PCA 是 Principal Component Analysis 的缩写，中文称为主成分分析法。它是一种维数约减（Dimensionality Reduction）算法，即把高维度数据在损失最小的情况下转换为低维度数据的算法。显然，PCA 可以用来对数据进行压缩，可以在可控的失真范围内提高运算速度。所谓损失最小就是从高维向低维映射的时候误差最小，低位空间的描述是向量组，k维空间就用k个向量..

PCA 是 Principal Component Analysis 的缩写，中文称为主成分分析法。它是一种维数约减（Dimensionality Reduction）算法，即把高维度数据在损失最小的情况下转换为低维度数据的算法。显然，PCA 可以用来对数据进行压缩，可以在可控的失真范围内提高运算速度。所谓损失最小就是从高维向低维映射的时候误差最小，低位空间的描述是向量组，k维空间就用k个向量..

computed是vue中的计算属性，在依赖的值发生变化的时候进行重新计算，否则使用缓存。而在面试中常被问及computed原理，这篇文章主要作为我学习computed源码的笔记。前面说到computed只有在依赖发生变化才会重新计算，那么如何得知computed的值发生了变化呢这主要是Watcher中的dirty属性，dirty属性为true时，说明computed中的值需要重新计算，dirty

1.虚拟DOM的概念虚拟DOM的概念是通过状态生成一个虚拟节点树，然后使用虚拟节点数进行渲染。在渲染之前，会使用新生成的虚拟节点和上一次生成的虚拟节点进行对比，只渲染不同的部分2.vue中的虚拟DOMvue中状态变化时，只能通知到组件，组件内部的变化需要通过虚拟DOM去进行比对与渲染在vue中，我们使用模板来描述状态与DOM之间的映射关系。vue通过编译将模板转换成渲染函数，执行渲染函数就可以得到