前端学习笔记202305学习笔记第二十天-vue3.0-把element-ui组件导入封装为特定模块

简介: 前端学习笔记202305学习笔记第二十天-vue3.0-把element-ui组件导入封装为特定模块

image.png

image.png

image.png

image.png

相关文章
|
1月前
|
JavaScript 前端开发 程序员
前端学习笔记——node.js
前端学习笔记——node.js
38 0
|
25天前
|
JavaScript
如何在 Vue 项目中选择合适的模块格式
【10月更文挑战第20天】选择合适的模块格式需要综合考虑多个因素,没有一种绝对正确的选择。需要根据项目的具体情况进行权衡和分析。在实际选择过程中,要保持灵活性,根据项目的发展和变化适时调整模块格式。
20 7
|
19天前
|
前端开发 JavaScript 容器
在 vite+vue 中使用@originjs/vite-plugin-federation 模块联邦
【10月更文挑战第25天】模块联邦是一种强大的技术,它允许将不同的微前端模块组合在一起,形成一个统一的应用。在 vite+vue 项目中,使用@originjs/vite-plugin-federation 模块联邦可以实现高效的模块共享和组合。通过本文的介绍,相信你已经了解了如何在 vite+vue 项目中使用@originjs/vite-plugin-federation 模块联邦,包括安装、配置和使用等方面。在实际开发中,你可以根据自己的需求和项目的特点,灵活地使用模块联邦,提高项目的可维护性和扩展性。
|
25天前
|
JavaScript 前端开发 编译器
在 Vue 项目中使用 ES 模块格式的优点
【10月更文挑战第20天】在 Vue 项目中使用 ES 模块格式具有众多优点,这些优点共同作用,使得项目能够更高效、更可靠地开发和运行。当然,在实际应用中,还需要根据项目的具体情况和需求进行合理的选择和配置。
29 6
|
20天前
|
缓存 JavaScript UED
Vue 中异步加载模块的方式
【10月更文挑战第23天】这些异步加载模块的方式各有特点和适用场景,可以根据项目的需求和架构选择合适的方法来实现模块的异步加载,以提高应用的性能和用户体验
|
20天前
|
JavaScript 测试技术 UED
解决 Vue 项目中 Tree shaking 无法去除某些模块
【10月更文挑战第23天】解决 Vue 项目中 Tree shaking 无法去除某些模块的问题需要综合考虑多种因素,通过仔细分析、排查和优化,逐步提高 Tree shaking 的效果,为项目带来更好的性能和用户体验。同时,持续关注和学习相关技术的发展,不断探索新的解决方案,以适应不断变化的项目需求。
|
22天前
|
前端开发 JavaScript 开发者
揭秘前端高手的秘密武器:深度解析递归组件与动态组件的奥妙,让你代码效率翻倍!
【10月更文挑战第23天】在Web开发中,组件化已成为主流。本文深入探讨了递归组件与动态组件的概念、应用及实现方式。递归组件通过在组件内部调用自身,适用于处理层级结构数据,如菜单和树形控件。动态组件则根据数据变化动态切换组件显示,适用于不同业务逻辑下的组件展示。通过示例,展示了这两种组件的实现方法及其在实际开发中的应用价值。
28 1
|
25天前
|
缓存 前端开发 JavaScript
前端serverless探索之组件单独部署时,利用rxjs实现业务状态与vue-react-angular等框架的响应式状态映射
本文深入探讨了如何将RxJS与Vue、React、Angular三大前端框架进行集成,通过抽象出辅助方法`useRx`和`pushPipe`,实现跨框架的状态管理。具体介绍了各框架的响应式机制,展示了如何将RxJS的Observable对象转化为框架的响应式数据,并通过示例代码演示了使用方法。此外,还讨论了全局状态源与WebComponent的部署优化,以及一些实践中的改进点。这些方法不仅简化了异步编程,还提升了代码的可读性和可维护性。
|
1月前
|
存储 弹性计算 算法
前端大模型应用笔记(四):如何在资源受限例如1核和1G内存的端侧或ECS上运行一个合适的向量存储库及如何优化
本文探讨了在资源受限的嵌入式设备(如1核处理器和1GB内存)上实现高效向量存储和检索的方法,旨在支持端侧大模型应用。文章分析了Annoy、HNSWLib、NMSLib、FLANN、VP-Trees和Lshbox等向量存储库的特点与适用场景,推荐Annoy作为多数情况下的首选方案,并提出了数据预处理、索引优化、查询优化等策略以提升性能。通过这些方法,即使在资源受限的环境中也能实现高效的向量检索。
|
1月前
|
前端开发 算法 测试技术
前端大模型应用笔记(五):大模型基础能力大比拼-计数篇-通义千文 vs 文心一言 vs 智谱 vs 讯飞vsGPT
本文对比测试了通义千文、文心一言、智谱和讯飞等多个国产大模型在处理基础计数问题上的表现,特别是通过链式推理(COT)提示的效果。结果显示,GPTo1-mini、文心一言3.5和讯飞4.0Ultra在首轮测试中表现优秀,而其他模型在COT提示后也能显著提升正确率,唯有讯飞4.0-Lite表现不佳。测试强调了COT在提升模型逻辑推理能力中的重要性,并指出免费版本中智谱GLM较为可靠。
前端大模型应用笔记(五):大模型基础能力大比拼-计数篇-通义千文 vs 文心一言 vs 智谱 vs 讯飞vsGPT