11、Next.js与REST、GraphQL API开发指南

Next.js与REST、GraphQL API开发指南

1. Next.js客户端渲染与静态HTML导出

在Next.js开发中,客户端渲染(CSR)是一种重要的渲染方式。以下是一个客户端渲染页面 page/names-csr.tsx 的示例代码:

};
export default NamesCSR;

此代码与之前的示例有显著不同,它导入了 useState useEffect 钩子。 useEffect 钩子会在页面可用后获取数据,当 fetchNames 函数返回数据时,使用 useState 钩子和响应式数据状态变量更新浏览器DOM。需要注意的是,不能将 useEffect 钩子声明为异步函数,因为它返回 undefined 或一个函数,而异步函数返回一个Promise,这会导致TSC报错。为避免此问题,需将 await 调用包装在异步函数 fetchData 中,然后调用该函数。

当访问 http://localhost:3000/names-csr 时,可能会看到一个白色闪烁,这是页面在等待异步API请求。为更好地理解不同的渲染类型,可以修改本节中每个示例的代码,使用 https://www.usemodernfull

【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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