36、Vue.js开发单页应用与区块链客户端

Vue.js开发单页应用与区块链客户端

1. 使用Vue Router开发单页应用

1.1 路由传参

当用户导航到路由时,应用可以使用路由参数将数据传递到目标组件。以一个渲染产品列表的应用为例,当用户选择一个产品时,应用会导航到该产品的详细信息页面。

这个应用位于 router-product-detail 目录下,操作步骤如下:
1. 运行 npm install 安装依赖。
2. 运行 npm run serve 启动服务,产品列表将显示出来。
3. 点击某个产品,应用将导航到该产品的详细信息页面。

1.2 应用组件与路由配置

该应用只有两个组件: App ProductDetail 。路由配置如下:

import Vue from 'vue';
import Router from 'vue-router';
import ProductDetails from './views/ProductDetails.vue';

Vue.use(Router);

export default new Router({
  base: process.env.BASE_URL,
  mode: 'history',
  routes: [
    {
      path: '/products/:productId',
      component: Prod
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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