浅谈Vuex.

一、什么是Vuex?

  公共状态(公用的一些属性)管理,还可以解决组件传值的一些复杂问题。例:地理定位

  1只有各个组件公用的一些数据会放在Vuex当中。 但并不是所有的公用的数据都要放在Vuex中。

  2 Vuex是一个公共状态管理模式,并不是数据库,所以不可能持久保存一些数据,当用户刷新浏览器的时候那么数据就有可能消失。

  3 Vuex主要应用在大型的单页面开发中

二、Vuex数据传递的流程:

 

  1通过new Vuex.Store()创建一个store仓库,因为将store挂载在了vue的实例身上,所以this中就有store

  2 在组件内部通过this.$store.state.属性   来调用公共状态中的state,state是存储公共的状态

  3 当组件需要修改数据的时候,必须遵循单向数据流,通过this.$store.dispatch来触发actions中的方法,直接写函数名就可以了。;

  4当触发之后, actions(配置项中都是函数)中的每个方法都会接收一个对象(参数),这个对象里面有一个commit方法,作用就是用来触发mutations里面的方法。

  5 mutations里面的方法用来修改state中的数据,mutations里面的方法都会接受到2个参数,一个是store中的state,另一个是需要传递的参数。

  6 当mutations中的方法执行完毕后state会发生改变 ,因为vuex的数据是响应式的,所以组件的状态也会发生改变

 

三、Vuex中5个属性的作用:

  1state:

  用来存储公共的状态,在state中的数据都是响应式的。

  辅助函数:mapState;

  在computed属性中来jieshoustate中的数据;将组件中的9分

  computed:Vue.mapState(["属性"]) computed:Vuex.mapState({    key:state=>state.inputeVal })

  如果自身组件也需要使用computed的话:

  computed:{    ...Vuex.mapState({    key:state=>state.inputeVal    }) }    

 

  2 actions:

  actions里面的函数主要用来处理异步的函数以及一些业务逻辑,每一个函数里面都有一个形参,这个形参是一个对象,里面有一个commit方法,这个方法用来触发mutations里面的方法。

  辅助函数:mapActions

  只能在methods中使用;

  methods:Vuex.mapActions(["属性名"]); methods:Vuex.mapActions({    自定义名:"函数",    自定义名:"函数"    })

  3 mutations:

  mutations里面的函数主要用来修改state中的数据,mutations里面的所有方法都会有2个参数,一个是store中的state,另外一个是需要传递的参数。

  辅助函数:mapMutations

 

  4 getters:

  相当于组件中的computed,计算属性,同时也是监听属性的变化,当state中的属性发生改变的时候,就会触发getters里面的方法,getters里面的每一个方法中都会有一个参数state。

  使用方式:

  this.$store.getters.方法名称..不加括号;

  辅助函数:mapGetters

  mapGetters使用在组件的computed中

  Vue.mapGetters(["方法名称"]) Vuex.mapGetters({    key:val      //val就是getters中的函数名称 })

  5 modules  模块

  将公共的状态按照模块进行划分

  1每个模块都相当于一个小型的Vuex

  2每个模块里面都会有state getters actions mutations

  3在导出模块的时候添加一个 namespaced : true

   主要作用就是让自己的当前子一个模块都有自己的独立的空间。

 

  如何使用辅助函数:

  1在当前组件中首先需要引入vuex;import Vuex from "vuex"

  2通过Vuex来调用辅助函数;

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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