20、React Hooks 深度解析:性能优化与状态管理

React Hooks 深度解析:性能优化与状态管理

在 React 开发中,合理运用各种 Hooks 是提升应用性能和可维护性的关键。本文将深入探讨几个重要的 React Hooks,包括 useRef useContext useDeferredValue useTransition ,并介绍如何通过优化渲染来提高应用性能。

1. useRef :简单却易被忽视的 Hooks

useRef 是 React 中最简单但也最容易被误解的 Hooks 之一。它是一个具有被动状态的 Hook,意味着它可以包含状态,但设置或更新该状态不会导致组件重新渲染。

useRef 有两个主要用途:
- 记住渲染之间的值 :在组件的多次渲染之间保留某些值,而这些值不会直接影响组件的输出。
- 引用 DOM 元素 :获取在渲染过程中生成的实际 DOM 元素的引用。

1.1 被动状态值的使用

考虑一个需求:实现一个计数器组件,其中增量按钮只有在双击时才起作用。我们需要在组件中存储上一次点击事件的时间,并且这个值需要在渲染之间保持不变。

首先,我们尝试使用 useState 来实现这个功能:

import { 
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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