JS函数节流和函数防抖

JS中的函数的节流和防抖 在事件被触发n秒后再执行回调,如果在这n秒内又被触发,则重新计时 阅读详情

1.概念解释

函数节流和函数防抖都是用来都是优化高频率执行js代码的一种手段。

函数节流是指一定时间内js方法只运行一次。比如人的眨眼睛,就是一定时间内眨一次。这是函数节流最形象的解释。

函数防抖是指频繁触发的情况下,只有足够的空闲时间,才执行代码一次。比如生活中的坐公交,就是一定时间内,如果有人陆续刷卡上车,司机就不会开车。只有别人没刷卡了,司机才开车。

2.函数节流

函数节流应用的实际场景,多数在监听页面元素滚动事件(onscroll事件)和页面放大缩小事件(onresize)的时候会用到。因为这两个事件都是高频触发的事件。下面以监听页面元素滚动为示例:

//函数节流
var canRun = true; //控制开关
document.getElementById("throttle").onscroll = function(){
    if(!canRun){
        // 判断是否已空闲,如果在执行中,则直接return
        return;
    }

    canRun = false;
    setTimeout(function(){
        console.log("函数节流");
        canRun = true;
    }, 300);
};

函数节流的要点是,声明一个变量当标志位,记录当前代码是否在执行。
如果空闲,则可以正常触发方法执行。
如果代码正在执行,则取消这次方法执行,直接return。

3.函数防抖

函数节流是一个很好用的方案,但假如我并不希望每次都是要事件结束后等待delay的事件后才执行回调,但是又希望减少DOM操作,那该如何处理呢?这时候就要用到函数防抖了,以下还是以页面元素滚动监听的例子,来进行解析:

//函数防抖
var timer = false;
document.getElementById("debounce").onscroll = function(){
    clearTimeout(timer); // 清除未执行的代码,重置回初始化状态

    timer = setTimeout(function(){
        console.log("函数防抖");
    }, 300);
};  

函数防抖的要点,也是需要一个setTimeout来辅助实现。延迟执行需要跑的代码。
如果方法多次触发,则把上次记录的延迟执行代码用clearTimeout清掉,重新开始。
如果计时完毕,没有方法进来访问触发,则执行代码。

SIMULIA-Simpack 2022x新功能介绍 增加库伦摩擦类型力元95 Coulomb Friction增加了3种新的摩擦方向类型用于模拟平面、圆柱和球面摩擦。针对平移和旋转摩擦改进了滑动到粘着过渡阶段的检测,增加一个参数定义两种不同的滑移-粘滞过渡模式,即“Unloaded stick stiffness”和“Preload stick with last slip”。新增加124'Applied Load’力元允许用户将力或扭矩作为恒定值或通过激励元素施加到To Marker点上。该力元建模操作方便,效率高。支持线性柔性体装配。 阅读详情

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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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