vue练习

Vue面试题:最常见得20道含答案和代码示例的练习题 computed是计算属性,它会根据其依赖的数据属性自动计算出一个新的值,并将这个值缓存起来,只有当依赖的数据属性发生变化时,才会重新计算。v-model指令会将表单元素的值绑定到组件实例中的数据属性上,同时也会将组件实例中的数据属性的值绑定到表单元素上。在项目中,可以使用Vue.js的语法和组件,同时也可以使用Nuxt.js提供的一些API来实现服务器端渲染和静态网站生成。在配置中,需要将Vue实例转换为一个可以在服务器端运行的对象,并使用Vue SSR的API来渲染组件和模板。最后,在Vue组件中。 阅读详情
<template>
  <div>
    <post-list :posts="posts" v-show="flag"></post-list>
    <button @click="deleteData">删除一条数据</button>
    <button @click="isShow">销毁列表组件</button>
  </div>
</template>

<script setup lang="ts">
import { ref, reactive } from "vue";
import PostList from "../views/PostList.vue";
import axios from "axios"

// 父组件通过子组件属性传值,绑定的属性可以看作是通信信号
const posts = ref([]);

const flag = ref(true)
const isShow = () => {
  flag.value = !flag.value
}

const deleteData = () => {
  posts.value.pop()
}

const data = axios.get("http://localhost:8888/posts")
.then((response) => {
  console.log("响应的数据",response)
  posts.value = response.data
})
.catch((error) => {
  console.log("请求异常",error)
})
.finally(() => {
  console.log("最后比执行")
})
</script>

<style scoped></style>
<template>
  <div>
    <p>博客列表</p>
    <div v-for="(post,index) in posts" :key="index">
    <single-post :post="post"></single-post>
    </div>
    
  </div>
</template>

<script setup lang="ts">
import SinglePost from "../views/SinglePost.vue"
import {ref,onMounted,onUnmounted,onUpdated} from "vue"
// 子组件定义属性,用于接收传值
defineProps({
  posts: Array,
});

// vue常用的生命钩子函数,onMounted,onUnmounted,onUpdated
// 在页面渲染之前执行
onMounted(() => {
  alert("当页面渲染前执行")
})

// 在页面不渲染前,也就是页面销毁前执行
onUnmounted(() => {
  alert("当页面销毁前执行")

})

// 在页面内容发生变化时执行
onUpdated(() => {
  alert("当页面内容发生变化时执行")
})
</script>

<style scoped></style>
<template>
  <div>
    <h3>{{ props.post.title }}</h3>
    <p>{{ data }}</p>
  </div>
</template>

<script setup lang="ts">
import { computed } from "vue";
// 在js的逻辑代码中,不能直接使用defineProps中定义的属性名,可以通过一个对象接受使用
const props = defineProps({
  post: Object,
});

const data = computed(() => {
  return props.post.body.substring(0,100) + "...";
});

</script>

<style scoped></style>

请求抽离:

import { ref } from "vue";
import axios from "axios";

const getPost = (id:number) => {
  // 父组件通过子组件属性传值,绑定的属性可以看作是通信信号
const post = ref({});

  // 在定义方法时,只需在方法前加async关键字就可以将该方法设置为异步方法
  // 通过const当以的名字必须唯一,且该名字不能指向另一个对象,但可以改变名字指向对象的值
  const loadData = async () => {
    let data = await axios.get("http://localhost:8888/posts/" + id);
    console.log("获取的数据:", data);
    post.value = data.data;
  };

  loadData();
  return { post, loadData };
};

export default getPost;

路由传参:

import { createRouter, createWebHistory, RouteRecordRaw } from "vue-router";
import Home from "../views/Home.vue";
import About from "../components/About.vue";

const routes: Array<RouteRecordRaw> = [
  { path: "/", name: "index", component: Home },
  // 通过在路由中设置props: true,可以使得在跳转的目标路由中通过defineProps函数接收参数
  { path:"/about/:id", name: "about", component: About,props: true}
];

const router = createRouter({
  history: createWebHistory(),
  routes: routes,
});

export default router;
  <router-link :to="{name:'about',params:{id:props.post.id}}">
    <h3>{{ props.post.title }}</h3>
  </router-link>
<template>
  <div>
    <h2>About关于 -- {{id}}</h2>
    <h3>{{ post.title }}</h3>
    <p>{{ post.body }}</p>
    <div v-for="(item, index) in post.tags" :key="index">{{ item }}</div>
  </div>
</template>

<script setup lang="ts">
import getPost from "../api/about"
const props = defineProps({
  id: Number,
});

const {post} = getPost(props.id);
</script>
<style scoped></style>

也可以通过useRoute函数的对象来获取当前路由的参数

import {useRoute} from "vue-router"
const route = useRoute()
route.params.id

如果使用这种方式,就可以不用在路由上加 props:true来开启属性传值

总结:

在逻辑ts中实现路由跳转

import { useRouter } from "vue-router";
const router = useRouter();
router.push("/")
// 或者
router.push({ path: "/", name: "index", component: Home })

拿到当前组件的路由实例,同时获取其中的信息

import {useRoute} from "vue-router"
const route = useRoute()
route.params.id

 在template模板中实现路由跳转使用 router-link  并通过属性 to 指定跳转的目标路由

// 这种可以传参数
<router-link :to="{name:'about',params:{id:props.post.id}}">
   <h3>{{ props.post.title }}</h3>
</router-link>
{ path: "/about/:id", name: "about", component: About},
// 或者
<router-link to="/">首页</router-link>
<router-link to="/create">新建</router-link>

VUE案例练习(一) vue练习 1 vue的入门案例 <div id="app"> {{hello}} </div> <script src="../js/vue.js"></script> <script> const app = new Vue({ el: "#app", data: { hello: "hello" } }) </script> 2 数据展现 2.1 v-clo 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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