Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Поздняя инициализация модели Vue

Скажем, у меня есть следующий ввод, который я хочу привязать к модели, которой еще не существует.

<input type="number" v-model="emptyObject.model"/>

emptyObject: {} существует в data до создания экземпляра Vue, однако он пуст. Модель emptyObject.model добавляется в объект каким-либо методом в результате действия пользователя (например, щелчка). Проблема в том, что модель не реагирует, если она добавлена ​​поздно. Я заметил, что он становится реактивным только в том случае, если я добавляю его в emptyObject до создания экземпляра Vue. Невозможно ли в Vue привязать что-либо к моделям, которых еще нет в объекте data? Angular может справиться с этим, поэтому я подумал и о Vue.

14.07.2017


Ответы:


1

Вам следует прочитать предупреждения об обнаружении изменений.

Если вы не собираетесь заранее указывать каждое реактивное свойство в объекте data, вам необходимо использовать Vue.set, чтобы добавить свойство позднее.

14.07.2017
Новые материалы

Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..