本文记录如何在Vue2环境下尽量使用Vue3的Composition-api并配合Vuetify2使用前言之前在改造一个用Vuetify2的项目，由于Vuetify3还处于beta阶段并且与Vuetify2相比缺失一些特性，但又想用Vue3的语法，于是寻找了下相关方案，下面简单记录一下。开始之前建议使用VSCode开发并安装以下插件且禁用Vetur：VueLanguageFeatures(Volar)TypeScriptVuePlugin(Volar)初始化使用npminit初始化项目添加所需依赖vue@2.6.14:指定2版本，不指定的话默认安装3版本vue-template-compile
?️URL:https://grafana.com/blog/2020/11/17/tracing-with-the-grafana-cloud-agent-and-grafana-tempo/✍Author:RobertFratto•17Nov2020?Description:Here'syourstarterguidetoconfiguringtheGrafanaAgenttocollecttracesandshipthemtoTempo,ournewdistributedtracingsystem.编者注：代码片段已于2021-06-23更新。早在3月份，我们介绍了GrafanaAgen
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这里给大家分享我在网上总结出来的一些知识，希望对大家有所帮助vue3于2020年09月18日正式发布，2022年2月7日vue3成为新的默认版本距离vue3正式发布已经过去两年有余,成为默认版本也过去大半年了，以前还能说是对新技术、新特性的观望，而现在面试都直问vue3源码了。我想，不管什么原因，是时候学习vue3了所以这次我也顺便把学习的过程记录下来，算个总结，也便于日后的梳理。前置介绍在vue3.2中，我们只需在script标签中添加setup。就可以做到，组件只需引入不用注册，属性和方法也不用return才能于template中使用，也不用写setup函数，也不用写exportdefau
这里给大家分享我在网上总结出来的一些知识，希望对大家有所帮助vue3于2020年09月18日正式发布，2022年2月7日vue3成为新的默认版本距离vue3正式发布已经过去两年有余,成为默认版本也过去大半年了，以前还能说是对新技术、新特性的观望，而现在面试都直问vue3源码了。我想，不管什么原因，是时候学习vue3了所以这次我也顺便把学习的过程记录下来，算个总结，也便于日后的梳理。前置介绍在vue3.2中，我们只需在script标签中添加setup。就可以做到，组件只需引入不用注册，属性和方法也不用return才能于template中使用，也不用写setup函数，也不用写exportdefau
Kustomize简介Kubernetes原生配置管理工具,它自定义引入了一种无需模板的方式来定制应用程序配置，从而简化了对现成应用程序的使用。目前，在kubectl中内置了，通过apply-k即可使用。Kustomize遍历Kubernetes清单以添加、删除或更新配置选项，而无需分叉。它既可以作为独立的二进制文件使用，也可以作为kubectl的原生特性使用。Kustomize优势?完全声明式的配置定制方法?原生构建进kubectl中?管理任意数量的独特定制的Kubernetes配置☸作为独立的二进制文件提供，用于扩展和集成到其他服务?定制使用的每个工件都是纯YAML，并且可以被验证和处理?
Kustomize简介Kubernetes原生配置管理工具,它自定义引入了一种无需模板的方式来定制应用程序配置，从而简化了对现成应用程序的使用。目前，在kubectl中内置了，通过apply-k即可使用。Kustomize遍历Kubernetes清单以添加、删除或更新配置选项，而无需分叉。它既可以作为独立的二进制文件使用，也可以作为kubectl的原生特性使用。Kustomize优势?完全声明式的配置定制方法?原生构建进kubectl中?管理任意数量的独特定制的Kubernetes配置☸作为独立的二进制文件提供，用于扩展和集成到其他服务?定制使用的每个工件都是纯YAML，并且可以被验证和处理?
在企业大数据体系建设过程中，数据采集是其中的首要环节。然而，当前行业内的相关开源数据采集组件，并无法满足企业大规模数据采集的需求与有效的数据采集治理，所以大部分企业都采用自研开发采集组件的方式。本文通过在vivo的日志采集服务的设计实践经验，为大家提供日志采集Agent在设计开发过程中的关键设计思路。一、概述在企业大数据体系的建设过程中，数据的处理一般包含4个步骤：采集、存储、计算和使用。其中，数据采集，是建设过程中的首要的环节，也是至关重要的环节，如果没有采集就没有数据，更谈不上后续的数据处理与使用。所以，我们看到的企业中的运营报表、决策报表、日志监控、审计日志等的数据来源都是基于数据采集。
在企业大数据体系建设过程中，数据采集是其中的首要环节。然而，当前行业内的相关开源数据采集组件，并无法满足企业大规模数据采集的需求与有效的数据采集治理，所以大部分企业都采用自研开发采集组件的方式。本文通过在vivo的日志采集服务的设计实践经验，为大家提供日志采集Agent在设计开发过程中的关键设计思路。一、概述在企业大数据体系的建设过程中，数据的处理一般包含4个步骤：采集、存储、计算和使用。其中，数据采集，是建设过程中的首要的环节，也是至关重要的环节，如果没有采集就没有数据，更谈不上后续的数据处理与使用。所以，我们看到的企业中的运营报表、决策报表、日志监控、审计日志等的数据来源都是基于数据采集。
背景描述子组件展示父组件传来的参数，展示的信息随着父组件上tab的切换动态更新。一开始的想法是单独监听这个传递的参数，但看了VUE3的文档之后，似乎对参数的监听必须精确到属性。例如参数为{name:'Doctor',gender:'Timelord'}需要在子组件的watch中写明监听的是name还是gender。该参数中有很多可能会改变的属性，一一监听过于麻烦。所以改变思路，使用监听props来获取所有所有传参。实现方法在父组件中，用于传递给子组件的参数必须为响应式(eg.reactive)，否则子组件在监听时不会监测到变换，watch永远不会生效immediate是立即开始监听，在页面首次
