this 的绑定

本文详细解析了JavaScript中this绑定的四种类型:隐式、默认、显示及构造函数绑定,以及它们的优先级。同时,介绍了call、apply、bind的区别,并探讨了箭头函数在this绑定上的特殊性及其使用注意事项。

this 是运行期间进行的绑定和它在哪里申明没有关系

 

隐示绑定

 比如通过对象调用,就会隐式绑定到对象上

默认绑定

比如在全局作用域上调用函数,就会默认绑定到全局

显示绑定

通过call 、apply、bind 可以显示改变this的绑定

构造函数绑定

new 运算符会生成一个新对象

通过Protype属性进行原型链接

将新对象绑定到函数调用的this 上

如果没有返回其它对象,则自动返回一个新对象

 

绑定的优先级 : new >显示>隐式>默认

 

call 、apply 、bind 的区别:

call : object.call( object, 'argument' ,'argument' );第二个参数是字符串

apply:object.apply(object, [ 'argument' , 'argument' ]); 第二个参数是数组

bind:object.bind( object, 'argument', ' argument ' )();  bind 是返回的一个函数,只有调用这个函数后才算执行

 

特殊情况的 把 null  或者 undefined 作为this的绑定对象传入,这样的实际情况是采用默认的绑定规则。

用途就是 用于展开数组

function(a,b){

console.log(a,b)

}

print.apply(null, [1,2] );

还要就是使用bind 用于: 柯里化

var foo = print.bind(null ,1)

foo(2); 

 

箭头函数:

ES6 箭头函数不能绑定 this 关键字,所以它将在词法上向上查找,然后使用定义它所在的作用域。

普通函数中的this表示调用此函数时的对象。而箭头函数是没有自己的this的,箭头函数里面的this会继承自外部的this。或者用代码块的概念解释会更加直观:箭头函数中的this就是外层代码块的this。

 

箭头函数体内的this对象,就是定义该函数时所在的作用域指向的对象,而不是使用时所在的作用域指向的对象。

 

var x = 11;
var obj = {
    x: 22,
    methods: {
        x: 33,
        say: function() {
            console.log(this.x)
        },
        say2: () => {
            console.log(this.x)
        }
    }
}
obj.methods.say();//33 普通函数this表示调用次函数时的对象即methods对象
obj.methods.say2();//11 say2中this所在的外层代码块(向外数一个花括号)是methods对象 但并不是说this就是该对象,而是指methods对象中的this 此时this是window

箭头函数使用注意点:

  1. 不可以当作构造函数,也就是说,不可以使用new命令,否则会抛出一个错误。
  2. 不可以使用arguments对象,该对象在函数体内不存在。如果要用,可以用 rest 参数代替。
  3. 不可以使用yield命令,因此箭头函数不能用作 Generator 函数。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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