微信小程序开发笔记03

最新推荐文章于 2025-05-11 00:14:26 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/zyt-bg/p/8460144.html

今天基本实现了微信小程序主要功能，页面还没有进行优化，有些功能还需完善。

页面之间的信息转化部分还未实现。

转载于:https://www.cnblogs.com/zyt-bg/p/8460144.html

微信小程序开发(笔记)
m0_58575070的博客
06-02 1123
例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。如何创建自定义组件?在根目录创建文件夹components文件夹 , 然后在此文件夹中创建文件夹,然后在新创建的文件夹下新建component , 输入文件名后回车,就会自动生成关于其 对应的.js、.wxss、.json、.wxml四个文件;全局引入和局部引入。
尚硅谷微信小程序课堂笔记.zip
07-02
尚硅谷微信小程序课堂笔记.zip
微信小程序开发笔记
qq_44417140的博客
04-28 482
模块:首先把你的nginx备份一下，在nginx的源目录（下载压缩包的目录，不是安装目录），执行./configure --prefix=/usr/local/nginx --with-http_ssl_module，然后make（切记不用make install）。前端项目就正常创建，由于本人的前端一塌糊涂，就让AI给我生成了一个我想要的前端项目（包括后面写功能）。4）修改配置文件，主要看443端口配置那一部分，其他的有我自己的一些项目配置，不用在意。二、后端服务就你们随便写，没什么特别的。
微信小程序开发学习笔记①
tutgxu的博客
12-29 1243
微信小程序开发学习笔记
黑马微信小程序学习笔记
MissXu666的博客
11-30 1985
默认情况下，在小程序内安装的第三方的包，是安装在node_module目录内的，且安装完包后也是不能马上使用的，因为小程序比较特殊，它是无法直接读取node_module软件包的，那小程序该如何使用安装的包呢？需要注意的是：每安装一个新包，就需要重新构建npm一次，且在构建之前，为了防止出现一些不必要的未知错误，可以先把之前安装包后构建生成的miniprogram_npm目录删除，然后再点击构建npm重新生成；物理（设备）像素：真实存在的，物理硬件屏幕上的最小显示单元，屏幕的分辨率，像素越高越清晰。
微信小程序开发学习笔记
2303_81251774的博客
03-02 1423
微信小程序是一种无需下载安装即可使用的应用，它实现了应用“触手可及”的梦想，用户扫一扫或搜一下即可打开应用。 小程序由WXML（微信小程序的标记语言）、WXSS（微信小程序的样式表）、JavaScript（逻辑层）以及JSON（配置文件）组成。
2024 微信小程序 学习笔记 第二天
PieroPc的博客
07-21 588
WXML模板语法 WXSS模板样式 全局配置页面配置 网络数据请求 案例 事件绑定 条件渲染 列表渲染 2. WXSS 模板样式 rpx 样式导入 全局和局部样式 3. 全局配置 window tabBar
微信小程序开发学习笔记2.0
weixin_74906188的博客
09-07 1563
微信小程序开发基础知识
微信小程序开发笔记1--黑马程序员
qq_45678821的博客
08-11 2838
自学黑马程序员的微信小程序开发笔记
微信小程序之VS Code开发笔记
hele_two的专栏
05-11 1018
本文介绍了如何在Linux环境下使用miniprogram-ci工具进行微信小程序的命令行开发
原生微信小程序笔记完整总结
潜意识Java的博客
08-16 2825
可以直接认为是html😀​😅我们写微信小程序的话，div == view 之类的不同，参考上表就可以了可以直接认为是css 😀​​​上面三张图片去了解了wxss的知识点就了解的差不多了 😆找到页面的 .js文件学习微信小程序是一个充满挑战和乐趣的过程，它不仅让我对前端开发有了更深入的理解，也让我体会到了移动应用开发的便捷和高效。希望笔记能真正的帮助到大家！个人主页🎙座右铭：得之坦然，失之淡然。💎擅长领域：大前端是的，我需要您的：是我持续下去的动力！
【微信小程序-毕设期末大作业】猫眼电影小程序含node后端源码.zip
03-19
【微信小程序-毕设期末大作业】猫眼电影小程序含node后端源码.zip 【微信小程序-毕设期末大作业】猫眼电影小程序含node后端源码.zip 【微信小程序-毕设期末大作业】猫眼电影小程序含node后端源码.zip 【微信小程序-...
微信小程序开发笔记和例子
02-06
微信小程序开发笔记，包括实例
2024最新版微信小程序基础笔记从0到1
09-11
2024年最新版微信小程序基础笔记从0到1涵盖了小程序开发的核心知识点，提供了开发者从入门到精通的详细学习路径。微信小程序作为一种新型的开放平台能力，使得开发者能够迅速构建出功能完善的应用，并通过微信生态...
微信小程序开发个人笔记
03-29
小程序的全局配置app.json和页面配置page.json 每单页页面也有相应的.json文件，设置每个页面中.json配置，会覆盖与app.json相同的配置项。 如下：是一个包含了所有配置选项的简单配置app.json "pages": [//设置...
西门子1200多轴伺服步进FB块程序详解及其工业自动化应用 - 工业自动化 实战版
08-13
西门子1200伺服步进FB块程序的特点和应用。该程序由两个FB组成，分别采用Sc L和梯形图编写，支持PTO脉冲和PN网口模式，适用于多种伺服和步进电机。文中提供了详细的中文注释和关键代码片段，展示了其在不同品牌设备如西门子s120、v90、雷赛步进、三菱伺服等的成功应用案例。此外，还强调了程序的兼容性和灵活性，使其能适应多轴控制和复杂控制需求。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是那些需要深入了解和应用西门子1200伺服步进FB块程序的人群。 使用场景及目标：①用于多轴伺服和步进电机的精确控制；②适用于PTO脉冲和PN网口模式的控制需求；③帮助工程师快速理解和调试程序，提高工作效率。 其他说明：本文不仅提供了理论讲解，还有实际操作指导，确保读者能够在实际项目中顺利应用该FB块程序。
【C语言编程】函数调用规则与实现：函数声明、调用方式及参数传递详解
最新发布
08-13
内容概要：本文详细介绍了C语言中函数调用的相关知识。首先阐述了函数调用的一般形式，强调即使无参函数也需保留括号；当存在多个实参时，它们之间需用逗号分隔且数量与类型须匹配形参。文中特别指出不同编译器对实参求值顺序可能存在差异，如Turbo C++采用从右至左求值。其次，讲解了三种函数调用方式：作为语句执行特定操作、作为表达式返回值参与运算、作为参数传入另一函数。再者，强调了函数声明的重要性，包括库函数需通过预处理指令引入头文件，用户自定义函数若定义在调用之后则需要提前声明，明确了函数声明与定义的区别。最后提供了几个练习题，帮助读者巩固所学知识。; 适合人群：正在学习C语言编程，尤其是对函数调用机制感兴趣的初学者或有一定基础的学习者。; 使用场景及目标：①理解函数调用的基本规则，包括实参与形参的对应关系；②掌握不同编译环境下实参求值顺序的差异；③学会正确地声明和定义函数以确保程序正确运行。; 其他说明：文中还提供了几个实践题目，鼓励读者动手实现pow()、sqrt()函数及字符统计程序，以加深理解。此外，提及了fishc.com网站VIP会员可获取相关资源，支持网站运营和个人发展。
MATLABSimuLink环境下三相STATCOM无功补偿技术的研究与仿真
08-13
内容概要：本文探讨了在MATLAB/SimuLink环境中进行三相STATCOM（静态同步补偿器）无功补偿的技术方法及其仿真过程。首先介绍了STATCOM作为无功功率补偿装置的工作原理，即通过调节交流电压的幅值和相位来实现对无功功率的有效管理。接着详细描述了在MATLAB/SimuLink平台下构建三相STATCOM仿真模型的具体步骤，包括创建新模型、添加电源和负载、搭建主电路、加入控制模块以及完成整个电路的连接。然后阐述了如何通过对STATCOM输出电压和电流的精确调控达到无功补偿的目的，并展示了具体的仿真结果分析方法，如读取仿真数据、提取关键参数、绘制无功功率变化曲线等。最后指出，这种技术可以显著提升电力系统的稳定性与电能质量，展望了STATCOM在未来的发展潜力。 适合人群：电气工程专业学生、从事电力系统相关工作的技术人员、希望深入了解无功补偿技术的研究人员。 使用场景及目标：适用于想要掌握MATLAB/SimuLink软件操作技能的人群，特别是那些专注于电力电子领域的从业者；旨在帮助他们学会建立复杂的电力系统仿真模型，以便更好地理解STATCOM的工作机制，进而优化实际项目中的无功补偿方案。 其他说明：文中提供的实例代码可以帮助读者直观地了解如何从零开始构建一个完整的三相STATCOM仿真环境，并通过图形化的方式展示无功补偿的效果，便于进一步的学习与研究。
基于CNN-LSTM-Attention神经网络的高精度时间序列预测程序：风电功率与电力负荷预测应用 - 深度学习
08-13
内容概要：本文介绍了一个基于卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)和注意力机制(Attention)的时间序列预测模型。该模型主要用于电力负荷和风电功率的高精度预测。文中详细描述了模型的构建步骤，包括数据预处理、模型搭建、训练和评估。首先，通过Pandas和Matplotlib等工具进行数据处理和可视化，接着利用Keras库构建CNN-LSTM-Attention架构的神经网络，最后通过均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)等多个评价指标对模型进行了全面评估。 适合人群：对深度学习有一定了解的研究人员和技术开发者，特别是从事能源领域数据分析的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要对未来电力负荷或风电功率进行精准预测的应用场景，如电网调度、能源管理等。目标是提高预测准确性，从而优化资源配置，减少不必要的浪费。 其他说明：该模型不仅展示了强大的预测能力，还提供了详细的代码实现和注释，便于使用者理解和修改。此外，文中提到的所有技术和方法都可以根据具体的业务需求进行灵活调整。
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