3、React 待办事项应用开发全流程解析

React 待办事项应用开发全流程解析

1. 显示待办事项

在开发待办事项应用时,下一步是将每个待办事项展示给用户,让他们能看到任务细节,并在完成任务时标记为已完成。以下是 src 文件夹中 App.js 文件的代码示例:

import React, { Component } from 'react';
export default class App extends Component {
    constructor(props) {
        super(props);
        this.state = {
            userName: "Adam",
            todoItems: [{ action: "Buy Flowers", done: false },
                        { action: "Get Shoes", done: false },
                        { action: "Collect Tickets", done: true },
                        { action: "Call Joe", done: false }],
            newItemText: ""
        }
    }
    updateNewTextValue = (event) => {
        this.setState({ newItemText: event.target.value });
  
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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