VueJS(一)

本文深入探讨了MVVM模式及其在Vue.js框架中的应用,通过对比原生JS与Vue的实现方式,展示了Vue如何简化数据绑定和视图更新过程。并通过具体示例,如动态按钮显示与点击事件处理、列表渲染等,详细解析了Vue的模板语法和生命周期钩子。

MVVM模式
模型—视图----视图模型

vue的作用:通过MVVM拆分为视图、数据两部分,并分离

if(showBtn){
   var btn = $('<button>Click me</button>');
   btn.on('click',function(){
        console.log('click');
     });
     $('#app').append(btn);

如果使用vue的方式来写的话,可以改成:

<body>
    <div id="app">
       <button v-if="showBtn" v-on:click="handleCLick">click me</button>
    </div>
</body>
<script>
      new Vue({
         el:'#app',
         data:{
            showBtn:true
         },
         methods:{
             handleClick:function(){
                  console.log('clicked');
             }
         }
     })
</script>

下面是一个简单的运用:

<!DOCTYPE html>
<html>
	<head>
		<meta charset="utf-8" />
		<title></title>
		<script src="https://cdn.staticfile.org/vue/2.2.2/vue.min.js"></script>
	</head>
	<body>
		<div id="app">
			<ul>
				<li v-for="book in books">{{book.name}}</li>
			</ul>
		</div>
		<script>
			new Vue({
				el:'#app',
				data:{
					books:[
						{name:'xxx'},
						{name:'yyy'},
						{name:'zzz'}
					],
				}	
			})
		</script>
	</body>
</html>

基础知识

var app=new Vue{  })

app变量代表这个实例对象
这个实例创建过程中,有一个很重要的选项是el
el用于指定一个页面中已经存在的DOM元素来挂在Vue实例,他可以是HTMLElement或者css选择器

挂载成功后就可以通过app.$el来访问该元素
里面的data是一个数据绑定

生命周期
created:实例创建后完成调用,此阶段完成了数据的观测
mounted :el挂载到实例善后调用,一般我们的第一个业务逻辑会在这里开始
beforeDestroy:实例销毁之前调用。主要解绑一些使用addEventListener监听的事件

这些和el,adata一样都是写进vue实例中的

var app = new Vue({
      el:'#app',
      data:{
          a:2
      },
      created:function(){
         console.log(this.a);
      },
      mounted:function(){
          console.log(this.$el);
      }
}) 
【电动车优化调度】基于模型预测控制(MPC)的凸优化算法的电动车优化调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于模型预测控制(MPC)的凸优化算法在电动车优化调度中的应用,并提供了Matlab代码实现。该方法结合了MPC的滚动优化特性与凸优化的高效求解能力,用于解决电动车充电调度问题,提升电网运行效率与可再生能源消纳能力。文中还提及多个相关研究方向和技术支撑,包括智能优化算法、机器学习、电力系统管理等,展示了其在多领域交叉应用的潜力。配套资源可通过提供的网盘链接获取,涵盖YALMIP工具包及其他完整仿真资源。; 适合人群:具备定电力系统、优化理论及Matlab编程基础的科研人员和研究生,尤其适合从事电动汽车调度、智能电网优化等相关课题的研究者。; 使用场景及目标:①实现电动车集群在分时电价或电网需求响应机制下的有序充电调度;②结合可再生能源出力与负荷预测,利用MPC进行多时段滚动优化,降低电网峰谷差,提高能源利用效率;③为学术论文复现、课题研究及工程仿真提供可靠的技术路线与代码支持。; 阅读建议:建议读者结合文档中提到的智能优化算法与电力系统背景知识进行系统学习,优先掌握MPC基本原理与凸优化建模方法,并下载配套资源调试代码,以加深对电动车调度模型构建与求解过程的理解。
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