11 Passing Date Into Our Components

本文介绍了一个使用React实现的简单联系人列表组件。该组件接收联系人数据作为属性,并将其姓名和电话号码显示在一个列表中。示例展示了如何在App组件中使用此联系人列表。

vi ContactsList.js

import React from 'react';
class ContactsList extends React.Component{

    render(){
         console.log(this.props.contacts);

        return(
            <ul>
            <li> {this.props.contacts.name} :{this.props.contacts.phone}</li>
            </ul>
            )
    }
}
export default ContactsList;

vi App.js

import React from 'react';
import ReactDOM from 'react-dom';
import ContactsList from './ContactsList';
const contacts ={
        name: 'scott',
        phone:'555 666 5555'
    };
class App extends React.Component {


render(){
     console.log(this.props.contacts);
    return(
        <div>
        <h1> Contacts List</h1>
        <ContactsList  contacts={this.props.contacts}/>
        </div>

        )
}


}

ReactDOM.render(<App contacts ={contacts}/>,document.getElementById('app'));
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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