react-hook使用

Hook的基本概念

Hook 是 React 16.8 的新增特性。它可以让你在不编写 class 的情况下使用 state 以及其他的 React 特性。

Hook的中 useState 使用

import React, { useState } from 'react';

function Example() {
  // 声明一个新的叫做 “count” 的 state 变量
  const [count, setCount] = useState(0);
  //也可以这样使用
  const [coordinates, setCoordinates] = useState({x:0,y:0});

  return (
    <div>
      <p>You clicked {count} times,{coordinates.x}</p>
      <button onClick={() => setCount(count + 1)}>
        Click me
      </button>
    </div>
  );
}

Hook的中 useEffect 使用

import React, { useState, useEffect } from 'react';

function Example() {
  const [count, setCount] = useState(0);

  // 类似于componentDidMount和componentDidUpdate
  // count 中的值每次变化都会重新进行渲染
  useEffect(() => {
    //使用浏览器API更新文档标题
    document.title = `You clicked ${count} times`;
  });
  // 或者 只在数据加载时渲染,更新时不渲染,[]中可以放参数如:[count]每当count值变化useEffect执行。
  useEffect(() => {
    //使用浏览器API更新文档标题
    document.title = `You clicked ${count} times`;
  },[]);
  
  return (
    <div>
      <p>You clicked {count} times</p>
      <button onClick={() => setCount(count + 1)}>
        Click me
      </button>
    </div>
  );
}

如果引用Hook组件时名称必须是use开头

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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