执行上下文及高阶函数

执行上下文

分类:全局执行上下文、函数执行上下文、 eval 函数执行上下文

栈数据结构

特点:
1.后进先出,先进后出
2.出口在顶部,且仅有一个

执行上下文的生命周期

执行上下文的生命周期有两个阶段:
(1).创建阶段(进入执行上下文) :函数被调用时,进入函数环境,为其创建一 个执行上下文,
此时进入创建阶段。
(2).执行阶段(代码执行) :执行函数中代码时,此时执行上下文进入执行阶段。

(1)创建阶段的操作
1.创建变量对象

●函数环境会初始化创建Arguments对象,形式参数(并赋值)
●普通函数声明(并赋值)
●局部变量声明,函数表达式声明(未赋值)

2.初始化作用域链
3.确定this指向( this由调用者确定)
4.确定作用域(词法环境决定,哪里声明定义,就在哪里确定)

(2)执行阶段的操作
1.变量对象赋值

●变量赋值
●函数表达式赋值

2.调用函数
3.顺序执行其它代码

作用域链:
就是内部上下文所有变量对象(包括父变量对象)的列表,主要是用于变量查询

AO, 英文全称active object, 活动对象。AO其实就是VO, 如果处于当前上下文的变量对象,称之为AO,如果不是出于当前上下文的变量对象,则称之为VO。

函数的[[scope]] 属性是在函数创建时就确定了,而变量对象则是在函数激活
时,也就是说调用函数时才会确定。

执行上下文中this的指向

(1)全局代码中的this
this始终是全局对象本身
(2)函数代码中的this
不同的调用方式导致不同的this值

高阶函数

满足条件:

●接受一个或多个函数作为输入(参数)
●输出一个函数(返回)
闭包

概念:必须满足
●一个函数中要嵌套一 个内部函数,并且内部函数要访问外部函数的变量
●内部函数要被外部引用

优点:
●通过闭包可以让外部环境访问到函数内部的局部变量。
●通过闭包可以让局部变量持续保存下来,不随着它的上下文环境一-起销毁。

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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