2021-07-10

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**动态组件: **

	<component  :is="componentsName"/>

异步组件
按需加载, 减少在大量组件在单个页面 渲染时候的压力

export default(){
	components:{
		tabBar:()=>import "tabbar" from '...'
	}
}

keep-alive
缓存组件, 频繁切换时不需要重复渲染

<keep-alive>
	<a/>
	<b/>
	<c/>
</keep-alive>

mixIn
但项目中有多个组件拥有相同的业务处理时,可以使用mixIn来进行代码封装;
优点 : 代码量减少 , 复用性更高
缺点: 可读性差,命名冲突, 变量覆盖,复杂度高 多对多情况 修改代码很容易出问题

import myMixin1 from './mixin'; // 逻辑封装 1
import myMixin2 from './mixin'; // 逻辑封装 2
export default{
	mixins:[myMixin1,myMixin2]
}
// 这样引入后就可以使用了,minIn组件中的methods data 包括生命周期钩子 都可以被当前组件使用

自定义 v-model
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vue-router 有三种模式:
支持hash history abstract 3种方式
提供vouter-view 与 router-link 两种组件

定义的步骤:
1.首先引入需要作为路由配置的页面
2.定义路由:配置路由对象,const routers = [{path:‘a’,component:a},{path:‘b’,component:b}]
3.创建router实例 const router = new vueRouter({routers})
4 挂载 const app = new Vue({})


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使用router-link 组件来导航切换, to属性指定跳转的链接

	new Router({
		routes:	routes,
		mode:"history",
		base:"/base/", // 网站的基目录
		scrollBehaviorBar(to,from,savedPosition){
			// 可以用于返回到上次浏览的地方
			if(savedPosition){
				return savedPosition
			}else{
				return { x:0, y:0 }
			}
		},
		parseQuery(query){
			// query 就是url的query ,
			// 这里是特定化需求的时候, 为开发者准备的方法,获取url 并转为对象
		},
		strigifyQuery(query){
			// 同理 , 将 query 转为 json字符串
		}
	})

用于渲染路由组件在这里插入图片描述

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Object.definderProperty 与 Proxy详解
defineProperty 的 属性们分别是什么

vue源码在Observe类 操作之后, render函数为每一个data 都执行一个watcher.

diff
虚拟dom
虚拟DOM本质上是JavaScript对象,是对真实DOM的抽象
状态变更时,记录新树和旧树的差异
最后把差异更新到真正的dom中

Vue中的key到底有什么用
Vue的就地更新策略

**ssr **

v-model原理

v-if 与 v-for 一起使用的优化 计算属性
defineProperty 原理
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Promise 是异步编程的一种解决方案,比传统的异步解决方案【回调函数】和【事件】更合理、更强大。现已被 ES6 纳入进规范中。

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智慧医药系统(smart-medicine)是一款采用SpringBoot架构构建的Java Web应用程序。其界面设计简洁而富有现代感,核心特色在于融合了当前前沿的生成式人工智能技术——具体接入了阿里云的通义千问大型语言模型,以此实现智能医疗咨询功能,从而增强系统的技术先进性与实用价值。该系统主要定位为医学知识查询与辅助学习平台,整体功能结构清晰、易于掌握,既适合编程初学者进行技术学习,也可作为院校课程设计或毕业项目的参考实现。 中医舌诊作为传统医学的重要诊断手段,依据舌象的颜色、形状及苔质等特征来辨析生理状况与病理变化。近年来,随着计算科学的进步,人工智能技术逐步渗透到这一传统领域,形成了跨学科的研究与应用方向。所述的中医舌诊系统正是这一方向的实践产物,它运用AI算法对舌象进行自动化分析。系统以SpringBoot为基础框架,该框架依托Java语言,致力于简化Spring应用程序的初始化与开发流程,其突出优势在于能高效构建独立、可投入生产的应用,尤其契合微服务架构与云原生环境,大幅降低了开发者在配置方面的负担。 系统中整合的通义千问大语言模型属于生成式人工智能范畴,通过海量数据训练获得模拟人类语言的能力,可在限定领域内生成连贯文本,为用户提供近似专业医生的交互式咨询。该技术的引入有助于提升诊断过程的自动化水平与结果一致性。 在设计与体验层面,本系统强调逻辑明晰与操作简便,旨在降低用户的学习门槛,尤其适合中医知识的入门教学。整体交互模式接近百科全书式查询,功能模块精炼聚焦,因而非常适用于教育场景,例如学术项目展示或毕业设计答辩。通过直观的实践界面,使用者能够更深入地理解中医舌诊的理论与方法。 此外,系统界面遵循简约大气的设计原则,兼顾视觉美感与交互流畅性,以提升用户的专注度与使用意愿。结合AI的数据处理能力,系统可实现对舌象特征的快速提取与实时分析,这不仅为传统诊断方法增添了客观量化维度,也拓展了中医知识传播的途径。借助网络平台,该系统能够突破地域限制,使更多用户便捷地获取专业化的中医健康参考,从而推动传统医学在现代社会的应用与普及。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【掺铒光纤放大器(EDFA)模型】掺铒光纤放大器(EDFA)分析模型的模拟研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了掺铒光纤放大器(EDFA)分析模型的模拟研究,并提供了基于Matlab的代码实现方案。通过对EDFA的工作原理、增益特性、噪声系数等关键性能指标进行数学建模与仿真分析,帮助研究人员深入理解其在光通信系统中的作用机制。文档还列举了多个相关科研方向的技术支持内容,涵盖智能优化算法、路径规划、无人机应用、通信与信号处理、电力系统管理等多个领域,展示了Matlab在科学研究与工程仿真中的广泛应用能力。此外,文中附带网盘链接,便于获取完整的代码资源与开发工具包。; 适合人群:具备一定光学通信或电子信息背景,熟悉Matlab编程,从事科研或工程仿真的研究生、高校教师及技术研发人员。; 使用场景及目标:①用于光通信系统中EDFA性能的理论分析与仿真验证;②支持科研人员快速构建和测试EDFA模型,提升研究效率;③为教学实验、毕业设计及学术论文复现提供可靠的技术参考与代码基础。; 阅读建议:建议读者结合光通信基础知识,按照文档结构逐步运行并调试Matlab代码,重点关注模型参数设置与仿真结果分析,同时可利用提供的网盘资源拓展学习其他相关课题,深化对系统级仿真的理解。
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