論文の概要: React-tRace: A Semantics for Understanding React Hooks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.05234v1
- Date: Mon, 07 Jul 2025 17:42:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-08 15:46:35.545977
- Title: React-tRace: A Semantics for Understanding React Hooks
- Title（参考訳）: React-tRace: React Hookを理解するためのセマンティクス
- Authors: Jay Lee, Joongwon Ahn, Kwangkeun Yi,
- Abstract要約: React-tRaceという名前のReact Hooksの本質のセマンティクスを形式化します。
我々のモデルは、Hooksの本質的な性質を具現化していることを理論的に示すことによって、Reactの挙動を捉えます。
我々は,Hooksのセマンティクスをよりよく理解するための,形式化に基づく実用的な視覚化ツールを紹介した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7705234721762716
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: React has become the most widely used web front-end framework, enabling the creation of user interfaces in a declarative and compositional manner. Hooks are a set of APIs that manage side effects in functional components in React. However, their semantics are often seen as opaque to developers, leading to UI bugs. In this paper, we formalize the semantics of the essence of React Hooks we name React-tRace, providing a framework that clarifies their behavior. We demonstrate that our model captures the behavior of React, by theoretically showing that it embodies essential properties of Hooks and empirically comparing our React-tRace-definitional interpreter against a test suite. Furthermore, we showcase a practical visualization tool based on the formalization to demonstrate how developers can better understand the semantics of Hooks.
- Abstract（参考訳）: Reactは最も広く使われているWebフロントエンドフレームワークであり、宣言的で構成的な方法でユーザーインターフェイスを作成することができる。
HooksはReactの機能コンポーネントの副作用を管理するAPIセットである。
しかし、それらのセマンティクスは開発者にとって不透明なものであり、UIのバグにつながることが多い。
本稿では、React-tRaceという名前のReact Hooksの本質のセマンティクスを形式化し、その振る舞いを明確にするフレームワークを提供する。
理論的には、Hooksの本質的な特性を具現化し、React-tRace-definitionalインタプリタとテストスイートを実証的に比較することで、当社のモデルがReactの挙動をキャプチャすることを示した。
さらに,Hooksのセマンティクスをよりよく理解するための,形式化に基づく実用的な視覚化ツールについても紹介する。
関連論文リスト
- Exploring React Library Related Questions on Stack Overflow: Answered vs. Unanswered [0.09363323206192666]
本研究の目的は,Stack Overflow(SO)におけるReact関連質問の質問応答可能性と難易度に関連する要因を分析することである。
我々の研究を容易にするために、Exploratory Data Analysisを534,820の質問に適用し、23のReact関連タグに基づいてフィルタリングした。
その結果,ビュー数,コードスニペットインクルージョン数,コード行数,ユーザ評価などの属性が,質問応答可能性に肯定的に影響を与えることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-06T13:45:40Z) - Improving Front-end Performance through Modular Rendering and Adaptive Hydration (MRAH) in React Applications [0.0]
我々は、ReactとNext.jsアプリケーションのパフォーマンスを最適化するために、モジュールレンダリングパイプラインと適応型ハイドレーション戦略を組み合わせたパターンを提案する。
このアプローチはインターフェイスを独立したモジュールに分割し、独立してレンダリングし、水和することができる。
ページロードで実行されるJavaScriptの量を削減し、インテリジェントに作業をスケジューリングすることで、このアーキテクチャは主要なパフォーマンス指標を改善することを目指している。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-04T19:11:30Z) - HERO: Human Reaction Generation from Videos [54.602947113980655]
HEROは、videOsからのHuman rEaction geneRationのフレームワークである。
HEROはビデオのグローバルレベルとフレームレベルの局所表現の両方を考慮し、インタラクションの意図を抽出する。
局所的な視覚表現は、ビデオに固有の動的特性を最大限に活用するために、モデルに連続的に注入される。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-11T10:39:32Z) - Learning Chemical Reaction Representation with Reactant-Product Alignment [50.28123475356234]
RAlignは、様々な有機反応関連タスクのための新しい化学反応表現学習モデルである。
反応物質と生成物との原子対応を統合することにより、反応中に起こる分子変換を識別する。
モデルが重要な機能群に集中できるように,反応中心認識型アテンション機構を導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-26T17:41:44Z) - On The Importance of Reasoning for Context Retrieval in Repository-Level Code Editing [82.96523584351314]
我々は、コンテキスト検索のタスクをリポジトリレベルのコード編集パイプラインの他のコンポーネントと分離する。
我々は、推論が収集された文脈の精度を向上させるのに役立っているが、それでもその十分性を識別する能力は欠如していると結論づける。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-06T19:44:17Z) - ReactXT: Understanding Molecular "Reaction-ship" via Reaction-Contextualized Molecule-Text Pretraining [76.51346919370005]
反応テキストモデリングのためのReactXTと実験手順予測のためのOpenExpを提案する。
ReactXTは、インプットコンテキストの3つのタイプをインクリメンタルに事前トレーニングする。
私たちのコードはhttps://github.com/syr-cn/ReactXT.comで公開されています。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-23T06:55:59Z) - ReuNify: A Step Towards Whole Program Analysis for React Native Android
Apps [25.636590032838555]
REUNIFYは、React NativeアプリのJavaScriptとネイティブサイドコードを中間言語に統合するプロトタイプツールである。
我々の評価は、REUNIFYを活用することで、Sootベースのフレームワークが、最も人気のあるReact Native Androidアプリ1,007の静的解析カバレッジを改善することができることを示している。
テントフロー解析にREUNIFYを使用すると、平均2つの追加のプライバシーリークが特定される。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-07T07:13:22Z) - ReactGenie: A Development Framework for Complex Multimodal Interactions Using Large Language Models [12.0218963520643]
マルチモーダルインタフェースは モダリティのみの効率を 上回ります
本稿では,マルチモーダル入力を計算モデルから分離するプログラミングフレームワークReactGenieを提案する。
評価の結果、12人の開発者が平均2.5時間以内で、非自明なReactGenieアプリケーションを学習し、構築できることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-16T06:53:26Z) - Learning from Context or Names? An Empirical Study on Neural Relation
Extraction [112.06614505580501]
テキストにおける2つの主要な情報ソースの効果について検討する:テキストコンテキストとエンティティ参照(名前)
本稿では,関係抽出のための実体型コントラスト事前学習フレームワーク(RE)を提案する。
我々のフレームワークは、異なるREシナリオにおけるニューラルモデルの有効性と堅牢性を改善することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-05T11:21:59Z) - RepPoints V2: Verification Meets Regression for Object Detection [65.120827759348]
本稿ではRepPointsのローカライズ予測に検証タスクを導入する。
RepPoints v2は、オリジナルのRepPointsよりも約2.0mAPの一貫性のある改善を提供する。
提案手法は、インスタンスセグメンテーションのようなアプリケーションと同様に、他のオブジェクト検出フレームワークをより高めることができることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-16T17:57:08Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。