01——Vue的学习

本文详细介绍了Vue.js应用的基本结构,从入口文件main.js开始,到父组件App.vue,再到子组件HelloWorld.vue,展示了如何通过组件化的方式构建Vue应用。文章深入讲解了组件的引入、映射和使用,以及样式作用域的实现。

 在main.js中

import Vue from 'vue'
import App from './App'

Vue.config.productionTip = false

/* eslint-disable no-new */
new Vue({
  el: '#app',
  components: { App },
  template: '<App/>'
})

/*
//这里是入口js
//1、引入vue
//2、new一个vue
//3、需要将App组件渲染到index.html中,所以需要引入import App from './App'
//4、映射App标签components: { App },
//5、使用组件标签template: '<App/>'
 */

在App.vue中

<template>
  <div id="app">
    <img src="./assets/logo.png">
    <!--3、使用组件标签-->
    <HelloWorld/>
  </div>
</template>

<script>
// 1、引入组件
import HelloWorld from './components/HelloWorld'

export default {
  name: 'App',
  components: {
    // 2、映射组件标签,可以配置多个
    HelloWorld
  }
}
</script>

<style>
</style>

在HelloWorld.vue中

<template>
  <div class="hello">
   <p class="mg">{{msg}}</p>
  </div>
</template>

<script>

// 向外默认暴露一个对象
export default {
  name: 'HelloWorld',
  data () {
    return {
      msg: 'Welcome to Your Vue.js App'
    }
  }
}
</script>

<style scoped>
   .mg{
     color: red;
     font-size: 30px;
   }
</style>

  

main.js是入口,app.vue是父组件,helloworld是子组件

 

 

 

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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