29、使用Web Components和Aurelia创建书籍分享组件

使用Web Components和Aurelia创建书籍分享组件

在Web开发中,组件化开发是提高代码复用性和可维护性的重要手段。本文将详细介绍如何使用Web Components和Aurelia框架创建一个书籍分享对话框组件。

1. 初始化分享对话框

首先,当在终端运行 au-run --watch 命令并导航到 /books 路由时,会看到一个新的“Share”按钮。点击这个按钮将初始化一个带有“Cancel”和“OK”按钮的空对话框。

<template>
    <!-- 对话框相关代码 -->
    <ux-dialog>
        <ux-dialog-footer>
            <button click.trigger="ok(book)">     
                Ok
            </button>
        </ux-dialog-footer>
    </ux-dialog>
</template>
2. 创建ux - card组件

ux - card 组件可以看作是创建更具体卡片组件的蓝图。它使用Shadow DOM插槽来定义可以被自定义HTML替换的部分。

<template>
    <
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方的例子。 简单的平方问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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