围绕React衍生出的思考

博客介绍了React开发相关知识。它是声明式开发,可与其他框架并存,采用组件化且组件名大写,遵循单向数据流。React是视图层框架,处理页面和数据渲染,复杂传值需flex redux辅助。还提及React的函数式编程,利于自动化编程。

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1.以前使用jequery,原生JS操作DOM的写法叫做命令式的编程
2.React是一种声明式的开发
3.React可以与其他框架并存,如index中,react只会管理在index.js中挂载的dom,其他的标签都可以使用其他的库或者框架进行编辑
4.React中的组件化,组件的命名都是大写开头
5.单向数据流
父组件给子组件传值允许,但绝不允许子组件去更改父组件的值 在子组件中,父组件传过来的值是只读属性的
如果我实在想在子组件中修改父组件,通过子组件调用父组件的方法进行修改,这里传方法请注意this指向问题
6.视图层的框架React
在这里插入图片描述
如果只使用react去进行复杂的传值是非常的麻烦的,因此react只是一个视图层的框架,只帮你解决页面和数据渲染的,如果是数据传递,那对不起react我不管 因此我们需要使用flex redux数据框架辅助我们进行开发
7.React的函数式编程
如刚刚所写的函数直接往里面写JSX代码,然后去调用这个函数
面向测试的开发流程,如果都是函数很容易进行自动化编程

### 关于 Whisper 的 Web 实现及相关项目 Whisper 是由 OpenAI 开发的一种自动语音识别 (ASR) 模型,能够实现多语言、高质量的语音转文字功能。以下是与 Whisper 相关的一些 Web 技术和项目: #### 1. **基于浏览器的 Whisper 应用** 一些开发者已经创建了基于 Web 的 Whisper 集成工具,允许用户通过浏览器上传音频文件并实时将其转换为文本。这些应用通常依赖前端框架(如 React 或 Vue.js)以及后端服务来运行 Whisper 模型。 例如,Hugging Face 提供了一个在线演示平台,支持多种 ASR 模型,包括 Whisper[^3]。该平台允许用户直接上传音频文件或录制麦克风输入,并返回对应的文本结果。 ```javascript // 示例:如何在 JavaScript 中调用 Hugging Face API 进行 Whisper 推理 const fetch = require('node-fetch'); async function transcribeAudio(audioFile) { const formData = new FormData(); formData.append('file', audioFile); const response = await fetch('https://api-inference.huggingface.co/models/openai/whisper-base', { method: 'POST', headers: { Authorization: `Bearer YOUR_API_KEY` }, body: formData, }); const result = await response.json(); console.log(result); } ``` #### 2. **开源项目:Whisper.cpp 和其衍生作品** Whisper.cpp 是一个用于部署 Whisper 模型的轻量级 C++ 实现,它使得模型可以在资源受限的设备上运行,甚至可以直接嵌入到网页中。该项目的一个分支实现了 WASM(WebAssembly),从而让 Whisper 能够完全在客户端执行推理而无需服务器支持[^4]。 - GitHub 地址: https://github.com/ggerganov/whisper.cpp - 使用场景: 可以构建无服务器架构的应用程序,保护用户的隐私数据不离开本地环境。 #### 3. **Phishpedia 对比分析** 虽然 Phishpedia 主要专注于反钓鱼检测领域[^2],但它同样采用了混合深度学习的方法来进行视觉特征提取和分类。这启发我们思考,在设计类似的语音处理系统时,可以借鉴跨模态的技术思路,比如结合图像和声音信号共同训练更强大的 AI 模型。 --- ### 总结 目前围绕 Whisper 展开的主要 Web 技术方向集中在简化用户体验、降低延迟时间以及增强安全性等方面。无论是利用现有的云服务平台还是探索新兴的边缘计算解决方案,都可以显著提升实际应用场景中的表现效果。
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