react状态提升(汇率转换案例实现)

文章介绍了在React中如何通过状态提升来处理共享状态的问题,以一个示例展示了两个子组件如何共享并影响彼此的薪资输入值,同时进行货币转换。当一个组件的输入值变化时,会更新父组件的状态,进而影响另一个组件的显示。此外,还包含了一个判断是否为‘有钱人’的功能,根据薪资转换后的值进行判断。

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状态提升

通常,多个组件需要反映相同的变化数据,这时我们建议将共享状态提升到最近的共同父组件中去。让我们看看它是如何运作的。

案例说明:

两个子组件都可以输入薪资,单位分别是人民币(CNY)和美金(USD). 其中一个被输入,同时会被换算(汇率按照6.65)成另一个币种显示换算后的结果. 两个组件输入的值会相互影响. 同时外部组件会根据薪资判断是否是”有钱人”.
在这里两个子组件的input值都是分别被另一个子组件共享的,所以这个值我们把它提升父级组件. 通过对父级组件的修改,从而影响另一个组件的输入. 这个就是input.value的状态提升.

代码部分:

class Salary extends React.Component {
  constructor(props) {
    super(props);
    this.handleChange = this.handleChange.bind(this);
  }
  handleChange(e) {
    this.props.onChange(e.target.value);
  }
  render() {
    return (
      <div>
        <fieldset>
          <legend>薪资{this.props.cType}:</legend>
          <input   onChange={this.handleChange} value={this.props.cValue||''}/> 
          {this.props.cTypeIcon}
        </fieldset>
      </div>
    );
  }
}

class HelloWorld extends React.Component {
  constructor(props){
    super(props);
    this.state = {
      type: 'CNY',
      salary: 0
    },
      this.reverse = this.reverse.bind(this);
    this.handleCNYChange = this.handleCNYChange.bind(this);
    this.handleUSDChange = this.handleUSDChange.bind(this);
  }
  componentDidUpdate(){
    console.log(this.state);
  }
  reverse(type,salary){
    // 费率
    const C = 6.65;
    var outValue = 0;
    var inputValue = parseFloat(salary);
    if(Number.isNaN(inputValue)){
      return '';
    }
    // 转换成人民币
    if(type == 'CNY'){
      outValue = salary*C;
    }else{
      outValue = salary/C;
    }
    // 四舍五入 保留2位
    var roundValue = Math.round(outValue*100)/100;
    // 格式化
    if(roundValue.toString().indexOf('.')==-1){
      roundValue += '.00';
    }else{
      //小数部分
      var  dotNumber = roundValue.toString().split('.')[1];
      dotNumber = dotNumber.length==1? dotNumber+'0': dotNumber;
      roundValue = roundValue.toString().split('.')[0]+'.'+dotNumber;
    }
    return roundValue;
  }
  // 人民币转换美元
  handleCNYChange(salary){
    this.setState({
      type: 'CNY',
      value: salary
    })
  }
  handleUSDChange(salary){
    this.setState({
      type: 'USD',
      value: salary
    })
  }
  // 判断是否是高收入
  areUOk(){
    // 人民币高于1000算高收入
    if(this.state.type == 'CNY'){
      return this.state.value>1000;
    }else{
      return this.reverse('CNY',this.state.value)>1000;
    }
  }
  render() {
    var type = this.state.type; 
    var value = this.state.value;
    var CNY_value = type=='CNY'? value: this.reverse('CNY',value);
    var USD_value = type=='USD'? value: this.reverse('USD',value);
    return(
      <div>
        <Salary key="1" onChange={this.handleCNYChange} cValue={CNY_value} cType="人民币" cTypeIcon="¥"/>  
        <Salary key="2" onChange={this.handleUSDChange} cValue={USD_value} cType="美元" cTypeIcon="$"/>  
        <p>{this.areUOk()?'您真是有钱人!':'你还需要加油啊!'}</p>
      </div>

    )
  }
}
### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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