AngularJS中的基本概念介绍

本文详细介绍了AngularJS的关键概念,包括模版、指令、模型、域、表达式、编译器、过滤器、视图、数据绑定、控制器、依赖注入、模块和服务等内容,并解释了它们在应用程序中的作用。

此为译文,原文地址: https://docs.angularjs.org/guide/concepts

“注”的部分是我对于相关概念的理解,仅供参考

Template

模版

HTML with additional markup

含有AngularJS标记(如ng-app,ng-controller等)的HTML文档

Directives

指令

extend HTML with custom attributes and elements

用来扩展HTML功能的属性和元素

Model

模型

the data shown to the user in the view and with which the user interacts

视图中显示并且能实现人机互动的数据(注:模型,即数据模型)

Scope

context where the model is stored so that controllers, directives and expressions can access it

指定模型的存储区域,以便控制器、指令和表达式可以访问该域。

(注:Scope指定的是Model的有效区域,Scope针对的是Model)

Expressions

表达式

access variables and functions from the scope

访问来自某个域的变量和函数

Compiler

编译器

parses the template and instantiates directives and expressions

解析模版并且实例化指令和表达式


(注1:编译器编译前:HTML文档叫做Template,即模版

              编译器编译后:HTML文档叫做View,即视图

   注2:   编译器从ng-app标记处开始编译

   注3:   编译器在HTML文件在浏览器中加载时运行

Filter

过滤器

formats the value of an expression for display to the user

将表达式的值转换成特定的格式并显示给用户

View

视图

what the user sees (the DOM)

用户看到的即DOM

Data Binding

数据绑定

sync data between the model and the view

同步模型和视图间的数据



一副很能说明数据绑定的图。


Controller

控制器

the business logic behind views

视图背后的业务逻辑

Dependency Injection

引用依赖(注:依赖在这里是一个名词,而不是动词)

Creates and wires objects and functions

创建并连接对象和函数

Injector

引用容器

dependency injection container

存放引用依赖的容器

Module

模块

a container for the different parts of an app including controllers, services, filters, directives which configures the Injector

存放某个应用各个不同部分的容器,这些不同的部分包括控制器,服务,过滤器,和用于配置引用容器的指令。

Service

服务

reusable business logic independent of views

独立于视图复用业务逻辑

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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