vue之介绍

本文介绍了Vue.js框架及其作者尤雨溪。Vue.js是一款轻量级的JavaScript框架,由尤雨溪创建,以其易用性、灵活性和高效性而著称。文章还探讨了Vue的渐进式开发理念和虚拟DOM技术。

vue的作者叫尤雨溪,中国人。自认为很牛逼的人物,也是我的崇拜之神。

关于他本人的认知,希望大家读一下这篇关于他的文章,或许你会对语言,技术,产生浓厚的兴趣。https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5NzkwNDk3MQ==&mid=2650585523&idx=1&sn=432f53b79da522db26e7f3665d4c04cf&source=41#wechat_redirect

送给大家一句话,只有对框架,甚至任何一门语言产生兴趣,你才会爱上它,并且去爱护它。

那么,接下来进入到咱们的课题。

在前端框架技术中有三大框架:

Angularjs:谷歌公司生产

React:Facebook公司

Vue:尤雨溪作者

 

vue的介绍

vue官网说:Vue.js(读音 /vjuː/,类似于 view) 是一套构建用户界面的渐进式框架。与其他重量级框架不同的是,Vue 采用自底向上增量开发的设计。 

关于渐进式和自底向上增量开发我们来看一下知乎的回答:

 

vuejs的优点

1.易用

  已经会了 HTML、CSS、JavaScript?即刻阅读指南开始构建应用!

2.灵活

  不断繁荣的生态系统,可以在一个库和一套完整框架之间自如伸缩。

3.高效

  20kB min+gzip 运行大小
      超快虚拟 DOM 
      最省心的优化

虚拟的DOM的核心思想是:对复杂的文档DOM结构,提供一种方便的工具,进行最小化地DOM操作。这句话,也许过于抽象,却基本概况了虚拟DOM的设计思想

(1) 提供一种方便的工具,使得开发效率得到保证 (2) 保证最小化的DOM操作,使得执行效率得到保证

ps:关于虚拟dom,在这里不做赘述,大家可以这样认为,虚拟dom的渲染速度要比我们真实的dom渲染速度快

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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