redux学习笔记

API

1. store
保存数据的容器,整个应用只能有一个store。Redux提供`createStore`函数来生成store。这个函数接受另一个函数作为参数,返回新生成的store对象。
2.state
时点的数据集合,叫做state。
当前时刻的state,可以通过`store.getState()`拿到。
3.action
state的变化会导致view的变化,action就是view发出的通知,表示state应该要发生变化了。
action是一个对象。其中的`type`属性是必须的,表示Action的名称。
4.action creator
生成action的函数
5.store.dispatch()
`store.dispatch()`是view发出action的唯一方法。
6.reducer
store收到action以后,必须给出一个新的state,这个计算过程叫reducer。
Reducer是一个函数,接受action和当前state作为参数,返回一个新的state。
7.store.subscribe()
store允许使用`store.subscribe`方法设置监听函数,一旦state发生变化,就自动执行这个函数。
`store.subscribe`方法返回一个函数,调用这个函数就可以解除监听。

Redux提供了一个combineReducers方法,用于Reducer的拆分。实际中只需要定义各个子Reducer函数,然后用这个方法,将它们合成一个大的Reducer。


上面来自于阅读阮一峰老是的redux基本入门。

一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点与二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点与三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 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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