1、开启 React Native 开发之旅:从基础到实践

开启 React Native 开发之旅:从基础到实践

1. React Native 简介

在开发原生移动应用时,团队面临的一大难题是要熟悉各种不同的技术。iOS 和 Android 这两大主流移动平台支持不同的语言,iOS 支持 Swift 和 Objective - C,Android 支持 Java 和 Kotlin。而且,它们的工具链不同,访问设备核心功能的接口也不同,开发者需要分别学习每个平台的操作流程,如访问相机或检查网络连接。

为了解决这个问题,出现了由 WebView 驱动的移动应用,这类应用使用 Cordova 等工具,让开发者可以使用 HTML、CSS 和 JS 编写“通用”应用,在多个平台上运行。然而,这些应用很难呈现出真正原生应用的外观和感觉。

React Native 则以“一次学习,随处编写”为目标,它基于 React 这个用于构建丰富交互式 Web 应用的 JavaScript 框架,让开发者可以使用 JavaScript 和 React 为多个平台构建原生移动应用。重要的是,React Native 构建的界面会被转换为原生视图,而非由 WebView 组成。我们可以在 iOS 和 Android 之间共享大量代码,并且在需要时轻松编写特定于每个平台的代码。

下面是一个简单的 React 组件示例:

import React from 'react';
import { StyleSheet, Text, View } from 'react-native';
export default class StyledText extends
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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