Promise对象

Promise 的含义

Promise 是异步编程的一种解决方案,比传统的解决方案——回调函数和事件——更合理和更强大。

Promise对象有以下两个特点。

(1)对象的状态不受外界影响。Promise对象代表一个异步操作,有三种状态:pending(进行中)、fulfilled(已成功)和rejected(已失败)。只有异步操作的结果,可以决定当前是哪一种状态,任何其他操作都无法改变这个状态。这也是Promise这个名字的由来,它的英语意思就是“承诺”,表示其他手段无法改变。

(2)一旦状态改变,就不会再变,任何时候都可以得到这个结果。Promise对象的状态改变,只有两种可能:从pending变为fulfilled和从pending变为rejected。只要这两种情况发生,状态就凝固了,不会再变了,会一直保持这个结果,这时就称为 resolved(已定型)。如果改变已经发生了,你再对Promise对象添加回调函数,也会立即得到这个结果。这与事件(Event)完全不同,事件的特点是,如果你错过了它,再去监听,是得不到结果的。

const promise = new Promise(function(resolve, reject) {
  // ... some code
  if (/* 异步操作成功 */){
    resolve(value);
  } else {
    reject(error);
  }
});

原型上的方法

  1. Promise.prototype.then()

    1. 它的作用是为 Promise 实例添加状态改变时的回调函数。前面说过,then方法的第一个参数是resolved状态的回调函数,第二个参数(可选)是rejected状态的回调函数。

    2. then方法返回的是一个新的Promise实例(注意,不是原来那个Promise实例)。因此可以采用链式写法,即then方法后面再调用另一个then方法。

    3. getJSON("/post/1.json").then(function(post) {
        return getJSON(post.commentURL);
      }).then(function (comments) {
        console.log("resolved: ", comments);
      }, function (err){
        console.log("rejected: ", err);
      });
      
  2. Promise.prototype.catch()

    Promise.prototype.catch方法是.then(null, rejection).then(undefined, rejection)的别名,用于指定发生错误时的回调函数。

  3. Promise.prototype.finally()

    finally方法用于指定不管 Promise 对象最后状态如何,都会执行的操作。

  4. Promise.all()

    Promise.all()方法用于将多个 Promise 实例,包装成一个新的 Promise 实例。

    const p = Promise.all([p1, p2, p3]); // 参数是一个数组
    

    p的状态由p1p2p3决定,分成两种情况。

    (1)只有p1p2p3的状态都变成fulfilledp的状态才会变成fulfilled,此时p1p2p3的返回值组成一个数组,传递给p的回调函数。

    (2)只要p1p2p3之中有一个被rejectedp的状态就变成rejected,此时第一个被reject的实例的返回值,会传递给p的回调函数。

  5. Promise.race()

    Promise.race()方法同样是将多个 Promise 实例,包装成一个新的 Promise 实例。

    const p = Promise.race([p1, p2, p3]);
    

    上面代码中,只要p1p2p3之中有一个实例率先改变状态,p的状态就跟着改变。那个率先改变的 Promise 实例的返回值,就传递给p的回调函数。

    const p = Promise.race([
      fetch('/resource-that-may-take-a-while'),
      new Promise(function (resolve, reject) {
        setTimeout(() => reject(new Error('request timeout')), 5000)
      })
    ]);
    
    p
    .then(console.log)
    .catch(console.error);
    //上面代码中,如果 5 秒之内fetch方法无法返回结果,变量p的状态就会变为rejected,从而触catch
    //方法指定的回调函数。
    

应用

加载图片
const preloadImage = function (path) {
  return new Promise(function (resolve, reject) {
    const image = new Image();
    image.onload  = resolve;
    image.onerror = reject;
    image.src = path;
  });
};

来自 ECMAScript 6 入门作者:阮一峰

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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