Question

我正在尝试确定是否有一种方法可以使angular或纯JavaScript获得textarea的行的值？

我有一个项目正在使用固定大小的textarea，一旦到达一定数量的字符，就需要换行到新行（不一定是换行符）。在我的项目中，我需要发布每一行文本，就像它是服务器的新对象一样。因此，例如，如果一个人键入了一个很长的句子，那么超出字符数限制的任何单词都需要换行。然后，我需要将数据发布回服务器，就像显示的每一行都是一个新对象一样

这是我开始创建的内容，但是意识到它不能满足我的需要，因为长句子或段落可能没有换行符，并且每行的字符长度也不完全相同，因为长单词可以换行进入新行

 Test(textarea) {
   console.log(textarea)
   let data = [];
   console.log(this.test)
   data = this.test.split('\n');
   data.forEach(element = > {
     var item = {
       text: element
     }
     console.log(item)
   });
 }

Answer 1

您需要做一些解析才能满足要求-这就是我想到的：

def read_tensor_from_image_file(
        file_name, input_height=299, input_width=299, input_mean=0,
        input_std=255
):
    input_name = "file_reader"
    file_reader = tf.read_file(file_name, input_name)
    if file_name.endswith(".png"):
        image_reader = tf.image.decode_png(
            file_reader, channels=3, name="png_reader")
    elif file_name.endswith(".gif"):
        image_reader = tf.squeeze(
            tf.image.decode_gif(file_reader, name="gif_reader"))
    elif file_name.endswith(".bmp"):
        image_reader = tf.image.decode_bmp(file_reader, name="bmp_reader")
    else:
        image_reader = tf.image.decode_jpeg(
            file_reader, channels=3, name="jpeg_reader")
    float_caster = tf.cast(image_reader, tf.float32)
    dims_expander = tf.expand_dims(float_caster, 0)
    resized = tf.image.resize_bilinear(dims_expander,
                                       [input_height, input_width])
    normalized = tf.divide(tf.subtract(resized, [input_mean]), [input_std])
    sess = tf.Session()
    result = sess.run(normalized)

    return result

您如何获得textarea行的价值？

1 个答案: