7、构建实时搜索应用:从 API 到 ReactJS 应用的全流程指南

构建实时搜索应用:从 API 到 ReactJS 应用的全流程指南

在当今数字化的时代,搜索功能已经成为大多数应用程序中不可或缺的一部分。无论是电商平台、社交媒体应用还是知识管理系统,用户都期望能够快速、准确地找到他们需要的信息。本文将详细介绍如何构建一个实时搜索应用,涵盖从创建自己的搜索 API 到开发 ReactJS 搜索应用的全过程。

1. 数据获取策略:API 与直接查询数据源

在构建搜索应用时,数据获取是一个关键问题。主要有两种数据获取策略:直接查询数据源和查询 API。
- 直接查询数据源 :需要在应用内部设置连接器和相关逻辑,构建合适的搜索查询并解析结果。这种方式使得数据获取逻辑与数据源紧密绑定,缺乏扩展性和未来适应性。
- 查询 API :只需发送搜索查询并获取预格式化的结果,应用与 API 之间是松散耦合的,更换 API 通常只需更改 API URL。因此,我们选择先创建一个 Node.js API,再开发用于显示搜索结果的 ReactJS 应用。

2. 搭建 API 项目

以下是搭建 API 项目的具体步骤:
1. 创建空项目 :创建一个文件夹来存储文件,打开终端并切换到该文件夹,运行 npm init 命令。安装程序会询问一些问题,使用默认设置并按回车键直到命令完成,最终会生成一个基本的 package.json 文件,用于存储依赖配置。
2. 安装依赖 :执行以下命令安装所需的依赖:

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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