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React(二):jsx事件绑定、条件渲染、列表渲染、jsx的本质、购物车案例 3、目前最常用的,直接写箭头函数,点击时触发一个箭头函数的回调,箭头函数可以调用另外一个函数,这样的话就是一个隐式绑定(this.fun3(),那么fun3里的this当然指向的也是类的实例),解决了this指向的问题。删除和修改的逻辑是类似的,不过修改是修改对象中某个属性,由于浅拷贝拷贝的是地址,所以修改对象中的属性,那么books和newBooks都会变。这里的逻辑比较有意思,因为我们不能直接去修改state中的数据,我们要借助调用setState这个方法去修改,从而可以执行render函数更新页面。 阅读详情

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React的事件绑定

JSX事件绑定

如果原生DOM原生有一个监听事件,我们可以如何操作呢?

方式一:获取DOM原生,添加监听事件;

方式二:在HTML原生元素中,直接绑定onclick;

在React中是如何操作呢?我们来实现一下React中的事件监听,和原生想不这里主要有两点不同

React 事件的命名采用小驼峰式(camelCase),而不是纯小写;

我们需要通过{}传入一个事件处理函数,这个函数会在事件发生时被执行;

render() {
  return (
    <div>
      <button onClick={this.btnClick}>按钮</button> 
    </div>
  )
}

在事件执行后,我们可能需要获取当前类的对象中相关的属性,这个时候需要用到this

如果我们这里直接打印this,也会发现它是一个undefined

class App extends React.Component {
  constructor() {
    super()
  }

  render() {
    return (
      <div>
        <button onClick={this.btnClick}>按钮</button> 
      </div>
    )
  }

  btnClick() {
    console.log(this); // undefined
  }
}

const app = ReactDOM.createRoot(document.querySelector("#app"))
app.render(<App/>)

为什么是undefined呢?

原因是btnClick函数并不是我们主动调用的,而且当button发生改变时,React内部调用了btnClick函数;

而它内部调用时,并不知道要如何绑定正确的this;

如何解决this的问题呢?例如我们需要点击按钮, 修改页面中展示的数字

方案一:bind给btnClick显示绑定this

class App extends React.Component {
  constructor() {
    super()

    this.state = {
      conter: 100
    }

    this.btnClick1 = this.btnClick1.bind(this)
  }

  render() {
    const { conter } = this.state

    return (
      <div>
        <h2>当前计数: {conter}</h2>
        {/\* this绑定方式一: 通过bind显示绑定this \*/}
        <button onClick={this.btnClick1}>按钮1</button> 
      </div>
    )
  }

  btnClick1() {
    this.setState({
      conter: this.state.conter + 1
    })
  }
}

const app = ReactDOM.createRoot(document.querySelector("#app"))
app.render(<App/>)

方案二:使用 ES6 class fields 语法(了解)

class App extends React.Component {
  constructor() {
    super()

    this.state = {
      conter: 100
    }
  }

  render() {
    const { conter } = this.state

    return (
      <div>
        {/\* this绑定方式一: 使用 ES6 class fields 语法 \*/}
        <button onClick={this.btnClick2}>按钮2</button> 
      </div>
    )
  }

  btnClick2 = () => {
    this.setState({
      conter: this.state.conter - 1
    })
  }
}

const app = ReactDOM.createRoot(document.querySelector("#app"))
app.render(<App/>)

方案三:事件监听时直接传入箭头函数(个人推荐)

class App extends React.Component {
  constructor() {
    super()

    this.state = {
      conter: 100
    }
  }

  render() {
    const { conter } = this.state

    return (
      <div>
        {/\* this绑定方式三: 直接传入一个箭头函数 \*/}
        <button onClick={() => this.btnClick3()}>按钮3</button>
      </div>
    )
  }

  btnClick3() {
    this.setState({
      conter: this.state.conter + 1
    })
  }
}

const app = ReactDOM.createRoot(document.querySelector("#app"))
app.render(<App/>)

JSX事件传参

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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