在柔性地橡胶胶囊中充入压缩空气或水介质利用空气地可压缩性和水的流动性来实现弹性作用鸟类具有九个气囊,有辅助呼吸减轻身体密度减轻器官间摩擦和散热的功能与中支气管末端相连通的为后气与腹支气管相连通的为前气囊除锁间气囊为单个之外均系左右成对。简介气囊做为车身被动安全性的辅助配置日渐受到人们的重视当汽车与障碍物碰撞后称为一次碰撞乘员与车内构件发生碰撞,称为二次碰撞气囊在一次碰撞后二次碰撞前迅速打开一个充满气体的气垫使乘员因惯性而移动时扑在气垫上从而缓和乘员受到的冲击并吸收碰撞能量减轻乘员的伤害程度。汽车安全气囊一种汽车安全保护系统简称安全气囊主要为迎面碰撞提供保护当车辆前方受到撞击时气囊吹胀器中心的点火器由传感器发动,点燃吹胀器中的叠氮化钠粒子释放出主要成分为氮的气体气体经过滤器除去灰分杂质进入气囊将其鼓胀一般设计气囊于0.04秒内完成膨胀过程。安全气囊所用的纤维材料要求强度高热稳定性好吸收能量涂层黏结性好,以及在极端高温严寒时仍能保持良好的功能多用锦纶或涤纶制作材料的抗撕裂强度韧性和抗垢性很重要。
2023-06-11 04:29:471

elm327的USB和stm32单片机的USB连接 中间需要电平转换吗 因为我想让elm327和单片机通讯

ELM327是目前最新基于PC的OBD2通用型汽车诊断检测工具。它支持所有OBD-II自诊断系统及与其相兼容的通讯协议检测。ELM327为USB接口,通过RS232转换协议连接笔记本电脑USB接口。stm32单片机的USB就是完整的USB接口,在驱动程序正确控制下,与电脑USB接口功能一样。stm32单片机的USB接口引脚兼容5V电平,所以,elm327的USB和stm32单片机的USB连接,中间不需要电平转换,elm327和单片机就可以正常通信。
2023-06-11 04:30:021

蓝牙OBD怎么连接电脑SCANMASTER_ELM?

ELM327市面上卖的都是非正版货,正常情况下可以使用。但在车辆停车熄火后记得一定要取下来,否则会损耗电瓶。百度一下便有相关记录。建议选用爱车卡OBD行车电脑,爱车卡检测仪是按汽车前装准备
2023-06-11 04:30:211

ElM一OK88前级效果器什么牌子?

品牌太多,大厂或知名制造商才了解,贴牌一般很难说清楚,也没必要去管它,功能够用效果好就行,这里讲话效果包括:回声、混响效果,音损,话筒返馈抑制,均衡等功能性方面的好与不好。
2023-06-11 04:30:301

哈苏500elm用的是什么快门

日哈苏500系列的首台相机500C率先采用镜间叶式快门自动收缩光圈镜头
2023-06-11 04:30:399

施耐德 C65N 1P 63A + ELM 漏电保护 断路器 30mA 电磁式电磁式漏电保护器 怎么安装

ELM电磁脱扣安装方法和ELE的电子是一样的.很简单.漏点里有说明书
2023-06-11 04:31:043

每当夜深人静的时候,都想拥抱你是那首歌,女生唱的?

你觉得这首歌是周深的大鱼吗?他的歌应该比较符合你要的要求,你可以去看一下。
2023-06-11 04:31:228

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强烈要求吧代码贴上来
2023-06-11 04:31:492

室内设计安装用的图纸上有VigiC45ELM-10A 30mA,是什么意思?

应该是那个厂家的型号,通用的应该是c45-10A 30mA.
2023-06-11 04:31:583

消费者认为怎样的在线评论更有用

(一)在线评论有用性相关研究述评  在线评论对于消费者决策影响是一个极微妙的复杂过程(Chen et al.,2009;Lee & Lee,2009),有用性理论概念捕获在线评论对于购买决策的劝说效果与潜在价值,也有一些文献使用有效性(effectiveness)(Cheung & Thadani,2012)、劝说能力(persuasion)(Schlosser,2011)等类似表述,在实证研究中既有采用二手客观数据(Cao et al.,2011),也有收集实验或问卷数据(Connor & Mudambi,2011)。在线评论有用性研究注重从微观层面探讨“消费者认为怎样的在线评论更有用?”这一核心问题(Korfiatis et al.,2012;Pan & Zhang,2011),研究成果会有助于理解在线评论与消费者决策之间影响关系的理论机制(Ghose & Ipeirotis,2011;Zheng et al.,2011)。  在文献综述与深度分析基础上,本文认为现有的在线评论有用性研究主要从以下两个方面展开探讨。  首先,与已有在线评论与销售情况聚合影响研究类似,在线评论有用性研究大多集中在评论的内容特征,包括星级评分②/极端性(Korfiatis et al.,2011;Mudambi & Schuff,2010;邱凌云,2008)、评论长度(Zhang et al.,2010;Mudambi & Schuff,2010)、正向/负向陈述(Cheung et al.,2009;Connors & Mudambi,2011;Schlosser,2011),上述特征相对客观且较易测量。Mudambi和Schuff(2010)发表于MISQ研究论文明确界定在线评论有用性概念,借鉴信息经济学与决策不确定性理论框架,基于Amazon数据的计量模型分析表明评论极端性(星级衡量)、评论长度对在线评论有用性具有直接影响,并且考察搜索型与经验型产品的调节效应。Zhang等(2010)运用计量模型分析,在控制消费目的情况下,表明正向/负向陈述(以星级评分衡量)、评论长度对于在线评论劝说能力(以亚马逊有用性投票衡量)有着显著性影响。郝媛媛、叶强等(2010)在扩展Ghose等学者的研究基础上,从文本特征出发探索影响在线评论有用性的因素,并以影评数据进行实证分析。  另一方面,较少文献发现在研究评论的内容特征之外,需要进一步考察“谁发表的在线评论更有用”的问题(Connors & Mudambi,2011;Forman et al.,2008;Hu,2008;Pan & Zhang,2011;孙春华、刘业政,2009)。Forman等(2008)、Ghose和Ipeirotis(2011)基于在线数据实证研究表明:评论者特征—身份信息、评论者排名、已发表评论数量等,会积极地影响消费者对于在线评论的有用性评价,并更加显著地影响产品销售情况。Hu(2008)以交易成本经济学理论研究在线评论有效性问题,发现消费者不仅关注在线评论的星级,还会受到评论者在网络中表现的专家身份、活跃程度等因素影响。Connors和Mudambi(2011)通过实验研究得到类似结论,评论者在网络中表现的专家身份会影响其发表评论的有用性评价。上述初步的实证结果与社会心理学的说服理论是较为一致的,亦即表明信息源会影响信息接受者对传播信息的感知价值与接受程度(Bhattacherjee & Sanford,2006;Stephen & Lehmann,2012;Forman et al.,2008)。  表1梳理并分析上述在线评论有用性的重要文献,进而清晰地了解影响消费者对于在线评论的有用性评价的关键因素。  综上所述,已有研究集中在评论的内容特征,评论者视角因素关注不够,特别是几乎没有考虑评论者社会性因素的影响效应。然而,电子商务、第三方评论网站在不断丰富社会化功能,更加凸显现有研究忽略社会性机制在评论有用性影响中的重要角色,这既是现有研究空白点,也是本研究的理论贡献所在;另一方面,现有文献在评论有用性影响因素选择大多是启发式分析方法(Wang et al.,2011;Connors & Mudambi,2011;Pan & Zhang,2011),缺乏具有共识性的参考理论。针对这一局限,本文选择社会心理学领域的信息传播与说服理论为模型构建的理论分析框架,下述(二)将会简述说服的双过程模式及相关研究。  (二)说服的双过程模式  说服是信息传播与处理的最基本形式之一,被定义为个体接收别人发出的信息而产生态度或行为的改变,一直是社会心理学研究的热点领域(Bhattacherjee & Sanford,2006;郭镇之、徐培喜,2006)。在众多说服过程模式中,启发—系统式模型(Heuristic-Systematic Model,HSM)、精细加工可能性模型(Elaboration Likelihood Model,ELM)是两个最具代表性的双过程模式(Chaiken,1980;Petty & Cacioppo,1986),被广泛用于广告营销、消费者行为、知识管理等领域研究。HSM、ELM在信息处理及态度改变方面给出类似解释机制(Angst & Agarwal,2009;Cheung et al.,2009):HSM的系统式处理、ELM的中心路径表明个体会对接收的信息仔细地、系统化分析,精心考虑是否接受信息所包括观点,进而导致态度改变;HSM的启发式处理、ELM的边缘路径表明个体根据信息的某些情境线索,运用简单决策规则来形成判断,进而决定是否接受说服。  在信息系统研究领域,Sussman和Siegal(2003)较早地将ELM模型应用于在线信息沟通情境,提出了信息接受模型(Information Adoption Model)。该模型首次定义了“信息有用性”理论概念,并且认为信息内容质量、信息源可靠性是影响接收者感知信息有用性的直接因素。  之后,不少文献开始运用说服的双过程模式分析、理解互联网环境下用户处理信息进而影响决策的过程(Cheung et al.,2012;Chu&Kamal,2008;Zhang et al.,2010;张子坤,2010),从而表明说服的双过程模式能够为探讨在线评论有用性问题提供具有适用性的参考理论框架。  三、理论模型与假设  根据文献综述,已有研究较多集中于在线评论的内容特征,包括客观定量特征、定性文本因素等,也缺乏较为一致的理论分析框架。以说服的双过程模式为分析框架,消费者对于在线评论的有用性评价可以视为信息处理与态度改变过程,本文从评论内容特征、以及评论者特征两方面考察评论有用性的影响因素,并注重分析其中社会性因素的影响效应。因此,本文在考虑评论的内容特征之外,借鉴从众效应、社会网络等理论视角,着重研究与平均星级差异、评论者因素影响在线评论有用性的社会性机制(图2所示),从而弥补已有研究的不足之处,期望做出较大的理论贡献。  (一)评论长度  ELM及相关研究表明,消费者在进行购买决策时,所能获得的产品质量、商家信誉等信息往往是不完全的,需要通过信息的搜寻来降低消费的不确定性(Petty & Cacioppo,1986;Sussman & Siegal,2003)。Chevalier和Mayzlin(2006)实证研究表明,评论长度暗示消费者会阅读具体评论内容,而不仅依赖于查看评论星级的汇总数据。评论长度可能会刺激评论阅读者仔细浏览,加深或改变原有的态度,提高对产品或服务的认知度,抵消用户的不确定性(Mudambi & Schuff,2010)。若是信息获取不需要额外的搜寻成本,评论长度带来的信息诊断力增加会更加有益于大众消费者(Johnson & Payne,1985),进而提升消费者对该条评论的有用性评价。因此,本文提出如下研究假设。  假设1a(H1a):在线评论长度与消费者对其有用性评价之间是正向相关关系。  另一方面,认知负荷理论(Cognitive Load)假设人类的认知结构由工作记忆和长时记忆构成,工作记忆容量是有限的,一次只能存储、处理较少的信息(Sweller,1988)。为了使加工得以顺利进行,当前进入工作记忆的信息量不能超过工作记忆容量。否则,就会引起认知资源的分配不足,从而影响个体学习或问题解决的能力,此种情况就成为认知超载(cognitive overload)。当消费者阅读在线评论时,他们在工作记忆之中处理信息,评论长度是表征认知负荷的关键指标之一(Gan et al.,2012)。由于工作记忆的有限容量,尽管在一定范围内,丰富的评论信息会有助于消费者购物决策。但是,一旦评论信息的处理需求达到工作记忆的上限,那么就会造成消费者的认知超载,并且使得人们难以较好地进行决策制定。因此,我们可以得出如下研究假设。  假设1b(H1b):在线评论长度超过一定范围时,与消费者对其有用性评价之间是负向相关关系。  (二)与平均星级差异——从众效应  从文献综述来看,评论星级(包括极端性)几乎是所有研究均会探讨的客观特征,众多学者从信息诊断力(diagnosticity)、信息源可信度等理论视角进行了相当多理论与实证探讨(Wu et al.,2011;Zheng et al.,2011),并且考虑了产品类型的调节作用(Mudambi & Schuff,2010)。从信息诊断力视角出发,不少研究大多认为相比较极端正向或负向用户评论而言,中间态度、观点表达不明晰的在线评论会被认为缺乏信息增加值,对于购物决策的影响价值有限,进而会被消费者给出较低的有用性评价(Forman et al.,2008;Pavlou & Dimoka,2006)。因此,本文可以提出如下研究假设。  假设2a(H2a):与平均星级差异(正向、负向)和消费者对在线评论的有用性评价之间是正向相关关系。  另一方面,有用性评价实际是通过社会化投票机制来组织、应用在线评论。因此,本文与已有研究最大差异在于:基于社会心理学的从众效应(Conformity)视角,探讨单一评论星级与该产品平均星级差异将会如何影响在线评论的有用性评价。从众效应是社会心理学中社会影响研究的成果,指人们自觉不自觉地以大多数人的意见为准则,做出判断、改变自身态度与行为的心理过程(郭镇之、徐培喜,2006)。针对在线评论的社会化投票机制,消费者对于评论有用性进行评价时不仅会考虑评论内容、信息源等因素,也同时会受到其他消费者意见的影响(Cheung et al.,2009)。所以,当单条评论星级与产品平均星级之间一致性程度越高的话,消费者就有可能对于该条评论给出更高的有用性评价。综上所述,与平均星级差异(正向、负向)较大的单条评论,由于并非代表评论者的共识性意见,在从众效应下消费者会选择给出较低的有用性评价。因此,本文提出如下研究假设。  假设2b(H2b):与平均星级差异(正向、负向)和消费者对在线评论的有用性评价之间是负向相关关系。  (三)评论者特征——社会网络效应  文献综述与分析表明,评论者因素在已有研究中关注不够,并且主要考察评论者身份信息的影响效应(Forman et al.,2008),几乎未曾涉及评论者的在线社会网络,但是在互联网的社会化发展趋势下理应加以关注(Smith,2007)。说服的双过程模式表明,当信息接收者沿着边缘路径处理信息时,信息源的可靠性(Credibility)往往是最重要的线索,直接影响信息接收者的基本判断(Chu & Kamal,2008;Cheung,2009;金立印、王如意,2008)。在概念化层面,信息源的可靠性可以从两个维度表征(Bhattacherjee & Sanford,2006;Zhang et al.,2010):可信任度(trustworthiness)、专业能力(expertise)。  相应地,在线评论的情境下,评论者专业能力、可信任度是影响其发表评论的有用性评价高低的关键因素(Wang et al.,2011;于春玲等,2011),也是消费者进行评价判断时会采用的重要启发式规则(Cheung et al.,2012;Cheung & Thadani,2012)。从社会网络视角分析,中心度(Centrality)是分析网络中节点特性分析的关键步骤,是衡量个体在社会网络中影响力的重要指标(Smith et al.,2007),并且在一定程度上反映个体的社会资本(Ellison et al.,2007;殷国鹏等,2006)。譬如,基于Web2.0视频网站(YouTube)在线数据的实证研究表明,社会网络在用户创作内容扩散与影响过程起到重要作用,视频内容创作者所链接的订阅者越多,那么该视频易于得到正向评价,并进一步加速视频内容的传播与扩散(Susarla et al.,2012)。此外,相关研究表明,个体节点的网络中心度与其可信任感之间具有相当强的正向相关性,亦是高中心度节点社会资本的一种体现(Prell,2003;Wang et al.,2011)。综上所述,在消费者对用户评论的有用性评价过程中,评论者的网络中心度将会起到积极的正向影响。因此,本文提出如下研究假设:  假设3a(H3a):评论者的内向网络中心度与其所发表评论的有用性评价之间是正向相关关系。  假设3b(H3b):评论者的外向网络中心度与其所发表评论的有用性评价之间是正向相关关系。  信息接收者采用ELM模式的边缘路径时,会更多地依据社会线索来处理信息,进而形成判断(Bhattacherjee & Sanford,2006)。网络曝光度是反映评论者社会线索的关键指标,是引导信息接收者做出决策的启发式规则,会对其所发表评论的有用性评价产生积极影响(Ghose & Ipeirotis,2011;Hu et al.,2008)。群组是在线社区的重要功能,每一群组均有自己的主题及兴趣爱好。类似于豆瓣网的在线社区之中,用户可能会加入不同的兴趣小组,进而形成了许多的各自不同、有所重叠的社会网络(Smith et al.,2007)。依据社会网络中“弱连接”理论,群组内用户间在线关系即为“弱连接”,他们同时保持多样化的关系链接,并在各个社会网络中具有一定的影响力(Ellison et al.,2007)。综上所述,有理由相信评论者参加群组数量越多,其发表的在线评论会被更多的消费者关注与积极评价。因此,本文提出如下研究假设。  假设4(H4):评论者的关系多样性与其所发表评论的有用性评价之间是正向相关关系。  (四)控制变量  为了更好地验证研究假设,本文还将评论发表时机、评论者经验能力等相关因素作为控制变量引入模型,电影层面的影响会在计量模型中加以考虑。  在线评论有用性会显著地依赖于评论发表时机,亦即可否为正在搜集产品信息的消费者提供及时、最新的评论内容(Cheung et al.,2012)。从信息质量视角出发,不少文献均认为及时性(timeliness)是评论内容质量的关键维度,进而影响消费者对于该评论的消费者有用性评价(Otterbacher,2009;Chen & Tseng,2011)。  评论者的另一重要线索是历史评论数量,它会影响消费者对于评论者经验能力以及声誉的判断(Ghose & Ipeirotis,2011;Wang et al.,2011)。从说服的双过程模式分析,评论者经验能力会提升其发表评论的可信度,该评论者发表评论易于被消费者接受,并给出较高的有用性评价(Cheung et al.,2009;Forman et al.,2008)。
2023-06-11 04:32:061

欧神诺elm14280s爱琴灰怎么样?

我个人感觉还是挺不错的,因为我一直在用。
2023-06-11 04:32:154

哪位朋友能给我一个“ScanMaster-ELM2.1汉化PC版”,

车是13款1.8AT基本电脑版本0512笔记本win7 32位本人在某宝买了个ELM 按照教程改线 装了个6脚开关在电脑上装了店家给我的 ScanMaster-ELM V2.1 +汉化补丁然后又在网上下了一个 ELMConfig0.1.1.8c汉化版现在问题来了ScanMaster 这个软件 在低速档可以正常连接 高速档不能连接 车辆信息可以读取到这是不是说明我线没有接错?然后ELMConfig 无法读取到车辆的任何信息GEM HEC 都没反应昨天测试 使用了 FF2 刷出来了ECO 但是 ELMconfig还是没反应 连上去了 读取不到车辆数据 什么反应都没有那个设置总线也点了的FF2 进BCM(GEM) 调到MS-CAN 下面文字显示是 No Data 然后整个空处都是灰色 无法勾选应该是读不到 我尝试换HS 是car error(好像是这样)另刷好了 瞬时油耗 包括刷好之后再读取原车数据瞬时油耗都有但是行车电脑上面不显示 又是如何这个吗?
2023-06-11 04:32:341