React深入setState【4】

本文深入解析React setState的异步特性,教你如何在事件回调中正确使用同步与异步更新,以及React对异步setState的优化策略。实例演示了如何在不同场景下调整状态并确保回调在适当时机执行。

深入setState

setState对状态的改变可能是异步的

如果改变状态的代码处于某个HTML元素的事件中,则其是异步的,否则是同步。

后面开发的时候始终当成异步的,然后使用回调函数进行处理。

this.setState(() => {
    //改变状态
    n: xxx,
}, () => {
    //状态改变完成之后触发,改回调运行在render之后
    xxxx
})

若遇到某个事件,需要同步调用多次,需要使用函数的方式得到最新状态。

this.setState(cur => {
    //改变状态
    return {
        n: xxx
    }
}, () => {
    //状态改变完成之后触发,改回调运行在render之后
    xxxx
})

React会对异步的setState进行优化。

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究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,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂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)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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