5、React开发入门:从项目创建到状态管理

React开发入门:从项目创建到状态管理

1. 使用create-react-app创建项目

create-react-app 是一个工具链,能让我们无需担心配置问题即可创建React应用。以下是创建React项目的步骤:
1. 在VS Code终端中,若之前的程序仍在运行,先停止执行。
2. 创建一个新文件夹(如 Projects ),注意要在之前项目文件夹之外创建,避免冲突。
3. 在VS Code中,通过 File ➤ Open Folder 打开新创建的文件夹。
4. 运行命令: npx create-react-app just-react 。这里的 npx 是一个npm包运行器,可直接运行NPM注册表中的包而无需安装,它会随Node.js一起安装。 just-react 是项目名称。

命令执行需要几分钟,期间会安装许多包。执行完成后,会生成多个JS文件,如 package.json package-lock.json node_modules 等。接着使用 cd just-react 命令进入项目文件夹,若文件未在VS Code资源管理器(左侧)中打开,可点击顶部的 File ,选择 Open Folder 打开项目文件夹。然后运行 npm start 命令

【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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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