React的传值 父传子 注意点

最新推荐文章于 2025-04-23 18:59:51 发布
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文章标签： react.js javascript 前端
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本文探讨了在React中，子组件如何在生命周期方法中正确获取父组件传递的props值。重点指出在初次渲染时子组件可能无法立即获取到props，而通常需要在更新阶段才能确保props的值已经到位。此外，文章还提醒开发者注意，父组件传值会导致子组件重新渲染，因此理解生命周期对于优化性能至关重要。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

父组件传值给子组件的一个过程 在哪个生命周期能获得props的值呢?

今天写代码时突然回想起这一个注意点 所以来出来大家说一说 大家请看如下代码

父组件中给子组件传值 

然后子组件调用 大家可以猜一下 哪一个地方可以打印出props的值呢

不买关子 大家看

 

 在第一次渲染时子组件是获取不到 props的值的 只有在更新阶段才能拿到props的值 

所以一些刚刚入门React的大家注意了 父组件传值给子组件 第一次可能是拿不到值的

并且你们也可以看到 子组件挂载阶段走完后 又走了一遍更新阶段 意为着父组件传值给子组件 子组件调用 会重新调用一次render 函数

第7步 随机森林（RF）
Jet4505的博客
02-15 1398
搭建随机森林模型
第L6周：机器学习-随机森林(RF)
差点就差一点点的专栏
09-12 1414
Bagging在做预测时，对于分类任务，使用简单的投票法。若分类预测时出现两个类票数一样时，则随机选择一个。其是由很多决策树构成的，不同决策树之间没有关联。当我们进行分类任务时，新的输入样本进入，就让森林中的每一棵决策树分别进行判断和分类，每个决策树会得到一个自己的分类结果，决策树的分类结果中哪一个分类最多，那么随机森林就会把这个结果当做最终的结果。个人理解：就是通过不维度去使用决策树去分类，每个决策树都有自己的分类结果 ，再把所有的结果进行统计，得出分类最多的那个分类就是预测的最终结果。
Matlab实现基于RF随机森林的电力负荷预测模型（含完整的程序和代码详解）
11-28
内容概要：本文介绍了使用MATLAB实现基于随机森林（RF）算法的电力负荷预测模型的全过程，涵盖了项目背景、模型构建、数据处理、模型训练、评估与可视化的步骤。随机森林算法因其强大的非线性建模能力和鲁棒性，适用于电力负荷预测任务，能够捕捉负荷数据中的复杂模式。模型采用了多项评估指标，如均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分误差（MAPE）和决定系数（R²），并对特征的重要性进行了分析。 适合人群：电力行业技术人员、数据科学家和从事电力负荷预测研究的研究人员。 使用场景及目标：① 在电力系统的短期负荷预测中提高预测的准确性，优化电力资源配置；② 支持智能电网建设和运行，提升电网运行效率和稳定性；③ 为能源管理和调度提供科学依据，减少能源浪费。 其他说明：文章不仅提供了完整的MATLAB代码，还详细阐述了每个步骤的技术细节和实现方法，非常适合初学者和具有一定编程基础的专业人士学习。同时，项目还可以进一步扩展，如引入其他算法、更多特征和自适应模型更新等，以提升预测效果。
机器学习算法-随机森林RF
qq_37792144的博客
04-18 1744
RF（分类/回归） 1.原理简介 2.算法流程 3.优缺点 4.超参数和调参 5.问题 1.原理简介：是一种bagging方法，使用CART决策树作为弱学习器，并行训练，数据采样随机，特征选择随机，所以可避免过拟合 2.算法流程： （1）对训练集随机采样m次 （2）用采样集训练决策树模型，在训练决策树节点时，随机选择一些特征，选择这些特征最好的特征作为划分左右子树的的划分标...
机器学习-随机森林
最新发布
2302_80087392的博客
04-23 1770
随机森林（Random Forest）是基于 Bagging 集成策略的机器学习算法，借助构建多棵去相关的决策树来实现协同预测。其核心在于独特的双重随机性机制：数据层面的随机性（Bootstrap Aggregating）：对原始训练集D进行T次有放回抽样，生成T个大小为n的子集{Dt​}t=1T​ 。根据概率计算，每个子集的期望唯一样本占比为：
【机器学习】随机森林RF
weixin_30929295的博客
11-02 252
随机森林（RF, RandomForest）包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。通过自助法（boot-strap）重采样技术，不断生成训练样本和测试样本，由训练样本生成多个分类树组成的随机森林，测试数据的分类结果按分类树投票多少形成的分数而定。 随机森林以随机的方式建立一个森林，森林里有很多决策树，且每棵树之间无关联，当...
随机森林模型（RF）
weixin_34355881的博客
02-12 486
一、随机森林算法简介 随机森林属于集成学习（Ensemble Learning）中的bagging算法。Bagging (bootstrap aggregating) Bagging即套袋法，其算法过程如下： A）从原始样本集中抽取训练集。每轮从原始样本集中使用Bootstraping的方法抽取n个训练样本（有放回的抽样）。共进行k轮抽取，得到k个训练集。（k个训练集之间是相互独立的） B...
随机森林（Random Forest）(RF)
weixin_48539970的博客
11-04 1433
随机森林就是多棵决策树在一起组成的森林，就是多个决策树执行民主决策的过程。
随机森林（RF）
xiaoming1999的博客
11-11 4244
RF概念 随机森林指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器 RF = 决策树+bagging+随机属性选择 RF算法流程 样本的随机：从样本集中用bagging的方式，随机选择n个样本。 特征的随机：从所有属性d中随机选择k个属性（k<d），然后从k个属性中选择最佳分割属性作为节点建立CART决策树。 重复以上两个步骤m次，建立m棵CART决策树。 这m棵CART决策树形成随机森林，通过投票表决结果，决定数据属于哪一类。 ...
RF模型
zakexu的专栏
12-25 7403
（一）简介 1.随机森林(random  forests，RF)，指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器；该分类器最早由Leo Breiman和Adele Cutler提出，并被注册成了商标；简单来说，随机森林就是由多棵CART（Classification And Regression Tree）构成的； 2.随机森林顾名思义，是用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树组成
机器学习笔记-随机森林（Random Forest，RF）
小刘同学要努力的博客
12-14 1260
机器学习 随机森林 RF
MATLAB实现PSO-RF粒子群优化随机森林回归预测模型及其实现代码详解
02-08
接着，文档深入讨论了各个模块的实现细节，包括数据预处理、随机森林模型构建、粒子群优化模块以及结果可视化等。文中还提供了详细的MATLAB代码示例，并通过多指标评价和多维度可视化展示了模型的有效性和优越性。 ...
Python 实现基于RF随机森林的电力负荷预测模型的详细项目实例（含完整的程序，GUI设计和代码详解）
02-27
内容概要：本文介绍了 Python 实现基于 RF...另外，重点理解随机森林模型的特点及其在本案例中的应用优势。同时也要关注模型优化部分的内容，如超参数调优和防止过拟合的技术，这对提升实际应用中的性能尤为重要。
MATLAB实现RF随机森林多变量时间序列预测的详细项目实例（含完整的程序，GUI设计和代码详解）
04-01
内容概要：本文档详细介绍了基于MATLAB实现的RF（随机森林）多变量时间序列预测项目。项目旨在通过RF算法提高多变量时间序列预测的准确性，解决高维数据处理难题，并提供适用于多个行业的预测工具。文中涵盖了项目...
模型 随机森林（通俗解读）
wangdsh的博客
11-28 1740
随机森林（Random Forest）是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树来进行分类或回归预测。随机森林的核心思想是“集思广益”，即通过组合多个模型的预测结果来提高整体的预测准确性和鲁棒性。随机森林模型的主要特点包括使用自助采样（Bootstrap Sampling）来构建每棵树的训练数据集，以及在构建每棵树时随机选择特征子集进行分裂，这增加了模型的多样性并有助于提高泛化能力。随机森林的发展历史可以追溯到20世纪90年代末和21世纪初。
RF分类-随机森林（Random Forest）
落魄君子Blog
12-22 2238
源码RF分类（随机森林分类）是一种集成学习方法，基于**随机森林（Random Forest）**算法，用于解决分类和回归问题。随机森林通过构建多个决策树并结合它们的预测结果来提高模型的准确性和稳健性。相比单一的决策树，随机森林具有更强的泛化能力，能够有效减少过拟合现象。该MATLAB代码实现了基于**随机森林（Random Forest）**的分类算法，简称“RF分类”。数据预处理导入数据集，并随机打乱数据顺序。将数据集划分为训练集和测试集。对数据进行归一化处理，以提高训练效果。
sklearn_随机森林（RF）
积一时之步，臻千里之遥程
06-19 5124
参考：菜菜的sklearn课堂 文章目录1 概述1.1 集成算法概述1.2 sklearn中的集成算法2 随机森林分类器 RandomForestClassifier2.1 参数2.2 重要参数2.2.1 控制基评估器的参数2.2.2 n_estimators2.2.3 random_state2.2.4 bootstrap & oob_score2.2.5 重要属性和接口3 RandomForestRegressor3.1 随机森林回归应用—填补缺失值（1）使用均值进行填补（2）使用 0 进行
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