javascript call apply

本文详细解析了JavaScript中apply和call方法的使用方法及其区别。通过实例演示如何使用这两个方法来改变函数内部this的指向,适用于希望深入理解JavaScript函数调用机制的开发者。

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call方法在msdn中的解释调用一个对象的一个方法,以另一个对象替换当前对象。

apply方法在msdn中的解释应用某一对象的一个方法,用另一个对象替换当前对象。

这个解释也是非常抽象的,这两个方法的作用基本是一样的,举个例子

<script>
functioncls1()
{
this.a='123';
}
cls1.prototype.fun1=function()
{
alert(this.a);
}
functioncls2()
{
this.a='456';
}
varo1=newcls1();
varo2=newcls2();
o1.fun1.apply(o2);
</script>

只有o1对象的类cls1中有fun1这个方法,但是,这时我们需要用o2对象替代o1对象,所以这个时候显示的this.a会是456,呵呵很神奇吧,换成call方法也是一样的,这两种方法使用的不同点仅仅是参数的使用方法上不同,这里就不多做解释了。



,函数的apply与call方法

这2个方法,困扰我很久,后来经过反复试用,终于弄明白.

apply和call,它们的作用都是将函数绑定到另外一个对象上去运行,两者仅在定义参数的方式有所区别:
Function.prototype.apply(thisArg,argArray);
Function.prototype.call(thisArg[,arg1[,arg2…]]);
从函数原型可以看到,第一个参数都被取名为thisArg,即所有函数内部的this指针都会被赋值为thisArg,这就实现了将函数作为另外一个对象 的方法运行的目的。两个方法除了thisArg参数,都是为Function对象传递的参数。下面的代码说明了apply和call方法的工作方式:
//定义一个函数func1,具有属性p和方法A
function func1(){
this.p="func1-";
this.A=function(arg){
alert(this.p+arg);
}
}
//定义一个函数func2,具有属性p和方法B
function func2(){
this.p="func2-";
this.B=function(arg){
alert(this.p+arg);
}
}
var obj1=new func1();
var obj2=new func2();
obj1.A("byA"); //显示func1-byA
obj2.B("byB"); //显示func2-byB
obj1.A.apply(obj2,["byA"]); //显示func2-byA,其中[“byA”]是仅有一个元素的数组,下同
obj2.B.apply(obj1,["byB"]); //显示func1-byB
obj1.A.call(obj2,"byA"); //显示func2-byA
obj2.B.call(obj1,"byB"); //显示func1-byB
可以看出,obj1的方法A被绑定到obj2运行后,整个函数A的运行环境就转移到了obj2,即this指针指向了obj2。同样obj2的函数B也可以绑定到obj1对象去运行。代码的最后4行显示了apply和call函数参数形式的区别。
与arguments的length属性不同,函数对象还有一个属性length,它表示函数定义时所指定参数的个数,而非调用时实际传递的参数个数。例如下面的代码将显示2:
function sum(a,b){
return a+b;
}
内容概要:本文针对火电厂参与直购交易挤占风电上网空间的问题,提出了一种风火打捆参与大用户直购交易的新模式。通过分析可再生能源配额机制下的双边博弈关系,建立了基于动态非合作博弈理论的博弈模型,以直购电价和直购电量为决策变量,实现双方收益均衡最大化。论文论证了纳什均衡的存在性,并提出了基于纳什谈判法的风-火利益分配方法。算例结果表明,该模式能够增加各方收益、促进风电消纳并提高电网灵活性。文中详细介绍了模型构建、成本计算和博弈均衡的实现过程,并通过Python代码复现了模型,包括参数定义、收益函数、纳什均衡求解、利益分配及可视化分析等功能。 适合人群:电力系统研究人员、能源政策制定者、从事电力市场交易的工程师和分析师。 使用场景及目标:①帮助理解风火打捆参与大用户直购交易的博弈机制;②为电力市场设计提供理论依据和技术支持;③评估不同政策(如可再生能源配额)对电力市场的影响;④通过代码实现和可视化工具辅助教学和研究。 其他说明:该研究不仅提供了理论分析,还通过详细的代码实现和算例验证了模型的有效性,为实际应用提供了参考。此外,论文还探讨了不同场景下的敏感性分析,如证书价格、风电比例等对市场结果的影响,进一步丰富了研究内容。
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d37d4dbee12c A:计算机视觉,作为人工智能领域的关键分支,致力于赋予计算机系统 “看懂” 世界的能力,从图像、视频等视觉数据中提取有用信息并据此决策。 其发展历程颇为漫长。早期图像处理技术为其奠基,后续逐步探索三维信息提取,与人工智能结合,又经历数学理论深化、机器学习兴起,直至当下深度学习引领浪潮。如今,图像生成和合成技术不断发展,让计算机视觉更深入人们的日常生活。 计算机视觉综合了图像处理、机器学习、模式识别和深度学习等技术。深度学习兴起后,卷积神经网络成为核心工具,能自动提炼复杂图像特征。它的工作流程,首先是图像获取,用相机等设备捕获视觉信息并数字化;接着进行预处理,通过滤波、去噪等操作提升图像质量;然后进入关键的特征提取和描述环节,提炼图像关键信息;之后利用这些信息训练模型,学习视觉模式和规律;最终用于模式识别、分类、对象检测等实际应用。 在实际应用中,计算机视觉用途极为广泛。在安防领域,能进行人脸识别、目标跟踪,保障公共安全;在自动驾驶领域,帮助车辆识别道路、行人、交通标志,实现安全行驶;在医疗领域,辅助医生分析医学影像,进行疾病诊断;在工业领域,用于产品质量检测、机器人操作引导等。 不过,计算机视觉发展也面临挑战。比如图像生成技术带来深度伪造风险,虚假图像和视频可能误导大众、扰乱秩序。为此,各界积极研究检测技术,以应对这一问题。随着技术持续进步,计算机视觉有望在更多领域发挥更大作用,进一步改变人们的生活和工作方式 。
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