制作组件容易忽略的一个问题之sync

最新推荐文章于 2024-03-12 12:10:30 发布
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本文详细介绍了Vue.js中组件自定义事件的使用方法，特别是sync修饰符如何简化父组件与子组件间的数据同步过程，使得组件间的通信更加高效、简洁。
常见面试问题之Verilog、SV（一）
Mr.翟的博客
08-26 2万+
文章目录1、常见的EDA仿真工具有哪些？Debug工具有哪些？2、绘制常见SOC芯片架构图（MCU），并描述芯片的应用场景和数据流。3、SRAM、FLASH、DRAM的区别？4、数字集成电路的设计流程。5、数字设计流程中每个阶段主要做哪些工作?最主要的EDA工具有哪些？ 1、常见的EDA仿真工具有哪些？Debug工具有哪些？ 常见的仿真工具如下：   Mentor（明导）—>Questas...
基于STM32设计的掌上游戏机(运行NES游戏模拟器)详细开发过程
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利用STM32单片机移植NES游戏模拟器，完成NES游戏开发，可以玩标准的NES游戏，已测试超级玛丽、魂斗罗之类的都可以正常运行。
vue自定义组件实现sync
landiyaaa的博客
08-22 731
// template <Modal :value="modalVisible" title="Common Modal dialog box title" @on-visible-change="handleVisibleChange"> <p>Content of dialog</p> ...
VUE自定义组件中用.sync修饰符与v-model的区别
蚁族的奋斗的博客
03-19 2122
VUE自定义组件中用.sync修饰符与v-model的区别 其实都是语法糖，作用差不多
自定义事件 之 sync 修饰符
qq_36437172的博客
10-24 432
在有些情况下，我们可能需要对一个prop进行“双向绑定”。不幸的是，真正的双向绑定会带来维护上的问题，因为子组件可以变更父组件，且在父组件和子组件都没有明显的变更来源。 在一个包含prop的假设的组件中，我们可以用以下方法表达对其赋新值的意图： this.$emit('update:isShow', false) 父组件可以监听那个事件并根据需要更新一个本地的数据property。 <add-pickup :is-show.sync="showAddPickup" />...
用vue实现一个相册网页_基于 Vue 实现一个简历 MVVM
weixin_42659196的博客
12-27 1523
授权转载，作者：子弈，来自掘金社区。如果你对于MVVM的形成不是特别清晰，则可以先阅读以下部分。了解MV*的演变历史以及特性(可跳过)了解观察者模式(可跳过)本文可以帮助你了解什么？了解Vue的运行机制参考Vue的运行机制，将观察者模式改用中介者模式实现一个简易的MVVMMVVM的实现演示MVVM的流程设计中介者模式的实现数据劫持的实现数据双向绑定的实现简易视图指令的编译过程的实现Vie...
编写一个GStreamer应用
jinking01的专栏
10-11 1258
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Storm入门之第6章一个实际的例子
weixin_33725722的博客
05-02 184
本文翻译自《Getting Started With Storm》译者：吴京润 编辑：郭蕾 方腾飞 本章要阐述一个典型的网络分析解决方案，而这类问题通常利用Hadoop批处理作为解决方案。与Hadoop不同的是，基于Storm的方案会实时输出结果。 我们的这个例子有三个主要组件（见图6-1） 一个基于Node.js的web应用，用于测试系...
动手实现一个 localcache - 设计篇
梦醒人间
12-10 146
前言哈喽，大家好，我是asong。最近想动手写一个localcache练练手，工作这么久了，也看过很多同事实现的本地缓存，都各有所长，自己平时也在思考如何实现一个高性能的本地缓存，接下来我...
Linux运维之管理工具篇
企业实战系列集 ●●● https://ximenjianxue.blog.youkuaiyun.com
03-12 2143
因运维过程中，经常会借助于很多工具来实现我们的监控、备份、校验，安全测试，批量操作，可视化辅助，集中管理等，甚至AI相关，本文特对常用工具进行梳理记录，以备不时之需及后来者参考应用，欢迎留言补充和建议。
《组件化架构》知识汇总
重学Android，保持学习
11-24 762
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揭秘ESP32 Wi-Fi连接稳定性优化：90%开发者忽略的5个断连根源及解决方案
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k8s学习笔记（10）--- kubernetes核心组件之controller manager详解
梦谜的博客
02-10 3561
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基于SSM与Vue架构的病人跟踪治疗信息管理系统设计与实现（含源码及文档）
12-22
基于SSM架构与Vue技术构建的病人治疗追踪管理系统，采用Java编程语言实现业务逻辑，并以MySQL数据库作为数据存储支持。该系统主要包含三个用户角色：管理员、病人及普通访客。 管理员具备的功能模块包括：主界面、个人设置、病人档案管理、病例信息采集、预约安排、医生信息维护、核酸检测报告上传管理、行动轨迹记录管理、疾病分类配置、病人治疗进度跟踪、留言板处理以及系统参数管理。病人用户可操作：主界面、个人设置、病例信息查看、预约申请、医生查询、核酸检测报告上传、行动轨迹上报、个人治疗状态查询。访客端提供：首页浏览、医生信息展示、医疗资讯发布、留言反馈提交、个人中心、后台入口及在线咨询服务。 系统设计注重代码结构的清晰性与可维护性，强调功能实用性和界面简洁度，同时保持较强的扩展适应能力，便于后续功能升级与日常运维。 项目已通过实际运行测试，开发环境配置如下： - 编程语言：Java - 开发框架：Spring Boot - Java开发工具包：JDK 1.8 - 应用服务器：Tomcat 7 - 数据库系统：MySQL 5.7 - 数据库管理工具：Navicat 12 - 集成开发环境：Eclipse或IntelliJ IDEA - 项目构建工具：Maven 3.3.9。 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！
电力系统单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）
最新发布
12-22
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）内容概要：本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开，提供了完整的仿真模型与说明文档，重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型，模拟不同类型的短路故障（如三相短路），分析系统在故障期间及切除后的动态响应，包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化，进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理，掌握暂态过程分析方法。; 适合人群：电气工程及相关专业的本科生、研究生，以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标：①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法；②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能；③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施（如故障清除时间优化）；④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议：建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习，先理解仿真模型各模块的功能与参数设置，再运行仿真并仔细分析输出结果，尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响，从而深化对暂态稳定问题的理解。
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
12-22
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基于PSO算法优化支持向量机参数的MATLAB仿真源码：SVM与PSO-SVM性能对比
12-22
本研究聚焦于运用MATLAB平台，将支持向量机（SVM）应用于数据预测任务，并引入粒子群优化（PSO）算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践，其核心在于利用SVM构建分类模型，同时借助PSO的全局搜索能力，高效确定SVM的最优超参数配置，从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法，其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界，以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题，其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间，使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下，每个潜在解被视作一个“粒子”，粒子群在解空间中协同搜索，通过不断迭代更新自身速度与位置，并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息，逐步逼近问题的最优解。在本应用中，PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理（如标准化处理）、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数（例如线性核、多项式核及径向基函数核等）进行参数寻优，并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开，从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例，旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合，以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践，研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理，还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法，这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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！
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分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究（Matlab代码实现）
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分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究”展开，介绍了基于Matlab代码实现的分层模糊系统参数辨识方法。通过结合梯度下降法和递推最小二乘法，实现对系统结构和参数的高效联合辨识，提升模型精度与收敛速度。文中详细阐述了算法原理、实现步骤及仿真验证过程，展示了该方法在非线性系统建模与辨识中的有效性，适用于复杂动态系统的建模与控制研究。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和系统辨识理论背景的研究生、科研人员及自动化、控制工程等相关领域的技术人员。; 使用场景及目标：①应用于非线性动态系统的建模与参数辨识；②用于提高模糊系统训练效率与预测精度；③支持科研复现、算法优化及工程实际中的系统辨识任务； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解两种优化算法的融合机制，并尝试在不同数据集或应用场景中进行迁移与改进，以掌握其核心思想与实现技巧。
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