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在 React 表单开发时,有时没有必要使用State 数据状态

使用hooks可以解决React中的许多问题,但是在处理表单时是否必需呢?让我们来看看。...虽然在小型应用程序中这不是一个大问题,但随着应用程序规模的增长,它可能导致性能瓶颈。当涉及到表单时,React会尝试在每次输入(状态)发生变化时重新渲染组件。...在大多数情况下,表单值仅在表单提交时使用。那么,难道为了两个输入字段就需要重新渲染20多次的组件吗?答案是明确的:不需要!...此外,当输入字段的数量增加时,存储输入值的状态变量的数量也会增加,从而增加了代码库的复杂性。那么,有没有其他方法可以避免重新渲染,同时实现表单的所有功能呢?...使用 FormData 时,API请求体可以很容易地构建,而使用 useState 时,我们需要组装提交的数据。 当表单增长时,它消除了引入新的状态变量的需求。

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    Tensorflow Federated Framework 谷歌联邦学习框架

    一个很简单的例子:在函数定义中print了一些东西,只会在函数定义的时候输出,而在执行的时候没有输出,就是因为函数已经被“编译”成其他语言了,而print没有被编译进去(类似注释)。...如果我们编写的一些函数使用到了不同端的数据,在真正执行的时候,一个函数甚至会被拆分到不同的机器上执行。...在本文中,我们将自底向上进行学习,把FC API当作一门新的语言进行学习、实践。 安装TFF库(conda) 详细的安装流程请参见官方指南,这里我们将使用conda进行安装。...如果没有指定all_equal,它会根据placement的值来选择。默认情况下placement=tff.SERVER时all_equal=True,反之为False。...在函数内部,x可以当作tf.data.Dataset来使用成员函数reduce(),这也是上文介绍过的。

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    利用谷歌的联邦学习框架Tensorflow Federated实现FedAvg

    不过没办法,自己造轮子的效果不是很好,PyTorch也没有对联邦学习进行封装,那就只有学习TensorFlow以及Tensorflow Federated了。 I....broadcast_process:一个tff.templates.MeasuredProcess对象,它将服务器上的模型权重广播到客户端,默认使用tff.federated_broadcast进行广播...然后每个客户端计算训练后的客户端模型与初始广播模型之间的差异,再使用一些聚合函数在服务器上聚合这些模型增量。...最后,通过使用服务器优化器的tf.keras.optimizers.Optimizer.apply_gradients方法在服务器上应用聚合模型增量。 训练过程: 4....但如果是在工作场景下,能够直接调包就直接调包,这是从效率出发的。不过即使是标准模型,在很多业务场景下也并不能直接使用,这个时候就需要自己针对业务做出一些修改。

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    快速了解WDM波分复用器的相关术语

    TFF和AWG是最常用的两种WDM技术。 介质薄膜滤波器TFF(Thin Film Filter) 薄膜滤波器(TFF)技术是在波分复用商用以来最早得到应用的波分复用技术。...从input端的输入的光纤头发出来的光是发散的,透镜的使用就是将光聚焦和成像。两个透镜的作用是不同的,第一个透镜将发散的光线平行,第二个透镜将平行的光线汇聚。...一般G-透镜准直器的成本要比C-透镜准直器高,所以我们大多使用C-透镜准直器。...透射插损(Pass , ILP) 光信号在通过器件时,透射光线的损耗。 反射插损(Reflect , ILR) 光信号在通过器件时,反射光线的损耗。 以上指标的数值越小越好。...因此,一个波长为1551nm的光可以在没有额外信道损耗的情况下,在1544.5nm到1557.5nm的范围内传输。

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    让数百万台手机训练同一个模型?Google把这套框架开源了

    它实现了一种称为联邦学习(Federated Learning,FL)的方法,将为开发者提供分布式机器学习,以便在没有数据离开设备的情况下,便可在多种设备上训练共享的 ML 模型。...这个 API 支持在去中心化的数据集上表达各种计算。 使用 FL 进行机器学习模型训练仅是第一步;其次,我们还需要对这些数据进行评估,这时就需要 FC API 了。...READINGS_TYPE = tff.FederatedType(tf.float32, tff.CLIENTS) 然后在该类型的数据上定义联邦平均数。...(sensor_readings) 之后,TFF 就可以在去中心化的数据环境中运行。...例如,使用了 TFF 之后,联邦平均算法的一种变体: 参考链接:https://arxiv.org/abs/1602.05629 @tff.federated_computation( tff.FederatedType

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    xml文件-1

    属性值用双引号(")或单引号(')分隔(如果属性值中有',用"分隔;有",用'分隔) 特别说明: 如果属性值有单引号,有双引号,则需要使用实体: html-> © ?...IDREF/IDREFS 当一个元素的属性值,需要去引用另外一个ID ,则使用IDREF,如果希望引用多个,则使用 IDREFS,请用空格隔开....实体(ENTITY) 就是实体用于为一段内容创建一个别名,以后在XML文档中就可以使用别名引用这段内容 了 java : String str=”你好”; 定义str,在别的地方,我们使用str就可以访问到...(1)分类 引用实体 案例 在 dtd 中定义: 说明:最好把定义放在dtd的最后 在xml中使用 &mycopy; 参数实体 基本语法 <!...可以自己指定 1.为什么会出现sax技术 因为dom技术,会把整个xml文件加载到内存中,这样如果 xml过大,则可能会出现内存溢出. 3.sax技术可以在不加载全部 xml 文件时,就可以解析xml

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    WDM波分复用器件的结构组成介绍

    其中TFF和AWG是最常用的两种WDM技术。本文介绍一下TFF型WDM器件的结构组成。三端口WDM器件的结构,包括一个双光纤准直器、一个单光纤准直器和一个TFF滤光片。...在WDM器件中输入端使用G-lens其中一个原因主要是因为它的耦合面是平的,方便滤波片的粘接。图片GRIN lens的准直特性中,一个很重要的参数是节距。...如下图所示,如果让一束平行光线入射进GRIN lens,其传播轨迹是遵循周期函数的模式,GRIN lens的厚度刚好为一个周期时,出射光线也讲是一组平行光线。...在光纤通信中,通常使用的是1/4节距的G-lens。图片将C-透镜装在光纤头的前面,外面用玻璃或金属套管封装,就做成了一个C-透镜准直器。...一般G-透镜准直器的成本要比C-透镜准直器高,所以我们大多使用C-透镜准直器。图片TFF WDM器件中,输入端双光纤准直器一般采用G-lens透镜准直器,输出端单光纤准直器采用C-lens透镜准直器。

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    重磅发布2.0 Alpha版,TensorFlow新定位:端到端开源机器学习平台

    其中易用性主要体现在使用 tf.keras 作为高级 API,且将 Eager execution 作为默认模式。如下所示在 2.0 中定义加法运算不再返回节点属性,而是直接返回运算值: ?...在我们使用 pip 安装 TensorFlow 2.0 时,系统会自动添加 tf_upgrade_v2 脚本,它可将现有的 TensorFlow Python 代码转换为 TensorFlow 2.0...如下所示在升级代码时会自动将 1.X 的 API 换为新的 API,如果 TF2.0 没有对等的 API,那么还能调用 tf.compat.v1 使用 1.X 的兼容 OP。...如图所示,每部手机在本地训练模型 (A)。它们的更新会汇总到一起 (B),形成一个改进后的共享模型 (C)。 TFF 可使开发者在自己的模型和数据上模拟使用联邦学习算法,促进对新算法的实验。...它不要求用户具备隐私及其底层机制方面的专业知识,使用标准 TensorFlow 框架的用户在使用 TensorFlow Privacy 时也无需对模型架构、训练步骤做任何更改,只需简单地修改几行代码,并调整与隐私相关的超参数

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    Custom Beautify

    当然,在控制台添加的样式是暂时的,我们在预览觉得满意后,就可以把font-family写进来custom.css了 关于font-display属性,这是一个新的CSS属性,可以让自定义字体的显示更加顺滑...同样是使用F12打开控制台,使用左上角的网页元素选择器,定位到希望隐藏的元素上,获取他的id或者class,然后在custom.css中使用隐藏属性,此处假设我要隐藏id为hidden_element的...例如twikoo的夜间模式样式适配(详情请参考@evrstr制作的Butterfly主题下Twikoo评论夜间模式样式) 当然此帖依然讨论的是使用CSS。...Butterfly主题使用[data-theme='dark']来界定夜间模式和日间模式。使用.read-mode的类来界定阅读模式。...可以简单的认为,当切换为夜间模式或者阅读模式时,会给页面整体套上一个壳,而我们要做的就是对这个壳底下的元素重新定义样式。

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    如何利用WDM波分复用技术来扩展光纤容量?

    使用WDM扩展光纤容量在同一根光纤中同时让两个或两个以上的光波长信号通过不同光信道各自传输信息的技术称之为波分复用技术(WDM)。...由于不同波长的光载波信号可以看作互相独立(不考虑光纤非线性时),从而在一根光纤中可实现多路光信号的复用传输。通过多路复用,通信运营商可以避免维护多条线路,有效地节约了运营成本。...AWG在长距离、高信道容量DWDM应用中性价比更高,而TFF在低信道容量的CWDM城域应用中更为理想。...图片介质薄膜滤波器TFF-Thin Film Filter(FWDM)薄膜滤波器(TFF)技术是在波分复用商用以来最早得到应用的波分复用技术。...CEx WDM(Coexistence WDM),中文名:共存波分,CEx WDM模块的使用是保证PON网络平滑升级,实现与旧网络的共存,在提升性能、满足新兴应用需求的同时,兼顾了与现有PON的兼容性;

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    Android 10适配要点,深色主题

    我们一直以来使用的操作系统都是以浅色主题为主的,这种主题模式在白天或者是光线充足的情况下使用起来没有任何问题,可是在夜晚灯光关闭的情况下使用就会显得非常刺眼。...于是,许多应用程序为了能够让用户在光线昏暗的环境下更加舒适地使用,会在应用内部提供一个一键切换夜间模式的按钮。当用户开启了夜间模式,就会将应用程序的整体色调都调整成更加适合于夜间浏览的颜色。...因此,在普通情况下MaterialTest项目仍然会使用浅色主题,和之前并没有什么区别,但是一旦用户在系统设置中开启了深色主题,MaterialTest项目就会自动使用相应的深色主题。...这种深色主题的效果,在夜间使用的时候明显会好上很多,对不对?...,使用浅色主题 Configuration.UI_MODE_NIGHT_YES -> {} // 夜间模式启用,使用深色主题 } } 如果什么都不做的话,当前的Activity就好像并没有切换主题一样

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    智慧工地:2PCNet,昼夜无监督域自适应目标检测(附原代码)

    该网络在第一阶段使用来自教师的高置信度边界框预测,并将其附加到学生的区域建议中,供教师在第二阶段重新评估,从而产生高置信度和低置信度伪标签的组合。...夜间图像和伪标签在用作学生的输入之前被缩小,从而提供更强的小规模伪标签。为了解决图像中弱光区域和其他夜间相关属性引起的错误,我们提出了一种称为NightAug的夜间特定增强管道。...这种偏差给使用硬阈值来过滤分类交叉熵损失的伪标签的方法带来了问题。剩下的伪标签只包含具有日间属性的简单样本。因此,学生不会从较难(例如较暗)的区域学习。...由于对难样本(即具有高水平夜间属性的区域)的了解最少,教师开始预测高度自信但不正确的伪标签。当老师向学生提供这些不正确的伪标签时,一个粘性循环开始了,老师反过来用不正确的知识更新。...NightAug 夜间图像有一系列日间场景中没有的复杂情况。这导致了师生框架中的一个问题,即学生会偏向于源领域。

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    昼夜无监督域自适应目标检测(附原代码)

    该网络在第一阶段使用来自教师的高置信度边界框预测,并将其附加到学生的区域建议中,供教师在第二阶段重新评估,从而产生高置信度和低置信度伪标签的组合。...夜间图像和伪标签在用作学生的输入之前被缩小,从而提供更强的小规模伪标签。为了解决图像中弱光区域和其他夜间相关属性引起的错误,我们提出了一种称为NightAug的夜间特定增强管道。...这种偏差给使用硬阈值来过滤分类交叉熵损失的伪标签的方法带来了问题。剩下的伪标签只包含具有日间属性的简单样本。因此,学生不会从较难(例如较暗)的区域学习。...由于对难样本(即具有高水平夜间属性的区域)的了解最少,教师开始预测高度自信但不正确的伪标签。当老师向学生提供这些不正确的伪标签时,一个粘性循环开始了,老师反过来用不正确的知识更新。...NightAug 夜间图像有一系列日间场景中没有的复杂情况。这导致了师生框架中的一个问题,即学生会偏向于源领域。

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