08 Lists and Keys

本文介绍了如何在React中使用Array.map()函数将数字数组转换为元素列表,并强调了关键点如组件渲染、唯一key的重要性及适用场景。

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Array.map()函数

const numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
const doubled = numbers.map(number => number *2)

同样地,通过数组的map函数将数组转换成React元素列表


1. 组件中渲染列表

function NumberList(props) {
  const numbers = props.numbers
  const items = numbers.map(number => {
    <li key={number.toString()}>{number}</li>
  })
  return (
    <ul>{ items }</ul>
  )
}

or

function NumberList(props) {
  const numbers = props.numbers
  
  return (
    <ul>
    {numbers.map(number => {
      <li key={number.toString()}>{number}</li>
      })
    }</ul>
  )
}

2. key

  • key能够让React识别哪些元素改变/删除/添加了,必须给每个元素赋予唯一标识
  • 独一无二的key,通常使用id
  • 万不得已可以用index作为key,这也是不声明时React的默认选择
  • 使用index作为key时,可能会倒置性能变差,引起组件状态问题
  • key的声明必须在数组上下文中才有意义
  • ke只是在兄弟节点之间比唯一,与其他节点无关联无影响
内容概要:本文介绍了MATLAB实现DBN-RBF深度置信网络结合RBF神经网络多输入单输出回归预测的详细项目实例。项目旨在通过深度置信网络(DBN)和径向基函数神经网络(RBF)的结合,设计出一种高效的回归预测模型,以应对高维数据和非线性关系的挑战。DBN用于无监督特征提取,RBF用于快速回归,两者结合显著提升了预测精度和模型泛化能力。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战、解决方案、模型架构、代码实现、GUI设计、性能评估及未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,对机器学习和深度学习有一定了解的研发人员,尤其是从事金融预测、医疗健康、智能制造等领域的工程师和技术人员。 使用场景及目标:①解决高维数据的特征提取难题,提升非线性回归的拟合精度;②通过无监督学习与快速训练能力的结合,提高模型的预测精度和泛化能力;③应用于金融预测、医疗健康、智能制造等多个领域,提供高效的回归预测工具;④通过实时数据流处理和GPU加速推理,确保系统在实时应用中的快速响应。 其他说明:此项目不仅提供了详细的理论分析和代码实现,还涵盖了系统架构设计、模型部署与应用、安全性与用户隐私保护等方面的全面指导。通过结合其他深度学习模型、多任务学习、增量学习等技术,项目具备广阔的扩展性和应用前景。系统还支持自动化CI/CD管道、API服务与业务集成、前端展示与结果导出等功能,确保了系统的高可用性和易用性。
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