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第八篇:深入 React-Hooks 工作机制:“原则”的背后,是“原理”

其实,原则 2 中强调的所有“不要”,都是在指向同一个目的,那就是要确保 Hooks 在每次渲染时都保持同样的执行顺序。 为什么顺序如此重要?这就要从 Hooks 的实现机制说起了。...点击一次后,“修言”会被修改为“秀妍”,如下图所示: 到目前为止,组件的行为都是符合我们的预期的,一切看上去都是那么的和谐。...理论上来说,变化应该发生在我单击“修改姓名”之后触发的二次渲染里:二次渲染时,isMounted 已经被置为 true,if 内部的逻辑会被直接跳过。...那为什么最后发生变化的竟然是 career 呢?年轻人,不如我们一起来看一看 Hooks 的实现机制吧!...接下来我们把这个已知的结论还原到 PersonalInfoComponent 里去,看看实际项目中,变量到底是怎么发生变化的。

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    WRF第3课:在超算上运行WRF官网案例——重启动-海温更新-嵌套

    wrf/users/namelist_best_prac_wrf.html) 将模式运行时间设置为2016年10月6日至8日,每3小时输出模式运行结果且每8个输出时次打包为一个输出文件(wrfout*...在模式积分完成后会在运行目录得到以下文件: 若模式需要从2016年10月7日00时重启动,仅需将namelist.input中的start_day修改为07,restart设置为.true....二、海温更新 WRF-ARW大气模式不会预测诸如海面温度、海冰、植被覆盖、土地利用类型、以及地表反照率等下边界的动态变化。...在默认模拟中,模式会在积分过程中始终采用初始时刻下边界值,这显然不适用于长期数值模拟或者下边界条件变化剧烈的天气过程模拟。...而对于长期数值模拟或下边界变化剧烈的天气过程模拟,此时需将fg_name修改为‘FILE’,‘SST’,并注释constants_name参数,再通过运行metgrid.exe水平插值生成匹配模式网格的动态气象和海温海冰强迫

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    还在用print()查找错误?日志消息这顿排骨它不香嘛?

    攒钱买生发水的大灰狼又来了,最近在最项目开发的时候呀,跟小伙伴聊到修Bug这件事。...嗯…没秃头以前我也是这样做的,后来我为了以后有更多的时间去修bug,慢慢的发现断言是个好东西,再后来为了直接观察到整个程序某个值的变化过程,发现还是日志处理是真香。 ?...那么今天大灰狼就来和大家聊聊Python日志处理的那些梗, 记日志是一件很棒的事,它可以很好的帮助我们理解程序中发生的事以及事情发生的顺序。...以一个计算阶乘的函数为例,我们监控该函数中每一个变量在程序运行时值的变化情况: #阶乘计算日志消息输出实例 import logging logging.basicConfig( level=logging.DEBUG...通过这样的一个日志我们就可以非常直观的看到程序在运行过程中的变化情况。

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    15. R编程(一:基本数据类型及其操作之向量)

    可以通过分号; 连接不同的代码(如赋值加输出,赋值加输出还可以靠将赋值代码加上圆括号) > c(1, 'a');c(1:2) [1] "1" "a" [1] 1 2 R 的数据类型 Decimal values...match 实例 x 中的列名与y中的列名一致但顺序不同,如果我们想要按照x 列的顺序来排列行,则可以分别将二者存于向量,并使用match 函数来修改y 向量。...(n=100,mean=0,sd=18) y <- rnorm(n=100,mean=0,sd=18) #将小于-2的统一改为-2,将大于2的统一改为2 y[y 2] 如何将两个向量合到一起,组成一个长向量?...a <- c(0,a)# 首 b <- c(b,7) # 尾 n=2 # 二号位 c(a[1:n-1],66,a[n:length(a)]) # 4.如果向量x和y内容一致但顺序不一致,如何按照x的顺序排列

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    AI笑话大全(完整版)

    比如说遗传算法,基本的思路就是把自然选择的想法套用在程序上:设定一套规则和目标当成"环境",然后让里面的程序不停“突变”并遭受环境选择,从而向目标不断前进。...于是一个物种演化出来的生活方式就是:不断生育后代,然后把后代吃掉。 Yaeger, 1994 NO.9  任务:堆乐高 为了鼓励造高塔,衡量标准是乐高积木底面的z坐标。于是程序学会了把底面翻过来。...后来,标准修改为生物本来的最低处能抵达的最高点,于是程序演化出一根重心很高的杆子,依靠翻倒来把最低点翻上去。...Christiano et al, 2017 NO.18  任务:自动修复bug 修bug程序把所有被维修的排序算法都修成空的,因为衡量指标是“目标算法输出一个排好顺序的列表”,而空列表都是排好顺序的列表...修bug程序学会了把这个文档删掉,这样它的内容就成了空的,然后输出一个空的结果就和它一致了。

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    MADlib——基于SQL的数据挖掘解决方案(20)——时间序列分析之ARIMA

    这种因素包括实际时间序列值与考虑了趋势性、周期性、季节性变动的估计之间的偏差,它用于解释时间序列的随机变动。...值越小,表明对近期观测值预测的作用越重视,预测值对数据变化的反应速度也越快,但预测的修匀程度较低,估计值的精度也可能降低。反之, ?...值越大,预测值的修匀程度越高,但对数据变化的反应速度较慢。 不存在一个确定时期 ? 值的规则。一般 ? 在 ? 之间,视序列长度和预测目标情况而定。一般对水平型数据, ?...值的选取较为随意;一般情况下,如果考虑到历史序列中含有大量随机成分,或者序列的基本发展趋势变化不大,则 ? 应取大一点。...ARIMA模型中按[p, d, q]顺序的值。其中参数p、d和q是非负整数,分别表示模型的自回归、差分和移动平均部分的参数值。

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    回溯法浅析:逆向思维领略算法之美

    这些童男童女就是供奉给牛头怪吃的。 来自雅典的王子忒修斯立志要为民除害,于是他与当年选献的童男童女一起来到克里特岛,忒修斯上岸后爱上了美丽的阿里阿德涅公主。...当公主知道忒修斯的使命后,就送给他一把魔剑和一个线球,以免忒修斯受到牛头怪的伤害。 勇敢的忒修斯一进入迷宫,就将线球的一端拴在迷宫的入口处,然后放开线团,沿着曲折复杂的通道,向迷宫深处走去。...在定义了问题的解空间之后还应当考虑如何将解空间进行有效的组织,以使得回溯法能够方便地搜索这些子空间中的节点。在必要的时候还应当注意优化搜索的策略以提高算法的实时性。...如果第7个皇后由于在第7列找不到合适的位置而无法被移动,那么算法就必须去掉它并回溯到第 6 列的皇后。终算法不断重复着摆放皇后和回溯的过程直到找到问题的解为止。 ?...首先采用穷举法,那么可以容易得出该问题解空间的节点总数为 109601。然后在使用回溯法的前提下随机选取 20 条路径,分别估计它们的节点个数并求得总数的平均值。

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    谷歌大脑新研究:强化学习如何学会用声音来观察?

    编译 | 王晔 校对 | 维克多 人类已经证明,大脑中的神经系统拥有为不断适应外界环境的变化而改变自身结构的能力。大脑内部的突触、神经元之间的连接可以由于学习和经验的影响建立新的连接。...1 证明过程 现代深度学习系统通常无法适应感觉输入的随机重新排序,除非对模型进行重新训练或者用户为模型纠正输入的顺序。然而,meta-learning这项技术,可以帮助模型适应这种变化。...在本地接收信息的同时,这些单独的感觉神经网络模块也不断地广播输出信息。...此外,作者设计的系统能够以任何随机排列的顺序利用不同数量的感觉输入通道,即使在一个episode中顺序再次被重新排列。...图注:置换不变的输出 当作者按原样输入传感器阵列(顶部)或随机重新排列阵列(底部)时,Attention Neuron层的输出(16维全局潜代码)不会改变。

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    SQL知识点总结

    我觉得对于SQL语句,清楚知道它执行的顺序,对于写sql语句非常重要                                   sql查询中用到的关键词主要包含六个,并且他们的书定顺序依次为...  Select--From--Where--Group by--Having--Order by 但这几关键词的执行顺序与sql语句的书写顺序并不是一样的,而是按照下面的顺序来执行 From--Where...  where:过滤表中数据的条件,主要对应的是表中的一条条的记录 group by:如何将上面过滤出的数据按照哪个类分组归类 having:对上面已经分组的数据进行过滤的条件 select:查看结果集中的哪个列也就是哪个字段...3、外连接 在内连接中,只有满足连接条件的元组才能作为结果输出,而外连接既可以输出满足条件的元组,也可以输出不满足条件的元组。...均输出表1的内容; RIGHT  OUTER  JION——右外连接,不管表2中的元组是否满足连接条件,均输出表2的内容。

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    使用​​langchain​​搭建自己的本地知识库系统

    我们在提问LLM 对于一些不知道的知识时候,LLM 很多时候是不知道如何回答问题的。甚至会对我们的问题进行胡诌随机回答,也就是瞎说。...RAG 还减少了用户根据新数据不断训练模型并随着数据的变化更新训练参数的需要。通过这种方式企业可以减低相关财务成本。 现在支撑所有基础模型的是一种称为 transformer 的 AI 架构。...但是,仅靠微调很少能为模型提供在不断变化的环境中回答高度具体问题所需的全部知识,并且微调的时间周期还比较长。所以当时的 Facebook提出了 RAG,让 LLM 能够访问训练数据之外的信息。...embedding model 具体你要使用什那个产品的 embedding model 在对应的地方修改为自己的即可。...总结: 本文主要是介绍了如何使用 langchain 构建一个自己的知识库系统 介绍了知识库构建的 RAG 相关的知识 LLM 不能做什么,如何将最新的数据于 llm 相结合来提示 llm 的能力 langchain

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    深度学习中用于张量重塑的 MLP 和 Transformer 之间的差异图解

    在计算机视觉中我们可以使用池化或跨步卷积将空间维度将输入形状的 H x W 更改为 H/2 x W/2,甚至更改为不对称的 H/4 x W/8。...为了重塑输入张量,必须使用具有不同形状(所需输出形状)的输出查询。 与 MLP 相比,我们有非常相似的公式,都将输入与学习的加权矩阵 W 左乘以实现形状变化。但是,有两个不同之处。...需要在 GPU、数据和训练时间上做出重大努力,才能获得良好的性能。 区别2:输入顺序 对于 MLP,输入和输出的顺序被编码在矩阵 W 中。每一行和每一列对应于输入和输出形状的权重。...对于自注意力(self-attention),其中输出查询Ø=X,那么O的顺序也经历了与输入X相同的排列。...自注意力是排列等变的,交叉注意力是排列不变的。MLP 对排列高度敏感,随机排列可能会完全破坏 MLP 结果。

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    深度学习机器72小时自学象棋, 达到国际大师水平

    马修赖新机器背后的技术是神经网络. 这是一种受人脑启发而得来的处理信息的方式. 它由几层节点组成, 这些节点的连接方式随着系统的训练而变化....训练过程中使用大量的数据来微调节点的连接, 以使神经网络产生给定输入的特定输出, 例如识别图像中面部的存在. 在过去的几年中, 神经网络由于两个进步而变得非常强大....马修赖从计算机国际象棋游戏数据库中随机选择500万个位置生成他的数据集. 然后他创建了更多的变化....在将这些数据用于训练之前, 为每个位置添加一个随机的符合规则的落子(random legal move). 他总共以这种方式创建了1.75亿个位置....马修赖说, 这个概率方法46%的时间能预测最好的某步棋, 70%可以预测排名前三佳的某步棋的走法. 所以电脑不必担心其他的落子方式. 这是一个有趣的工作, 代表了国际象棋引擎工作方式的重大变化.

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    临摹没方向?灵感没头绪?而她做插画时却不会这样...

    二、素材收集 根据主题和风格联想一些关键词去找相应的素材,找的过程中会构思一个大概的画面,想像是怎么样一个场景,然后可能找素材的过程中又会有新的灵感~就是一个不断碰撞的过程。 ?...4.光影以及层次 (1)小鹿是主角,在画面中要突出,以它为视觉中心,用了最亮的颜色,然后光慢慢衰减照亮四周。画面前中后有层次变化,视觉中心到四周有层次变化。...A.最下面一层的树叶,用套索工具勾出大概形状,然后用喷枪笔刷画出颜色变化,然后用橡皮擦工具选择硬边圆,修一下形状。 B.中间和最上面直接用硬边圆笔刷画出来。...,注意变化 (3)用颗粒喷笔给前面的树增加一点黄色杂色(注意中心往外衰减颜色变化) (4)找个高光的图,模式改为滤色,擦除不要的部分,调节大小以及位置。...(3)放上签名然后保存为图片输出(一般网上发出来的图都会按需缩小哦) ?

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    AI靠什么超越人类修图师?万字长文看懂「美图云修」AI修图解决方案

    智能中性灰精修网络结构 双重自注意力特征筛选模块 双重自注意力特征筛选模块 [1] 是对特征图的空间映射和通道映射进行学习,分为基于位置的自注意力模块和基于通道的自注意力模块,最后通过整合两个模块的输出来得到更好的特征表达...任意两个具有相似肤质特征的位置可以相互贡献权重,由此模块通过学习能够筛选出肤质细节变化的位置特征。...首先,相较于磨皮等传统图像处理方法,本方案输出的智能修图结果精细、自然,能够最大程度地保留人像肤质细节,对于各类复杂场景都具有更好的鲁棒性;其次,相较于人工中性灰修图,本方法能够保证稳定的修图效果,同时极大缩短处理时间...但是一个图像级的鉴别器往往不能处理空间变化的图像,例如输入图像是在室内复杂光源场景下获取的,受到室内光源漫反射的影响,每个区域需要校正的程度不同,那么单独使用全局图像判别器往往无法提供所需的自适应能力。...判别器包含全局以及局部两个分支,全局分支判断校正图像的真实性,局部分支从输入图像随机剪裁 5 个 patch 进行判别,改善局部色偏校正效果。

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    中科院自动化所余山:对大脑的未知,并不阻碍借鉴大脑,成就智能

    人类大脑不仅可以在新的环境中不断吸收新的知识,而且可以根据不同的环境灵活调整自己的行为。 作为对应,当前以DNN为代表的神经网络,尽管可以建立输入输出之间非常复杂的映射关系,用于识别、分类和预测。...但是一旦学习阶段结束,它所能做的操作就固化了,既难以方便的学习新的映射,也不能对实际环境中存在情境信息(比如自身状态,环境变化、任务变化等)做出灵活的响应,难以满足复杂多变的需求,即缺少情境依赖学习(contextual-dependent...据脑科学家的研究表明,大脑的结构,除了感觉输入、运动输出这个通路之外,还存在一个调控的通路(主要在大脑前额叶发挥作用,因此也可以说,前额叶区决定了人的随机应变能力)。...原因就在于,当学习「猫」的任务时,网络把针对「狗」的任务学到的知识给忘了。 然而,人脑却没有这种所谓「灾难遗忘」的问题。人类先后顺序地学习不同的任务,最后识别能力还能不断提升。...SGD,但所有任务顺序训练时,准确率直降到4.27%,这正是「灾难性遗忘」的结果; 3)当采用OWM方法,任务顺序训练时,结合经过预训练的特征提取器,准确率能够达到75.24%,性能媲美于SGD的混合训练

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    MXNet定义计算步骤的方式以及数据流编程和 Symbol

    对于绝大多数情况下的编程,我们需要明确定义所有步骤,随后针对数据按顺序运行。...具体做法大概都知道,而就算写出了恰当的代码,如果数据规模或网络布局不断变化,如何确保能可复用地进行?好在还有其他备选方案。...数据流编程(Dataflow programming) 是一种定义并行运算的灵活方法,这种方法中,数据可通过图(Graph)的方式流动。Graph定义了运算顺序,即数据是要按顺序运算或并行运算。...接下来看看如何将其应用给实际数据。...由于一个Graph可以包含多个输出,因此该函数可以返回NDArrays组成的数组。这里我们只有一个输出,即“14”这个值,这个值当然与 (12)+(34) 的运算结果是相等的。

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    Bof基础实践_实践的基础是什么

    此时就可以确定输入32字节之后的4个字节就是我们要覆盖的返回地址所在的位置了,接下来就是把原来的地址改为getshell函数的起始地址。...从之前逆向的反汇编中我们知道getshell的起始地址是0x0804847d,但是直接按这个顺序输入会错,因为从上图中看出当输入是1234时eip寄存器中的值却对应的是4321,这是因为栈顶是低地址的缘故...这时又出现一个问题,如何将0x0408输入,直接输入显然不能实现,但我们知道在编程语言中的print函数是可以做到的,再加上管道|就能把数据输入了。...我直接选择了eip后作为shellcode的起始地址,因此我应该把eip的值改为0xbffff1f0,同样在注入时地址需要反着输入,但是shellcode不需要逆序输入,因为程序是按照从低地址到高地址执行的...代码如下图,只有输出hello world的功能,为了方便直接将整段程序接到input2后面,利用hello >> input2很方便就能实现。

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    零基础学并查集算法

    如果是1个连通分支,说明整幅图上的点都连起来了,不用再修路了;如果是2个连通分支,则只要再修1条路,从两个分支中各选一个点,把它们连起来,那么所有的点都是连起来的了;如果是3个连通分支,则只要再修两条路...他们看在我的面子上,同意了。这一同意可非同小可,整个少林和峨眉派的人就不能打架了。这么重大的变化,可如何实现呀,要改动多少地方?其实非常简单,我对玄慈方丈说:“大师,麻烦你把你的上级改为灭绝师太吧。...               total--;             }            //如果两点已经连通了,那么这条路只是在图上增加了一个环 //对连通性没有任何影响,无视掉       } //最后输出还要修的路条数...那么随着数据的不断输入,整个图的连通性也会发生变化,从上图中可以很清晰的发现这一点。同时,对于已经处于连通状态的points/sites,直接忽略,比如上图中的(8, 9)。...,从容易想到的Quick-Find到相对复杂但是更加高效的Quick-Union,然后到对Quick-Union的几项改进,让我们的算法的效率不断的提高。

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