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【vue3 之 emits & $emit() 讲解 】监听子组件事件、emit事件验证、options写法、composition setup写法

前言:不懂在父组件里对子组件@xxxx声明自定义事件,就不用看本篇文章了。本篇对此内容不做任何说明。这是与emits结合使用的必备知识!emits场景说明:组件功能封装:        组件封装了一系列emit 事件,并返回数据、回调函数等,或单纯执行某个操作后,触发父组件的事件响应。        外部要用时,使用@xxxx来接收使用、响应。类型:Array|Object详细:emits可以是数组或对象,从组件触发自定义事件,emits可以是简单的数组,也可以是对象,后者允许配置事件验证。在对象语法中,每个property的值可以为 null 或验证函数。验证函数将接收传递给 $emit 调

【vue3 之 emits & $emit() 讲解 】监听子组件事件、emit事件验证、options写法、composition setup写法

前言:不懂在父组件里对子组件@xxxx声明自定义事件,就不用看本篇文章了。本篇对此内容不做任何说明。这是与emits结合使用的必备知识!emits场景说明:组件功能封装:        组件封装了一系列emit 事件,并返回数据、回调函数等,或单纯执行某个操作后,触发父组件的事件响应。        外部要用时,使用@xxxx来接收使用、响应。类型:Array|Object详细:emits可以是数组或对象,从组件触发自定义事件,emits可以是简单的数组,也可以是对象,后者允许配置事件验证。在对象语法中,每个property的值可以为 null 或验证函数。验证函数将接收传递给 $emit 调

Vue3新特性——Composition API详解

文章目录一、Vue3快速入门1.Vue3带来了什么2.Vue3工程的创建2.1使用vue-cli创建2.2使用vite创建2.2.1是什么2.2.2vite的优势2.2.3使用步骤3.vue3项目结构的分析3.1vue-cli项目结构4.vue3中的开发者工具4.1在线安装4.2离线安装二、常用CompositionAPI1.setup2.ref函数3.reactive函数4.ref和reactive的对比5.vue3中的响应式原理5.1Vue2的响应式原理5.2vue3的响应式实现原理6.computed7.watch7.1监视单个数据7.2监视多个数据7.3参数问题7.4两个小坑7.5wa

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学习 vue3 第一天 vue3简介,创建vue3项目 Composition Api 初识

前言:从今天开始来和大家一起学习vue3相信大家都不陌生,已经火了一段时间了,但是还是有不少人没有学习,那就跟着六扇老师来简单的入个门废话不多说,来开始今天的学习Vue3简介:2020年,9月,18日,Vue.js发布3.0版本,耗时两年多,2600+次提交,99位贡献值github上的tags地址:https://github.com/vuejs/core/releases/tag/v3.0.0Vue3带来了什么:性能的提升,更快,更小,打包大小减少,初次渲染,更新渲染更快,内存减小源码的升级,使用Proxy代替defineProperty实现响应式,重新写了虚拟DOM的实现-让虚拟DOM更

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高阶切图技巧!基于单张图片的任意颜色转换

今天,要介绍一种基于CSSmask-composite的高级技巧。通过掌握它,我们可以通过一张图片,得到关于它的各种变换,甚至乎,得到各种不同颜色的变换。通过单张PNG/SVG得到它的反向切图事情的经过是这样的,某天,我们拿到了这样一张PNG/SVG图片:就这张图片而言,它是一张PNG图,灰色部分透明。随着需求的进行,在某一处,我们需要一张基于上述图形的反向镂空图形:emmm,要注意,这里白色处是需要透明的,要能透出不同的背景色,像是这样:怎么办呢,通常而言,只能是找UI再出一张镂空图。当然,在今天,只需要一张PNG/SVG,我们就可以使用CSS轻松完成上述的转换。这里我们需要用到mask-c

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论文阅读:《Multimodal Graph Networks for Compositional Generalization in Visual Question Answering》

标题:视觉问答中关于组合泛化的多模态图神经网络来源:NeurlPS2020https://proceedings.neurips.cc/paper/2020/hash/1fd6c4e41e2c6a6b092eb13ee72bce95-Abstract.html代码:https://github.com/raeidsaqur/mgn一、问题提出重点:组合泛化问题例子:自然语言为例,比如人们能够学习新单词的含义,然后将其应用到其他语言环境中。一个人如果学会了一个新动词'dax'的意思,就能立即类推到'singanddax'的意思。”类似地,在训练的时候,可能在测试集中出现了训练集中没有出现过的元素

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标题:视觉问答中关于组合泛化的多模态图神经网络来源:NeurlPS2020https://proceedings.neurips.cc/paper/2020/hash/1fd6c4e41e2c6a6b092eb13ee72bce95-Abstract.html代码:https://github.com/raeidsaqur/mgn一、问题提出重点:组合泛化问题例子:自然语言为例,比如人们能够学习新单词的含义,然后将其应用到其他语言环境中。一个人如果学会了一个新动词'dax'的意思,就能立即类推到'singanddax'的意思。”类似地,在训练的时候,可能在测试集中出现了训练集中没有出现过的元素