AI 助理
备案控制台
开发者社区 彭世瑜的博客 文章 正文

微信小程序：TypeError: Cannot read property ‘mark‘ of undefined

2021-11-27 469
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《 阿里云开发者社区用户服务协议》和 《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写 侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
简介： 微信小程序：TypeError: Cannot read property ‘mark‘ of undefined

微信小程序代码报错

TypeError: Cannot read property 'mark' of undefined

原因是使用了ES7的语法

async await

勾选【增强编译】后报错消失

67.png

文章标签：
小程序
码农技术君
目录
相关文章
全栈程序猿
|
JavaScript 前端开发
在VSCode中 使用 ESLint + Prettier检查代码规范及自动格式化前端Vue代码
般的代码格式化工作，ESLint完全可以胜任，为什么要用Prettier代替ESLint的代码格式化功能？简而言之，Prettier的代码格式化功能比ESLint更强大，配置更简单，通过配置，ESLint可以使用Prettier的代码规则进行校验，如果不配置好，会出现冲突，导致二者不能配合使用。 下面详细介绍如何配置ESLint+Prettier在VSCode中开发Vue代码：
全栈程序猿
1871 29
在VSCode中 使用 ESLint + Prettier检查代码规范及自动格式化前端Vue代码
蚝油菜花
|
8月前
|
人工智能 自然语言处理 知识图谱
Yuxi-Know：开源智能问答系统，基于大模型RAG与知识图谱技术快速构建知识库
Yuxi-Know是一个结合大模型RAG知识库与知识图谱技术的智能问答平台，支持多格式文档处理和复杂知识关系查询，具备多模型适配和智能体拓展能力。
蚝油菜花
1985 55
Yuxi-Know：开源智能问答系统，基于大模型RAG与知识图谱技术快速构建知识库
Deephub
|
8月前
|
搜索推荐 数据挖掘 数据安全/隐私保护
频率派与贝叶斯统计在营销组合建模中的应用比较：隐私优先时代的方法选择
营销组合建模（MMM）是量化营销渠道贡献的核心工具，在数字营销进入隐私优先时代后焕发新生。文章探讨了频率派与贝叶斯统计学在MMM中的应用，前者实现简单、结果直观，适合数据充足场景；后者能整合先验知识、量化不确定性，适应复杂和数据稀缺情况。两者各有优劣，选择需结合业务需求与数据条件。贝叶斯方法在隐私保护趋势下尤为重要，为未来营销分析提供新思路。
Deephub
251 47
频率派与贝叶斯统计在营销组合建模中的应用比较：隐私优先时代的方法选择
我是夜阑的狗
|
小程序 前端开发 API
【微信小程序】TypeError: Cannot read property ‘get‘ of undefined & Error: MiniProgramError
【微信小程序】TypeError: Cannot read property ‘get‘ of undefined & Error: MiniProgramError
我是夜阑的狗
2875 1
刘俊辉个人博客
|
12月前
|
安全 网络安全 网络虚拟化
配置分支机构与总部之间通过L2TP Over IPSec方式实现安全互通
本文介绍了如何通过配置L2TP over IPSec实现企业分支与总部之间的安全通信。AR1作为分支网关，AR3作为总部网关，通过自拨号方式建立L2TP隧道，并使用IPSec加密保护数据传输，防止信息被窃取或篡改。主要步骤包括配置接口IP地址和静态路由、设置L2TP功能、定义ACL、创建IPSec安全提议、配置IKE对等体、制定安全策略并应用到接口上。最终验证了配置成功后，PC1能够顺利ping通PC2，确保了网络互通和数据安全。
刘俊辉个人博客
352 3
东方睿赢
|
数据采集 数据可视化 数据处理
如何使用Python实现一个交易策略。主要步骤包括：导入所需库（如`pandas`、`numpy`、`matplotlib`）
本文介绍了如何使用Python实现一个交易策略。主要步骤包括：导入所需库（如`pandas`、`numpy`、`matplotlib`），加载历史数据，计算均线和其他技术指标，实现交易逻辑，记录和可视化交易结果。示例代码展示了如何根据均线交叉和价格条件进行开仓、止损和止盈操作。实际应用时需注意数据质量、交易成本和风险管理。
东方睿赢
716 5
以山向海
|
运维 负载均衡 监控
slb学习教程
【9月更文挑战第1天】
以山向海
397 1
郑小健
|
机器学习/深度学习 存储 运维
探索未来：结合机器学习功能拓展Elasticsearch应用场景
【10月更文挑战第8天】随着数据量的爆炸性增长，高效的数据存储、检索和分析变得越来越重要。Elasticsearch 作为一个分布式的搜索和分析引擎，以其强大的全文搜索能力、实时分析能力和可扩展性而闻名。近年来，随着机器学习技术的发展，将机器学习集成到 Elasticsearch 中成为了一种新的趋势，这不仅增强了 Elasticsearch 的数据分析能力，还开拓了一系列新的应用场景。
郑小健
330 7
BetterBench
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
【机器学习】K-Means聚类的执行过程？优缺点？有哪些改进的模型？
K-Means聚类的执行过程、优缺点，以及改进模型，包括K-Means++和ISODATA算法，旨在解决传统K-Means算法在确定初始K值、收敛到局部最优和对噪声敏感等问题上的局限性。
BetterBench
352 2
1941623231718325
|
传感器 监控 安全
网络监控工具的比较与选择：技术视角的深度剖析
【8月更文挑战第19天】网络监控工具的选择需要根据企业的实际需求、功能性能、成本和可维护性等多方面因素进行综合考虑。通过对SolarWinds、Zabbix、PRTG和Nagios等主流网络监控工具的比较，我们可以看到每种工具都有其独特的优势和适用场景。因此，在选择时，请务必根据您的具体情况进行权衡和选择，以确保您能够获得最佳的监控效果和投资回报。
1941623231718325
417 1