个人技术总结-vue框架下使用动态绑定进行界面渲染

221900339_张昀 学生 2022-06-26 22:28:41

目录

  • 概述
  • 技术详述
  • 用类&数组进行动态绑定-不同颜色
  • 函数进行动态绑定-不同图片
  • 问题与解决
  • 总结
  • 参考文献

概述

渲染页面时,一些重复性模块带有自己属性或者特性,需要将这些特征模块渲染在页面上作为模块的信息之一,这些属性或者特性可能是一些图片(例如不同性别的男/女生头像),也可能是不同的颜色,用于区分不同的紧急程度或是优先级。使用动态绑定可以满足该需求。

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技术详述

有两种实现动态绑定的方式

用类&数组进行动态绑定-不同颜色

前后端统一相关属性的参数格式,并且根据相应的紧急程度或是优先级将类名存放在数组中,在属性中动态渲染该模块的某特性所对应的类。
下为类的动态绑定部分代码,其中priority是该模块的优先级属性。

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数组中按照顺序存放类名

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用于不同属性的类

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流程图:

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当后端传回的参数不是连续整数或是没有约定好参数的含义时可以用函数进行动态绑定:

函数进行动态绑定-不同图片

动态绑定调用函数

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在函数中进行相关判断需要渲染的图片

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流程图:

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问题与解决

一开始在动态绑定图片的时候,只返回了图片路径的字符串,无法正确渲染。经过查询发现可能是因为动态获取静态图片出现的问题,最后使用require(path)之后成功渲染。

总结

使用动态绑定渲染可以使用类或者是函数,只使用类可以很方便的根据参数渲染出不同等级的模块效果,但是需要约定好参数类型和值;使用函数可以很省去约定参数这一工作,比较灵活,但编码量相对于第一种更多。

参考文献

构建之法

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内容概要:本文提出了一种基于改进扩散模型的高海拔地区新能源高波动出力场景生成方法,并提供了完整的Python代码实现。该方法针对高海拔地区风能、光伏等新能源出力波动剧烈、不确定性高的特点,通过优化扩散模型的结构与训练策略,有效捕捉历史数据的概率分布特征与时序相关性,从而生成高质量、多样化的出力场景。文中详细阐述了模型的数学推导、网络架构设计、损失函数优化及采样算法改进,并通过实验证明其在拟合精度、场景多样性与稳定性方面优于传统生成模型,为电力系统在高比例新能源接入下的规划、调度与风险评估提供了可靠的场景输入支持。; 适合人群:具备一定Python编程能力和机器学习基础,从事新能源发电预测、电力系统分析、智能优化、场景生成等方向研究的科研人员、高校研究生及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于高海拔地区风电、光伏出力的不确定性建模与多场景生成;②支撑含高渗透率新能源的电力系统随机优化调度、鲁棒决策与风险评估;③为相关学术研究、论文复现与算法改进提供可运行的技术方案与代码基础; 阅读建议:建议读者结合所提供的完整资源(代码、数据集、说明文档)进行实践操作,重点关注扩散模型的前向加噪与反向去噪过程的设计细节,以及如何将其适配于新能源时序数据的生成任务,通过参数调优与对比实验深入理解模型的生成机制与性能边界。
内容概要:本文围绕基于静态约束法的配电网电动汽车接入容量评估展开研究,提出了一种在新型电力系统背景下评估主动配电网对电动汽车承载能力的方法。研究通过构建数学模型,结合潮流计算与关键约束条件(如电压越限、线路过载等),量化分析配电网可承受的最大电动汽车充电负荷容量,旨在识别规模化电动汽车接入带来的潜在运行风险,并为电网规划与运行提供科学依据。文中配套提供了完整的Matlab代码实现,便于仿真验证与结果复现。此外,该研究与分布式光伏承载力评估、电动汽车可调能力分析等方向形成技术联动,展现了多主题协同的研究体系。; 适合人群:具备电力系统分析基础理论知识及Matlab编程能力的高校研究生、科研机构研究人员,以及从事新能源并网、智能配电网规划与运行等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于学术研究中的模型复现与论文撰写支撑;②评估实际配电网中电动汽车大规模接入的可行性与安全边界,指导充电基础设施布局;③作为高校教学案例,帮助学生深入理解电网承载力评估的核心原理、建模方法与仿真技术; 阅读建议:建议结合文中提及的相关研究方向(如二阶锥规划、多面体聚合方法等)进行对比学习,充分利用所提供的Matlab代码与网盘资料开展仿真实验,重点关注约束条件的设定逻辑与潮流计算模块的实现细节,以深化对评估模型机理与工程应用价值的理解。

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