v-if和v-for的优先级

本文探讨了在 Vue 中避免将 `v-if` 和 `v-for` 同时使用在同一元素上的问题,推荐使用模板外层的 `v-if` 判断和计算属性来优化性能。通过提供正确示例,解释了如何使用 `template` 标签包裹 `v-for` 循环,并通过计算属性提前过滤数据,以减少不必要的渲染。遵循这些最佳实践可以提升 Vue 应用的性能。

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不能直接这样写,会出现警告。

 <div v-for="(item,index) in checkList"  :key="index"  v-if="item.status">    
</div>  

正确的写法

<template v-for="(item,index) in checkList">
    <div :key="index"  v-if="item.status" ></div>   
</template>

注意:永远不要把 v-if 和 v-for 同时用在同一个元素上,带来性能方面的浪费(每次渲染都会先循环再进行条件判断)
如果避免出现这种情况,则在外层嵌套template(页面渲染不生成dom节点),在这一层进行v-if判断,然后在内部进行v-for循环

<template v-if="isShow">
    <p v-for="item in items">
</template>

如果条件出现在循环内部,可通过计算属性computed提前过滤掉那些不需要显示的项

computed: {
    items: function() {
      return this.list.filter(function (item) {
        return item.isShow
      })
    }
}


 

### 关于周志华机器学习》(西瓜书)第二章学习笔记 #### 模型评估选择概述 模型评估选择机器学习领域的重要组成部分,旨在通过合理的方法评价不同模型的表现并挑选最优者。这一过程不仅涉及如何衡量单个模型的好坏,还包括怎样对比多个候选方案以做出最佳决策。 #### 偏差、方差和噪声的概念解析 偏差度量了学习算法的期望预测实际结果之间的差距,反映了算法自身的拟合精度;方差描述的是相同规模训练集变化引起的学习效果波动情况,体现了数据扰动带来的影响;而噪声则设定了给定任务下所有可能采用的学习方法能达到的最佳预期泛化误差界限,揭示了问题本身固有的复杂性和挑战性[^2]。 #### 性能度量指标——P-R图及其应用 为了更直观地展示各类分类器的工作特性,通常会绘制精确率-召回率(Precision-Recall, P-R)曲线来辅助分析。当面对多组实验结果时,可以通过观察这些图形相互间的位置关系来进行优劣评判:如果某条曲线始终位于另一条之上,则表明前者具有更好的整体表现;而对于那些存在交点的情况,则需进一步计算各自下方区域面积大小作为判断依据之一。此外,“平衡点”作为一种特殊的性能测度,在特定条件下也能提供有价值的参考信息[^3]。 #### 偏差-方差分解理论简介 该理论为理解学习算法的一般化能力提供了框架性的指导思路,通过对平均测试错误率实施拆分操作,可以深入剖析导致过拟合现象背后的原因所在,并据此探索改进措施的方向。具体而言,总误差由三部分构成——不可约减误差点(即噪声)、平方形式表达出来的偏差项以及线性累加而成的方差成分[^4]。 ```python import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import precision_recall_curve, auc def evaluate_model_performance(model, X, y): """ 计算并返回PR曲线下面积(AUC),用于量化模型的整体性能。 参数: model (object): 已经训练好的分类模型实例。 X (array-like of shape (n_samples, n_features)): 测试特征矩阵。 y (array-like of shape (n_samples,)): 对应的真实标签向量。 返回: float: PR AUC得分。 """ # 划分训练集/验证集 X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y, test_size=0.2) # 使用训练集拟合模型 model.fit(X_train, y_train) # 获取验证集中各观测对应的概率估计值 probas_pred = model.predict_proba(X_val)[:, 1] # 绘制PR曲线并求得AUC分数 precisions, recalls, _ = precision_recall_curve(y_val, probas_pred) pr_auc_score = auc(recalls, precisions) return pr_auc_score ```
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