初入react.js

前端的框架有很多,其中常用的有vue.js、jQuery.js和react.js等,下面隆重介绍一下今天的主角react.js:

一、我们会选择react,那它到底有什么不一样的地方?

它是一个用于创建,可复用、可聚合的web组件js库,我们普遍认为,在react中,只提供了MVC框架中的“V”。

二、react有什么特点?

1、声明式设计:React采用声明式设计,可轻松描述应用。

2、高效:React通过对DOM的模拟,最大限度减少与DOM交互。

3、灵活:React可以与已知的库、框架很好的配合。

4、JSX:JSX是JavaScript的语法拓展,React开发不一定使用JSX,但是我们推荐使用JSX。

5、组件:通过React构建组件,使得代码更容易得到复用,能够很好的应用到大型项目中。

6、单向响应数据流:React实现了单向数据绑定,减少了重复代码,所以它比传统数据绑定更简单。

三、单向数据流的含义?

数据一单更新,就会直接重新渲染整个APP。

四、React的渲染方式与传统的渲染方式的不同?

1、传统的渲染方式:

①浏览器请求页面

②服务器请求数据库

③将数据传给模板

④模板渲染页面

2、React的渲染方式:

①用户输入

②从API获取数据

③将数据传给顶层组件

④React将每个组件渲染出来

3、总结

React的这种渲染方式,使得我们不会再看到双向数据绑定,数据模型的检查,确切的DOM操作;我们可以感受到,它可以让每个组件都有对应的功能,可以预测到结果,组件之间的关系也更加清晰。

一个React组件可以理解成一个独立的函数,接收参数(props),可复用也可传递,最后返回结果(渲染组件)。

五、虚拟DOM

在React中,有一个最大的特点就是虚拟DOM树,今天简单说一下,之后会另写一篇专门介绍虚拟DOM。

在JavaScript中,它虽然很快,但是DOM操作却很慢很慢,所以React中,有了虚拟DOM这个概念,那么它在每一次更新时都会做什么呢?

1、React重建DOM树

2、然后找到与上个版本的DOM的差异

3、再就是计算出最新的DOM更新操作

4、从操作队列中批量的执行DOM更新操作

六、运行环境

React可在node.js中运行(服务器端)

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/22ca96b7bd39 在现代军事领域,导弹的精确打击能力至关重要,而导弹的飞行轨迹直接影响其命中精度。为了深研究导弹的飞行特性,本文通过 MATLAB 软件中的 Simulink 工具,对导弹的六自由度三维轨迹进行仿真分析。目标在惯性坐标系下进行匀速或变速机动,导弹采用比例导引法进行追踪。通过建立运动学与动力学模型,模拟导弹的飞行过程,旨在获取导弹的运动轨迹以及与目标的距离变化规律,为导弹的制导与控制研究提供理论支持与数据参考。 目标在惯性坐标系中按照设定的匀速或变速规律进行机动。其运动状态由位置、速度和加速度等参数描述,通过数学公式精确表达其在三维空间内的运动轨迹。匀速运动时,目标的速度保持恒定,位置随时间线性变化;变速运动时,引加速度参数,使目标的运动更具复杂性和实战性。 导弹采用比例导引法进行制导。根据比例导引法的基本原理,导弹的加速度与目标与导弹之间的相对位置和相对速度成正比。结合导弹的运动学和动力学规律,建立导弹的六自由度运动模型。该模型考虑了导弹在三维空间内的平动和转动自由度,包括导弹的俯仰、偏航和滚转运动,以及相应的速度和加速度变化。通过运动学方程描述导弹的位置和姿态变化,动力学方程则考虑了导弹的推力、气动力和重力等因素对导弹运动的影响,从而全面刻画导弹的飞行特性。 在 MATLAB 的 Simulink 环境下,搭建仿真模型。将目标运动模型和导弹运动模型以模块化的方式进行组合,通过信号连接实现目标与导弹之间的信息交互。设置不同的始条件,如目标和导弹的始位置、速度、加速度等,以及比例导引法中的比例系数等参数。启动仿真后,Simulink 根据模型中的方程和参数,实时计算导弹和目标的运动状态,并以图形化的方式展示导弹的三维飞行轨迹以及导弹与目标之间的距离变化曲线。通过多次仿真,调整参数,
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/f989b9092fc5 图像超分辨率是一种计算机视觉技术,目的是将低分辨率图像提升为高分辨率图像,恢复其细节。近年来,深度学习的快速发展为该领域带来了显著突破。本文将探讨如何利用Python和深度学习实现图像超分辨率,并以srez-master项目为例进行实战解析。 深度学习是机器学习的一个分支,依靠多层神经网络模拟人脑学习过程。在图像超分辨率任务中,卷积神经网络(CNN)是常用架构,能够学习图像特征并生成高分辨率图像。 Python是数据科学和机器学习领域的主流语言,拥有丰富的深度学习库。对于图像超分辨率,常用库包括: TensorFlow 或 PyTorch:提供构建和训练神经网络的工具。 Keras 或 PyTorch Lightning:简化模型构建和训练。 OpenCV:用于图像处理和预处理。 Numpy:用于数值计算和矩阵操作。 PIL 或 imageio:用于处理和显示图像。 srez-master是一个开源的图像超分辨率项目,基于SRGAN(Super-Resolution Generative Adversarial Network)模型,包含生成器和判别器: 生成器:将低分辨率图像转换为高分辨率图像。 判别器:区分真实高分辨率图像与生成器生成的图像,提升生成器的细节还原能力。 数据准备:收集低分辨率和高分辨率图像对,进行缩放和归一化等预处理。 模型构建:根据srez-master代码搭建SRGAN模型,包括生成器和判别器。 训练过程:使用优化器(如Adam)和损失函数(如MSE或GAN损失)进行训练,并定期保存模型权重。 测试与评估:将模型应用于新的低分辨率图像,生成高分辨率结果,并通过PSNR和SSIM等指标评估效果。 结果展示:对比原始低分辨率图像和超分辨率图像,直观展示效果。 ESR
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