Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Полимерная привязка данных к юникоду

В дополнение к этой теме: css ::before attr() и unicode.

Я пишу элемент с Polymer, и я хотел бы иметь возможность привязать данные unicode к атрибуту тега i, который будет использоваться в attr() содержимого правила css.

CSS:

i::before
{
  content: attr(icon);
}

HTML:

<i icon="&#xf1e8"></i>       // works
<i icon="&#x{{ code }}"></i> // does not works

По какой-то причине это не работает, код хорошо привязан к данным, но юникод печатается как строка и не интерпретируется как моя иконка.

Каков хороший способ привязки данных такого типа?

29.11.2014

Ответы:


1

Привязка данных, включая '\u', до того, как код заработал.

Пример:

icon = "\uf1e8"

Данные привязаны к

<i icon="{{ icon }}"></i>
30.11.2014
Новые материалы

Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..