redux文档

本文介绍了一个React应用如何加载并展示任务列表的过程。从路由配置到组件初始化,再到状态管理和数据请求的具体实现,包括如何通过dispatch调用actions及reducers进行状态更新。

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

入口:routers.js
根据对应的path和component进入对应的模块
在对应的container里面
 初始化:
this.props.dispatch(fetchTasks('http://socialportal.d0877.alipay.net'));
fetchTasks是action里面的方法
action里面调用
return dispatch => {
dispatch(receiveTasks('{result:[{id:1,name:"测试1",type:"test"},{id:2,name:"测试2",type:"test"},{id:3,name:"测试3",type:"test"}]}'));
  }
然后通过这一段代码
function mapStateToProps(state) {
console.log(state);
return {
tasks: state.myTasks.tasks
};
}
export default connect(mapStateToProps)(Tasks);//Task是当前的react对象
连接reducers里面的index.js文件
上面的dispatch就可以调用到reducers文件夹里面对应的方法
里面通过判断action.type来处理对应的数据返回新的stat给之前的mapStateToProps
使用在方法里面更新props的属性值(例如列表需要的数据等等)
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d37d4dbee12c A:计算机视觉,作为人工智能领域的关键分支,致力于赋予计算机系统 “看懂” 世界的能力,从图像、视频等视觉数据中提取有用信息并据此决策。 其发展历程颇为漫长。早期图像处理技术为其奠基,后续逐步探索三维信息提取,与人工智能结合,又经历数学理论深化、机器学习兴起,直至当下深度学习引领浪潮。如今,图像生成和合成技术不断发展,让计算机视觉更深入人们的日常生活。 计算机视觉综合了图像处理、机器学习、模式识别和深度学习等技术。深度学习兴起后,卷积神经网络成为核心工具,能自动提炼复杂图像特征。它的工作流程,首先是图像获取,用相机等设备捕获视觉信息并数字化;接着进行预处理,通过滤波、去噪等操作提升图像质量;然后进入关键的特征提取和描述环节,提炼图像关键信息;之后利用这些信息训练模型,学习视觉模式和规律;最终用于模式识别、分类、对象检测等实际应用。 在实际应用中,计算机视觉用途极为广泛。在安防领域,能进行人脸识别、目标跟踪,保障公共安全;在自动驾驶领域,帮助车辆识别道路、行人、交通标志,实现安全行驶;在医疗领域,辅助医生分析医学影像,进行疾病诊断;在工业领域,用于产品质量检测、机器人操作引导等。 不过,计算机视觉发展也面临挑战。比如图像生成技术带来深度伪造风险,虚假图像和视频可能误导大众、扰乱秩序。为此,各界积极研究检测技术,以应对这一问题。随着技术持续进步,计算机视觉有望在更多领域发挥更大作用,进一步改变人们的生活和工作方式 。
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