Ändern von Parametern in der URL ohne Aktualisierung in React-Router
Dieses Mal werde ich Ihnen die Parameter zum Ändern der URL in React-Router ohne Aktualisierung vorstellen. Was sind die Vorsichtsmaßnahmen zum Ändern der Parameter der URL in React-Router ohne Aktualisierung? Werfen wir einen Blick darauf.
Problem
Ich habe heute beim Schreiben der Seite ein Problem festgestellt, nämlich bei der Verwendung der URL-Parameterübergabefunktion in React Router, so wie hier :
export class MainRouter extends React.Component { render() { return ( <BrowserRouter> <Switch> ... <Route exact path={'/channel/:channelId'} component={ChannelPerPage}/> ... </Switch> </BrowserRouter> ); } }
Laut der offiziellen Dokumentation können Sie
this.props.match.params
in der ChannelPerPage-Komponente verwenden, um den Wert des URL-Parameters abzurufen, aber ich habe festgestellt, dass dies der Fall ist, wenn Sie nur die Parameter in der URL ändern unter dieser URL Bei einigen Änderungen, beispielsweise wenn sich die Kanal-ID von 1 auf 2 ändert, wird die Seite nicht aktualisiert.
Lösung
Nachdem ich die Informationen konsultiert hatte, stellte ich fest, dass die Hauptursache darin liegt, dass der Wechsel der Requisiten nicht dazu führt, dass die Komponente erneuert wird -gerendert, nur der Status Nur Änderungen führen dazu, dass die Komponente erneut gerendert wird, und die URL-Parameter gehören zu Requisiten, sodass eine Änderung der URL-Parameter nicht dazu führt, dass die Komponente erneut gerendert wird.
Später habe ich entdeckt, dass es in der React-Komponente eine überschreibbare Methode gibt
componentWillReceiveProps(nextProps) { ... }
Diese Methode kann in der React-Komponente überschrieben werden, sodass Sie sie verwenden können Rufen Sie mit dieser Methode nextProps ab und ändern Sie den Statusinhalt in dieser Methode, sodass die Komponente erneut gerendert werden kann.
Ich glaube, dass Sie die Methode beherrschen, nachdem Sie den Fall in diesem Artikel gelesen haben. Weitere spannende Informationen finden Sie in anderen verwandten Artikeln auf der chinesischen PHP-Website!
Empfohlene Lektüre:
JS zur Implementierung einer einfachen Warenkorbfunktion, Codeanalyse
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonÄndern von Parametern in der URL ohne Aktualisierung in React-Router. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Produktparameter beziehen sich auf die Bedeutung von Produktattributen. Zu den Bekleidungsparametern gehören beispielsweise Marke, Material, Modell, Größe, Stil, Stoff, anwendbare Gruppe, Farbe usw.; zu den Lebensmittelparametern gehören Marke, Gewicht, Material, Gesundheitslizenznummer, anwendbare Gruppe, Farbe usw.; Dazu gehören Marke, Größe, Farbe, Herkunftsort, anwendbare Spannung, Signal, Schnittstelle und Leistung usw.

Hyperbelfunktionen werden mithilfe von Hyperbeln anstelle von Kreisen definiert und entsprechen gewöhnlichen trigonometrischen Funktionen. Es gibt den Verhältnisparameter in der hyperbolischen Sinusfunktion aus dem angegebenen Winkel im Bogenmaß zurück. Aber machen Sie das Gegenteil, oder anders gesagt. Wenn wir einen Winkel aus einem hyperbolischen Sinus berechnen wollen, benötigen wir eine umgekehrte hyperbolische trigonometrische Operation wie die hyperbolische Umkehrsinusoperation. In diesem Kurs wird gezeigt, wie Sie die hyperbolische Umkehrsinusfunktion (asinh) in C++ verwenden, um Winkel mithilfe des hyperbolischen Sinuswerts im Bogenmaß zu berechnen. Die hyperbolische Arkussinusoperation folgt der folgenden Formel -$$\mathrm{sinh^{-1}x\:=\:In(x\:+\:\sqrt{x^2\:+\:1})}, Wo\:In\:ist\:natürlicher Logarithmus\:(log_e\:k)

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Eine wichtige Aufgabe im ML ist die Modellauswahl oder die Verwendung von Daten, um das beste Modell oder die besten Parameter für eine bestimmte Aufgabe zu finden. Man nennt das auch Tuning. Sie können einen einzelnen Schätzer wie LogisticRegression oder eine gesamte Pipeline optimieren, die mehrere Algorithmen, Charakterisierungen und andere Schritte umfasst. Benutzer können die gesamte Pipeline auf einmal optimieren, anstatt jedes Element in der Pipeline einzeln zu optimieren. Eine wichtige Aufgabe im ML ist die Modellauswahl oder die Verwendung von Daten, um das beste Modell oder die besten Parameter für eine bestimmte Aufgabe zu finden. Man nennt das auch Tuning. Ein einzelner Schätzer (z. B. LogisticRegression) kann optimiert werden, oder

Obwohl große Sprachmodelle (LLM) eine starke Leistung aufweisen, kann die Anzahl der Parameter leicht Hunderte oder Hunderte von Milliarden erreichen, und der Bedarf an Computerausrüstung und Speicher ist so groß, dass sich normale Unternehmen diese nicht leisten können. Bei der Quantisierung handelt es sich um eine gängige Komprimierungsoperation, die einen Teil der Modellleistung im Austausch für eine schnellere Inferenzgeschwindigkeit und einen geringeren Speicherbedarf opfert, indem die Genauigkeit der Modellgewichte (z. B. 32 Bit auf 8 Bit) verringert wird. Bei LLMs mit mehr als 100 Milliarden Parametern können die vorhandenen Komprimierungsmethoden jedoch weder die Genauigkeit des Modells aufrechterhalten, noch können sie effizient auf der Hardware ausgeführt werden. Kürzlich haben Forscher vom MIT und NVIDIA gemeinsam eine universelle Post-Training-Quantisierung (GPQ) vorgeschlagen.
