最近vue总结吧

本文深入探讨Vue.js在项目开发中的高效应用,包括组件化、路由管理、跨域问题解决及打包优化策略。详解组件化带来的模块化优势,路由配置与权限控制技巧,以及常见问题如白屏与文件过大的解决方案。

1.vue 前后端分离,每次改都要重新打包发布。

2.组件化,这个舒服啊,本来一个页面做的事,我可以分几个页面做,然后引进来。

3.路由:路由传值,什么原理就不说了,就说说项目经常用到的
@1可设置每个页面的title,可以控制keep-alive ,传参,等等
{
path:’/newIndex/product’,
name:‘newIndex_product’,
component: resolve => require([’@/views/newProduct/newProduct’],resolve), 缓存页面加载
meta: {
keepAlive: true,
title: “首页”
}
}
{
path: “extend”,
name: “extend”,
component: () => import("@/views/product/extend/index"),缓存页面加载
meta: {
title: “附加属性”
}
},
@2 this.router.push(path:′′,query:)this.router.push({path: '',query:{}}) this.router.push(path:,query:)this.router.push({name: ‘’,params:{}})记得配对 path传值的话刷新页面参数不会丢失,
而且路径上可以看得参数,params刷新页面参数会丢失,优点就是路径看不到参数
@3.router.beforeEach()这个也用最多的,后台控制管理员访问菜单权限用到,找不到页面跳到404页面,未登陆时要回到登陆页面等
@4这个也是非常好用,又有组件的路由组件,用的最多应该是beforeRouteLeave,编辑未编辑完成离开时;
支付页面,未支付离开;要离开当前页面清除定时器时,清除存储;等等啦
beforeRouteLeave: function(to, from , next){
next(false)
this.$confirm(‘您确定离开本页面, 是否继续?’, ‘提示’, {
confirmButtonText: ‘确定’,
cancelButtonText: ‘放弃’,
type: ‘warning’
}).then(() => {
// this.sure();
next()
}).catch(() => {
next(false)
});
},
4跨域问题,代理跨域 记住了 config文件下的index.js dev
5.打包后访问白屏问题 记住了 config文件下的index.js build assetsPublicPath 主要看你的路由模式
6.打包时有些文件过大问题,这时百度了
7.浏览器兼容性问题 :@1用babel-polyfill @2用Autoprefixed 一起用,看自己的需求了
8.选ui前端框架问题,哪个舒服用哪个,只能这样说。

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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