被忽略的this绑定

本文探讨了在JavaScript中使用apply和bind时,如何通过传递null或使用Object.create(null)来避免this绑定到全局对象的问题,从而增强代码的安全性和可读性。

obj.apply(null)

如果你把null或者undefined作为this的绑定对象传入call、apply或者bind,这些值 在调用时会被忽略,实际应用的是默认绑定规则:
在这里插入图片描述
那么什么情况下你会传入null呢? 一种非常常见的做法是使用apply(…)来“展开”一个数组,并当作参数传入一个函数。类 似地,bind(…)可以对参数进行柯里化(预先设置一些参数),这种方法有时非常有用:
在这里插入图片描述
总是使用null来忽略this绑定可能产生一些副作用。如果某个函数确实使用了 this(比如第三方库中的一个函数),那默认绑定规则会把this绑定到全局对象(在浏
览器中这个对象是window),这将导致不可预计的后果(比如修改全局对象)。 显而易见,这种方式可能会导致许多难以分析和追踪的bug。

更安全的this

Object.create(null)和{}很像, 但是并不会创建Object.prototype这个委托,所以它比{}“更空”:
在这里插入图片描述
使用变量名ø不仅让函数变得更加“安全”,而且可以提高代码的可读性,因为ø表示“我希望this是空”,这比null的含义更清楚。可以用任何喜欢的名字来命名 DMZ(demilitarized zone,非军事区)对象。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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