02-04-computed属性计算

本文通过一个示例展示了Vue.js中Computed属性与Filter的功能区别。通过计算偶数数组的例子,介绍了两种方法的实现方式及其优缺点。Computed属性能够缓存结果并在依赖的数据变化时重新计算,而Filter则用于简单的数据转换。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

<!DOCTYPE html>

<html>

<head>

<meta charset="UTF-8">

<title>computed属性计算</title>

<script src="../vue.min.js" type="text/javascript" charset="utf-8"></script>

</head>

<body>

<div id="myApp">

<!--过滤器写法-->

{{arr|odd}}

<!--属性计算写法-->

{{Odd}}

</div>

</body>

<script type="text/javascript">

 

new Vue({

el:"#myApp",

data:{

arr:[1,2,3,4,5,6,7,8]

},

filters:{

odd:function(arr){

var Arr=[];

for(var i=0;i<arr.length;i++){

if(arr[i]%2==0){

Arr.push(arr[i]);

}

}

return Arr;

 

}

},

computed:{

Odd:function(){

//复杂写法

// var Arr=[];

// for(var i=0;i<this.arr.length;i++){

// if(this.arr[i]%2==0){

// Arr.push(this.arr[i]);

// }

// }

// return Arr;

//简单写法 filter

return this.arr.filter(function(n){

return n%2==0;

});

}

}

})

</script>

</html>

内容概要:该论文研究增程式电动汽车(REEV)的能量管理策略,针对现有优化策略实时性差的问题,提出基于工况识别的自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS)。首先建立整车Simulink模型和基于规则的策略;然后研究动态规划(DP)算法和等效燃油最小策略;接着通过聚类分析将道路工况分为四类,并设计工况识别算法;最后开发基于工况识别的A-ECMS,通过高德地图预判工况类型并自适应调整SOC分配。仿真显示该策略比规则策略节油8%,比简单SOC规划策略节油2%,并通过硬件在环实验验证了实时可行性。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对电动汽车能量管理策略有兴趣的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标:①理解增程式电动汽车能量管理策略的基本原理;②掌握动态规划算法和等效燃油消耗最小策略的应用;③学习工况识别算法的设计和实现;④了解基于工况识别的A-ECMS策略的具体实现及其优化效果。 其他说明:此资源不仅提供了详细的MATLAB/Simulink代码实现,还深入分析了各算法的原理和应用场景,适合用于学术研究和工业实践。在学习过程中,建议结合代码调试和实际数据进行实践,以便更好地理解策略的优化效果。此外,论文还探讨了未来的研究方向,如深度学习替代聚类、多目标优化以及V2X集成等,为后续研究提供了思路。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值