react学习

本文介绍使用React结合AntDesign框架构建企业级管理后台的过程及示例。通过具体案例展示如何快速搭建美观且实用的管理界面。

1.基于antdesign 前端框架搭建的企业后台管理软件

2.用React和Ant Design搭建的一个通用管理后台



3.react小例子

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <script src="https://unpkg.com/react@15/dist/react.js"></script>
    <script src="https://unpkg.com/react-dom@15/dist/react-dom.js"></script>
    <script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/babel-core/5.8.23/browser.min.js"></script>
</head>
<body>
<div id="container"></div>
<script type="text/babel">

    /*var Buttonify = React.createClass({
        render: function() {
            return (
                    <div>
                        <button type={this.props.behavior}>{this.props.children}</button>
                    </div>
            );
        }
    });
    ReactDOM.render(
            <div>
                <Buttonify behavior="Submit">SEND DATA</Buttonify>
            </div>,
        document.querySelector("#container")
    );*/

    class MyTitle extends React.Component {
        render() {
            return <h1>Hello World</h1>;
        }
    };

    ReactDOM.render(
            <MyTitle/>,
        document.querySelector("#container")
    );


    /*  var destination = document.querySelector("#container");
     ReactDOM.render(
     <div>haha</div>, destination);*/
</script>

</body>

</html>


MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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