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VueJs中的shallowRef与shallowReactive的使用比较

01 shallowRef()函数 如果传入基本数据类型,那么shallowRef与ref的作用基本没有什么区别,也就是浅层的ref的内部值将会原样的存储和暴露,并不会被深层递归地转为响应式 但如果是对象的话...,那么就存在区别了的,shallowRef不处理对象类型的数据 其实,它就是只处理基本数据类型的响应式,不进行对象的响应式处理 性能优化,应用场景:如果有一个对象数据,后续功能不会修改该对象中的属性,而是生的对象来替换...，也就是只处理第一层对象的数据,在往下嵌套的数据,操作数据是不起作用的 只考虑对象第一层的数据响应式,在第一层嵌套下的数据不考虑 与reactive()不同,没有深层及的转换,一个浅层响应式对象里只有根级别的属性是响应式的...,属性的值会被原样存储和暴露,这意味着值为ref的属性不会被自动解构的 性能优化:具体应用场景: 如果有一个对象数据,数据结构比较深,复杂,但变化时只需要外层属性变化,那么就可以使用shallowReactive...与shallowRef在某些特殊的应用场景下,是可以提升性能的,前者针对对象,用于浅层作用的响应式数据处理,而后者只处理基本数据类型的响应式,不进行对象的响应式处理

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vueJs中toRaw与markRaw函数的使用比较

,如果没有把整个对象对外暴露出去,模板中使用新增的变量是不生效的(针对setup函数形式) 02 markRaw()函数 接收一个原始数据,标记一个对象,使它永远不会再成为响应式对象,也就是数据在逻辑中即使修改变化了...当渲染具有不可变数据源的大列表时,跳过响应式转换可以提高性能 const foo = markRaw({}) console.log(isReactive(reactive(foo))) // false...()这样浅层式API使你可以有选择的避开默认的深度响应/只读转换,并在状态关系谱中嵌入原始,非代理的对象 如果把一个嵌套的,没有标记的原始对象设置成一个响应式对象,然后再次访问它,你获取到的是代理的版本...()是将一个非响应式类型数据变为响应式数据,而toRaw()与markRaw()相当于是对响应式数据的还原,将一个响应式数据变为非响应式数据 而toRaw只针对响应式对象类型的数据起作用,如果涉及到将一个响应式数据转变为非响应式数据...,只用于纯数据的渲染,不引起页面的更新,就可以使用toRaw或markRaw() 往往可以提升数据的性能

1.3K10
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    vueJs中readonly与shallowReadonly函数的使用比较

    01 readonly()函数 让一个响应式数据变为只读的,接收一个响应式数据,经过readonly加工处理一下,那么新赋值的数据都不允许修改 接受一个对象 (不论是响应式还是普通的) 或是一个 ref...，返回一个原值的只读代理 页面没有更新有两种情况 [1]....02 shallowReadonly()函数 接收一个响应式数据,经过shallowreadonly的处理,变成一个只读的,只考虑对象的第一层数据,不可以修改,但是第一层嵌套里的深层数据却支持修改 让一个响应式数据变为只读能力...+ 总结 readonly与shallowReadonly都是让响应式数据只具备读的能力,后者是浅层次的只读,也就是只对数据对象第一层起作用,深层次的嵌套,当时用shallowReadonl()处理时...,深层次数据支持被修改 在不希望数据被修改,或当数据是从别的地方取过来,不希望影响源数据时,使用readonly()或shallowReadonly()就很有用 至于数据能不能修改是由写代码的开发者决定的

    91220

    MySQL 中不要拿字符串类型的字段直接与数字进行比较

    在进行数据清理的时候，需要对值为 0 的行进行清理，然后直接与数字 0 进行了对比，然后发现大部分的行都会被删除了，百思不得其解。...后来经过排查，发现在 MySQL 查询中，'abc' 和 '0' 比较结果显然是不等的，但如果 'abc' 和 0 比较呢？结果居然是相等的。...在 MySQL 官方文档中关于比较的章节中： Strings are automatically converted to numbers and numbers to strings as necessary...也就是说：在比较的时候，字符串和数字进行对比是可能会被转为数字的，具体来说： 对于数字开头的字符串来说，转为数字的结果就是截取前面的数字部分，比如 '123abc' 会被转换成 123。...---- 在对 WordPress postmeta 表或者其他 meta 表进行查询的时候，要特别注意的是：meta_value 字段的类型是 text，所以也不要直接和 0 进行对比，特别是不要直接拿这个逻辑对

    1.6K20

    使用Numpy进行深度学习中5大反向传播优化算法的性能比较

    在本文中，我们将通过计算二次凸函数的最优点来比较主要的深度学习优化算法的性能。 简介 深度学习被称为人工智能的未来。...这些算法大部分都是基于梯度的方法，稍作修改。在这篇文章中，我们将讨论5个专业的下降基于算法-Gradient Descent，Momentum，Adagrad, RMSprop, Adam。...方法 为了了解每个算法在实际中是如何工作的，我们将使用一个凸二次函数。我们将对每个算法进行固定次数的迭代(20次)，以比较它们在达到最优点时的收敛速度和轨迹。...在这个算法中，使用当前梯度(gt)乘以一些称为学习率的因子来更新当前权值。更新规则的公式如下所示。 ?....， 2012)提出的另一种高效优化算法。该算法的工作原理与Adagrad相似，只是稍加修改。不像AdaGrad那样取梯度平方的累积和，我们取这些梯度的指数移动平均值。

    55020

    在PHP中使用SPL库中的对象方法进行XML与数组的转换

    在PHP中使用SPL库中的对象方法进行XML与数组的转换 虽说现在很多的服务提供商都会提供 JSON 接口供我们使用，但是，还是有不少的服务依然必须使用 XML 作为接口格式，这就需要我们来对 XML...格式的数据进行解析转换。...而 PHP 中并没有像 json_encode() 、 json_decode() 这样的函数能够让我们方便地进行转换，所以在操作 XML 数据时，大家往往都需要自己写代码来实现。...今天，我们介绍的是使用 SPL 扩展库中的一些对象方法来处理 XML 数据格式的转换。首先，我们定义一个类，就相当于封装一个操作 XML 数据转换的类，方便我们将来使用。...测试代码： https://github.com/zhangyue0503/dev-blog/blob/master/php/202009/source/在PHP中使用SPL库中的对象方法进行XML与数组的转换

    6K10

    scala快速入门系列【Actor实现WordCount】

    ---- WordCount案例 接下来，我们要使用Actor并发编程模型实现多文件的单词统计。...案例介绍 给定几个文本文件（文本文件都是以空格分隔的），使用Actor并发编程来统计单词的数量 ? ? 思路分析 ?...将单词计数结果发送给MainActor MainActor等待所有的WordCountActor都已经成功返回消息，然后进行结果合并 步骤1 | 获取文件列表 实现思路 在main方法中读取指定目录...中获取到的消息（封装到一个Future列表中） 在WordCountActor中接收并打印消息 参考代码: MainActor.scala ?...实现步骤 读取文件内容，并转换为列表 按照空格切割文本，并转换为一个一个的单词 为了方便进行计数，将单词转换为元组 按照单词进行分组，然后再进行聚合统计 打印聚合统计结果 参考代码 WordCountActor.scala

    50620

    使用 ChatGPT 与 Python 中的第三方应用程序进行交互

    将语言模型（如ChatGPT）集成到第三方应用程序中已经变得越来越流行，因为它们能够理解和生成类似人类的文本。...在本文中，我们将探讨使用Python LangChain模块与ChatGPT交互以与第三方应用程序交互的有趣概念。到文章末尾，您将更深入地了解如何利用这种集成，创建更复杂和高效的应用程序。...有关更多信息，请查看所有LangChain代理集成的列表。让我们看看如何使用示例代码将ChatGPT与维基百科等第三方应用程序集成。...接下来，您应该将代理类型作为输入提供给load_tools类。在下面的示例脚本中，指定的代理类型是wikipedia。随后的步骤涉及使用initialize_agent()方法创建代理对象。...如果将verbose参数设置为True，它将显示代理任务执行的思考过程。在下面的脚本中，我们要求维基百科代理返回2022年温布尔登锦标赛的维基百科文章摘要。

    69910

    python学习第八讲,python中的数据类型,列表,元祖,字典,之字典使用与介绍

    目录 python学习第八讲,python中的数据类型,列表,元祖,字典,之字典使用与介绍.md 一丶字典 1.字典的定义 2.字典的使用. 3.字典的常用方法. python学习第八讲,python中的数据类型...,列表,元祖,字典,之字典使用与介绍.md 一丶字典 1.字典的定义 dictionary（字典） 是 除列表以外 Python 之中 最灵活 的数据类型 字典同样可以用来 存储多个数据 通常用于存储...描述一个 物体 的相关信息 和列表的区别 列表 是 有序 的对象集合 字典 是 无序 的对象集合 字典用 {} 定义 字典使用 键值对 存储数据，键值对之间使用 , 分隔 键 key 是索引 值...是Key = Value的形式. key必须唯一. 在python中,也是key value, 不过使用的话需要使用 : 隔开. 2.字典的使用....for in 遍历 字典 但是在开发中，更多的应用场景是： 使用 多个键值对，存储 描述一个 物体 的相关信息 —— 描述更复杂的数据信息 将 多个字典 放在 一个列表 中，再进行遍历，在循环体内部针对每一个字典进行

    4.7K20

    python学习第七讲,python中的数据类型,列表,元祖,字典,之元祖使用与介绍

    目录 python学习第七讲,python中的数据类型,列表,元祖,字典,之元祖使用与介绍 一丶元祖 1.元祖简介 2.元祖变量的定义 3.元祖变量的常用操作. 4.元祖的遍历 5.元祖的应用场景 python...学习第七讲,python中的数据类型,列表,元祖,字典,之元祖使用与介绍 一丶元祖 1.元祖简介 元祖跟列表类似.只不过是有区别的....语法: 元祖变量 = (元素,); 定义一个元素的时候,后面需要有逗号. 元素的获取与使用都与列表一样. 元祖变量[0]进行取值. 3.元祖变量的常用操作. 可以在IPython中查看. ?...也可以写成下面这样 Mydata = ("小明",10); str = "%s 年龄是 %d " % Mydata; print(str) 5.2 元祖与列表之间的相互转换 元祖转换为列表: 使用 list.... type(Number_list) #可以查看当前变量类型 使用 tuple函数 可以将列表转换为元祖,返回一个元祖变量 num_list = [1,2,3,4,5,6,7]; num_touple

    1.5K20

    AI 程序员跨环境执法宝典

    下面是一个简单的思路，可以用Python实现： 读取小说文本文件，将其转换为字符串。 使用jieba分词将文本分成单词。 使用词性标注工具（如NLTK）标注每个单词的词性。...查找包含“姓”字的单词，将其后面的一个单词作为名字的一部分。 查找“先生”和“女士”这两个词，将其前面的一个单词作为名字的一部分。 将所有名字保存到一个列表中，去除重复的名字。...对名字列表进行排序，输出结果。 读取小说文本文件，将其转换为字符串 这个思路只是一个简单的示例，实际上获取小说中人物的名字是一个非常复杂的任务，需要考虑到很多细节。...请参考我之前的回答，使用以下代码进行词性标注： 使用词性标注工具（如NLTK）标注每个单词的词性。...name = words[i] + words[i+1] if name not in names: names.append(name) # 将所有名字保存到一个列表中

    52030

    PySpark简介

    PySpark API将通过对文本文件的分析来介绍，通过计算得到每个总统就职演说中使用频率最高的五个词。 安装必备软件 安装过程需要安装Scala，它需要Java JDK 8作为依赖项。...然后，一些PySpark API通过计数等简单操作进行演示。最后，将使用更复杂的方法，如过滤和聚合等函数来计算就职地址中最常用的单词。...动作的一个示例是count()方法，它计算所有文件中的总行数： >>> text_files.count() 2873 清理和标记数据 1. 要计算单词，必须对句子进行标记。...flatMap允许将RDD转换为在对单词进行标记时所需的另一个大小。 过滤和聚合数据 1. 通过方法链接，可以使用多个转换，而不是在每个步骤中创建对RDD的新引用。...然后通过takeOrdered返回的前五个最频繁的单词对结果进行排序。

    6.9K30

    【机器学习实战】第4章 基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯

    数据点来自类别 c2 的概率又是多少？注意这些概率与概率 p(x, y|c1) 并不一样，不过可以使用贝叶斯准则来交换概率中条件与结果。具体地，应用贝叶斯准则得到: ?...开发流程 使用朴素贝叶斯对电子邮件进行分类 收集数据: 提供文本文件 准备数据: 将文本文件解析成词条向量 分析数据: 检查词条确保解析的正确性 训练算法: 使用我们之前建立的 trainNB() 函数...测试算法: 使用朴素贝叶斯进行交叉验证 使用算法: 构建一个完整的程序对一组文档进行分类，将错分的文档输出到屏幕上 收集数据: 提供文本文件 文本文件内容如下: Hi Peter, With Jose...，应该多次进行上述实验，然后取平均值 接下来，我们要分析一下数据，显示地域相关的用词 可以先对向量pSF与pNY进行排序，然后按照顺序打印出来，将下面的代码添加到文件中： #最具表征性的词汇显示函数...然后创建两个列表用于元组的存储，与之前返回排名最高的 X 个单词不同，这里可以返回大于某个阈值的所有词，这些元组会按照它们的条件概率进行排序。

    1.8K111

    统计文件中出现的单词次数

    分为以下几步： 1）将文本文件以一行一个单词的形式显示出来； 2）将单词中的大写字母转化成小写字母，即Word和word认为一个单词； 3）对单词进行排序； 4）对排序好的单词列表统计每个单词出现的次数...； 5）最后显示单词列表的前n项。...#$2是目标文本文件名称也可是是字符串 tr -cs "[a-z][A-Z][0-9]" "\n" | #tr是sed的简化，-c用前字符串中字符集的补集替换成后字符串即将不是字符和数字的单词替换换行...sort | #对单词进行排序 uniq -c | #删除文本文件中重复出现的行...，可以举如下一例，将输出的内容中的单词单个一行打印出来 [root@centos6-test06 ~]# echo "kevin is a good boy come on baby" | tr -cs

    3.8K111

    每日一问_01_Python统计文件中每个单词出现的次数

    考察点： 文件操作、字符串处理、字典操作、循环语句、统计算法 问题分析和解答 问题分析： 首先，我们需要读取文件的内容。 接下来，我们将文件内容分割成单词。 然后，我们需要统计每个单词出现的次数。...最后，将结果输出或存储。 实战应用场景分析： 这种任务常见于文本处理、数据分析和文本挖掘领域。通过统计单词出现的次数，可以分析文本的关键词、词频分布等信息，有助于对文本数据进行更深入的分析。...我们使用 split() 方法将文本内容分割成单词列表 words，默认使用空格和换行符作为分隔符。 初始化一个空字典 word_count 用于存储单词计数。...遍历单词列表，去除单词中的标点符号（如有需要可以将单词转换为小写），以确保统计的准确性。 统计单词出现的次数并更新 word_count 字典。...最后，遍历 word_count 字典并输出每个单词的出现次数。 拓展分享： 这个例子展示了如何使用 Python 处理文本文件并统计单词出现的次数。

    52140

    MapReduce中的Map和Reduce函数分别是什么作用？

    Reduce函数接受一个key和与该key相关联的所有value的列表，对这些value进行进一步的计算和汇总，并生成一个或多个输出结果。...下面是一个具体的案例来说明Map和Reduce函数在MapReduce中的作用。假设我们有一个文本文件，其中包含一些单词。我们需要统计每个单词在文件中出现的次数。...首先，我们编写一个Map函数，将输入的文本文件划分为单词，并为每个单词生成(key, value)对。...我们将每行文本划分为单词，并使用字典来记录每个单词的出现次数。...Map函数的输出是一个字典，其中key是单词，value是该单词在输入数据块中的出现次数。 接下来，我们编写一个Reduce函数，将相同单词的出现次数进行累加。

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    实战语言模型~语料词典的生成

    ▍2.1 文本文件 -> 词汇表 为了将文本转换为模型可以读入的单词序列，需要将这些不同的词汇分别映射到0~10001（因为我们这里有10002种不同的单词）之间的整数编号。...，比较什么由key决定; key：用列表元素的某个属性或函数进行作为关键字，有默认值，迭代集合中的一项; reverse：排序规则. reverse = True 降序 或者 reverse = False...▍2.2 文本文件 -> 单词的编号 上面的2.1小节确定了词汇表以后，再将训练文本、测试文本等都根据词汇文件转换为单词编号。每个单词的编号就是他在词汇文件中的行号。...这里需要注意的就是我们仅仅使用train样本构建词汇表，然后根据这个词汇表去替换ptb.test.txt,ptb.train.txt,ptb.valid.txt中的单词，也就是将单词换成对应词汇表中的词频...ID，这个ID就是单词的（行数-1），因为ID从0开始； 将词汇表存放到一个vocab文件中； 替换文本单词 将文本转化为用单词编号的形式来表示； ?

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