vue 列表渲染

Open3D:Win10 + VS2017配置Open3D(C++、python) 一、下载源码 地址:https://github.com/intel-isl/Open3D 1.1 克隆源码【笔者的源码路径为D:\Open3D\Open3D】 1.2 切换版本【笔者的版本为0.8.0】 1.3 更新子模块【用于获取第三方库!很重要!】 二、CMake编译 2.1 设置路径 【source code: D:\Open3D\Open3D;build binaries: D:\Open3D】 【笔者设置CMAKE/CMAKE_INSTALL_PREFIX的路径为D:/Open. 阅读详情

数组循环 渲染

v-for 命名用于列表渲染,最简单的一个例子:

	<div id="app">
		<div v-for="(item,index) of onelist">
			{{item}} ------ {{index}}
		</div>
	</div>
	<script>
		var app = new Vue({
			el: '#app',
			data:{
				onelist: [
				"hello",
				"nice",
				'to',
				'meet',
				'you']
			}
		})

给渲染元素一个唯一的key 值(可提高性能,性能优时key 值唯一,且不要让index做key 值),下面为代码:

	<div id="app">
		<div v-for="(item,index) of onelist" :key="item.id">
			{{item.text}} ------ {{index}}
		</div>
	</div>
	<script>
		var app = new Vue({
			el: '#app',
			data:{
				onelist: [{
					id: "010101020304",
					text: "hello"
				},{
					id: "0202020304",
					text: "ok"
				},{
					id: "0303030405",
					text: "yes"
				}
				]
			}
		})
	</script>

当对数组操作时,并不是所有的修改数组操作 vue 都能与渲染的dom 响应,只有下面几个数组的操作是可以响应的:

push, pop, shift, unshift, splice, sort, reverse.

当然,不想通过上面方法操作数组,也有一种方法,可以响应数组改变,就是改变数组变量的引用地址,app.onelist = [{...},{...}]即可。

 

对象循环 渲染

使用如下:

	<div id="app">
		<div v-for="(item,index) of onelist" :key="item.id">
			{{item.text}} ------ {{index}}
		</div>
		<div v-for="item of oneobject">
			{{item}}
		</div>
		<div v-for="(item,key) of oneobject">
			{{item}} --- {{key}}
		</div>
		<div v-for="(item,key,index) of oneobject">
			{{item}} --- {{key}} --- {{index}}
		</div>
	</div>
	<script>
		var app = new Vue({
			el: '#app',
			data:{
				onelist: [{
					id: "010101020304",
					text: "hello"
				},{
					id: "0202020304",
					text: "ok"
				},{
					id: "0303030405",
					text: "yes"
				}
				],
				oneobject: {
					name: "Tom",
					age: 18,
					gender: "male"
				}
			}
		})
	</script>

如果想修改值,仅赋值修改即可(响应),若增加(删除)则需要更改引用才能响应。

如何卸载Gazebo与重装 gazebo是一款关于车辆和无人机的仿真软件,本文大致介绍它是何物,以及他的安装和卸载方法,对于ROS开发者,本文有一定参考意义。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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[Vue]列表渲染

1. 列表渲染 1.1 v-for 1.2 v-for 中的索引 2. v-for 遍历数组 3. v-for 遍历对象 4. v-for 遍历字符串 5. v-for 遍历指定次数 6. key的作用与原理 6.1 key 6.2 key错误演示 6.2.1 index作为key 6.2.2 不写key 6.2.3 出现错误的解释 6.3 可以对数组数据进行唯一标识的作为key 6.3.1 示例 6.3.2 解释 6.4 key的作用 6.5 用index作为key可能会引发的问题 6.6 开发中如何选择

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Vue:列表渲染

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