8、视图模型助力动态购物篮实现

视图模型助力动态购物篮实现

在前端开发中,视图模型(View Model)是一个强大的工具,它能帮助我们高效地管理数据和视图之间的交互。下面将详细介绍如何利用视图模型来创建一个动态的购物篮。

1. 双向绑定效果回顾

首先,我们回顾一下双向绑定的效果。在之前的操作中,我们将特价商品元素插入到表单元素之外,这样做是为了避免表单提交时向服务器发送重复的条目。因为特价商品的输入元素与常规商品类别中对应的输入元素具有相同的 name 属性值。

通过扩展视图模型、创建实时绑定和使用模板,我们可以看到显著的效果。例如,对特价商品应用了$3的折扣,只需更改视图模型中价格属性的值,就能确保在文档中正确显示价格。即使价格属性不是可观察的,视图模型和模板的结合也能保证在元素初始生成时显示正确的价格。

双向绑定是这个示例中最有趣和实用的特性。所有输入元素都与它们对应的数量属性进行了双向绑定,对于每个特价奶酪,文档中有两个输入元素,在其中一个输入元素中输入值,会立即在另一个中显示相同的值。

2. 添加动态购物篮

接下来,我们要实现一个动态购物篮,让用户能够方便地管理他们的购物选择。
- 添加小计
- 扩展视图模型 :为了支持每个商品的小计,我们需要扩展视图模型。以下是具体的代码:

mapProducts(function(item) {
    if ($.inArray(item.id, cheeseModel.specials.ids) 
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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