Vue.js的父子组件通信

博客介绍了Vue中父子组件通信时,父组件将数据传给子组件的方法。父组件通过属性绑定传递数据,子组件在配置项里用props接收,可对数据做类型验证,接收的属性还能当作变量使用,同时提到需引入CDN的vue.js文件。

父子组件通信:父组件将自己的数据传给子组件

1.父组件将自己的数据通过属性绑定的形式传给子组件

aa在这里就是传递的自定义属性
2.子组件在自己的配置项里通过props来接收这个属性
Vue.component(‘Son’, {
template: ‘#son’,
props: {
‘aa’: Number
}
})
属性:属性的数据类型-- 这样是为了给数据做属性验证,验证数据类型
也可以写成props:[‘aa’]
3.这个属性也可以当作变量一样使用

这是基本的html结构

 <div id="app">
        <Father></Father>
    </div>
    <template id="father">
      <div>
        <h3>this is father</h3>
        <Son :aa="money"></Son>
      </div>
    </template>
    <template id="son">
      <div>
        <h3>this is son</h3>
        <p>father will give $&nbsp;{{ aa }} to his son</p>
      </div>
    </template>

这是基本的js逻辑,前提是你要引入CDN的vue.js文件哦

Vue.component("Father", {
            template: "#father",
            data() {
                return {
                    money: 2000
                };
            }
        });
        Vue.component("Son", {
            template: "#son",
            props: {
                'aa': Number
            }
        });

        new Vue({
            el: "#app"
        });

内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的养老院管理系统的设计与实现,旨在应对人口老龄化带来的管理挑战。系统通过整合住户档案、健康监测、护理计划、任务调度等核心功能,构建了从数据采集、清洗、AI风险预测到服务调度与可视化的完整技术架构。采用C++高性能服务端结合消息队列、规则引擎和机器学习模型,实现了健康状态实时监控、智能任务分配、异常告警推送等功能,并解决了多源数据整合、权限安全、老旧硬件兼容等实际问题。系统支持模块化扩展与流程自定义,提升了养老服务效率、医护协同水平和住户安全保障,同时为运营决策提供数据支持。文中还提供了关键模块的代码示例,如健康指数算法、任务调度器和日志记录组件。; 适合人群:具备C++编程基础,从事软件开发或系统设计工作1-3年的研发人员,尤其是关注智慧养老、医疗信息系统开发的技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何在真实项目中应用C++构建高性能、可扩展的管理系统;②掌握多源数据整合、实时健康监控、任务调度与权限控制等复杂业务的技术实现方案;③了解AI模型在养老场景中的落地方式及系统架构设计思路。; 阅读建议:此资源不仅包含系统架构与模型描述,还附有核心代码片段,建议结合整体设计逻辑深入理解各模块之间的协同机制,并可通过重构或扩展代码来加深对系统工程实践的掌握。
内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的城市交通流量数据可视化分析系统的设计与实现。系统涵盖数据采集与预处理、存储与管理、分析建模、可视化展示、系统集成扩展以及数据安全与隐私保护六大核心模块。通过多源异构数据融合、高效存储检索、实时处理分析、高交互性可视化界面及模块化架构设计,实现了对城市交通流量的实时监控、历史趋势分析与智能决策支持。文中还提供了关键模块的C++代码示例,如数据采集、清洗、CSV读写、流量统计、异常检测及基于SFML的柱状图绘制,增强了系统的可实现性与实用性。; 适合人群:具备C++编程基础,熟悉数据结构与算法,有一定项目开发经验的高校学生、研究人员及从事智能交通系统开发的工程师;适合对大数据处理、可视化技术和智慧城市应用感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于城市交通管理部门,实现交通流量实时监测与拥堵预警;②为市民出行提供路径优化建议;③支持交通政策制定与信号灯配时优化;④作为智慧城市建设中的智能交通子系统,实现与其他城市系统的数据协同。; 阅读建议:建议结合文中代码示例搭建开发环境进行实践,重点关注多线程数据采集、异常检测算法与可视化实现细节;可进一步扩展机器学习模型用于流量预测,并集成真实交通数据源进行系统验证。
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