react之动态参数设置

两种动态参数的设置

  1. state查询
  2. setState改变参数
    Ⅰ、state进行查询
// App.js

class Content extends Component {
  constructor(props) {
    super(props);
    this.state = {
      content: '123'
    };
  }

  render() {
    return <div>{this.state.content}</div>;
  }
}


Tips:

1、这里通过{}来表明模板插入变量 vue中是{{}}注意即可,然后通过读取this.state.content来读取constructor中构造的变量state
2、这里的state是默认字段,用state来代表组件的仓库值

Ⅱ、setState改变参数的方法


class Content extends Component {
  constructor(props) {
    super(props);
    this.state = {
      content: '123'
    };
  }
  // 在页面挂在完后进行的任务,生命周期函数
  componentDidMount() {
    const _this = this;
    setTimeout(() => {
      _this.setState({ content: 'change' });
    }, 1000);
  }

  render() {
    return <div>{this.state.content}</div>;
  }
}

function App() {
  return (
    <div>
      <Header />
      <Content />
    </div>
  );
}


Tips:

1、利用setState对state仓库中的参数进行改变,如果直接使用this.state.content =1;没有任何的效果,类似于vue中通过this.$set设置引用类型的赋值会比较有效;
2、在App应用中,我们将Header和Content的组件都嵌套在App下
3、React中参数动态绑定原理理解:当一个组件的props和state发生变化的时候,render函数会重新渲染,使整个dom得到更新。

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 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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