反应性传播符号也传给孩子吗？[副本]
此return语句中的React属性是否扩展表示法...
render() {
return (
<Alert {...this.props}</Alert>
);
}
或者我会明确地给孩子们提供这样的服务吗？
render() {
return (
<Alert {...this.props}>{this.props.children}</Alert>
);
}
共有1个答案
经过尝试，原来：是的，孩子也是传的。
正如这个答案中所说的：无论对象中有什么属性，它们都会被传播。
-
问题内容： 我在这里有一个简单的设置： 我有一个父组件，该父组件有2个子组件。在第一个子组件中：用户更改输入的值。然后，该更改的值将是我想要从该孩子传递给父对象的道具，以便可以将其传递给与同一父组件相连的另一个孩子。 当前设置的这个，请查看 从用户输入到UI更改的流程：1.在“ Child 1”中：调整一个滑块，将onChange值传递给父组件；2.将此属性（新的滑块值）传递给Parent组件，以
-
我在找到一种将道具传递给组件子组件的方法时遇到了一点麻烦。我想做的是有一个组件（ParentComponent）它有一个函数（toggleSuccess（））来改变它自己的状态（例如一个名为成功的布尔值），并将该函数作为onClick道具传递给它的所有子函数。理想情况下，我可以将各种组件放入ParentComponent，它们都可以通过onClick道具访问toggleSuccess（）。有没有一
-
卷积神经网络其实是神经网络特征学习的一个典型例子。传统的机器学习算法其实需要人工的提取特征，比如很厉害的SVM。而卷积神经网络利用模板算子的参数也用以学习这个特点，把特征也学习出来了。其实不同的模板算子本质上就是抽象了图像的不同方面的特征。比如提取边缘，提取梯度的算子。用很多卷积核去提取，那就是 提取了很多的特征。一旦把参数w，b训练出来，意味着特征和目标之间的函数就被确定。今天分享下CNN的关键
-
训练发散 理想的分类器应当是除了真实标签的概率为1，其余标签概率均为 0，这样计算得到其损失函数为 -ln(1) = 0 损失函数越大，说明该分类器在真实标签上分类概率越小，性能也就越差。一个非常差的分类器，可能在真实标签上的匪类概率接近于0，那么损失函数就接近于正无穷，我们成为训练发散，需要调小学习速率。 6.9 高原反应 在 ImageNet-1000 分类问题中，初始状态为均匀分布，每个类别
-
我想在React中将数据从子组件发送到父组件。查找数据时，只有类类型，没有功能文档。您可以使用什么语法传递数据？
-
问题内容： 在组件中，我需要将函数的返回值传递给属性。然后从属性需要被传递到的组件。新来的反应。不确定如何将属性从子级传递到组件。 问题答案： 您可以将函数从父级传递给子级，子级可以使用颜色调用该函数（很多操作都类似于事件处理程序）。在App中收到颜色后，使用.setState（）将其分配给状态值，然后将其在render（）中获取