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")

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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