深度学习 之 闭包

 //1、什么是闭包?
    //函数执行会形成一个私有的作用域,来保护里面的私有变量不受外界的干扰,我们把这种保护机制叫做"闭包"

    //2、什么时候用?
    //1)函数的封装其实就是利用了闭包的原理
    //把实现一个功能的代码进行封装,以后再用这个功能的时候,直接的执行这个函数即可,而且多次执行,相互也不会冲突-->"封装":低耦合高内聚

    //2)如果我们使用全局变量或者全局函数的话,名字相同了会相互冲突,为了解决这个问题,我们可以把这些代码都放在一个自执行函数中,让他们变为互不影响的私有的变量-->"私有变量是不受外界的干扰的"
    //    (function () {
    //        var jQuery = function (selector, context) {
    //            return new jQuery.fn.init(selector, context);
    //        };
    //        jQuery.fn = jQuery.prototype = {
    //            init: function (selector, context) {
    //
    //            }
    //        };
    //        window.jQuery = window.$ = jQuery;
    //    })();

    //3)有些时候我们需要保存一个值,让这个值不受外界的影响,这样的话我们就可以形成一个不销毁的私有的作用域,把需要保存的内容保存下来-->"作用域还可以不销毁":我们的惰性思想和柯理化函数的思想都是应用这个而产生的
    //    for (var i = 0; i < oLis.length; i++) {
    //        oLis[i].onclick = (function (i) {
    //            return function () {
    //                changeTab(i);
    //            }
    //        })(i);
    //    }

    //    var getCss = (function () {
    //        var flag = "getComputedStyle" in window;
    //        return function (curEle, attr) {
    //            if (flag) {
    //
    //            }
    //        }
    //    })();
当前,全球经济格局深刻调整,数字化浪潮席卷各行各业,智能物流作为现代物流发展的必然趋势和关键支撑,正迎来前所未有的发展机遇。以人工智能、物联网、大数据、云计算、区块链等前沿信息技术的快速迭代与深度融合为驱动,智能物流不再是传统物流的简单技术叠加,而是正在经历一场从自动化向智能化、从被动响应向主动预测、从信息孤岛向全面互联的深刻变革。展望2025年,智能物流系统将不再局限于提升效率、降低成本的基本目标,而是要构建一个感知更全面、决策更精准、执行更高效、协同更顺畅的智慧运行体系。这要求我们必须超越传统思维定式,以系统化、前瞻性的视角,全面规划和实施智能物流系统的建设。本实施方案正是基于对行业发展趋势的深刻洞察和对未来需求的精准把握而制定。我们的核心目标在于:通过构建一个集成了先进感知技术、大数据分析引擎、智能决策算法和高效协同平台的综合智能物流系统,实现物流全链路的可视化、透明化和智能化管理。这不仅是技术层面的革新,更是管理模式和服务能力的全面提升。本方案旨在明确系统建设的战略方向、关键任务、技术路径和实施步骤,确保通过系统化部署,有效应对日益复杂的供应链环境,提升整体物流韧性,优化资源配置效率,降低运营成本,并最终为客户创造更卓越的价值体验。我们致力于通过本方案的实施,引领智能物流迈向更高水平,为构建现代化经济体系、推动高质量发展提供强有力的物流保障。
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