03.jsx语法中的注意事项

本文通过一个具体的React应用实例,展示了如何使用JSX语法来创建和渲染组件。其中包括了基本的元素创建、条件渲染以及列表的展示等核心概念。
// 1.导包
import React from 'react'
import ReactDOM from 'react-dom'

// 2.创建虚拟DOM元素
// const mydiv = React.createElement('div',{id:'mydiv',title:'div aaa'},'这是一个div元素')



let a = 10
let str = '你好中国'
let boo = false
let title = '999'
const h1 = <h1>红红火火</h1>
// const arr = [
//   <h2>这是h2</h2>,
//   <h3>这是h3</h3>
// ]
const arrStr = [
  '张飞',
  '刘备',
  '关羽',
  '诸葛亮'
]
//定义一个空数组,将来用来存放名称标签 方案1
const nameArr = []
arrStr.forEach(item => {
  const temp = <h5 key={item }>{item}</h5>
  nameArr.push(temp)
})

// 数组map方法,必须写return



// 3.调用render函数渲染
// 什么情况下需要使用{}呢?当我们需要子啊JSX控制区域内,写JS表达式了,则需要把JS代码写到{}中
ReactDOM.render(<div>
  {a + 2}
  {str}
  {boo ? '条件为真' : '条件为假'}
  <p title={title}>这是一个p标签</p>
  {h1}
  {/* {arr} */}
  {nameArr}
  {
    arrStr.map(item => <h3 key={item}>{item}</h3>)
  }
</div>, document.getElementById('app'))
基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于NSGA-III算法的微电网多目标优化调度展开研究,重点介绍了如何利用该先进多目标进化算法解决微电网系统中多个相互冲突的目标(如运行成本最小化、碳排放最低、供电可靠性最高等)的协同优化问题。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了NSGA-III算法的基本原理、在微电网调度模型中的建模过程、约束条件处理、目标函数设计以及仿真结果分析,展示了其相较于传统优化方法在求解高维、非线性、多目标问题上的优越性。同时,文档还提供了丰富的相关研究案例和技术支持背景,涵盖电力系统优化、智能算法应用及Matlab仿真等多个方面。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源优化领域的工程技术人员;尤其适合正在进行微电网调度、多目标优化算法研究或撰写相关论文的研究者。; 使用场景及目标:①掌握NSGA-III算法的核心思想及其在复杂能源系统优化中的应用方式;②学习如何构建微电网多目标调度模型并利用Matlab进行仿真求解;③为科研项目、毕业论文或实际工程提供算法实现参考和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码实例,逐步调试运行并深入理解算法流程与模型构建细节,同时可参考文档中列出的其他优化案例进行横向对比学习,以提升综合应用能力。
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