- 授权协议: MIT
- 开发语言: JavaScript
- 操作系统: 跨平台
- 软件首页: https://gitee.com/smallweigit/avue
- 软件文档: https://gitee.com/smallweigit/avue/blob/master/README.md
软件介绍
简介
Avue是基于Vue.js和element的快速开发框架 它的核心是数据驱动UI的思想，让我们从繁琐的crud开发中解脱出来，它的写法类似easyUI，但是写起来比easyui更容易，因为它是基础数据双向绑定以及其他vue的特性。同时不知局限于crud，它还有我们经常用的一些组件例如，表单，数据展示卡，人物展示卡等，更多的组件还在开发
avue2.x来了！！
avue2.x重磅来袭！与1.0.x版本截然不同！！
演示地址
源码获取
适合人群:
1.常年撸后端，对前端页面有恐惧心里
2.刚入门vue，需要写一些复杂的业务场景
3.干着大量重复的crud，机械式劳动，浪费时间
4.前端小白，没用过很多框架，没有很多经验
百度云课程
未完待续
avue自定义第三方插件
使用方式(以富文本编辑器为例)：
npm install avue-plugin-ueditor --save
main.js导入import 'avue-plugin-ueditor/packages'
列的属性配置"component": "AvueUeditor" 你插件的全局名字即可
avue综合实际实例
avue相关地址
欢迎加入QQ交流群，互相学习
前端avue交流群：606410437
后台微服务群：23754102
服务端解决方案：https://gitee.com/log4j/pig
刚入门的前端小师妹博客:https://my.oschina.net/u/3883702/
最近很多人反应不太会用crud快速开发组件，因此免费推出crud系列的讲解课程，详情请加QQ群
cli 1.x演示地址
技术文档
官方网站
源码地址
更新日志
本项目以更新到最新的vue-cli@3.0的脚手架，更多使用请去vue官方查看
Avue
基于数据驱动视图的思想，根据json数据快速构建crud和form等组件
依赖包:
axios：发送ajax数据用到的包
element-ui：可视化UI组件
引入avue之前先引入上面这俩个包
CDN
#### npm npm i @smallwei/avue --save #### yarn yarn add @samallwei/avue --save
使用方式
import Element from 'element-ui' import axios from 'axios' import Avue from @smallwei/avue/lib/index.js import @smallwei/avue/lib/theme-chalk/index.css Vue.use(Element); Vue.use(Avue,axios)
功能结构
- 全局错误日志记录 - vuex持久化存储 - 主题色切换 - 锁屏 - SSR渲染页面 - 数据展示 - 登录/注销 - 用户名登录 - 验证码登录 - 权限验证 - 第三方网站嵌套 - CRUD(增删改查) - FORM(动态生成) - 阿里巴巴图标库(在线调用) - 环境变量 - 表格树 - 引导页 - 数据持久化 - 剪切板 - 系统管理 - 用户管理 - 角色管理 - 菜单管理 - 高级路由 - 动态路由 - 参数路由 - 更多功能开在开发
部分页面展示 （其他页面效果图在publich/cdn/imgages目录）
登录页面
炫彩主题
开发
# 克隆项目 git clone https://gitee.com/smallweigit/avue.git # 进入项目 cd avue # 安装依赖 npm install --registry=https://registry.npm.taobao.org # 启动服务 npm run serve
vue-ui启动
1.npm install -g @vue/cli 全局安装vue脚手架最新版 2.vue --version 查看版本是否为3.x版本 3.vue ui 运行管理工具，导入avue-cli项目
调试与发布
# 构建测试环境 npm run serve # 构建生成环境 npm run build
其它
# 代码检测 npm run lint # 单元测试 npm run test:unit2
License
Copyright (c) 2017-present Smallwei
scikit learn机器学习
黄永昌 / 机械工业出版社 / 2018-3-1 / CNY 59.00
本书通过通俗易懂的语言、丰富的图示和生动的实例，拨开了笼罩在机器学习上方复杂的数学“乌云”，让读者以较低的代价和门槛轻松入门机器学习。本书共分为11章，主要介绍了在Python环境下学习scikit-learn机器学习框架的相关知识。本书涵盖的主要内容有机器学习概述、Python机器学习软件包、机器学习理论基础、k-近邻算法、线性回归算法、逻辑回归算法、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯算法、PCA ......一起来看看 《scikit learn机器学习》 这本书的介绍吧!
