react 树checkbox 手写

2024-10-05

react纯手写全选与取消全选

<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" con

简介: 手写实现redux基础api createStore( )和store相关方法 api回顾: createStore(reducer, [preloadedState], enhancer) 创建一个 Redux store 来以存放应用中所有的 state reducer (Function): 接收两个参数,当前的 state 树/要处理的 action,返回新的 state 树 preloadedState: 初始时的 state enhancer (Function): stor

手写React的Fiber架构，深入理解其原理

熟悉React的朋友都知道,React支持jsx语法,我们可以直接将HTML代码写到JS中间,然后渲染到页面上,我们写的HTML如果有更新的话,React还有虚拟DOM的对比,只更新变化的部分,而不重新渲染整个页面,大大提高渲染效率.到了16.x,React更是使用了一个被称为Fiber的架构,提升了用户体验,同时还引入了hooks等特性.那隐藏在React背后的原理是怎样的呢,Fiber和hooks又是怎么实现的呢?本文会从jsx入手,手写一个简易版的React,从而深入理解React的原理.

手写一个React-Redux，玩转React的Context API

上一篇文章我们手写了一个Redux,但是单纯的Redux只是一个状态机,是没有UI呈现的,所以一般我们使用的时候都会配合一个UI库,比如在React中使用Redux就会用到React-Redux这个库.这个库的作用是将Redux的状态机和React的UI呈现绑定在一起,当你dispatch action改变state的时候,会自动更新页面.本文还是从它的基本使用入手来自己写一个React-Redux,然后替换官方的NPM库,并保持功能一致. 本文全部代码已经上传GitHub,大家可以拿下来玩玩:

手写系列-实现一个铂金段位的 React

一.前言本文基于 https://pomb.us/build-your-own-react/ 实现简单版 React. 本文学习思路来自卡颂-b站-React源码,你在第几层. 模拟的版本为 React 16.8. 将实现以下功能: createElement(虚拟 DOM): render: 可中断渲染: Fibers: Render and Commit Phases : 协调(Diff 算法): 函数组件: hooks: 下面上正餐,请继续阅读. 二.准备 1. React Demo

手写AVL 树（下）

上一篇手写AVL树上实现了AVL树的插入和查询上代码: 头文件:AVL.h #include <iostream> template<typename T1,typename T2> struct Tree { Tree* leftChild; Tree* rightChild; Tree* father; T1 key; T2 value; int leftHeight; int rightHeight; }; template<typename T1,typename

放弃antd table，基于React手写一个虚拟滚动的表格

缘起标题有点夸张,并不是完全放弃antd-table,毕竟在react的生态圈里,对国人来说,比较好用的PC端组件库,也就antd了.即便经历了2018年圣诞彩蛋事件,antd的使用者也不仅不减,反而有所上升. 客观地说,antd是开源的,UI设计得比较美观(甩出其他组件库一条街),而且是蚂蚁金服的体验技术部(一堆p7,p8,p9,基本都是大牛级的)在持续地开发维护,质量可以信任. 不过,antd虽好,但一些组件在某一些场景下,是很不适用的.例如,以表格形式无限滚动地展示大量数据(1w+)时,

一看就懂的K近邻算法(KNN)，K-D树，并实现手写数字识别！

1. 什么是KNN 1.1 KNN的通俗解释何谓K近邻算法,即K-Nearest Neighbor algorithm,简称KNN算法,单从名字来猜想,可以简单粗暴的认为是:K个最近的邻居,当K=1时,算法便成了最近邻算法,即寻找最近的那个邻居. 用官方的话来说,所谓K近邻算法,即是给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例(也就是上面所说的K个邻居),这K个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分类到这个类中. 如上图所示,有两类不同的样本数据,分别用蓝色的

原生html、js手写 radio与checkbox 美化

原生html.js手写 radio与checkbox 美化 html <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <meta http-equiv="X-UA-Com

基于vue手写tree插件那点事

目录 iview提供的控件手写控件手写控件扩展手写控件总结 # 加入战队微信公众号主题 Tree树形控件在前端开发中必不可少,对于数据的展示现在网站大都采取树形展示.因为大数据全部展示出来对于用户来说是不友好的.今天我们自己手写一个Tree插件. iview提供的控件 iview已经很成熟了,如果说我写的控件和iview提供的控件谁更好,那肯定是选择iview , 手写控件只是为了更好的了解vue父子组件之间的通信的. 请读者还是不要拿我的控件和iview或者其他第三方的去对比.下面我

手写 Vue 系列之 Vue1.x

前言前面我们用 12 篇文章详细讲解了 Vue2 的框架源码.接下来我们就开始手写 Vue 系列,写一个自己的 Vue 框架,用最简单的代码实现 Vue 的核心功能,进一步理解 Vue 核心原理. 为什么要手写框架有人会有疑问:我已经详细阅读过框架源码了,甚至不止两三遍,这难道还不够吗?我自认为对框架的源码已经很熟悉了,我觉得没必要再手写. 有没有必要手写框架这个事情,和有没有必要阅读框架源码的答案一样.看你的出发点是什么. 读源码如果你是抱以学习的态度,那不用说,阅读框架源码肯定是

手写 Vue2 系列之编译器

前言接下来就要正式进入手写 Vue2 系列了.这里不会从零开始,会基于 lyn-vue 直接进行升级,所以如果你没有阅读过手写 Vue 系列之 Vue1.x,请先从这篇文章开始,按照顺序进行学习. 都知道,Vue1 存在的问题就是在大型应用中 Watcher 太多,如果不清楚其原理请查看手写 Vue 系列之 Vue1.x. 所以在 Vue2 中通过引入了 VNode 和 diff 算法来解决该问题.通过降低 Watcher 的粒度,一个组件对应一个 Watcher(渲染 Watcher

手写 Vue2 系列之初始渲染

前言上一篇文章手写 Vue2 系列之编译器中完成了从模版字符串到 render 函数的工作.当我们得到 render 函数之后,接下来就该进入到真正的挂载阶段了: 挂载 -> 实例化渲染 Watcher -> 执行 updateComponent 方法 -> 执行 render 函数生成 VNode -> 执行 patch 进行首次渲染 -> 递归遍历 VNode 创建各个节点并处理节点上的普通属性和指令 -> 如果节点是自定义组件则创建组件实例 ->

为sproto手写了一个python parser

这是sproto系列文章的第三篇,可以参考前面的<为sproto添加python绑定>.<为python-sproto添加map支持>. sproto是云风设计的序列化协议,用于高效的打包解包游戏协议数据.有点类似Google推出的protobuf,但是比protobuf要快.结构上有点类似cap'n Proto,但是没有打算直接使用其作为内存组织结构,因此少了数据对齐的部分.目前使用场景主要是在游戏客户端和服务器端的RPC协议上. sproto比较有趣的一点,是可以自描述,用sp

学习OpenCV——SVM 手写数字检测

转自http://blog.csdn.net/firefight/article/details/6452188 是MNIST手写数字图片库:http://code.google.com/p/supplement-of-the-mnist-database-of-handwritten-digits/downloads/list 其他方法:http://blog.csdn.net/onezeros/article/details/5672192 使用OPENCV训练手写数字识别分类器 1,下载训

手把手集成web端手写公式功能

何为手写公式,很简单,就是在网页上可以写出数学公式,并能够生成Latex格式的字符串.废话不多说,直接走正题. 一.首先大家可以先去官网了解一下myscript这个插件官方网站:https://dev.myscript.com/ 二.在去它的github上看一下这个项目 GitHub:https://github.com/MyScript/myscript-math-web 三.根据github上的介绍,要下载其插件首先你需要用到这个命令: bower install myscript-mat

dfs手写栈模板

在竞赛中如果系统栈很小的话,过深的递归会让栈溢出,这个时候我们就要自己手写栈,将递归转化成手工栈. 方法其实也很简单. 基本思路上,我们就是用栈不断的pop,push.但是何时push,何时pop呢? 在<算法导论>上对深度优先遍历树的讲解中,在深度遍历中,会对每个节点进行染色,白色为没有被访问过:灰色为被访问过,但是该节点的所有子树还没有完成访问:黑色,节点被访问过,而且该节点的所有子树都被完全的访问. 所以,我们就通过颜色标记来进行判断了. 整体的框架如下: memset(vis,,siz

AI应用开发实战 - 手写算式计算器

扩展手写数字识别应用识别并计算简单手写数学表达式主要知识点了解MNIST数据集了解如何扩展数据集实现手写算式计算器简介本文将介绍一例支持识别手写数学表达式并对其进行计算的人工智能应用的开发案例.本文的应用是基于前文"手写识别应用入门"中的基础应用进行扩展实现的.本文将通过这一案例,展示基本的数据整理和扩展人工智能模型的过程,以及介绍如何利用手写输入的特性来简化字符分割的过程.并且本文将演示如何利用Visual Studio Tools for AI进行批量推理,以便利用底

利用sklearn对MNIST手写数据集开始一个简单的二分类判别器项目（在这个过程中学习关于模型性能的评价指标，如accuracy，precision，recall，混淆矩阵）

.caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { background-color: #fff !important; } .table-bordered th, .table-bordere

学习笔记CB009:人工神经网络模型、手写数字识别、多层卷积网络、词向量、word2vec

人工神经网络,借鉴生物神经网络工作原理数学模型. 由n个输入特征得出与输入特征几乎相同的n个结果,训练隐藏层得到意想不到信息.信息检索领域,模型训练合理排序模型,输入特征,文档质量.文档点击历史.文档前链数目.文档锚文本信息,为找特征隐藏信息,隐藏层神经元数目设置少于输入特征数目,经大量样本训练能还原原始特征模型,相当用少于输入特征数目信息还原全部特征,压缩,可发现某些特征之间存在隐含相关性,或者有某种特殊关系.让隐藏层神经元数目多余输入特征数目,训练模型可展示特征之间某种细节关联.输出输入一致

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