vue 路由vue-router

本文介绍如何在Vue项目中配置和使用路由。包括安装vue-router、设置路由链接、创建路由对应的组件、配置路由规则等步骤。

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项目结构

1.下载路由  cnpn install   vue-router  -D 

2.在app.vue中创建  连接执行   tag 指定显示标签

<template>
    <ul>
        <router-link  tag="li" to="/home" >用户中心</router-link>
        <router-link  tag="li" to="/role">权限中心</router-link>
    </ul>
</template>
<router-view></router-view>

3.在components 中创建   点击路由显示的模块

4.创建路由配置文件爱你    router.config.js    引入显示的子模块     注意:::::routes   配置路径

import Home from './components/home.vue'
import Role from './components/role.vue'

export default {
    routes:[
        {
            path:'/home',component:Home
        },
        {
            path:'/role',component:Role
        },
        {
            path:'*',component:Home
        }
    ]
}


5.main.js中引入路由  vue-router 和  router.config.js   引入

import VueRouter from 'vue-router'
import routerConfig from './router.config.js'
Vue.use(VueRouter);
const router = new VueRouter(
    routerConfig
)
new Vue({
    mode:'history',
    router,
    el: '#app',
    render: (function (h) {
        return h(App);
    })
})







内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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