Vue基础学习(一)

本文介绍了Vue.js框架的核心概念及其为何流行。通过一个简单的HelloWorld示例,展示了Vue的数据绑定特性,适合初学者快速上手。

最近打算写一整套的vue基础与实战,大家如果感兴趣可以看一下,下面就开始从最开始的helloworld开始~~,走起!!!(如果你对于HTML,css,js的知识还没有初级的水平,建议您去继续强化基础知识)

一.Vue到底是神马,为什么会越来越火
Vue笼统的讲就是一个基于MVVM搭建的超实用的前端框架,而我们仔细思考呢,其实他并没有完全体现MVVM的思想,而是采用,所以小伙伴这个一定要注意哦。Vue有哪些优点呢?首先我们引入官网的一段话:

Vue (读音 /vjuː/,类似于 view) 是一套用于构建用户界面的渐进式框架。与其它大型框架不同的是,Vue
被设计为可以自底向上逐层应用。Vue
的核心库只关注视图层,不仅易于上手,还便于与第三方库或既有项目整合。另一方面,当与现代化的工具链以及各种支持类库结合使用时,Vue
也完全能够为复杂的单页应用提供驱动。

不难看出Vue在数据渲染以及组件化确实做的很完美,也对前后端做了完美的分离,下面就从第一个例子入手吧。
二.Hello World程序起步
Vue做的是动态数据绑定,我们只需要实例化Vue之后,重写构造函数即可,直接上代码。

<!--创建盒子-->
<div id="app">
<p>{{message}}</p>
</div>
<script>
	let vm = new Vue({
		//绑定
		el:"#app",
		data:{
			message:"Hello World"
		}
	})
</script>

这段代码写完后就可以在页面上展示Hello World了是不是很神奇,那么这段代码底层到底如何实现的呢?
Vue数据绑定原理
在下一节我们将介绍Vue指令、方法以及监听器的用法。
如有错误,请大神留言指正,谢谢!!!

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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