vue class和style的绑定

本文通过实例演示了Vue.js中不同样式绑定方法的应用,包括直接绑定样式对象、使用三目运算符、列表模式绑定多个类名及通过JavaScript对象进行动态绑定等技巧。
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="ie=edge">
    <title>Document</title>
    <style>
        .red{
            color: red;
        }
        .font{
            font-size: 50px;
        }
        .line{
            text-decoration: underline;
        }
    </style>
    <script src="./vue.js"></script>
    <script>
        window.onload = function(){
            var vm = new Vue({
                el:'.box',
                data:{
                    style01:{
                        "color":"red",
                        "font-size":"30px",
                        "font-weight":"bold"
                    },
                    style02:{
                        "text-decoration":"underline"
                    },
                    isLine:true,
                    claList:['line','font'],
                    oObj:{
                        red:false,
                        font:true
                    },
                    isTrue:true,
                    classStr:'red line'
                }
            })
        }
    
    </script>
</head>
<body>
    <div class="box">

        <!-- style的样式操作 -->
        <p :style="style01">style的样式操作</p>
        <p :style="[style01,style02]">style的样式操作0000000002</p>
        <!-- 类名称的绑定 以下这么多种方式熟练使用一种即可-->
        <p :class="isLine?'line':'red'">三目运算符</p>

        <p :class="claList">列表模式</p>
        <p :class="['red','line']">列表</p>

        <!-- js对象 -->
        <p :class="oObj">js对象</p>
        <!-- {类名称:变量} -->
        <p :class="{line:isTrue}">{类名称:变量}</p>

        <!-- 字符串 推荐熟练使用这种方式!!!-->
        <p :class="classStr">字符串</p>

    </div>
</body>
</html>

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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