AngularJS初体验一

本文深入解析AngularJS中的模块声明、作用域概念及应用,包括如何使用angular.module()方法声明模块,如何通过$rootScope和$scope管理数据,以及运行与控制器的区别。同时强调了AngularJS的设计理念与jQuery的不同之处。

我在网上搜了下,AngularJS使用DOM选择,,,大牛说,学习AngularJS就忘掉JQuery...因为他们的设计的理念不一样...


1、AngularJS允许我们使用angular.module()方法来声明模块 这个方法能够接受两个参数,第一个是模块的名称,第二个是依赖列表,也就是可以被注入到模块中的对象列表

angular.module('myApp', []);

2、调用这个方法时如果只传递一个参数,就可以用它来引用模块

// 这个方法用于获取应用 
angular.module('myApp') 

3、AngularJS启动并生成视图时,会将根ng-app元素同$rootScope进行绑定。$rootScope是所有$scope对象的最上层

$rootScope是AngularJS中最接近全局作用域的对象。在$rootScope上附加太多业务逻并不是好主意,这与污染JavaScript的全局作用域是一样的。

4、$scope对象在AngularJS中充当数据模型, 它只是视图和HTML之间的桥梁,它是视图和控制器之间的胶水。


run 和 controler区别...

run 将变量设置在$rootScope上

ang<div ng-app="myApp"> 
  <h1>Hello {{ name }}</h1> 
</div>
ular.module('myApp', []) 
  .run(function($rootScope) { 
    $rootScope.name = "World"; 
}); 


controller 将一个控制器对象附加到DOM元素上  子$scope对象

<div ng-app="myApp"> 
  <div ng-controller="MyController"> 
    <h1>Hello {{ name }}</h1> 
  </div> 
</div> 
angular.module("myApp", []) 
.controller('MyController',  
function($scope) { 
  $scope.name = "Ari"; 
});


ng-controller指令为这个DOM元素创建了一个新的$scope对象,并将它嵌套在$rootScope中


设计良好的应用会将复杂的逻辑放到指令和服务中。

简洁的控制器: 

angular.module('myApp', []) 
.controller('MyController', function($scope,UserSrv) { 
  // 内容可以被指令控制 
  $scope.onLogin = function(user) { 
    UserSrv.runLogin(user); 
  }; 
});    //UserSrv是什么




本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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