Vue教程2-实例

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实例

创建一个Vue实例是通过 new Vue() 创建的。我们在项目的main.js里面就看到了创建一个Vue实例代码,很显然,我们的项目里面总共就一个Vue实例。

var app = new Vue({
	el: '#app', // 绑定的HTML模版
	data: {
		//...
	},
	methods:{
		//...
	}
})

创建之后,我们就要关注实例里面的 数据data与方法methods。

数据与方法

数据data

所谓的数据,便是实例里面的data,data是一个对象,在对象里面便要声明一个个属性property,可以去教程3里面看看原理,Vue是使用的声明式渲染,只有在data对象中声明的的属性才有响应式的属性,必须在实例创建之前便在data里面声明,因此如果有些属性没有初始值,我们就帮助添加一个初始值,例如:0、’’、false、[]、null等。

var app = new Vue({
	el: '#app',
	data: {
		// 数据声明
		newTodoText: '',
		visitCount: 0,
		hideCompletedTodos: false,
		todos: [],
		error: null
	},
	methods: {
		getOne(){
		 // ...
		},
		getTwo(){
		 // ...
		}
	}
})

方法 methods

下面说一下方法,方法methods和data是在一个级别上的,当我们需要一系列操作时,我们就可以调用methods里面的方法进行使用,简单来说,就是待命随时的函数。

实例生命周期

实例的生命周期主要包括:beforeCreate Created beforeMounte Mounted beforeUpdate Updated beforeDestroy Destroyed

这些和 data / methods 是一个级别上的,如果要使用,就可以在data和methods的下面加上生命周期这几个阶段,最常用的就是Mounted 和 Created

var app = new Vue({
	el: '#app', // 绑定的HTML模版
	data: {
		//...
	},
	methods:{
		//...
	},
	mounted: {
	},
	created: {
	}
})

1、beforeCreate

实例组件刚创建,DOM和数据都还没有初始化,因此这个步骤不会做太多的事情需要我们做。

2、Created

在这个步骤里面,data以及methods都已经初始化完毕,可以加以使用,同时网络请求都是异步的,因此如果页面初始需要什么服务器的数据就可以在此阶段进行请求,但在此步骤,template模版还没有编译出来。

3、beforeMounte

在此阶段,template模版编译出来,但是没有挂载到DOM上。

4、Mounted

此阶段,将编译好的template模版进行挂载,页面可以正常显示了,此时可以获取到DOM信息了,如果有些操作需要使用的DOM中的$ref便可以在此阶段进行了。

5、beforeUpdate

数据更新之前,DOM还维持着更新前的状态。

6、Updated

更新后,虚拟DOM渲染,组件DOM更新。

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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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