闭包

Swift ——闭包 之前在代码的书写过程中,我们已经或多或少的接触过函数,函数本身也有自己的类型,它由形式参数类型,返回类型组成。如果将函数传递给a变量,那么就可以借助a来调用方法,这里addTwoInts代表函数类型。如果出现了同名函数,但是返回值或者参数不一样,那么就需要指明函数类型。否则就会报 ambiguous user of *** 错误,因为这个时候编译器不知道要给a赋值哪一个参数。把函数赋值给a,那么a里面储存的是什么呢? 运行后打印a,这里看懂存储的是函数类型.这里函数类型也是引用类型,当把函数赋值给a的时候, 阅读详情
一。闭包的概念:就是能够读取其他函数内部变量的函数。

二。闭包的用途:1.可读取函数内部的变量。2.使这些变量始终保持在内存中。

三。实例

function f1(){
  var i = 0;
  function f2(){
     i++;
     console.log(i);
  }
  return f2;
}
var result = f1();
result(); // 1
result(); // 2

四。注意。

  1.由于闭包会使得函数中的变量都被保存在内存中,内存消耗很大,所以不能滥用闭包,否则会造成网页的性能问题,在IE中可能导致内存泄露。解决方法是,在退出函数之前,将不使用的局部变量全部删除。

 2.闭包会在父函数外部,改变父函数内部变量的值。所以,如果你把父函数当作对象(object)使用,把闭包当作它的公用方法(Public Method),把内部变量当作它的私有属性(private value),这时一定要小心,不要随便改变父函数内部变量的值。



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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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黄祚敏
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