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react-router:为什么browserHistory优先于hashHistory?

我对React比较陌生; 如果这是一个非常天真的问题,请道歉.

有什么技术优势browserHistory使它更适合hashHistory?例如,使用History API是否会提高性能/效率?

虽然这是以额外的服务器配置为代价并且需要通过basename对不同服务器的基本URL进行硬编码或配置,但是文档声明browserHistory推荐的.

hashHistory但是,"只是工作",无论提供文件的基本URL如何.无需服务器配置.捆绑您的应用程序,从服务器上的任何URL /路径托管它,很好.

如果文档进一步解释为什么browserHistory推荐它,即使它涉及更多的复杂性,这可能是好的.

react-router

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从React中的本地存储填充状态

在基于react + flux的应用程序中,我进行了API调用以获取componentDidMount()React Component函数中的数据。但是,只是为了改善UX,我还查询到localstorage是否可以从中填充UI并相应地更新状态。

到目前为止,我一直在进行此查询以查询localstoragein componentWillMount()函数,从而避免了render()由于stateChange 造成的额外调用。

但是在实现服务器端渲染时,React引发错误,提示“服务器端渲染的HTML与客户端渲染不匹配:校验和失败”。发生此错误的原因是,服务器将无法读取,localstorage因此仍会携带初始状态进行渲染。但是客户端可以读取localstorage&,因此初始渲染将有所不同。

所以我对社区的问题是,有没有更好的方法来实现这一目标?要使用localstorage初始渲染而不是第二次渲染调用来填充UI ,并且仍然使用服务器端渲染而不会对客户端做出反应而导致“校验和失败”错误?

reactjs

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如何在TensorFlow-Slim中使用正则化?

我想在我的代码中使用正则化.我使用slim来创建conv2d,如下所示:

slim.conv2d(input, 256, [1, 1], stride=1,  padding='SAME', scope='conv1')
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

如何为此添加正则化?我怎样才能用它来规范我的损失呢?

regularized tensorflow tf-slim

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