一些杂项

本文介绍Redux-devTools的安装和配置过程,并演示如何使用它来监控Redux的状态树Store变化,包括创建DevTools组件、通过DevTools.instrument()扩展store,以及如何在应用中渲染DevTools。

Redux-devTools

转自简书:http://www.jianshu.com/p/a2d4c1856560

redux-devtools 是一个非常棒的工具,它可以让你实时的监控Redux的状态树的Store

创建:

import React from 'react'

//从redux-devtools中引入createDevTools
import { createDevTools } from 'redux-devtools';

//显示包是单独的,要额外指定
import LogMonitor from 'redux-devtools-log-monitor';
import DockMonitor from 'redux-devtools-dock-monitor';

//创建DevTools组件
const DevTools = createDevTools(
  <DockMonitor toggleVisibilityKey='ctrl-h'
               changePositionKey  ='ctrl-q'>
    <LogMonitor theme='tomorrow' />
  </DockMonitor>
);

export default DevTools

用DevTools.instrument()通过redux的compose来扩展store

import {createStore,applyMiddleware,compose} from 'redux'
import rootReducer from './modules/reducers'

import thunk from './middleware/thunk'
import DevTools from '../containers/DevTools'

const enhancer = compose(
  //你要使用的中间件,放在前面
  applyMiddleware(thunk),
  //必须的!启用带有monitors(监视显示)的DevTools
  DevTools.instrument()
)

export default function createStoreWithMiddleware(initialState){
  //注意:仅仅只有redux>=3.1.0支持第三个参数
  const store = createStore(rootReducer,initialState,enhancer)
  return store
}

compose(…functions)

从右到左来组合多个函数。

这是函数式编程中的方法,为了方便,被放到了 Redux 里。
当需要把多个 store 增强器 依次执行的时候,需要用到它。

参数
(arguments): 需要合成的多个函数。预计每个函数都接收一个参数。它的返回值将作为一个参数提供给它左边的函数,以此类推。例外是最右边的参数可以接受多个参数,因为它将为由此产生的函数提供签名。(译者注:compose(funcA, funcB, funcC) 形象为 compose(funcA(funcB(funcC()))))

返回值
(Function): 从右到左把接收到的函数合成后的最终函数。

Render DevTools in your App

import React from 'react';
import { render } from 'react-dom';
import { Provider } from 'react-redux';
import configureStore from './store/configureStore';
import TodoApp from './components/Counter';

//注意,不要直接这样做,要区分开发环境和生产环境
import DevTools from './containers/DevTools';

const store = configureStore();

render(
  <Provider store={store}>
    <div>
      <Counter />
      <DevTools />
    </div>
  </Provider>
  document.getElementById('app')
);

ReactDOM

React提供的获取DOM元素的方法

findDOMNode

当组件被渲染到DOM中后,findDOMNode返回该React组件实例响应的DOM节点。

componentDidMount() {
    const dom = ReactDOM.findDOMNode(this);
}

注意:findDOMNode只对已经挂载的组件有效。

render

把React渲染的Virtual DOM渲染到浏览器的DOM中。

当组件初次渲染后再次更新的时候,React不会把整个组件重新渲染一次,而是会使用DOM diff算法做局部的更新。

refs

它是一个组件特殊的prop,可以附加到任何一个组件上。组件被调用的时候,会新建一个该组件的实例,而refs就会指向这个实例。

<input type="text" ref={(ref) => this.myTextInput = ref} />

这样,我们就可以得到input组件的真正实例。

refs同样支持字符串,对于DOM操作,不仅可以用findDOMNode获得该组件的DOM,还可以使用refs获取组件内部的DOM。

import React, { Component } from 'react'; 
import ReactDOM from 'react-dom';

class App extends Component {  
    componentDidMount() {
        const myComp = this.refs.myComp;
        const dom = findDOMNode(myComp);
    }
    render() { 
        return (
            <div>
                <Comp ref="myComp" />
            </div> 
        );
    } 
}

为了防止内存泄漏,当一个组件卸载后,组件里所有的refs都会变成null。

注意,findDOMNode和refs都无法用于无状态组件,因为无状态组件在挂载的时候只是方法调用,没有新建实例。

position:absolute & float

两者都会使元素脱离文档流, 但是,与absolute不同的是:float 的元素还会在文档流上占据一个位置。

这里写图片描述

从上面的效果中可以看出:
文字会围绕float的元素,所以float的元素在文档流还是占有有一席之位的。
文字被absolute的元素遮挡了,说明absolute的元素已经完全脱离文档流,文字可以无视它的存在。

原型和原型链图解

这里写图片描述

Get和Post

原文链接:
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3NzIzMzg3Mw%3D%3D&mid=100000054&idx=1&sn=71f6c214f3833d9ca20b9f7dcd9d33e4

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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