VUEX的菜鸡理解

本文介绍如何使用Vuex进行状态管理,包括安装配置、基本概念如state、getters、mutations及actions的使用,还介绍了如何在组件中访问和修改Vuex中的数据。

VUEX的小白使用

学习中的笔记(希望大佬可以指点出错误,这个只是速成的所以很不全QAQ)。
VUEX就是类似于session,是VUE中存取数据的东西(把东西变为全局的)。就像你登录的时候就可以把你的登录名放到里面去,到了其他页面需要的时候在取出来,同理一些方法也可以。
第一步 使用VUEX需要引入依赖,可以在vue ui(vue3才有)创建项目的时候加上,或者直接npm引入。
第二步 在src文件夹下创建store文件夹,创建index.js

import Vue from 'vue'
import Vuex from 'vuex'
import user from './modules/user'
Vue.use(Vuex)
export default new Vuex.Store({
      //这个state就是存数据的地方
      state: {
      //   name=null
      },
     //通过这里面的方法来调用state里面的属性。相当于computed
     getters: {
     //   getName(state){  return state.name }
     //   getName: state=>{ return state.name}
     },
    //这个是专门用来修改state的,相当于method
    mutations: {
    // changeName(state,name){ state.name=name }
    //  [CHANGENAME] (state,name) { state.name=name }
    },
    //专门处理异步的(定时器,axios)
    actions: {

    },
    //Vuex 允许我们将 store 分割成模块(module)。每个模块拥有自己的 state、mutation、action、getter、甚至是嵌套子模块——从上至下进行同样方式的分割.这东西存在state中
    modules: {
    //    user
    }
})

关于store/module/user.js

import {getToken,setToken,removeToken} from '@/utils/changeToken';
import {loginAPI} from '@/api/login'
import { reject } from 'core-js/fn/promise';
const user={
    state: {
    token: null,
    Username: null,
    password: null
    },
    mutations: {
        SET_TOKEN: (state,token)=>{
             state.token=token
        },
        SET_USERNAME: (state,Username)=>{
            state.Username=Username
        },
        SET_PASSWORD: (state,password)=>{
            state.password=password
        }
    },
    //加上context不然会出错
    actions: {
        Login(context){
           loginAPI(loginForm).then(res=>{
               //把token保存到sessionStorage
               setToken(res.data.token)
               //把token保存到state中去
              context.commit('SET_TOKEN', res.data.token)

           }).catch(err=>{
               reject(err)
           })
        },
        //加上{{commit}}不然会出错
        Logout({commit}){
            removeToken()
            commit('SET_TOKEN','')
            commit('SET_USERNAME','')
            commit('SET_PASSWORD','')
        },
        getInfor(){
            
        }
    }
}
export default user;

注意不要忘记在main.js中挂载上store/index.js
注意getters不能写异步的方法。
下面是外部使用vuex的使用方法。

## 获得
//直接获得
{{$store.state.name}}
{{$store.getters.getName}}
//获取module里面的
{{$store.state.user.name}}
-------------------------------
{{name}}
computed(){
name(){
// return $store.getters.getName
return $store.state.name
}
}
-------------------------------
//注意引包
import {mapState,mapGetters} from 'vuex'
{{name}}
{{test}}
{{getName}}
computed(){
...mapState(['name','test'])
...mapGetters(['getName'])
//module
...mapState({
'name':'user/name'
})
}
-----------------
##修改
<button @click="$store.commit('changeName','zhangsan')"></button>
<button @click="$store.OneAction()"></button>
---------------------------
<button @click="changeName()"></button>
method(){
...mapMutations(['changeName'])
}
【无线传感器】使用 MATLAB和 XBee连续监控温度传感器无线网络研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕使用MATLAB和XBee技术实现温度传感器无线网络的连续监控展开研究,介绍了如何构建无线传感网络系统,并利用MATLAB进行数据采集、处理与可视化分析。系统通过XBee模块实现传感器节点间的无线通信,实时传输温度数据至主机,MATLAB负责接收并处理数据,实现对环境温度的动态监测。文中详细阐述了硬件连接、通信协议配置、数据解析及软件编程实现过程,并提供了完整的MATLAB代码示例,便于读者复现和应用。该方案具有良好的扩展性和实用性,适用于远程环境监测场景。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和无线通信基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事物联网、传感器网络相关项目开发的初学者与中级开发者。; 使用场景及目标:①实现基于XBee的无线温度传感网络搭建;②掌握MATLAB与无线模块的数据通信方法;③完成实时数据采集、处理与可视化;④为环境监测、工业测控等实际应用场景提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的MATLAB代码与硬件连接图进行实践操作,先从简单的点对点通信入手,逐步扩展到多节点网络,同时可进一步探索数据滤波、异常检测、远程报警等功能的集成。
内容概要:本文系统讲解了边缘AI模型部署与优化的完整流程,涵盖核心挑战(算力、功耗、实时性、资源限制)与设计原则,详细对比主流边缘AI芯片平台(如ESP32-S3、RK3588、Jetson系列、Coral等)的性能参数与适用场景,并以RK3588部署YOLOv8为例,演示从PyTorch模型导出、ONNX转换、RKNN量化到Tengine推理的全流程。文章重点介绍多维度优化策略,包括模型轻量化(结构选择、输入尺寸调整)、量化(INT8/FP16)、剪枝与蒸馏、算子融合、批处理、硬件加速预处理及DVFS动态调频等,显著提升帧率并降低功耗。通过三个实战案例验证优化效果,最后提供常见问题解决方案与未来技术趋势。; 适合人群:具备一定AI模型开发经验的工程师,尤其是从事边缘计算、嵌入式AI、计算机视觉应用研发的技术人员,工作年限建议1-5年;熟悉Python、C++及深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)者更佳。; 使用场景及目标:①在资源受限的边缘设备上高效部署AI模型;②实现高帧率与低功耗的双重优化目标;③掌握从芯片选型、模型转换到系统级调优的全链路能力;④解决实际部署中的精度损失、内存溢出、NPU利用率低等问题。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例与工具链(如RKNN Toolkit、Tengine、TensorRT)动手实践,重点关注量化校准、模型压缩与硬件协同优化环节,同时参考选型表格匹配具体应用场景,并利用功耗监测工具进行闭环调优。
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