VUE之数组更新检测

目录

变更方法

1.push()

2.pop()

 3.shift()

 4.unshift()

 5.splice()

方法参数说明:

 6.sort()

数字排序

比值函数

7.reverse()


变更方法

Vue 将被侦听的数组的变更方法进行了包裹,所以它们也将会触发视图更新。这些被包裹过的方法包括:

  • push() 给末尾加元素
  • pop() 清除末尾元素
  • shift() 给数组的第一位进行删除
  • unshift() 给数组首位添加元素
  • splice() 删除元素/替换元素/插入元素
  • sort() 以字母顺序对数组进行排序 
  • reverse() 翻转

主体使用代码:

export default{
  data(){
    return{
      list:[1,2,3,4,5,6]
    }
  },
  methods:{
    changeList:function(){
      //删除末尾元素 变更方法
      this.list.pop()
    }
  }  
  }
</script>

<template>
  <!-- for 循环 key:标识 为了给 Vue 一个提示,以便它能跟踪每个节点的身份,从而重用和重新排序现有元素 -->
   <li v-for="item in list" :key="item">
    {{item}}
   </li>
   <button @click="changeList">改变list</button>
</template>

初始样式

1.push()

代码:


  methods:{
    changeList:function(){
      //给末尾加元素
      this.list.push(1,2,3)
    }
  }  
  }

效果:

2.pop()

代码:

changeList:function(){
      //删除末尾元素
      this.list.pop()
    }

效果:

 3.shift()

代码:

methods:{
    changeList:function(){
      //删除末尾元素
      this.list.shift()
    }
  } 

效果:

 4.unshift()

代码:

methods:{
    changeList:function(){
      //删除末尾元素
      this.list.unshift(2,3,4)
    }
  }  

效果:

 5.splice()

方法参数说明:

第一个参数:表示开始插入或者开始删除的元素的位置下标

第二个参数:

1.删除元素:表示传入要删除几个元素(如果没有传入,代表删除后面所有元素)

2.插入元素:传入0 =>[并且后面参数添加要插入的元素]

3.替换元素:表示替换几个元素 [后面参数表示要替换的元素值]

删除元素:

代码

  methods:{
    changeList:function(){
      //删除元素
      this.list.splice(2,3)
    }
  }

结果

插入元素:

代码

methods:{
    changeList:function(){
      //插入元素
      this.list.splice(2,0,4,22)
    }
  }  

结果

替换元素:

代码

 methods:{
    changeList:function(){
      //替换元素
      this.list.splice(2,2,4,22)
    }
  }  

结果:

 6.sort()

数字排序

默认地,sort() 函数按照字符串顺序对值进行排序。

该函数很适合字符串("Apple" 会排在 "Banana" 之前)。

不过,如果数字按照字符串来排序,则 "25" 大于 "100",因为 "2" 大于 "1"。

正因如此,sort() 方法在对数值排序时会产生不正确的结果。

比值函数

比较函数的目的是定义另一种排序顺序。

比较函数应该返回一个负,零或正值,这取决于参数:

function(a, b){return a-b}

当 sort() 函数比较两个值时,会将值发送到比较函数,并根据所返回的值(负、零或正值)对这些值进行排序。

简单案例:

代码

export default{
  data(){
    return{
      list:[1,2,3,41,5,6]
    }
  },
  methods:{
    changeList:function(){
      //排序
      this.list.sort(function(a, b){return a-b})
    }
  }  
  }

结果

7.reverse()

代码

  methods:{
    changeList:function(){
      //翻转
      this.list.reverse()
    }
  }  

效果

<think>好的,我现在要处理用户关于Android 12中RKNN开发配置和使用教程的问题。首先,我需要回顾用户提供的引用内容,看看是否有相关的信息。 用户提供了三个引用。引用1提到了RKNN Model Zoo和RKNN Toolkit2的环境配置,包括安装Miniconda3。引用2是关于系统镜像下载,特别是Ubuntu 22.04版本和导出ONNX模型。引用3讨论了RV1808/1126使用RKNN作为MediaPipe推理后端的步骤,包括配置参数如use_rga、use_mmap和data_type的设置,以及反量化的处理。 用户的问题集中在Android 12上,所以需要将引用中的信息与Android系统关联起来。引用3提到了MediaPipe和RKNN的集成,这可能适用于Android开发,但需要确认是否支持Android 12。此外,RKNN Toolkit2的环境配置可能在不同平台上有所不同,用户可能需要针对Android进行调整。 接下来,我需要考虑Android开发中RKNN的一般步骤,比如环境准备、模型转换、集成到Android应用、配置参数和性能优化。结合引用中的信息,模型转换部分可以参考引用2提到的导出ONNX模型,然后使用RKNN Toolkit转换为RKNN格式。引用3中的配置参数(如use_rga、use_mmap、data_type)可能在Android中同样适用,但需要查阅相关文档确认。 可能还需要指导用户如何将RKNN库集成到Android项目中,比如添加依赖项或NDK配置。此外,性能优化方面,引用3提到的反量化处理可能需要特别注意,尤其是在Android设备上的实现。 最后,确保回答结构清晰,分步骤说明,并引用提供的资料。需要验证引用中的信息是否适用于Android 12,例如系统镜像是否支持,或者是否有特定版本的要求。如果某些步骤在引用中没有明确说明,可能需要提示用户参考官方文档或社区资源。</think>### Android 12 RKNN 开发配置与使用教程 #### 1. **环境准备** - **系统镜像与工具链**: 根据引用[2],建议使用Ubuntu 22.04作为开发环境,并下载Orange Pi 5 Pro等支持RKNN的硬件镜像。对于Android 12开发,需确保RKNN Toolkit2适配Android NDK版本(推荐NDK 21+)[^2]。 - **安装RKNN Toolkit2**: 参考引用[1],通过Miniconda3配置Python环境(建议Python 3.8),并安装RKNN Toolkit2以支持模型转换与推理。命令示例: ```bash pip install rknn_toolkit2 ``` #### 2. **模型转换(ONNX转RKNN)** - **导出ONNX模型**: 使用PyTorch或TensorFlow等框架导出模型为ONNX格式(引用[2])。 - **转换为RKNN格式**: 编写RKNN配置文件(`config.yml`),指定输入尺寸、量化方式等参数。示例代码: ```python from rknn.api import RKNN rknn = RKNN() rknn.config(target_platform='rk3568', mean_values=[[127.5]], std_values=[[127.5]]) rknn.load_onnx(model="model.onnx") rknn.build(do_quantization=True, dataset="dataset.txt") rknn.export_rknn("model.rknn") ``` #### 3. **Android项目集成** - **添加RKNN库依赖**: 将编译好的RKNN动态库(`librknnrt.so`)和模型文件(`model.rknn`)放入Android项目的`jniLibs`目录。 - **JNI接口开发**: 通过JNI调用RKNN的C/C++ API实现推理。关键配置参考引用[3]: ```cpp #include <rknn/rknn_runtime.h> rknn_context ctx; int ret = rknn_init(&ctx, model_path, 0, 0, nullptr); ret = rknn_inputs_set(ctx, input_num, input_attrs); ret = rknn_run(ctx, nullptr); ret = rknn_outputs_get(ctx, output_num, output_attrs, nullptr); ``` #### 4. **关键配置参数** - **use_rga与use_mmap**: 根据引用[3],若Android设备不支持硬件加速(如RGA),需将`use_rga`和`use_mmap`设为`false`。 - **数据量化类型**: `data_type`可选`uint8`或`fp32`。若选`uint8`,需手动实现反量化;若选`fp32`,RKNN会自动处理[^3]。 #### 5. **性能优化** - **多线程推理**: 利用Android的`ThreadPoolExecutor`并行处理输入数据。 - **内存优化**: 启用`use_mmap`(若支持)减少内存拷贝开销,或通过零拷贝技术直接操作物理内存。 #### 6. **调试与验证** - **日志输出**: 启用RKNN的调试模式(`RKNN_LOG_LEVEL=DEBUG`)查看详细运行信息。 - **性能分析**: 使用`rknn.query(RKNN_QUERY_PERF_DETAIL)`获取各层耗时,针对性优化模型结构。
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