value="{{textVal}}": Interpolation inside attributes has been removed. Use v-bind or the colon shorthand instead. For example, instead of <div id="{{ val }}">, use <div :id="val">.

时间: 2024-04-11 19:29:02 浏览: 173
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mpv2-class.zip_2-class_interpolation.super_resolution_short

对于Vue.js中的模板语法,你提到的`value="{{textVal}}"`是早期版本的写法,而在较新的Vue.js版本中,不再支持在属性中使用插值语法。 相反,你可以使用`v-bind`指令或冒号缩写来绑定属性。在这种情况下,你可以将`value`属性绑定到组件实例中的`textVal`数据属性,如下所示: ```html <input :value="textVal"> ``` 或者,如果你的`textVal`是一个动态属性名,你可以使用方括号语法: ```html <input :[dynamicAttr]="textVal"> ``` 在这些示例中,`textVal`将被动态地绑定到`value`属性上,确保输入框的值与`textVal`保持同步。 记住,使用`v-bind`或冒号缩写来绑定属性是Vue.js中推荐的方式,以确保正确处理数据绑定和响应式更新。
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显示代码中y_rec的函数表达式:import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def gen_data(x1, x2): y_sample = np.sin(np.pi * x1 / 2) + np.cos(np.pi * x1 / 3) y_all = np.sin(np.pi * x2 / 2) + np.cos(np.pi * x2 / 3) return y_sample, y_all def kernel_interpolation(y_sample, x1, sig): gaussian_kernel = lambda x, c, h: np.exp(-(x - x[c]) ** 2 / (2 * (h ** 2))) num = len(y_sample) w = np.zeros(num) int_matrix = np.asmatrix(np.zeros((num, num))) for i in range(num): int_matrix[i, :] = gaussian_kernel(x1, i, sig) w = int_matrix.I * np.asmatrix(y_sample).T return w def kernel_interpolation_rec(w, x1, x2, sig): gkernel = lambda x, xc, h: np.exp(-(x - xc) ** 2 / (2 * (h ** 2))) num = len(x2) y_rec = np.zeros(num) for i in range(num): for k in range(len(w)): y_rec[i] = y_rec[i] + w[k] * gkernel(x2[i], x1[k], sig) return y_rec if name == 'main': snum =4 # control point数量 ratio =50 # 总数据点数量:snum*ratio sig = 2 # 核函数宽度 xs = -14 xe = 14 #x1 = np.linspace(xs, xe,snum) x1 = np.array([9, 9.1, 13 ]) x2 = np.linspace(xs, xe, (snum - 1) * ratio + 1) y_sample, y_all = gen_data(x1, x2) plt.figure(1) w = kernel_interpolation(y_sample, x1, sig) y_rec = kernel_interpolation_rec(w, x1, x2, sig) plt.plot(x2, y_rec, 'k') plt.plot(x2, y_all, 'r:') plt.ylabel('y') plt.xlabel('x') for i in range(len(x1)): plt.plot(x1[i], y_sample[i], 'go', markerfacecolor='none') # 计算均方根误差 rmse = np.sqrt(np.mean((y_rec - y_all) ** 2)) # 输出均方根误差值 print("均方根误差为:", rmse) plt.legend(labels=['reconstruction', 'original', 'control point'], loc='lower left') plt.title('kernel interpolation:$y=sin(\pi x/2)+cos(\pi x/3)$') plt.show()

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