this.$router

时间: 2023-11-03 13:02:00 浏览: 44
this.$router是Vue.js中的路由实例,用于进行路由相关的操作。它包含了一些常用的方法,例如this.$router.push()和this.$router.addRoutes()。 this.$router.push()方法用于导航到指定的路由。它接受一个参数,可以是一个字符串路径或一个描述地址的对象。该方法会将新的路由添加到浏览器的历史记录中,并渲染相应的组件。 this.$router.addRoutes()方法用于动态添加更多的路由规则。它的参数必须是一个符合routes选项要求的数组。 至于this.$router.addRoute()方法,它是Vue Router 4提供的新增方法,用于向现有路由添加一条新的路由记录作为子路由。如果新添加的路由与已有路由的名称相同,会先删除之前的路由。 希望上述解答对您有所帮助!
相关问题

eplementplus this.$router

eplementplus this.$router是Vue.js中的一种使用方法,它是用来操作路由的对象。在Vue.js中,我们可以通过this.$router来访问当前应用程序中的路由对象。 路由是指根据URL的不同,加载不同的页面或组件。通过使用this.$router,我们可以实现页面之间的跳转、传递参数以及监听路由的变化等操作。 例如,我们可以通过this.$router.push()方法来实现页面的跳转。这个方法接收一个路由路径作为参数,可以是一个字符串,也可以是一个包含路径和参数的对象。这样,当我们调用push方法时,应用程序就会根据路径加载相应的页面或组件。 另外,通过this.$router.push()方法还可以在跳转时传递参数。我们可以在push方法的第二个参数中传入需要传递的参数,这样在目标页面或组件中就可以通过this.$route.params来获取到这些参数。 除了push方法,this.$router还提供了其他一些方便的方法,比如this.$router.replace()可以实现页面的替换,this.$router.go()可以实现前进或后退等操作。 总之,通过eplementplus this.$router,我们可以方便地对路由进行操作,实现页面之间的跳转和参数传递,提升了我们开发Vue.js应用程序的灵活性和效率。

this.$router传参

this.$router传参是指在Vue.js中使用Vue Router进行页面导航时,可以通过路由对象($router)来传递参数。一般情况下,可以在路由的路径中使用动态参数来传递参数,也可以通过query参数或者params参数来传递参数。 1. 动态参数: 在定义路由时,可以在路由的路径中使用冒号(:)来指定动态参数,例如: ```javascript { path: '/user/:id', component: User, props: true } ``` 然后,可以使用$router对象的push或者replace方法来跳转到带有参数的路径,例如: ```javascript this.$router.push('/user/123'); ``` 在接收参数的组件中,可以通过props选项来接收参数: ```javascript props: ['id'], ``` 然后就可以在组件内部使用this.id来获取传递过来的参数。 2. query参数: 通过query参数传递参数时,可以在$router对象的push或者replace方法中传递一个包含query参数的对象,例如: ```javascript this.$router.push({ path: '/user', query: { id: '123' }}); ``` 在接收参数的组件中,可以通过$route对象的query属性来获取参数: ```javascript this.$route.query.id ``` 3. params参数: 通过params参数传递参数时,可以在$router对象的push或者replace方法中传递一个包含params参数的对象,例如: ```javascript this.$router.push({ path: '/user', params: { id: '123' }}); ``` 在接收参数的组件中,可以通过$route对象的params属性来获取参数: ```javascript this.$route.params.id ``` 需要注意的是,动态参数、query参数和params参数的使用场景有所不同,选择适合自己需求的方式来传递参数。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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