react高阶组件

本文探讨了高阶组件作为一种替代Mixin实现组件抽象的方法,它通过接收组件作为参数并返回包装组件,实现了组件间通用逻辑的封装和复用。高阶组件可以作为装饰器使用,增强组件的功能。

高阶组件是一个接替Mixin实现抽象组件公共功能的好方法。

高阶组件其实是一个函数,接收一个组件作为参数,返回一个包装组件作为返回值,类似于高阶函数。
高阶组件和装饰器就是一个模式,因此,高阶组件可以作为装饰器来使用。

高阶组件有如下好处:
封装并抽离组件的通用逻辑,让此部分逻辑在组件间更好地被复用。

封装一个高阶组件.
const withSubscription = (requestUrl = ‘’) => {}

调用时候:
@withSubscription("/getHumanInfoByTags.do")

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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