Vue实践--初识组件

Vue.js组件详解

组件是Vue.js的核心,因为组件可以复用,能够做到一套代码,在任何地方都可以用,所以维护的成本大大缩小。

Vue的组件在复用的时候是相互独立的;

Vue组件的使用:先注册(局部注册/全局注册),后使用,而且要在实例创建前注册(new之前);

注册也分为全局注册和局部注册,下面来说一下两者的区别...

全局注册:

在全局的vue环境中均可以使用(相当于全局变量一样),注册方法:使用Vue.component("组件名",{//options})类似于这样的写法进行全局注册,在这里要注意的是:

组件名:推荐使用小写加"-"分割的形式,例如:

Vue.component("my-component",{
			template:"<div>这是一次非常美好的邂逅</div>" 
		})

局部组件注册:

在实例的components选项中定义和注册(值是一个对象,包含templete,porps等很多选项),只有在该实例所挂载的元素内部使用。例如:

var myApp = new Vue({
			el:"#container",
			data:{
				datas:"前端之旅"
			},
			components:{
				"jb-component":{
					template:"<span>局部注册的组件</span>"
				}
			}
		})
现阶段个人理解:

组件就像Vue实例一样,除了拥有template选项外,还有data,methods,computed选项等等;作用也和实例中对应的选项的差不多(组件可以直接访问,或者在某种程度上,可以将组件视作小实例),只不过组件中的data选项必须是一个函数,然后将数据return出去。


基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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