Observer源码

本文深入分析Observer.js的源码,揭示其在实现订阅者模式中的作用。Observer模式用于当对象状态变化时通知观察者,常见于Model-View架构中,一个Model可以对应多个View。在前端开发中,Observer常用于数据绑定和实时更新视图。理解Observer的工作原理对于提升前端应用的响应性和性能至关重要。

Observer.js源码分析
分析源码之前先要知道observer是什么,observer其实就是充当着一个订阅者模式,当对象状态发生改变时会通知观察者,模式适用于根据对象状态进行相应处理的场景。. Observer 并非主动观察,而是被动观察,通常情况下:. 一个Model对应多个View,这里也是使用Observer设计模式最多的地方.
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MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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