VS Code开启第一个VUE前端项目(4)

Vue学习笔记(一):从零开始创建一个Vue前端项目 一、开篇 最近公司的老的项目重构,改成了前后端分离的架构,前端采用的是vue.js前端框架,所以接触到vue.js。 Vue.js是当下很火的一个JavaScript MVVM(Model-View-ViewModel)库,它是以数据驱动和组件化的思想构建的。相较于其他的前端框架,Vue.js提供了更加简洁、更易于理解的API,使得我们能够快速地上手并使用。Vue.js不同于以前的jQuery操作DOM,因为Vue.js是数据驱动的,所以无需手动操作DOM。它通过一些特殊的HTML语法,将DOM和数据绑定起 阅读详情

过了一个星期了,对Vue有了初步的认识,这里说一下Vue到底干嘛的。

Vue的作用是将所有的组件模块化,分在了以.vue结尾的文件中,内部的元素被<template></template>包裹,每个部分代表一个功能(也可以多个功能,单个功能会更友好,毕竟模块化了),对于这些vue文件,除了功能子模块外,还需要根模块,将多个分散模块组合到一起,变成一个完整的页面。

在每个模块构造时,难免会发生数据交换,模块的数据赋值,函数定义等等,这些是定义在<script></script>之间的js脚本部分,是每个模块独有的部分。每个模块脚本部分大致的内容可以体现为:

<script>
//引入其他vue模块,如下面一行代码,引入子模块组件
import child from './child.vue' 
//定义工具函数
function(){
}
export default {
  name:'',//名字
  data(){
    return {
       //变量数据的赋值
    }
  },
  components:{
       //组件的注册
  },
  methods:{
       //模块内,事件触发的私有方法
  },
  created(){
       //模块内,页面初始化方法,加载完成之前执行,执行顺序:父组件->子组件
  },
  mounted(){
       //模块内,页面初始化方法,加载完成后执行,执行顺序:子组件->父组件
  },
  computed:{
       //计算属性
  }
  watch:{
       //监听值(对data里面定义的变量进行监听)的变化,自定义函数进行处理
  },
  props:[
       //父模块传过来的数据(变量)
  ],
  
}
</script>

这里主要对props属性进行分析,对于模块间,最经常遇到的就是父模块与子模块的数据通信。在Vue中,子模块可以通过props属性获取到父模块传递过来的数据,子模块也可以通过this.$emit(parentFunction, params)来调用父模块的方法,这里有个坑。

父模块(parent.vue)代码:

<template>
  <div id="app">
    <input v-model="parentData"/>{{parentData}}
    <child :childData="childData" @changeParentData="updateParentData"></child>
  </div>
</template>
<script>
import child from './components/child.vue'
export default {
  name:'parent',
  data(){
    return {
      parentData:"父亲给孩子的礼物",//父亲的数据
      childData:"孩子数据",        //给孩子的数据,需要在父模块中转递给孩子(子孩子可以自己定义
                                  //自己的数据,这里仅仅为了演示传递数据的过程,自孩子不定义
    }
  },
  components:{
    'child':child,//对child组件进行注册,以能够识别<child></child>标签
  },
  methods:{
    updateParentName(data){
      this.parentData = data.parentDate;
    },
  },
}
<script>

          子模块(child.vue)代码:

<template>
    <div>
        <h1>这里是孩子,接收到父亲的数据:{{childData}}</h1>
        <button @click='sendD("孩子改变父亲的数据")'>点击发送</button>
    </div>
</template>
<script>
export default {
    name:'child',
    props:["childData"],//用到了父亲传递过来的数据childData
    methods:{
        sendD(val){
            debugger;
            let data={
                parentDate : val
            };
            this.$emit('changeParentData',data);//函数可以触发父亲模块中的changeParentData函数,参数为data
        }
    }
}
</script>

这里需要注意一点,在parent.vue中,如下一行代码很重要:

<child :childData="childData" @changeParentData="updateParentName"></child>

重点:如果没有在<child></child>标签内部绑定数值和方法,那么,子孩子中就调用不了父亲的数据和方法,这就好比显性的传递,不能做到通过props属性直接拿到父组件的任何数据。

VS Code开启第一个VUE前端项目(3) 对于初学者来说,代码首先需要看的懂,而刚刚赶上架的我,前端知识几乎为0,接下来对VUE项目内部生成的文件中,出现的语法进行介绍,也是记录自己学习的过程。 一,import import Vue from 'vue' import from 这个是ES6里面的特性,完整的写法如下,主要是加载Vue类 import Vue from "../node_modules/vue/d... 阅读详情

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专注于人工智能、软件开发、工控自动化、工厂数字化及智能化等领域,希望和大家共同进步! 362

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. 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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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