Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Внедрить подчеркивание в ionic

Пытаюсь внедрить подчеркивание, но каждый раз выдает ошибку Ошибка: [$injector:modulerr] Не удалось создать экземпляр подчеркивания модуля из-за: Ошибка: [$injector:nomod] Модуль подчеркивания недоступен! Вы либо неправильно написали имя модуля, либо забыли его загрузить. При регистрации модуля убедитесь, что вы указали зависимости в качестве второго аргумента.

Вот мой код

angular.module('app', ['ionic','ui.filters','ui','ui.router','app.controllers', 'app.routes', 'app.services', 'app.directives','underscore'])

Уже установлена ​​форма Bower

<script src="lib/underscore/underscore-min.js"></script>
<script src="lib/angular-underscore-module/angular-underscore-module.js"></script>
<script src="lib/angular/angular.js"></script>

  • Нет необходимости внедрять undersocre в модуль вашего приложения. 04.02.2017

Ответы:


1

Вам не нужно вводить подчеркивание в модуль вашего приложения, после того как вы укажете js-файл подчеркивания на индексной странице, вы можете просто использовать функции подчеркивания в своем коде.

04.02.2017
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..