Vue学习记录-Vue组件基本使用。父子组件

2020年5月13日

<div id="app">
    <my-cpn></my-cpn>
    <my-cpn></my-cpn>
  </div>
  <script src="../js/vue.js">
  </script>
  <script>
    //ES6
    // `ck
    // sfa`

    //  1.创建组件构造器对象
    const cpnC = Vue.extend({
      template: `
      <div>
        <h2>标题</h2>
        <p>内容1</p>
        <p>内容2</p>  
      </div>
      `
    })

    // 2.注册组件
    Vue.component('my-cpn',cpnC);

     const app = new Vue({
        el: '#app',
        data: {
          message: 'hello'
        }
     })
  </script>
components: {
          //局部组件
          //cpn使用组件时的标签名
          cpn: cpnC
        }

父子组件:

<div id="app">
    <cpn2></cpn2>
  </div>
  <script src="../js/vue.js">
  </script>
  <script>
   
    //子组件
    const cpnC1 = Vue.extend({
      template: `
      <div>
        <h2>标题</h2>
        <p>内容1</p>
        <p>内容2</p>  
      </div>
      `
    })

    //父组件
    const cpnC2 = Vue.extend({
      template: `
      <div>
        <h2>标题2</h2>
        <p>内容1</p>
        <p>内容2</p>  
        <cpn1></cpn1>
      </div>
      `,
      components: {
          cpn1: cpnC1,
        }
    })

    //root组件
     const app = new Vue({
        el: '#app',
        data: {
          message: 'hello'
        },
        components: {
          cpn2: cpnC2
        }
     })
  </script>

 

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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