useCallback和useMemo

PCL 计算点云的体积密度(C++详细过程版) 本文提出了一种基于点云体积密度的计算与可视化方法。算法通过KdTree搜索每个点的邻域,利用球体积公式计算单位体积内的点数作为密度值,并存储在点云强度属性中。代码实现了点云读取、密度计算和可视化功能,使用PCL库完成邻域搜索和密度渲染。结果显示,该方法能有效反映点云密度分布,为后续点云处理提供密度特征参考。文章附有完整C++代码实现和可视化效果图,适用于点云密度分析和特征提取应用。 阅读详情

或许大家都明白useCallback一个这样的作用,为了性能优化,但是怎么去用它才能达到性能优化呢,因为我曾经看到过有同事,碰到点击事件就用useCallback包裹起来,但是这样真的是能优化吗,今天我们就来捋一捋

useCallback(() => {}, [a, b]);

useCallback会返回一个函数的memoized值;

无依赖时,执行原来的函数;依赖项改变时,函数进行一个更新,在依赖不变的情况下,多次定义的时候,返回的值是相同的。

有些人可能会误以为 useCallback 可以用来解决创建函数造成的性能问题,其实恰恰相反,单从这个组件看的话 useCallback 只会更慢,因为 inline 函数是无论如何都会创建的,还增加了 useCallback 内部对 inputs 变化的检测。

我们先来看一段代码:

  
const add1= () => {
    console.log("add1");
    setCount(num+ 1);
  }
 
  const add2= useCallback(() => {
    console.log("add2");
    setNum(num+ 1);
  }, [num])

1.当页面重新渲染时,会重新创建一个add函数

2.虽然我们add2用useCallback,但是页面重新渲染时,依然要执行useCallback后面的代码,只是返回的值相同,照样还是会创建一个函数

所以综上分析看来,这种情况下根本无法达到性能优化,我们千万不要掉进 useCallback 可以用来解决创建函数造成的性能问题的坑

那么,到底useCallback到底在什么时候用呢

场景:将父组件的函数,传给子组件作为回调使用时

export default function testCallBack() {
  const [num, setNum] = useState(0);
  const add1= () => {
    setCount(num+ 1);
  }
  const add2= useCallback(() => {
    setNum(num+ 1);
  }, [num])
  return (
    <div>
      <Son increment={add1} />
      <Son increment={add2} />
    </div>
  )
}
const Son = memo((props) => {
  console.log('子组件加载')
  return <div onClick={props.add}>add1</div>
})

注意:memo:进行浅层比较,有更新就渲染,没更新不渲染,这里不过多阐述了

1.当父组件重新渲染时,父组件内add1重新创建,那传到子组件的时候,检测到有变化,所以渲染子组件

2.当父组件重新渲染时,父组件内也会add2重新创建,但是他使用了useCallback,依赖没有发生变化时,那useCallback就会返回相同的值,那add2的值就没有变化,memo检测到add2没有变化,就不更新子组件

以上就阐述完成useCalllback的用法和执行过程,得出结论:

useCallback的作用:配合memo用于优化子组件的渲染次数

下面在进行类组件同类问题的扩展上述代码,每次带你家ParentComponent就会导致ChildrenComponent也渲染一次,虽然ChildrenComponent采用了PureComponent 优化

在使用类组件的时候,使用不当,也会存在这样的问题

当父组件组件的setate发生改变的时候 render都会重新渲染一次,子组件的属性 handleChildren属性采用匿名函数赋值,导致每次的引用地址不一样,那么ChildrenComponent使用用PureComponent 优化是无效的

优化

  <SonComponent
      handleChildren={() => {
        this.handleParent();
      }}
    />

//替换成
 <SonComponent handleChildren={this.handleParent()} />

点击父组件不会导致子组件也渲染,真正的起到了优化的作用

useMemo使用场景

优化针对于当前组件高开销的计算,具有记忆功能,

假如页面上有一个比较大的高开销的计算,每次set一个值的时候,都会重新执行计算函数,这样的话,很占内存,这时候可以用到useMemo

例如

// 假设computedNum()是一个计算量非常大的函数
const computeValue = useMemo(() => computedNum(num), [num]);

两者的区别

useCallback 对于子组件渲染优化

useMemo 对于当前组件高开销的计算优化

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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