10.15 tab-control逻辑回顾

emmmmm,现在变成开发冷链车监控系统了,说白了就是地图。

但是目前这个网页的布局地图模块的位置太小了,想重新整改一下,研究了好久tab-control模块,涉及到组件之间交互,主要在子组件和父组件间,同等组件之间的可能要用subscribe了吧......父子组件交互有@input,@Output,@ChildView,还有各种ViewContainerRef,ElementRef,TemplateRef.....不懂不懂

整个页面加载的顺序和逻辑应该是这样的:

登录后召唤dashboard组件,组件模板里有header、region-panel区域、报警模块、gps模块、tab-control模块。tab-control比较特殊是在dashboard控制的

dashboard.html里有一行<app-tab-control #tabCtrl></app-tab-control>

dashboard.ts里有@ViewChild(‘tabCtrl)’ tabCtrl指代tab-control这个模块,dashboard有一个变量subregion,这个变量来自于它的子组件region-panel,用@Output和时间发射器传到dashboard的。

页面初始化后mainpanel部分是没有显示的,需要根据选择的区域来显示数据。mainpanel那一块空着的地方要显示tab和tab对应的mainpanel。tab显示是根据tab-control模块的relationList,List里有几个就显示几个tab

1、用户在regionPanel点击subregion,regionpanel将收到的区域发射给dashboard(子组件到父组件)

2、dashboard用子组件的代号tabCtrl在dashboard界面调用tab-control子组件的函数(父组件传参到子组件,这里用viewChild,好像用input也可以吧)

      a、判断relationList里有没有这个subregion

  没有:先addPanel(创建这个区域的mainPanel组件),再activePanel让它显示出来,具体的就是让instance的isShow属性变为true。

   :之间activePanel,先把所有instance的isShow改为false,再把对应的instance的改为true。

关于创建mainpanel组件,代码如下,用到resolveComponentFactory服务对象

const mainPanelFactory = this._resolver.resolveComponentFactory(MainPanelComponent);
const ref = this.mainPanel.createComponent(mainPanelFactory);
//调用resolveComponentFactory服务以mainpannelComponent类为模板创建组件

ref.instance.subregion = subregion;
//这句话非常重要,将subregion参数传入新创建的mainpanel的实例中去。所以mainpanel的subregion是这么来的。。

 

内容面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)概要:本文围绕“面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究”展开,重点探讨了如何在制造环境中构建具备强鲁棒性的机器学习集成计算框架,并提供了基于Python的代码实现。研究聚焦于应对制造业中常见的数据不确定性、噪声干扰和工况变化等问题,提出了一套集成化的计算流程,涵盖数据预处理、特征工程、模型训练、集成学习策略以及鲁棒性优化机制。文中强调通过多模型融合、异常检测、自适应学习等技术提升系统稳定性与泛化能力,适用于复杂工业场景下的预测、分类与质量控制任务。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习知识,从事智能制造、工业数据分析、自动化控制等相关领域的科研人员及工程技术人员,尤其适合研究生、企业研发人员及工业AI项目开发者。; 使用场景及目标:①应用于工业生产过程中的质量预测、故障诊断与能效优化;②构建抗干扰能力强的智能制造决策系统;③实现对多源异构工业数据的高效建模与稳定推理,提升生产线智能化水平。; 阅读建议:建议结合文中提供的Python代码实例,配合实际工业数据集进行复现与调优,重点关注集成策略与鲁棒性模块的设计逻辑,同时可扩展应用于其他工业AI场景。
求解大规模带延迟随机平均场博弈中参数无关CSME的解法器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“求解大规模带延迟随机平均场博弈中参数无关CSME的解法器研究”展开,提出了一种基于Matlab代码实现的数值解法,旨在有效求解带有时间延迟的随机平均场博弈问题中的参数无关CSME(Coupled System of Mean Field Equations)。研究聚焦于构建高效的数值计算框架,克服传统方法在处理高维、非线性与延迟耦合系统时的计算瓶颈,提升解法器的稳定性与收敛性。文中详细阐述了数学模型构建、算法设计思路及关键步骤的Matlab实现,通过仿真实验验证了所提方法在不同场景下的有效性与鲁棒性。同时,文档列举了大量相关科研方向与Matlab应用案例,涵盖电力系统、路径规划、信号处理、机器学习等多个领域,展示了Matlab在复杂系统仿真与优化中的广泛应用能力。; 适合人群:具备一定数学建模与Matlab编程基础,从事控制理论、博弈论、优化算法或相关工程仿真研究的研究生、博士生及科研人员。; 使用场景及目标:①深入理解带延迟的随机平均场博弈建模与CSME求解机制;②掌握利用Matlab实现复杂非线性系统数值求解的技术方法;③借鉴文中的算法设计思路与代码框架,应用于自身科研项目中的系统仿真与优化问题。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码实例,逐步调试与运行关键算法模块,加深对理论推导与数值实现之间联系的理解。同时可参考文档末尾列出的相关研究方向与代码资源,拓展研究视野,提升科研效率。 ```
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