首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在角度材料中使用"MAT_AUTOCOMPLETE_DEFAULT_OPTIONS“注射标记

在角度材料中使用"MAT_AUTOCOMPLETE_DEFAULT_OPTIONS"注射标记,可以通过以下步骤实现:

  1. 导入所需的模块和依赖项:
代码语言:txt
复制
import { MAT_AUTOCOMPLETE_DEFAULT_OPTIONS } from '@angular/material/autocomplete';
import { MatAutocompleteDefaultOptions } from '@angular/material/autocomplete';
  1. 创建一个提供者,将"MAT_AUTOCOMPLETE_DEFAULT_OPTIONS"注射标记与自定义的默认选项对象关联起来:
代码语言:txt
复制
const myAutocompleteDefaultOptions: MatAutocompleteDefaultOptions = {
  // 在这里设置你的自定义选项
};

@NgModule({
  providers: [
    { provide: MAT_AUTOCOMPLETE_DEFAULT_OPTIONS, useValue: myAutocompleteDefaultOptions }
  ]
})
export class AppModule { }
  1. 在应用的根模块(通常是AppModule)中,将提供者添加到providers数组中。

通过以上步骤,你可以在角度材料中使用"MAT_AUTOCOMPLETE_DEFAULT_OPTIONS"注射标记,并通过自定义选项对象来配置自动完成组件的默认选项。

关于"MAT_AUTOCOMPLETE_DEFAULT_OPTIONS"注射标记的更多信息,可以参考腾讯云的Angular Material文档: Angular Material - Autocomplete

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

J.Am.Chem.Soc. | 基于半监督学习的晶体结构的合成预测

今天给大家介绍韩国高级科学技术研究所Jidon Jang等人在Journal of the American Chemical Society上发表的文章“Structure-Based Synthesizability Prediction of Crystals Using Partially Supervised Learning”。通过预测无机材料的合成能力可以加速新材料的发现,传统方法依靠计算热力学稳定性来预测定材料合成性,但考虑因素过于简单,本文中提出了一种基于材料数据库半监督学习的机器学习方法来量化合成概率。通过对positive and unlabeled machine learning (PU learning)的优化,实现图卷积神经网络作为分类器模型输出合成分数(CLscore)。CLscore排名前100的虚拟材料中有71种材料在文献中被证实可合成。

02
  • 合工大宣布研发出高性能水凝胶材料,组织自修复只要1分钟 | 黑科技

    该材料具有良好的机械性能和修复能力。 11月1日,合肥工业大学对外宣布,该校研究人员及其合作者成功设计并研发了可快速高效自修复的高性能仿生智能纳米复合水凝胶。 一般情况下,生物组织受到外界损伤时会通过细胞或组织的自我修复来恢复其本来的功能和结构。作为一种质地柔软且高含水性材料,水凝胶广泛应用于传感与检测、药物释放、驱动器及组织工程等多个领域,具有自修复性能不仅可延长其使用寿命,同时可大幅提升使用安全性。 而目前采取的合成水凝胶材料的方法,即在凝胶网络内部结构中引入修复剂、动态或可逆的共价或非共价作用力等弱相

    00

    人民日报标注语料库(PFR)1.标记说明2.格式说明3.例子4.生语料库和熟语料库5.其他语料库汇总

    PFR语料库是对人民日报1998年上半年的纯文本语料进行了词语切分和词性标注制作而成的,严格按照人民日报的日期、版序、文章顺序编排的。文章中的每个词语都带有词性标记。目前的标记集里有26个基本词类标记(名词n、时间词t、处所词s、方位词f、数词m、量词q、区别词b、代词r、动词v、形容词a、状态词z、副词d、介词p、连词c、助词u、语气词y、叹词e、拟声词o、成语i、习惯用语l、简称j、前接成分h、后接成分k、语素g、非语素字x、标点符号w)外,从语料库应用的角度,增加了专有名词(人名nr、地名ns、机

    08
    领券