处理繁重操作

本文介绍了一种名为防抖的技巧,通过使用debounce函数,可以有效避免在频繁触发事件(如输入统计或滚动事件)时进行不必要的连续处理,从而提高应用性能。通过设置延迟时间和是否立即执行的参数,debounce函数能够智能地控制事件处理的频率。

在一些动态的操作中,我们没有必要不间断地调用某函数去完成一些功能,比如在输入时统计字数,我们没有必要没输入一次变统计一次,而是可以隔一段时间去统计一次,又比如scroll滚动事件,如果我们只是需要知道滚动的距离,没有必要去实时的监听scroll事件,可以隔一段时间监听一次。

在这里向大家介绍一个函数,可以解决这个问题。代码如下:

 1 // 返回一个函数,如果它被不间断地调用,它将不会得到执行。
 2 //该函数在停止调用 N 毫秒后,再次调用它才会得到执行。
 3 //如果有传递 ‘immediate’ 参数,会马上将函数安排到执行队列中,而不会延迟。
 4 function debounce(func, wait, immediate) {
 5     var timeout;
 6     return function() {
 7         var context = this, args = arguments;
 8         var later = function() {
 9             timeout = null;
10             if (!immediate){
11                 func.apply(context, args);
12             } 
13         }; 
14         var callNow = immediate && !timeout;
15         clearTimeout(timeout);
16         timeout = setTimeout(later, wait);
17         if (callNow) {
18             func.apply(context, args);
19         }
20     };
21 };
22 // 用法
23 var myEfficientFn = debounce(function() {
24 // 所有繁重的操作
25    console.log(123);
26 }, 250);
27 
28 window.addEventListener('scroll', myEfficientFn);
其中,myEfficientFn函数里写监听scroll的函数

转载于:https://www.cnblogs.com/WeiRuifeng/p/4733786.html

纸张与塑料实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:纸张与塑料实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:5304张图片 验证集:440张图片 总计:5744张图片 • 训练集:5304张图片 • 验证集:440张图片 • 总计:5744张图片 • 分类类别: 纸张(paper):常见的可回收材料,广泛用于包装和日常用品。 塑料(plastic):合成聚合物材料,在垃圾处理和回收中需准确识别。 • 纸张(paper):常见的可回收材料,广泛用于包装和日常用品。 • 塑料(plastic):合成聚合物材料,在垃圾处理和回收中需准确识别。 • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割多边形标注,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片数据来源于相关领域,标注精确,支持模型训练。 二、适用场景 • 垃圾自动分类系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够精确分割纸张和塑料物体的AI模型,用于智能垃圾桶、回收设施或环境监测系统。 • 环境监测与保护应用:集成至环保监控平台,实时检测和分类垃圾,促进垃圾分类、回收和可持续发展。 • 学术研究与创新:支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,为垃圾识别和材料分类提供数据基础,推动AI在环境科学中的应用。 • 工业自动化与物流:在制造业或物流环节中,用于自动化检测和分类材料,提升生产效率和资源管理。 三、数据集优势 • 精准标注与实用性:每张图片均经过仔细标注,实例分割边界精确,确保模型能够学习纸张和塑料的细粒度特征。 • 数据多样性:涵盖多种场景和条件,提升模型在不同环境下的泛化能力和鲁棒性。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于实例分割模型训练,并支持扩展至其他视觉任务。 • 应用价值突出:专注于可回收材料检测,为垃圾管理、环保政策和自动化系统提供可靠数据支撑,助力绿色科技发展。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值