为什么选择AngularJS前端框架

本文探讨了展示型网站适合使用jQuery进行简单的DOM操作,而对于数据密集型网站则推荐使用AngularJS等前端MVC框架来处理复杂的业务逻辑。AngularJS提供了全面的解决方案,包括数据绑定、模板标识、表单验证等功能。

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简单来说,展示型网站用 jQuery,数据操作(CRUD)较多的用 Angular.js等前端MVC框架。

展示型网站(如个人博客、公司主页、App 插入页面等)需要 JS 的地方一般是单个点(如下拉菜单、slider、按钮相应等),实现的功能一般是事件响应(如点击、鼠标滑过、触摸或手势等)、DOM 操作(如改变按钮的文本、改变 div 的 CSS 属性等)等局部操作。这些操作更加关注 DOM 层面的细节。

数据操作较多的网站(如管理系统、报表、数据库管理等)需要用 JS 处理很复杂的数据和逻辑(如物品管理的增删改查操作),而对 DOM 层面的细节不太关注(table 的第四行该显示哪一个数据?不重要)。这种数据操作的对象是 数据 本身,页面(DOM)只需要实时(近乎实时)地显示最新的数据就好了,具体的 DOM 操作、数据显示和刷新(也就是绑定)让框架(如 Angular.js)来做就好了。
AngularJS试图成为WEB应用中的一种端对端的解决方案。这意味着它不只是你的WEB应用中的一个小部分,还是一个完整的端对端的解决方案。这会让AngularJS在构建一个CRUD(增加Create、查询Retrieve、更新Update、删除Delete)的应用时显得很“固执”(原文为 opinionated,意指没有太多的其他方式)。但是,尽管它很“固执”,它仍然能确保它的“固执”只是在你构建应用的起点,并且你仍能灵活变动。AngularJS的一些出众之处如下:
构建一个CRUD应用可能用到的全部内容包括:数据绑定、基本模板标识符、表单验证、路由、深度链接、组件重用、依赖注入。
测试方面包括:单元测试、端对端测试、模拟和自动化测试框架。
具有目录布局和测试脚本的种子应用作为起点。
一个入门AngularJS学习网站: http://www.runoob.com/angularjs/angularjs-tutorial.html
AngularJS官方网站: http://docs.angularjs.cn/api
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/140386800631 通用大模型文本分类实践的基本原理是,借助大模型自身较强的理解和推理能力,在使用时需在prompt中明确分类任务目标,并详细解释每个类目概念,尤其要突出类目间的差别。 结合in-context learning思想,有效的prompt应包含分类任务介绍及细节、类目概念解释、每个类目对应的例子和待分类文本。但实际应用中,类目和样本较多易导致prompt过长,影响大模型推理效果,因此可先通过向量检索缩小范围,再由大模型做最终决策。 具体方案为:离线时提前配置好每个类目的概念及对应样本;在线时先对给定query进行向量召回,再将召回结果交给大模型决策。 该方法不更新任何模型参数,直接使用开源模型参数。其架构参考GPT-RE并结合相关实践改写,加入上下文学习以提高准确度,还使用BGE作为向量模型,K-BERT提取文本关键词,拼接召回的相似例子作为上下文输入大模型。 代码实现上,大模型用Qwen2-7B-Instruct,Embedding采用bge-base-zh-v1.5,向量库选择milvus。分类主函数的作用是在向量库中召回相似案例,拼接prompt后输入大模型。 结果方面,使用ICL时accuracy达0.94,比bert文本分类的0.98低0.04,错误类别6个,处理时添加“家居”类别,影响不大;不使用ICL时accuracy为0.88,错误58项,可能与未修改prompt有关。 优点是无需训练即可有较好结果,例子优质、类目界限清晰时效果更佳,适合围绕通用大模型api打造工具;缺点是上限不高,仅针对一个分类任务部署大模型不划算,推理速度慢,icl的token使用多,用收费api会有额外开销。 后续可优化的点是利用key-bert提取的关键词,因为核心词语有时比语意更重要。 参考资料包括
内容概要:本文详细介绍了哈希表及其相关概念和技术细节,包括哈希表的引入、哈希函数的设计、冲突处理机制、字符串哈希的基础、哈希错误率分析以及哈希的改进与应用。哈希表作为一种高效的数据结构,通过键值对存储数据,能够快速定位和检索。文中讨论了整数键值和字符串键值的哈希方法,特别是字符串哈希中的多项式哈希及其优化方法,如双哈希和子串哈希的快速计算。此外,还探讨了常见的冲突处理方法——拉链法和闭散列法,并提供了C++实现示例。最后,文章列举了哈希在字符串匹配、最长回文子串、最长公共子字符串等问题中的具体应用。 适合人群:计算机科学专业的学生、算法竞赛选手以及有一定编程基础并对数据结构和算法感兴趣的开发者。 使用场景及目标:①理解哈希表的工作原理及其在各种编程任务中的应用;②掌握哈希函数的设计原则,包括如何选择合适的模数和基数;③学会处理哈希冲突的方法,如拉链法和闭散列法;④了解并能运用字符串哈希解决实际问题,如字符串匹配、回文检测等。 阅读建议:由于哈希涉及较多数学知识和编程技巧,建议读者先熟悉基本的数据结构和算法理论,再结合代码实例进行深入理解。同时,在实践中不断尝试不同的哈希策略,对比性能差异,从而更好地掌握哈希技术。
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