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组长指出了我使用react常犯错误

背景 年底了,换了项目组,新项目组使用react,从vue到react,我只花了一天时间,看了官方简单文章之后,就觉得这玩意很简单啊,比起vue那么api来说,这根本没有学习成本好吧,十分迅速就进入了...react项目开发,并且洋洋得意,根据我多年经验来看,这波肯定会得到领导赏识 很快,我就做完了我需求,把代码提交上去,组长可能确实比较闲,还review了我代码,并且指出了一系列问题,并告诉我说学习...react最难部分,并不是知道怎么使用它,而是要知道怎么能够编写良好,干净react代码 主要给我提了六点错误,我相信在座各位,可能需要对号入座 在不需要使用state时候使用state 涉及到项目中代码逻辑...count值是固定,也就是我们常说setState是异步原因(当你更改状态时候,它不会立刻更新,而是等到下一次render才会更新),并且react会将state进行批处理,但是如果是函数形式...常见useEffect错误 const [user, setUser] = useState(""); const person = { user } useEffect(() => { console.log

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程序员错误”找个台阶

本爷工作中常常以错误零容忍自居,对团队错误"颐指气使",想来也是让人极为厌恶。人非圣贤,高人亦如此,何况吾凡辈。有些错误换个角度反而是一种美,那我们就从递台阶开始吧。...不过这个锅到底是不是老李,历史过于悠久,搜遍Google亦无从考证,遂作罢。老李背不动总得有jdk某个人背。 管杀不管埋,个人觉得,是程序员群体特别容易掉进去一个错误陷阱。...何曾想,Unix诞生只是因为一个叫Space Travel游戏在当时MULTICS系统上运行太慢,要迁移到一个更精简操作系统上。然后有了Unix,和它收割世界故事了。...笑话一则: 当年Linux之父Linus说:上帝在梦中告诉我,我做出了最优秀操作系统。 高德纳回答说:我可没这么说过。...程序员工作目标从来不是最快而是最优,工作内容从来不是重复性劳动而是创造性工作。若因为蹩脚工具、繁冗流程、糟糕设计不能忍而影响了自己交付进度,不用怕,程序员就该有程序员样子! 以上,共勉。

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数字化技术会展插上腾飞翅膀

疫情爆发后,数字会展进入了快速发展期。但经过两三年探索实践,我们会发现,数字会展不是哪一家企业、哪一个领域企业能单独运作好。...他表示,会展数字化创新,或者数字化技术在会展业应用,早在疫情前就已经开始了。但疫情对会展数字化起到了倒逼作用,加快了会展数字化创新进程。...但会展数字化最重要还是使用数字技术来为会展行业服务。如果会展都在线上举办了,线下都不办了,那就不是数字“会展”了。...沈翠霞认为,会展行业新趋势新变革要以“为效果创新”为目的。围绕这个目标,腾讯企点开拓了很多创新模式,并综合推出了腾讯企点线上一体化会展方案。...、北京龙品锡展览有限公司副总经理/中国副食流通协会休闲食品专业委员会副秘书长祝宝威、北京第二外国语学院经济学院院长刘大可等嘉宾就如何评价数字展会效果、主办方对数字会展价值有哪些期待、线下会展和数字会展关系应该是什么样

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这个面部3D重建模型,造出了6000多个名人数字面具

选自MPI 作者:Ayush Tewari等 机器之心编译 参与:刘晓坤 马克斯·普朗克计算机科学研究所、斯坦福大学等近期提出了一种新型面部三维重建模型,效果惊艳。...图 1:本文提出了基于 in-the-wild 视频数据深度网络多帧自监督训练,以联合学习面部模型和 3D 面部重建。该方法成功地解纠缠了面部形状、外观、表情和场景光照。...随着基于 CNN 深度学习兴起,人们已经提出了各种技术,其除了 3D 重建之外还从单目图像执行面部模型学习。然而,这些方法严重依赖于已有的 3DMM 来解决单目重建设置固有深度模糊。...从技术角度来看,本研究主要贡献之一是提出了新型多帧一致性损失,这确保了面部身份和反照率重建在同一主体帧之间是一致。...相比之下,我们提出了一种深度网络基于视频多帧自监督训练,其(i)在形状和外观上学习面部身份模型,同时(ii)联合学习重建 3D 面部。

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数字丝绸之路”能否区块链旅游带来新发展?

6月1日,据Cryptovest消息,迪拜提出基于区块链技术数字丝绸之路倡议,旨在解决全球贸易体系关键问题和挑战。...那么,迪拜数字丝绸之路”发声,能否为乐鸥进阶旅游贸易市场,带来良机呢?...而迪拜再次重申数字丝绸之路”倡议,或多或少地为其提供了思路和方向。 数字丝绸之路,由习大大在“一带一路”国际合作高峰论坛开幕式上演讲中提出。其旨在助力包含旅游贸易经济发展。...为此,工业和信息化部、国家信息中心、国家发展改革、国家民委、中央民族大学等国家机构和学校团体,在“政策沟通”、“战略对接”方面,纷纷力挺这一“概念股”,提出了具有建设性意见,虽未能具体落实到法律,但为法律建设做了铺垫...数字丝绸之路.png 数字丝绸之路能够让区块链旅游平台前景更加美好。“颠覆现有的在线旅游中心化技术体系,构建一个可信任、高效透明全球在线区块链新文旅平台”,是乐鸥终极目标。

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金融数据分析库yfinance,初次使用体验!

公众号:尤而小屋作者:Peter编辑:Peter大家好,我是Peter~今天大家介绍一个金融数据分析库yfinance,主要是基于该库下股票数据分析及股价预测(使用LSTM模型)yfinanceyfinance...它提供了一个方便接口,让用户能够轻松地下载和处理股票、指数、货币对等金融市场历史价格数据和其他相关信息。yfinance 让开发者和分析师能够使用 Python 进行金融数据分析、可视化和研究。...以下是 yfinance 一些特点和功能:简单易用接口: yfinance 提供了简单函数调用,使用户能够通过指定股票代码、日期范围等参数来获取历史价格数据。...多种数据获取: 除了股票价格数据,yfinance 还可以获取其他金融数据,如分红、拆股等。多样时间尺度: 用户可以选择不同时间尺度,如日线、周线、月线等来获取不同粒度数据。...全球市场: yfinance 不仅仅支持美国市场,还能够获取许多全球市场金融数据。免费使用: yfinance 是一个免费开源库,不需要额外订阅费用。

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技巧:Python 获得 A股数据 4 种方法

清华出版社 《深入浅出Python量化交易实战》 一书,书中分享了四种利用 Python 获取A股数据方法,算是一个不错且实用总结,这里大家分享一下。...Pandas_datareader 最基础方法是使用Pandas_datareader来获取,例如得到 yahoo 金融数据,实验如下: yfinance 另外,yfinance也有类似的功能,使用方法也很简单...Tushare 当然,说到用 Python 进行量化交易,肯定少不了 Tushare 但若要使用完整功能,需要一定积分,这就看自己需求吧。...JoinQuant 最后一种方法来获取数据就是用现成量化平台。这里我用joinquant实验了一下, 可以看到,通过平台获取数据,还是比较简单。...不需要安装额外库,甚至都不需要导入任何库,直接使用get_price就可以获得行情数据。

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Go Web编程--自己写服务器添加错误和访问日志

错误日志和访问日志是一个服务器必须支持功能,我们教程里使用服务器到目前为止还没有这两个功能。...正好前两天也写了篇介绍logrus日志库文章,那么今天文章里就给我们自己写服务器加上错误日志和访问日志功能。...添加错误日志 我们创建服务器使用net/http包Server类型中,有一个ErrorLog字段供开发者设置记录错误日志用记录器Logger,默认使用是log包默认记录器(应该是系统标准错误...ErrorLog *log.Logger ... } 我们之前在创建服务器时候自己实现了Server类型对象,那么现在要做就是将上面初始化好错误日志记录器指定给ServerErrorLog...添加访问日志 和Server对象可以设置错误日志记录器不一样,访问日志只能是我们通过自己编写中间件方式来实现了。

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数字货币量化交易之黄金指标算法【Python】

2、使用软件栈 在继续下面的教程之前,请确保你已经安装了Python3以及以下软件包: Pandas: NumPy: Yfinance: Plotly:不是必须,但在绘图时有用 可以使用pip安装上述软件包...,例如: pip install yfinance pip install plotly 3、数据管道和建模 现在我们可以定义数据处理流程了,主要包含3个不同步骤: 使用Yahoo Finance...使用以下代码行导入以前安装软件包: # Raw Package import numpy as np import pandas as pd #Data Source import yfinance...下面详细列出了各种可能间隔: 现在我们已经定义了三个参数,让我们执行查询并检查输出: data = yf.download(tickers='BTC-USD',period = '8d', interval...在下图中,我将绿色标记为良好预测,将黑色预测为错误预测: 9、量化交易Python代码 完整Python代码如下: # Raw Package import numpy as np import

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马斯克起诉OpenAI:他们做出了AGI还授权微软,这是对创始协议赤裸裸背叛

OpenAI 分道扬镳后于 2019 年成立,它在没有适当透明度情况下创建了 AGI,并将其授权微软,而微软向该公司投资了数十亿美元。...这些问题诉讼带来了不小难度。 OpenAI 开发出 AGI 了吗? 此案很大一部分内容都围绕着一个大胆而又令人质疑技术主张:OpenAI 开发出了所谓通用人工智能。...在这篇论文,微软提出了一个断言 ——「鉴于 GPT-4 能力广度和深度,我们相信它应该被合理视作一个通用人工智能(AGI)系统早期(但仍不完整)版本。」...新董事会成员缺乏大量的人工智能专业知识,据了解,他们没有能力独立判断 OpenAI 是否以及何时达到了 AGI,也就无法判断 OpenAI 开发算法是否超出了微软许可范围。...虽然 OpenAI 看起来确实不那么开放了,而且变得更加以利润为中心,但这马斯克带来了什么权利还远不清楚。

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Python量化 教你认清现实!

此外,还会通过文字+视频方式,大家分享如何用Python获取A股数据,以及如何用Python进行仓位控制。...首先分享四种利用 Python 获取A股数据方法,算是一个不错且实用总结: Pandas_datareader 最基础方法是使用Pandas_datareader来获取,例如得到 yahoo 金融数据...,实验如下: yfinance 另外,yfinance也有类似的功能,使用方法也很简单 Tushare 当然,说到用 Python 进行量化交易,肯定少不了 Tushare 但若要使用完整功能,需要一定积分...,这就看自己需求吧。...不需要安装额外库,甚至都不需要导入任何库,直接使用get_price就可以获得行情数据。 接着,再为大家分享如何用Python进行仓位控制!

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分享用 Python 获得 A股数据 4 种方法

老读者都知道,我做过一段时间量化交易,恰好最近收到了清华出版社赠送 《深入浅出Python量化交易实战》 一书,因为平时对数据科学和机器学习都比较感兴趣,简单试读了一下。...书中分享了四种利用 Python 获取A股数据方法,算是一个不错且实用总结,这里我也大家分享一下。...Pandas_datareader 最基础方法是使用Pandas_datareader来获取,例如得到 yahoo 金融数据,实验如下: yfinance 另外,yfinance也有类似的功能,使用方法也很简单...Tushare 当然,说到用 Python 进行量化交易,肯定少不了 Tushare 但若要使用完整功能,需要一定积分,这就看自己需求吧。...JoinQuant 最后一种方法来获取数据就是用现成量化平台。这里我用joinquant实验了一下, 可以看到,通过平台获取数据,还是比较简单

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机器学习算法真的能准确预测股价吗?

有很多文章展示如何使用机器学习算法来预测股票价格,其中很多工作都表现出了共同错误,这些错误表明作者在追求alpha方面并没有太多经验。...第一个错误非常复杂,通常作者在文章中使用机器学习度量指标评估算法性能,而不是将其与一些合理基准进行对比,这是非常不合理。...最方便获得数据方法是安装yfinance Python软件包。!...pip install yfinance获得纳斯达克100指数包含股票价格数据:import pandas as pdimport numpy as npfrom yfinance import download...这给出了模型解释方差百分比。用 Python 计算这些指标以下代码将计算纳斯达克100指数每只股票所有三个指标。

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三种常用风险价值(VaR)计算方法总结

风险价值(VaR)是金融领域广泛使用风险度量,它量化了在特定时间范围内和给定置信度水平下投资或投资组合潜在损失。它提供了一个单一数字,代表投资者在正常市场条件下可能经历最大损失。...它提供了一种量化投资下行风险方法,并帮助投资者在风险管理和投资组合分配方面做出明智决策。 VaR通常以负金额表示,代表投资者在一定程度信心下可以预期经历最大损失。...为了计算历史VaR,我们需要一个资产或投资组合历史价格时间序列。这里使用yfinance库获得这些数据,它允许我们下载真实资产财务数据。...安装yfinance开始: pip install yfinance 我们导入必要库并下载特定资产历史价格数据。...import yfinance as yf import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt #

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组合优化神器:Riskfolio-Lib(附代码)

如果需要跑通项目中example,还需要安装yfinance,这是一个从雅虎获取财经数据工具库。...均值方差组合优化 我们以最简单均值-方差组合优化介绍Riskfolio使用方法,首先使用是准备数据,我们用yfinance获取数据: import numpy as np import pandas...as pd import yfinance as yf # 起止时间 start = '2016-01-01' end = '2019-12-30' # 股票代码 assets = ['JCI', '...,我们常常会对组合有因子暴露约束,项目中例子是已知因子组合收益,因子暴露未知,所以首先需要通过因子收益与股票收益回归,求解每个股票因子暴露,具体我们看代码: import numpy as...np import pandas as pd import yfinance as yf import warnings warnings.filterwarnings("ignore") pd.options.display.float_format

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在软件定义汽车时代,低代码究竟车企数字化转型带来了什么?

下面,我们就来聊聊在软件定义汽车时代,低代码究竟车企数字化转型带来了什么?...二、数字化驶向未来:车企低代码实践在汽车行业正在经历巨大变革同时,许多车企正在加速向汽车“新四化”转型,并认识到将软件能力打造为核心竞争力是数字关键。...因此,想要实现数字化转型,软件开发是一道迈不过去坎。第一道坎:软件定义汽车,如何定义软件?对于车企数字化转型,软件需具备安全、领先和开放特点。...这样开发速度在过去是难以想象。第二道坎:全面数字业务场景,该如何设计软件?要实现数字化转型,软件程序必须能够适应和支持各种业务场景。...通过织信提供云服务,汽车行业可以获得全面解决企业级业务场景解决方案,包括数字化研发、数字化生产、数字化供应链、数字化营销和数字化出行等方面的转型。通过这些转型,车企能更加有信心地应对新时代挑战。

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TimesFM:AI预测股市价格,能否助我财务自由?

今天我偶然发现了一个名为TimesFM模型,它能够预测时间序列数据。于是我心中冒出了一个大胆想法:如果这个模型可以预测股票价格,那么我是否能借此成为股神呢?...介绍TimesFM(时间序列基础模型)是由谷歌研究院开发一个预训练模型,专用于时间序列预测。它强大功能和应用前景引起了我浓厚兴趣。...,展示了如何使用TimesFM模型来预测股票价格:import datetimeimport yfinance as yfimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy...date(2020, 1, 1) # 使用date类创建日期对象end = date(2024, 1, 1) # 指定结束日期为2024年1月1日codelist = ["000001.ss"]# 增加错误重试机制下载数据部分...错误:{e}") if retry < 2: # 在最后一次尝试前等待 time.sleep(5) # 等待5秒后重试if data2.empty: raise

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