浅谈Vuex

什么是Vuex?

Vuex 是一个专为 Vue.js 应用程序开发的状态管理模式。可以理解为 Vue 配套的 公共数据管理工具,它可以把一些共享的数据,保存到 vuex 中,方便 整个程序中的任何组件直接获取或修改我们的公共数据;

var store = new Vuex.Store({
    state:{
        count: 0
    },
    // 使用this.$store.commit('add')调用mutations
    mutations: {
        // mutation中的函数参数只能接受除了state额外的一个参数,因为只能传一个,所以大多数使用对象或者数组
        add(state) {
            state.count ++;
        },
        subtract(state){
            state.count --;
        }
    },
    // Action函数接受一个与store实例具有相同方法和属性的context对象,可以调用context.commit提交一个mutation
    // 或者通过context.state 和 context.getters 获取state 和 getter
    // 使用this.$store.dispatch('add')调用action
    actions: {
        add(context){
            console.log(context);
            context.commit('add');
        },
        // 这种写法是es6中的变量解构赋值,此时commit就相当于context.commit
        subtract({ commit }) {
            console.log(commit);
            commit('subtract');
        },
        //  action可以进行异步操作,但是mutation不可以异步
        autoadd({ commit }){
            setTimeout(()=>{
                commit('add');
            },3000);
        }
    },
    getters: {
        // 这里的 getters, 只负责 对外提供数据,不负责 修改数据 
        // 只要 state 中的数据发生变化了,那么,如果 getters 正好也引用了这个数据,那么 就会立即触发 getters 的重新求值;
        optCount(state, getters, rootState, rootGetters){
            console.log(getters, rootGetters);
            return 'count值是: ' + state.count;
        }
    }
})

 

...mapActions([
    'autoadd' //将this.autoadd()映射为this.$store.dispatch('autoadd');
])

...mapActions({
    add: 'autoadd' // 将this.auto()映射为this.$store.dispatch('autoadd');
})


...mapMutations([
    'autoadd' //将this.autoadd()映射为this.$store.commit('autoadd');
])

...mapMutations({
    add: 'autoadd' // 将this.auto()映射为this.$store.commit('autoadd');
})

computed: {
    ...mapState({
        count: state=> state.count
    })
}

 

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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