深入浅出Redux

本文介绍了Redux的三大核心原则:单一状态树、状态不可变性和通过纯函数改变状态。此外还探讨了如何创建纯函数(reducer)来描述状态变化,并简要提到了Redux中创建应用的基本步骤。

1.redux第一原则:

所有在应用中的改变,包括数据和UI状态都包含在单一的对象里,我们把他称为状态或者状态树

2.redux第二原则:

状态树是只读的,你不能修改或者对他进行写入操作,唯一能改变树的方式就是分发一个动作,一个动作就是一个普通的JavaScript对象,他以最简单的方式描绘了应用里面发生的改变,无论是由网络请求还是用户交互发起的数据,要想进入到Redux应用内部,都只能通过动作来实现。

3.redux第三原则:

为了描述状态的变化,你需要创建一个函数,他接收应用的上一个状态和分发的动作,然后返回应用的下一个状态,而这个函数必须是一个纯函数,他被称作reducer


纯函数:

纯函数的返回值只依赖于他们的参数,纯函数没有任何的副作用,纯函数只用来产生新值,纯函数不会修改传递进来的参数

非纯函数:

非纯函数可能访问数据库和网络,他们可能产生副作用,他们可能改写传递进来的参数

在使用Redux时,有些函数实现必须是虚函数

4.第一个redux应用:

redux的createStore的内部实现:   

5.redux避免数组变化:


6.redux避免对象变化:

 


基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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