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。
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
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等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应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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