匿名函数与闭包

golang匿名函数与闭包 文章目录匿名函数匿名函数作为参数执行匿名函数闭包引用传递值传递 匿名函数 匿名函数作为参数 // example 1 func main() { aaa := func() { //... fmt.Println("1111") } aaa() } // example 2 func main() { function(12, func(8) int { //... }) } func function(id int, func(aaa int) int) { 阅读详情

匿名函数与闭包

匿名函数就是没有名字的函数。

闭包是可访问一个函数作用域里变量的函数。

匿名函数

//普通函数
function foo() {				
    return 'foo';
}

//匿名函数
function () {			//匿名函数,会报错
    return 'foo';
}

正确用法:

//把匿名函数赋值给变量
var foo = function () {		//将匿名函数赋给变量
    console.log("用变量保存匿名函数")
};
foo();

//通过表达式自我执行
(function () {			//封装成表达式
    console.log("一次性匿名函数直接执行")
})();					//()表示执行函数,并且传参

当然也可以这样玩:

//函数里的匿名函数
function foo () {
    return function () {			//函数里的匿名函数,产生闭包
        return '函数里套函数';
    }
}
res = foo()();
console.log(res);

闭包

闭包是指有权访问另一个函数作用域中的变量的函数,创建闭包的常见的方式,就是在一个函数内部创建另一个函数,通过另一个函数访问这个函数的局部变量。

闭包的玩法

//通过闭包可以返回局部变量
function foo() {
    var user = 'hello';
    return function () {			//通过匿名函数返回foo()局部变量
        return user;
    };
}
console.log(foo()());			//通过foo()()来直接调用匿名函数返回值

var f = foo();
console.log(f());					//另一种调用匿名函数返回值

闭包的优缺点

使用闭包有一个优点,也是它的缺点:就是可以把局部变量驻留在内存中,可以避免使用全局变量。(全局变量污染导致应用程序不可预测性,每个模块都可调用必将引来灾难,所以推荐使用私有的,封装的局部变量)。

一般函数执行完毕后,局部活动对象就被销毁,内存中仅仅保存全局作用域。但闭包的情况不同。闭包会使变量始终保存在内存中,如果不当使用会增大内存消耗。

使用闭包的好处:

  1. 希望一个变量长期驻扎在内存中
  2. 避免全局变量的污染
  3. 私有成员的存在

看下面案例:

var age = 100;			//全局变量
function foo() {
    age += 1;			//模块级可以调用全局变量,进行累加
}
foo();					//执行函数,累加了
foo();
foo();
foo();
console.log((age));;				//输出全局变量
//通过局部变量无法实现累加
function foo() {
    var age = 100;
    age ++;				//累加
    return age;
}
console.log(age);
console.log(foo());					//101
console.log(foo());					//101,无法实现,因为又被初始化了

如何做到变量a既是局部变量,又可以累加??

function foo() {
    var age = 100;
    return function () {
        age += 1
        return age
    }
}
f = foo()
console.log(f());
console.log(f());
console.log(f());
console.log(f());
console.log(age);

作用域链的机制导致一个问题,在循环中里的匿名函数取得的任何变量都是最后一个值。

var arr = [];
for (var i = 0; i < 5; i++) {
    arr[i] = function () {
        return i
    }
}
for (var j = 0; j < arr.length; j++) {
    console.log(arr[j]());
}

上面的例子输出的结果都是5,也就是循环后得到的最大的i值。因为arr[j]调用的是匿名函数,匿名函数并没有自我执行,等到调用的时候,for循环已执行完毕,i早已变成5,所以最终的结果就是5个5。

那如果我们想实现,通过遍历对一个数组赋值多个函数,函数使用不同的i该怎么办呢?

//循环里包含匿名函数,自我执行匿名函数
var arr = [];
for (var i = 0; i < 5; i++) {
    var foo = function () {
        var local_i = i;
        return function () {
            return local_i;
        }
    }
    arr[i] = foo();
}
for (var j = 0; j < arr.length; j++) {
    console.log(arr[j]());
}

关于this对象

在闭包中使用this对象也可能会导致一些问题,this对象是在运行时基于函数的执行环境绑定的,如果this在全局范围就是window,如果在对象内部就指向这个对象。而闭包却在运行时指向window的,因为闭包并不属于这个对象的属性或方法。

var user = 'The Window';

var obj = {
	user : 'The Object',
	getUserFunction : function () {
		return function () {		 //闭包不属于obj,里面的this指向window
			return this.user;
		};
	}
};
alert(obj.getUserFunction()());				//The window
//可以强制指向某个对象
alert(obj.getUserFunction().call(obj));			//The Object

//也可以从上一个作用域中得到对象
	getUserFunction : function () {
		var that = this;				//从对象的方法里得对象
		return function () {
			return that.user;
		};
	}

内存泄漏

由于IE的JScript对象和DOM对象使用不同的垃圾收集方式,因此闭包在IE中会导致一些问题。就是内存泄漏的问题,也就是无法销毁驻留在内存中的元素。

function box() {
	var oDiv = document.getElementById('oDiv');		//oDiv用完之后一直驻留在内存
	oDiv.onclick = function () {
		alert(oDiv.innerHTML);			//这里用oDiv导致内存泄漏
	};
}
box();

那么在最后应该将oDiv解除引用来避免内存泄漏。

function box() {
	var oDiv = document.getElementById('oDiv');	
    var text = oDiv.innerHTML;
    	oDiv.onclick = function () {
    		alert(text);					
    	};
    oDiv = null;								//解除引用
}
PS:如果并没有使用解除引用,那么需要等到浏览器关闭才得以释放。

setTimeout 与 闭包

for(var i=0;i<5;i++){
    setTimeout(function(){console.log(i)},2000);
}


for(var i=0;i<5;i++){
    (function(){
        setTimeout(function(){ console.log(i);},2000);
    })();
}

说明:

  • 1.会弹出5个5
  • 2.第一次弹出会延迟2s,其余会接着弹出,没有延迟
  • 3.因为异步函数必须等主进程运行完毕才会运行,setTimeout()内部
    回调运行的时候,主进程已经运行完毕了,此时i=5,所以输出5。

因为 setTimeout 中的 i 是对外层 i 的引用。当 setTimeout 的代码被解释的时候,运行时只是记录了 i 的引用,而不是值。而当 setTimeout 被触发时,五个 setTimeout 中的 i 同时被取值,由于它们都指向了外层的同一个 i,而那个 i 的值在迭代完成时为 5,所以打印了五次 5。

那如何让五个函数输出0,1,2,3,4呢?

for(var i=0;i<5;i++){
    (function(){
        var j = i;
        setTimeout(function(){ console.log(j);},2000);
    })();
}

各位看官留个赞再走吧!哈哈哈哈哈

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; 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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