JS模板引擎-腾讯artTemplate的使用

本文深入探讨了艺术模板引擎的基本使用方法,包括模板的引入、复杂嵌套写法及数据渲染技巧,通过实例展示了如何高效地利用该引擎进行网页动态内容的生成。

参考资料:https://github.com/aui/artTemplate
http://aui.github.io/art-template/zh-cn/

基本使用

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">

<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="ie=edge">
    <title>Document</title>
</head>

<body>
    <div id="content"></div>

    <script src="../template.js"></script>

    <script id="test" type="text/html">
        <h1>{{title}}</h1>
        <ul>
            {{each list as value i}}
        <li>索引 {{i + 1}}{{value}}</li>
            {{/each}}
        </ul>
    </script>

    <script>
        var data = {
            title: '基本例子',
            isAdmin: true,
            list: ['文艺', '博客', '摄影', '电影', '民谣', '旅行', '吉他']
        };
        var html = template('test', data);
        document.getElementById('content').innerHTML = html;
    </script>
</body>

</html>

引入模板页的写法

由于开发过程中不会将模板和js写在页面内,所以,我们会单独写一个模板页,并将其引入到页面内,进行模板替换,如果是这样的话,我们就需要对调用template的方法进行一些小小的调整

模板页html如下

{{if isAdmin}}

<h1>{{title}}</h1>
<ul>
    {{each list as value i}}
    <li>索引 {{i + 1}} :{{value}}</li>
    {{/each}}
</ul>

{{/if}}

js代码如下

<script>
var obj = {
    title: '模板页获取例子',
    isAdmin: true,
    list: ['文艺', '博客', '摄影', '电影', '民谣', '旅行', '吉他']
};
var html=$.get('template.html',function (data) {
    var render = template.compile(data);
    var str = render(obj);

    document.getElementById('content').innerHTML = str;
})
</script>

这里使用jquery的get方法获取模板页,这时候就不能使用template()方法进行模板替换了,必须使用template.compile()及render()进行模板替换才行。

复杂例子,嵌套写法

数据:

inputData = {
    "flag": true,
    "orderArray": [{
        "id": "1",
        "name": "张三", //用户名
        "identity": [ //证件类型
            {
                "id_type": [{
                    "id": 1,
                    "name": "身份证"
                }],
                "id": "110105199408286510"
            }
        ],
        "phone": "15210329866", //手机号
        "date_of_birth": "19940828", //出声日期
        "address": "北京", //地址
    }, {
        "id": "2",
        "name": "赵四",
        "identity": [{
            "id_type": [{
                "id": 1,
                "name": "身份证"
            }],
            "id": "110105199508286510"
        }],
        "phone": "15210329877",
        "date_of_birth": "19950828",
        "address": "北京",
    }, {
        "id": "3",
        "name": "王五",
        "identity": [{
            "id_type": [{
                "id": 2,
                "name": "护照"
            }],
            "id": "G49331247"
        }],
        "phone": "15210329877",
        "date_of_birth": "20010124",
        "address": "上海",
    }]
};

模板代码

<script type="text/html" id="test">
    {{if flag}}
        {{each orderArray as value}}
    <tr>
        <td>{{value.name}}</td>
        {{each value.identity as v}}
        {{each v.id_type as vi}}
        <td>{{vi.name}}</td>
        {{/each}}
        <td>{{v.id}}</td>
        {{/each}}
        <td>{{value.phone}}</td>
        <td>{{value.date_of_birth}}</td>
    </tr>
        {{/each}}
    {{/if}}
</script>
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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