React--路由

React路由

手写路由

控制地址栏

歌手 根据改变渲染不同的组件

路由插件 react-router

react-router

下载安装 
npm install react-router-dom
路由的基本使用

HashRouter BrowserRouter 哈希路由 历史路由 作为组件的父容器
控制地址栏的改变
路由跳转后所有的属性 都可以在目标组件的props里进行接受
Link 标签 属性:to、 exact(精准匹配,属性路径和地址栏路径完全匹配)
NavLink标签 属性 to 、exact 、 activeClassName

 <NavLink exact to='/singer' activeClassName='selected' className='nav'> 歌手</NavLink>

Route 控制组件的渲染 path exact component render children
render 、children、component都可以显示组件,优先级为 render>children>component,(在同一标签内只能使用一个)

 <Route exact path='/singer' component={Singer}></Route>

Switch 只返回第一个匹配到的组件
Redirect 重定向

<HashRouter>
  <Link exact to='/singer'>歌手</Link>
  <NavLink exact to='/recomment' activeClassName='hehe'>推荐</NavLink>
  <Switch>
    <Redirect from='/' to='/singer' exact />
    <Route path='/singer' component={组件}></Route>
    <Route path='/recomment' render={组件}></Route>
    <Route path='/singer' children={组件}></Route>
    <Route component={404}>
  </Switch>
</HashRouter>
编程式导航和声明式导航(寻找路由对象)

<Link>或<NavLink>实现路由的跳转 声明式导航
通过js路由对象的方式叫做编程式导航( push replace go goBack goForwd )
注意 :正常创建的组件是没有路由对象的

  1. 通过Route 处理过的组件在props里有路由对象
  2. 通过withRouter 处理过的组件也有路由对象
路由传参

动态导航 /hehe/:id

 this.props.history.push(`/singer/${us}/${ps}`)

在路由对象的match 里获取传递的参数
query传参:/hehe?us=123&ps=123
相当于get方法 接受数据在路由对象的 location里 需要自己做字符解析

this.props.history.push('/singer?us=123&ps=456')

state 传参:
在路由对象的location里接受

this.props.history.push({pathname:'/recommend',state:{要传递的数据}})
嵌套路由

在路由里套路由 所有的组价都可以使用 Link、 Switch …
嵌套路由的上一级,千万不能加精准匹配

<Route path='/singer' render={()=>{
  <Route></Route>
  <Route></Route>
}}></Route>

高阶组件

hoc 本质是一个函数 接受一个组件作为参数 返回一个新的组件
功能性的封装 减少重复代码
一般被高阶组件处理过的组件获取数据 都从props获取

【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
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